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随着国际和国内限制船舶氮氧化物（NOx）排放的法规日趋严格,选择性催化还原（SCR）技术可有效降低船舶NOx排放。在排放控制区,如沿海地区,尤其是港口,发动机通常处于瞬态工况,准确建立SCR系统的瞬态模型,有助于提高基于模型的尿素喷射控制策略精度。本文针对SCR系统瞬态特性进行了建模及分析,主要工作如下:1)针对SCR系统瞬态工况边界条件,建立并分析尿素分解、混合过程的三维仿真模型。仿真结果表明,本文研究的SCR台架系统,瞬态工况下的尿素沉积特性及还原剂的混合特性不影响SCR系统的催化反应进程。2)设计SCR系统瞬态工况实验,训练并测试了基于boost的一维SCR传热及催化反应模型。在瞬态工况下,SCR换热模型能够准确反映SCR系统的换热特性,但是SCR催化反应模型输出误差较大。3)基于BP神经网络建立SCR催化反应模型,并逐步通过优化神经网络结构提升模型的输出性能,验证了单隐层网络模型能够重构传统SCR模型。此外,相比于单隐层网络模型,双隐层网络模型结构能大幅度提升NOx及NH3的输出性能。4)从数据及模型特征的角度综合分析SCR模型特性,建立基于模型输出误差上、下限方式的一致性评价性指标。对比及分析不同模型结构特征及输出性能,结果表明具有相同复杂程度模型的输出性能基本一致,当模型复杂程度越高时,其输出性能越好。