密閉式豬舍多環境因子調控系統設計及調控策略

謝秋菊，蘇中濱，Ji-Qin Ni，鄭 萍

?

密閉式豬舍多環境因子調控系統設計及調控策略

謝秋菊1,2，蘇中濱2※，Ji-Qin Ni3，鄭 萍2

（1. 黑龍江八一農墾大學信息技術學院，大慶 163319； 2. 東北農業大學電氣與信息學院，哈爾濱 150030； 3. Department of Agricultural and Biological Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA）

大多數豬舍環境調控是建立在傳統控制方法基礎上的單一環境變量控制系統，難以對具有多個變量的系統建立精確的數值模型。該文基于模糊控制理論，以溫度偏差和溫度偏差變化率作為輸入量，以通風模式和加熱模式為輸出控制量建立溫度控制器；以相對濕度偏差和氨氣濃度偏差為輸入量，以通風模式為輸出控制量建立通風控制器；并對不同季節多環境因子進行模糊化及邏輯推理，生成不同季節的調控策略及規則，建立2個具有雙輸入變量的非線性控制系統，加入動態補償控制，優化豬舍環境調控系統。該文以在美國普渡大學環境研究豬舍監測所得的數據對建立的方法進行了模擬驗證。結果表明，舍內溫度與設定值最大相對誤差為5%，實現了舍內溫度穩定控制；舍內相對濕度與設定值最大相對誤差為6.3%，充分滿足濕度控制要求；豬舍氨氣濃度變化范圍為2.0～3.7 mg/m3，遠遠小于設定值9.1 mg/m3。因此，該文提出的豬舍多環境因子模糊控制系統及策略，能夠很好地滿足豬舍環境控制要求，為解決寒冷冬季豬舍溫度與通風調控提供可行的思路。

溫度；環境控制；濕度；調控策略；模糊控制；密閉式豬舍；多環境因子

0 引 言

在品種、飼料和飼養方式一定的情況下，豬舍環境對養豬生產起到決定性作用[1-2]。良好的豬舍環境能夠保證豬群健康，提高生產水平和飼養效果[3-5]。

豬舍環境溫度是維持豬恒定體溫的重要外部條件，直接影響豬的熱平衡[6-11]。濕度影響豬的蒸發散熱，從而影響豬的體溫調節[12-13]。氨氣（NH3）是豬舍環境的重要污染物之一，主要由舍內的飼料殘渣和糞便等經微生物或酶分解產生，當NH3濃度長時間過高時，可以引發呼吸系統疾病[14-16]。在密閉式豬舍中，由于飼養密度大、舍內空氣流通性差，通風換氣可以將舍外新鮮空氣引入舍內，改善舍內空氣質量，排除舍內多余的熱、濕、粉塵、有害氣體等[7,17]。

目前，豬舍環境控制受到國內外學者的廣泛關注。Ma等將GPRS技術和遺傳算法相結合，建立了基于CAN總線的豬生長環境智能控制系統[18]。李立峰等[19]以King view為開發平臺，實現了哺乳母豬舍的環境控制。Seo等[2]建立了商業豬舍內的溫度、氣流等環境因素的CFD模型，用于不同季節的通風控制。于明珠等[20]實現了基于PLC的仔豬舍溫度自動控制。Shen等[21]建立了基于響應面方法的奶牛舍自然通風換氣率預測模型。宣傳忠等[22]建立了基于ANFIS算法的豬舍環境溫度控制模型，實現了溫度精確監控。Stinn[23]對美國西部繁育豬舍環境進行了長期監測及控制試驗。Ni等[24]建立了豬舍計算機在線控制系統，對豬舍中空氣質量進行實時監控。以上這些研究中，大多數是建立的單一環境因素調控系統及模型，基于模糊控制的豬舍多環境因子調控系統研究較少。

與文獻[19]相比，本文針對密閉式豬舍環境中多因子互相耦合的特性及不同季節氣候特點，分別制定冬季與夏季不同的調控策略及規則；基于模糊控制理論[25]建立豬舍多環境因子調控系統，加入溫度動態補償控制，并且將舍外溫度作為動態補償控制的重要參數，優化豬舍環境調控系統，為解決寒區冬季豬舍調控提供可行的方法。

