A amônia, como combustível de baixo carbono, possui perspectivas importantes de aplicação no campo da queima industrial, porém as características dinâmicas do processo de gaseificação da amônia líquida são complexas, e os modelos mecanicistas tradicionais têm dificuldade em satisfazer as demandas de controle de alta precisão. Para o problema de instabilidade do controle causado pela insuficiente precisão na modelagem do processo de gaseificação da amônia líquida em sistemas de queima com mistura de amônia, propõe-se um método de modelagem dinâmica que integra mecanismo e dados. Ao construir um modelo mecanicista não linear baseado nas leis da termodinâmica, combinado com um modelo orientado por dados utilizando clustering fuzzy C recursivo (RFCM) e algoritmo dos mínimos quadrados recursivo (RLS), é desenvolvido um modelo dinâmico híbrido com otimização adaptativa de pesos; além disso, é desenvolvida uma estratégia de controle desacoplado para alcançar a regulação precisa do sistema de gaseificação. As validações experimentais demonstram que o modelo proposto melhora significativamente a precisão da previsão do processo de gaseificação da amônia líquida, e o esquema de controle desacoplado baseado nesse modelo dinâmico realizou o fornecimento estável de amônia, comprovando a eficácia do modelo dinâmico integrado para o sistema de controle e sua aplicabilidade na engenharia. Este método oferece uma solução eficaz para o controle inteligente de sistemas de combustão com combustível de amônia, tendo valor de promoção para a aplicação tecnológica de energias limpas.

combustão mista carvão-amônia; gaseificação de amônia líquida; modelagem dinâmica; algoritmo RFCM-RLS; controle desacoplado; análise de simulação