El sistema de reducción catalítica selectiva (SCR) para el tratamiento de los humos de NOx presenta una gran inercia y un gran retraso, por lo que los controladores PID clásicos no pueden adaptarse bien a este sistema. Sobre la base de datos reales de operación de una central eléctrica específica, se construyó un modelo del sistema de tratamiento de humos de NOx (SCR) basado en el método de subespacio; los resultados del modelo se compararon con los datos reales, lo que confirmó que el modelo tiene una gran robustez. El modelo de estado del sistema de tratamiento de los humos de NOx (SCR), obtenido por identificación de subespacio, se transformó en un modelo aumentado, se diseñó un controlador de predicción basado en el modelo aumentado, y los resultados de simulación de este controlador se compararon con los resultados de salida del controlador PID existente del sistema y los datos reales de operación. Los resultados muestran que, en comparación con los controladores de sistema PID existentes, el controlador de predicción diseñado en este artículo puede seguir bien el estado deseado del sistema de tratamiento de los humos de NOx (SCR) y presenta un mejor control.

SCR de reducción de los humos de NOx; identificación del subespacio; modelo de estado; modelo aumentado; control predictivo del modelo; PID