1 豬舍環境調控系統設計

1.1 總體結構

在規模化養豬場中，在每棟豬舍內布置一定數量的傳感器，采集舍內環境數據，然后根據環境數據，分析舍內環境現狀，對豬舍內環境進行調控達到適宜的環境狀態。在不同的豬舍中，環境控制設備的選型、檢測器、變送器與執行器的配置和接口可能存在較大不同，但是系統總體框圖如圖1所示[26-28]。

圖1中豬舍環境調控系統包括環境數據監測模塊，單元控制器，控制設備和本地控制中心4部分。環境數據監測模塊負責采集豬舍內環境數據，包括舍內溫度、濕度、氨氣濃度和通風等數據，實現對豬舍內環境的監測。單元控制器負責完成各傳感器監測的數據A/D轉換、數據融合處理等功能，然后通過無線或有線的數據收/發控制模塊將監測的環境數據傳送給本地控制中心的計算機上。由本地控制中心對環境數據進行分析處理，按照事先制定的控制策略，生成控制命令，并且將控制命令發送給單元控制器的數據收/發模塊，通過D/A轉換模塊將控制信號轉換成模擬信號，送給控制系統。控制設備包括加熱系統和通風系統。由于豬在不同生長時期對舍內溫度要求不同[29]，通過溫度控制系統將豬舍內溫度控制在適宜范圍內，可以為豬的生長提供最佳環境溫度。溫度控制系統主要包括加熱系統和降溫系統，根據不同季節獨立運行，通過控制加熱器開啟來實現加熱控制，通過控制風機開啟來實現降溫控制。通風系統是豬舍環境調控的重要部分，通過控制風機運轉來調節通風量，可以排除舍內有害氣體、降低舍內溫度和濕度，為豬的生長提供良好的舍內環境。

1.2 豬舍環境模糊控制

豬舍環境系統是一個非線性、時變和滯后的多個環境變量相互耦合的系統，采用傳統控制方法，難以對具有多個變量的系統建立精確的舍內環境數值模型，達不到精確的動態控制效果。模糊控制模擬人類思維中的模糊推理導出控制量，是反映人類智慧的一種智能控制方式[25]。因此，基于模糊控制方法可以很好地實現豬舍多環境因子調控，創建適宜的豬舍環境。豬舍模糊控制系統結構如圖2所示。

為了保證系統高效、穩定運行，有效地減少系統響應過程的振蕩現象[26]，將豬舍環境模糊控制系統設計成由2個雙輸入單輸出的模糊控制子系統組合而成。這2個模糊控制子系統為溫度模糊控制系統和通風模糊控制系統。豬舍溫度模糊控制系統以舍內空氣溫度偏差及其變化率為2個輸入變量，以加熱器和風機控制為輸出量。通風模糊控制系統以豬舍內氨氣濃度與設定濃度差及濕度與設定濕度差為2個輸入變量，以風機開啟模式作為系統輸出變量。為了解決通風與溫度模糊控制之間的矛盾，加入溫度補償系數，實現通風與溫度之間的解耦控制。

2 豬舍環境模糊控制器

模糊控制系統的核心是模糊控制器設計，主要包括溫度模糊控制器和通風模糊控制器。

2.1 溫度模糊控制器

以豬舍內溫度偏差和溫差變化率作為溫度模糊控制器的輸入變量，設溫度偏差和溫差變化率對應的模糊集為和。依據豬舍環境溫度控制標準要求[29]，育肥豬舍內溫度范圍為15～23 ℃，20 ℃是最適宜的舍內溫度。設定溫度偏差的范圍為[?4 ℃,4 ℃]。因此，溫度偏差在設定值的[?4 ℃,4 ℃]以內為模糊控制區，溫度偏差在設定值的[?4 ℃,4 ℃]范圍以外是確定控制區。溫度偏差用7個模糊狀態表示，模糊集合定義為={負大，負中，負小，零，正小，中，正大}，即={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}。溫差變化率是溫度偏差的變化趨勢的反映，，設的變化范圍為[?2，2]。溫度偏差變化率用5個模糊狀態表示，模糊集合定義為={負大，負小，零，正小，正大}，即={NB,NS, ZO, PS, PB}。表1、表2分別為溫度偏，溫差變化率?隸屬度矢量值。

