基于模糊控制的河蟹養(yǎng)殖溶解氧智能控制

高箐陽 渤海大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 遼寧錦州 121000

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基于模糊控制的河蟹養(yǎng)殖溶解氧智能控制

高箐陽 渤海大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 遼寧錦州 121000

【文章摘要】

農(nóng)業(yè)智能控制是農(nóng)業(yè)信息處理主要構(gòu)成成分。農(nóng)業(yè)控制可以優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各項優(yōu)異性，因此有效合理的促進農(nóng)業(yè)發(fā)展。本文從理論上簡述農(nóng)業(yè)智能控制理論核心，即模糊控制。同時也根據(jù)該理論進行了基于模糊控制理論的河蟹養(yǎng)殖溶解氧智能控制，并對所得的結(jié)果進行了分析和研究。

【關(guān)鍵詞】

溶氧量；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；模糊控制

0 引言

從人類起源起，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)就隨人類的發(fā)展而不斷發(fā)展，但發(fā)展一直依附于大自然。我國農(nóng)業(yè)正在從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變，因此農(nóng)業(yè)智能控制作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標志受到廣泛重視。本文基于農(nóng)業(yè)智能控制理論，對模糊控制理論及對所得到的結(jié)果進行了相關(guān)的研究和分析。

1 模糊控制理論

農(nóng)業(yè)智能控制是一個大空間、多參數(shù)、多目標，并且有強耦合、大滯后的非線性控制系統(tǒng)。常規(guī)的控制方法很難獲得理想的結(jié)果，針對這種情況我們采用模糊控制方法。

1.1模糊控制

模糊控制是一種非線性控制，不需要通過數(shù)學(xué)建模來獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，只是根據(jù)操作人員的實踐經(jīng)驗和實踐系統(tǒng)輸入輸出的結(jié)果數(shù)據(jù)，便能對系統(tǒng)實施實時控制。

1.1.1模糊控制基本原理

模糊控制器原理如圖1.1。

注：S：系統(tǒng)設(shè)定值；e：系統(tǒng)偏差值；c：偏差變化率：E：模糊量化處理后的偏差值；C: 模糊量化處理后的偏差變化率，U：模糊量的偏差值與偏差變化率經(jīng)過模糊控制規(guī)則近似推理與模糊判決后的控制作用，u：經(jīng)過反模糊化得出模糊控制器輸出精確量的控制作用，y為系統(tǒng)的被控變量。

1.1.2模糊控制規(guī)則構(gòu)建與模糊判決推斷

模糊控制器根據(jù)語言規(guī)則來進行模糊判決，常用模糊控制推理方法：最大-最小推理法過程如圖1.2。

圖1.2　最大-最小法模糊推理總過程示意圖

圖1.1　模糊控制原理框圖

2.1　模糊控制器原理圖

根據(jù)上圖可知最大-最小推理過程分4步：a求出輸入量的隸屬度。b當存在幾個輸入量時相同規(guī)則中選定輸入量隸屬度MIN作為前部件隸屬度。C前部件隸屬度與后部件隸屬度函數(shù)進行“最小”運算得出結(jié)論。d把所得的結(jié)論進行取“最大”運算，獲得模糊推理結(jié)果。

1.1.3計算反模糊化的方法

反模糊化即把語言表示的模糊量還原為精確數(shù)值，依照輸出模糊子集的隸屬度運算出值。

常用的反模糊方法有如下2種：

（1）最大隸屬度法

根據(jù)其原則的理念，設(shè)控制量Um為隸屬度MAX的元素，假設(shè)則取控制量Um=i，若i不唯一，即如果

則取

為控制量。

（2）加權(quán)平均法

a、心法，其表達式如下：

c、加權(quán)平均法，其表達式如下：

式中，權(quán)系數(shù)ki是根據(jù)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具體情況確定的。當ki=ui時重心法和加權(quán)平均法等價。

2 基于模糊控制的河蟹養(yǎng)殖溶解氧智能控制

現(xiàn)多數(shù)河蟹養(yǎng)殖戶通過觀察陽光、氣溫及河蟹是否爬上水草等現(xiàn)象決定是否開啟制氧機。盡管可控制水中溶解氧含量，但工作強度大，人工成本高。因此需要先進的水中溶解氧自動監(jiān)控系統(tǒng)。下面內(nèi)容論述了該過程的具體實現(xiàn)途徑，以及對所得結(jié)果的分析和研究。