表1 溫度偏差e隸屬度值

表2 溫差變化率?e隸屬度值

豬舍溫度控制器的輸出量為控制豬舍加熱器的加熱模式和風機開啟模式，輸出量模糊集合={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}，用7個模糊狀態表示分別對應風機開啟模式：全開，風機1開，風機2開；加熱器開啟模式：不調控，小加熱，適中加熱，大加熱。設輸出量的基本論域為{?3，?2，?1，0，1，2，3}，當輸出量為負值時表示需要開啟風機進行降溫控制，輸出值代表開啟的風機模式，當輸出量為正值時表示需要開啟加熱設備進行加熱，當輸出量為零時表示不調控。

本文采用重心法[26]進行輸出控制量的反模糊化處理。重心法就是通過取輸出模糊集合的隸屬度函數曲線與橫坐標軸所圍成圖形面積的重心作為輸出控制量的精確值。重心法如公式（1）所示。

式中，u為輸出控制模糊量；為輸出量模糊隸屬度函數；和分別為輸入量溫差和溫差變化率的模糊隸屬度函數。

根據公式（2）對模糊輸出控制量進行解模糊化處理得到精確控制量。

式中k為量化比例因子，為模糊控制規則數目。在模糊控制器中需要通過量化因子將基本論域轉換成語言變量模糊論域中的值，如公式（3）所示。

（3）

式中max，min分別為模糊論域的上限和下限；max，min分別為基本論域的上限和下限。

采用Mamdani的最小-最大方法進行模糊推理，將輸入量及的每一個值作為輸入，結合模糊控制規則，利用Matlab計算得到夏季和冬季豬舍溫度模糊控制查詢表，如表3和表4所示。

表3 夏季豬舍溫度模糊控制查詢表

表4 冬季豬舍溫度模糊控制查詢表

2.2 通風模糊控制器

以豬舍內氨氣濃度與設定濃度偏差及濕度與設定濕度偏差作為通風模糊控制器的輸入變量，以風機開啟模式作為控制器的輸出變量。

根據豬舍養殖環境控制標準[29]，育肥豬舍內適宜濕度為50%～80%，以65%為最適宜濕度值，豬舍內氨氣質量濃度最大不能超過9.1 mg/m3；設濕度偏差變化的基本論域為[?15, 15]；取9.1 mg/m3為氨氣質量濃度的設定值，設氨氣濃度偏差變化的基本論域為[?9.1, 9.1]。豬舍內相對濕度偏差與氨氣濃度偏差的模糊集合和設為{NB, NS, ZO, PS , PB }, 用這5個模糊語言值進行描述，其語言變量模糊論域設為{?4, 4}。模糊控制器的輸入量需要通過量化因子轉換成語言變量模糊論域中的值。根據公式（3），將輸入量濕度偏差和氨氣濃度偏差基本論域分別轉換到模糊論域。

因此，可以得到濕度偏差和氨氣濃度偏差的量化比例因子K和K，如式（4）和式（5）所示。

（5）

建立濕度偏差和氨氣濃度偏差的模糊語言變量集合的隸屬度函數值，表5給出了濕度偏差隸屬度值。

表5 濕度偏差隸屬度值

豬舍內墻上安排有直徑為356（Fan 14）和508 mm（Fan 20）的2個風機，用于向舍外排風，根據豬舍內的濕度偏差和氨氣濃度偏差確定風機開啟的模式，2個風機有4種工作模式：全關、只開356 mm的風機、只開508 mm的風機、全開，分別用{0，1，2，3}來表示。設風機的4種工作模式對應的通風模糊控制器輸出量的基本論域為{0，0.5，1，1.5，2，2.5，3}，模糊語言集合為{ZO, PS, PM, PB}，根據公式（2），可得出量化比例因子為K=1。通風模糊控制輸出量的隸屬度值和模糊控制查詢，如表6和7所示。

表6 通風模糊控制輸出量U隸屬度值

表7 通風模糊控制查詢表

3 模糊控制策略及規則

3.1 溫度模糊控制策略及規則

由于夏季和冬季豬舍內外氣溫差異，所以溫度控制規則是不同的。冬季舍外溫度較低，降低舍內溫度，舍內溫度與設定溫度值出現偏差，當<0時，需要開啟舍內加熱控制，當溫度偏差為NB時，表示此時豬舍內溫度和設定值差負的最大，溫度降至最低，無論溫度變化率是何種狀態都應加大加熱控制量盡快消除偏差，所以模糊控制器應該采取最大的溫度輸出控制量PB來進行升溫控制。

當溫度偏差為NM和NS時，需要根據溫度變化率的值來確定控制量，使系統盡快穩定。當>0時，表明溫度變化呈現減少趨勢，需要較小的模糊控制輸出量；當<0時，表明溫度變化呈現增大的趨勢，需要最大的模糊控制輸出量。

當溫度偏差為ZO時，需要根據溫度變化率來確定控制量，選擇相應的控制規則維護系統穩定。當>0時，表明溫度呈現正變化的趨勢，此時不需要操作控制，即輸出量為ZO；當<0時，表明溫度呈現負變化趨勢，需要選擇控制規則進行控制。

當溫度偏差為PS、PM和PB時，無論如何變化，都不需要調控，模糊控制輸出均為ZO。

因此，從以上控制策略分析，根據豬舍養殖環境控制標準[29]，可以得出35條豬舍冬季模糊控制規則：

Ifis NB andis NB thenis PB;

Ifis NB andis ZO thenis PB;

Ifis NM andis PB thenis PM;

……

將這些控制規則可以歸納為如表8所示。

表8 冬季豬舍溫度模糊控制規則

夏季溫度調控與冬季略有不同，夏季由于舍外空氣溫度高，影響豬舍內溫度升高，形成溫度偏差，當>0時，需要開啟豬舍內降溫控制，當溫度偏差為PB時，表示此時豬舍內溫度和設定值相差正的最大，溫度上升至最高，無論溫度變化率是何種狀態都應加大降溫控制量盡快消除偏差，所以模糊控制器應該采取最大的溫度輸出控制量NB來進行降溫控制。

當溫度偏差為PM和PS時，需要采取相應的策略使系統盡快穩定，防止出現超調。此時需要根據溫度變化率的值來確定控制量的變化，制定相應的控制規則；當<0時，表明溫度變化呈現減小趨勢，所以模糊控制器的控制量應該取較小的值；當>0時，表明溫度變化呈現繼續增大趨勢，所以模糊控制器的控制量應該取最大的值。

當溫度偏差為ZO時，需要根據溫度變化率的值來采取相應的策略維護系統的穩定性。當<0時，表明溫度呈現負變化趨勢，此時不需要控制輸出即為ZO；當>0時，表明溫度呈現正變化趨勢，需要采取相應的控制規則。

當溫度偏差為NS、NM和NB時，無論>0或<0，控制輸出為ZO。

從以上控制策略分析，可以得出35條豬舍夏季模糊控制規則，如表9所示。

表9 夏季豬舍溫度模糊控制規則

3.2 通風模糊控制策略及規則

根據豬舍環境特點及豬舍管理人員環境控制經驗，無論冬季還是夏季，當豬舍內濕度大時，應該加大通風量；當豬舍內氨氣濃度大時，也應該加大通風量；當豬舍內氨氣濃度小，并且濕度小時，就應該減小通風量的通風控制策略，建立通風控制規則如表10所示。

表10 豬舍通風模糊控制規則

4 模擬驗證

4.1 驗證豬舍

本文的豬舍環境調控驗證數據來源于美國印第安那州西拉斐特市普渡大學動物研究教育中心的豬舍環境研究建筑[30]。該地屬于大陸性濕潤氣候，四季分明，冬季寒冷，晝夜溫差大。豬舍結構類型為鋼木混結構，通風類型為密閉式機械通風方式。豬舍外部照片如圖3a所示[28]。

豬舍內建有12個南北朝向的小間，每個小間能容納60頭育肥豬，內部是雙列鋼質圍欄，每列具有6個豬欄，中間是過道分隔，小間內是水泥漏縫地板。地板下有2個1.8 m深的分隔的儲糞池。