2.1模糊控制器變量的選擇

模糊控制思想就是模擬人在養(yǎng)殖過程中的思想，獲得更精確的控制參數(shù)，提高養(yǎng)殖水平。圖3.1為模糊控制器的結(jié)構(gòu)原理圖，其中選取實時溶氧量(RV)和實時溶氧變化量(RD)作為監(jiān)控器的輸入，輸出變量為增氧時間(T)，再選取對應(yīng)的模糊控制規(guī)則，就可取得較好的動態(tài)特性和靜態(tài)品質(zhì)。

2.2模糊控制策略

為了保證實驗數(shù)據(jù)的精確度，用三變量定義五個語言變量：很小(VL)、小(L)、中(M)、大(H)、很大(VH)。在本實驗中選擇隸屬函數(shù)(MF)的形式為三角形MF的形式。圖2.2為實時溶氧量隸屬函數(shù)。

圖2.2　實時溶氧量隸屬函數(shù)

2.2.1模糊化

確定輸入和輸出量動態(tài)區(qū)間和它對模糊語言變量的論域，即實時溶氧基本變化區(qū)間為[0,14]，選定的論域為X=｛0，3，6，9，12｝。

2.2.1模糊推理

當實時溶氧量超過10mg/L時，水體含氧量充足，沒有必要做增氧的工作，寫出的迷糊推理規(guī)則即為“if RV is VH then T is VL”。具體的模糊推理庫如下表2.1。

表2.1　增氧時間推理規(guī)則

2.2.3解模糊

根據(jù)模糊推理所得結(jié)果乘比例因子得到系統(tǒng)所需要控制量的精準輸出值。本系統(tǒng)選取質(zhì)量中心法去模糊化，得到增氧機開啟時間。

2.3智能控制實驗方案與結(jié)論分析

2.3.1智能控制試驗方案

取兩個相鄰的水質(zhì)相同的池塘進行實驗，1號池塘采用模糊控制，2號池塘未采用模糊控制。

方案1：在天氣相似且在溶氧濃度為5.5mg/L的幾天內(nèi)，對兩個池塘分別采用不同的控制方式，即1號池塘先增氧20分鐘，溶氧含量為5.5mg/L時在連續(xù)增氧30分鐘；二號池塘連續(xù)增氧60分鐘。

方案2：在7月24日到7月26日之間對1號池塘采用模糊控制，對2號池塘不采用任何控制手段，然后對兩個池塘進行增氧并記錄這段時間內(nèi)的溶氧量變化情況數(shù)據(jù)。在7 月19-31這三天時間里取消對1號池塘的模糊控制，且與2號池塘對比該段時間內(nèi)氧容量變化情況數(shù)據(jù)。

2.3.2智能控制試驗結(jié)果及分析

方案1得到數(shù)據(jù)做出折線圖，如圖2.3。

由圖2.3所得第2種好于第1種方式。該結(jié)果表明根據(jù)溶氧量濃度實時調(diào)整的方案即有良好的控制效果又節(jié)省能源。

方案2的實驗數(shù)據(jù)，繪制的7月24-26日溶氧濃度變化情況如圖2.4。

7月24-26日與7月29-31日1號池塘溶氧量的變化情況如圖3.5。

從對比結(jié)果可以看出在啟用模糊控制以后溶氧量的衰減速率程減緩趨勢，溶氧量濃度的最小值被提高了1.5-2mg/L。

根據(jù)實驗結(jié)果分析可得，啟用模糊控制，根據(jù)溶氧量濃度實時調(diào)整控制策略，可以保證河蟹在生長過程中有一個充裕氧容量的環(huán)境，且節(jié)約電能，符合目前環(huán)保思想。同時也可以解放勞動力，降低養(yǎng)殖成本，提高河蟹的質(zhì)量和數(shù)量，增加養(yǎng)殖戶的收入，提高人們的物質(zhì)生活水平。

圖2.3　兩種增氧方法比較

圖2.4　7月24-26溶氧濃度變化情況

3 結(jié)論

本文采用模糊控制理論，經(jīng)過對河蟹養(yǎng)殖的實例研究，分析其不同時間段里水中溶氧量的濃度變化，得出模糊控制對河蟹養(yǎng)殖的優(yōu)勢，證明模糊控制的合理性、實效性與可行性等。

【參考文獻】

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[2]劉方，栗震霄；我國農(nóng)業(yè)溫室控制系統(tǒng)控制模式的研究[J].農(nóng)機化研究所，2008 （10）：223-226

高箐陽（1994—），女，遼寧本溪人，渤海大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院2012級軟件服務(wù)與外包專業(yè)本科生，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)

【作者簡介】