舍外新鮮空氣通過豬舍東西兩側門上方的進氣口進入舍內，通過棚頂和過道入口送入每個小間內。舍內墻面上安裝有2個恒定速度的風機（Model V4E35和Model V4E50, Multifan, Bloomington, IL, USA），直徑分別為356 mm（Fan14）和508 mm（Fan20）。儲糞池外墻上部有2個直徑為250 mm的變速風機（Model P4E30, Multifan）。由于儲糞池風機為小間提供最小量通風（minimum ventilation），處于不間斷運行狀態，所以它們的控制不在本文考慮范圍之內。豬舍內部照片如圖3b所示。在每個小間內安裝有天然氣加熱器（Model Guardian 60, L.B. White Co. Onalaska, WI, USA）用于加熱控制。在距離小間地面1.5 m、排風口等處安裝T型熱電耦來監測小間內溫度。利用安裝在豬欄中間距離地面1.5 m高處的相對濕度變送儀(Model HX92BC, Omega, Atlanta, GA, USA)對舍內的相對濕度（RH）進行測量。在直徑為356 mm的風機前1 m處設置有空氣采樣點，通過一臺多種氣體監測儀（Innova Model 1412, LumaSense Technologies, Ballerup, Denmark）對氨氣濃度進行測量。

a. 豬舍外部照片

a. Photo of swine building

4.2 溫度與通風補償系數的確定

冬季當風機開啟時，在降低豬舍內濕度和氨氣濃度的同時，舍內溫度也會隨之降低，為了使溫度控制在適宜范圍內，需要加大供熱量對溫度進行補償。因此，需要在溫度控制系統與通風控制系統之間進行解耦控制來解決由于開啟通風系統造成的豬舍內溫度降低。通過在溫度控制系統與通風控制系統的前饋環節中疊加一個溫度補償系數，可提高供熱量來補償風機開啟對舍內溫度造成的影響。本文通過對實測數據的模擬來確定溫度補償系數與豬舍內外溫度差及風機開啟模式之間的關系，最終決定加熱器的加熱量，實現溫度與通風之間的解耦控制。

在加熱器開啟并且輸出功率一定的情況下，選取2014年11月28日1號豬舍從04:42至05:01時間間隔為1 min的豬舍溫度數據，舍內溫度變化與加熱時間，如圖4所示。

從圖4中可以看出，隨著加熱器開啟時間的增加，豬舍內溫度逐漸升高，加熱器連續加熱20 min后，豬舍內溫度增加了0.2 ℃，對溫度變化與加熱時間進行線性擬合，得到溫度變化與加熱時間之間的線性關系，2=0.918 1。

在分別開啟Fan14、Fan20及同時開啟2個風機Fan14和Fan20模式的3種通風模式下，豬舍內溫度變化曲線，如圖5所示。

在3種通風模式下，通風量Fan14

分別對3種通風模式下舍內溫度變化與通風時間進行線性擬合，得到線性關系如公式（6）－（8）所示。

（7）

（8）

為了使豬舍在開啟通風系統時仍然保持較恒定的溫度，因此需要加大供熱量Δheat來彌補由于開啟通風系統帶來的熱量損失Δvent。根據能量平衡方程，并忽略墻體、天花板和地板的散熱和吸熱，以及豬體的產熱等，可以得到

當增大通風時溫度變化加快，需要增大加熱控制，彌補由開啟通風而造成的溫度下降，解決冬季豬舍溫度與通風之間的解耦控制。

在加熱器功率一定的情況下，通過增加加熱器開啟時間進行溫度補償，從而可以得到不同通風模式下溫度與通風控制補償系數，如表11所示。

表11 不同通風模式下補償系數

4.3 豬舍環境調控仿真驗證

將豬舍環境控制器的舍內溫度設定為20 ℃，舍內相對濕度設定為60%，氨氣質量濃度設定為9.1 mg/m3，利用2014年12月13日和14日連續2 d采集的豬舍環境數據對建立的溫度控制器、通風控制器及相應的控制規則、舍內溫度、相對濕度、氨氣濃度進行環境控制仿真驗證。豬舍內外的環境參數變化曲線如圖6所示。

從圖6 a可以看出，豬舍外溫度變化較大，溫度變化范圍為?4.6～4.1 ℃。豬舍內溫度在設定值20 ℃附近波動，最大值為21 ℃，最小值為19.5 ℃，與設定值最大偏離誤差為1 ℃，最大相對誤差為5%，溫度變化小，受外界影響小，舍內溫度穩定，很好地達到了溫度控制目標。

從圖6b中可以看出，豬舍外相對濕度變化范圍變化大，最小值為25.2%，最大值為43%，相對濕度偏低；舍內相對濕度變化范圍為42.7%～63.8%，與設定值60%相比，最大偏離為3.8%，最大相對誤差為6.3%，其最大相對誤差沒有超出正常范圍（±25%），可以滿足豬舍內相對濕度控制要求[29]。

從圖6 c中可以看出，豬舍氨氣質量濃度變化范圍為2.0～3.7 mg/m3，遠遠小于設定值9.1 mg/m3，能夠非常好地滿足豬舍氨氣濃度控制要求。通過以上仿真驗證及文獻[19]的研究結果(溫度、相對濕度、NH3濃度最大偏差分別為1.2 ℃、8.3%、1.2 mg/m3)相對比表明，本文提出的豬舍環境調控系統豬舍溫度偏差小、氨氣濃度低、相對濕度可以保持在適宜的范圍內，在滿足除濕、降低氨濃度的同時，舍內溫度可以維持在恒定的設定值20 ℃，系統運行穩定，很好地達到了控制要求。

4 結 論

1）本研究所建立的豬舍環境溫度與通風模糊控制方法，以及針對不同季節提出的模糊控制策略，能根據設定值用于豬舍內的溫度、濕度、氨氣濃度的自動控制。

2）當增大通風時溫度下降加快，為使豬舍內保持較恒定的溫度，需要增大加熱控制來彌補由開啟通風而造成的溫度下降，解決冬季豬舍溫度與通風之間的解耦控制。

3）通過仿真驗證，溫度與設定值最大相對誤差為5%，非常好地達到了溫度控制目標；舍內相對濕度最大值偏離設定值為3.8%，可以較好地滿足豬舍濕度控制要求；舍內氨氣濃度變化范圍為2.0～3.7 mg/m3，遠遠小于設定值9.1 mg/m3，能夠很好地滿足豬舍氨氣濃度控制要求。

本文提出的豬舍多環境因子模糊控制系統及策略，為解決寒冷冬季豬舍溫度與通風控制提供了一種可行的思路。

[1] 夏曉平，李秉龍，隋艷穎. 中國畜牧業生產結構的區域差異分析[J]. 資源科學，2010，32(8)：1592－1600.

Xia Xiaoping, Li Binglong, Sui Yanying. Analysis of regional differentiation of animal husbandry production structure in china from the perspectives of resources endowment and food security[J]. Resources Science, 2010, 32(8): 1592－1600. (in Chinese with English abstract)

[2] Seo I H, Lee I B, Moon O K, et al. Modelling of internal environmental conditions in a full-scale commercial pig house containing animals[J]. Biosystems Engineering, 2012, 111: 91－106.

[3] Kim K Y, Ko H J, Kim H T, et al. Association between pig activity and environmental factors in pig confinement buildings[J]. Australian Journal of Experimental Agriculture, 2008, 48(5): 680－686.

[4] Hay K E, Morton J M, Mahony T J, et al. Associations between animal characteristic and environmental risk factors and bovine respiratory disease in Australian feedlot cattle[J]. Preventive Veterinary Medicine, 2016, 125: 66－74.

[5] 謝秋菊，蘇中濱，Ji-Qin Ni，等. 豬舍環境適宜性模糊綜合評價[J]. 農業工程學報，2016，32(16)：198－205.

Xie Qiuju, Su Zhongbin, Ji-Qin Ni, et al. Fuzzy synthetic assessment of swine house environmental adaptability[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(16): 198－205. (in Chinese with English abstract)

[6] Zhang Y, Barber E M. Effects of control strategy, size of heating/ventilation equipment and controller time constant on thermal responses and supplemental heat use for a livestock building[J]. Livestock Environment, 1993, 93(3): 347－355.

[7] 李中興，毛雪紅. 環境對養豬業的影響[J]. 中國動物保健，2010(10)：44－46.

[8] 于家良，何福勤. 環境控制對種豬繁殖性能的影響[J]. 中國畜牧獸醫文摘，2007(2)：58－59.

[9] 李如治. 家畜環境衛生學[M]. 3版. 北京：中國農業出版社，2011.

[10] Carroll J A, Burdick N C, Coleman Jr C C C, et al. Influence of environmental temperature on the physiological, endocrine, and immune responses in livestock exposed to a provocative immune challenge[J]. Domestic Animal Endocrinology, 2012, 43(2): 146－153.

[11] 袁焰平，陳桂梅，張淑君. 熱應激對種豬繁殖性能的影響、防控措施以及相關抗性基因在豬中的研究[J]. 養豬，2012(3)：41－44.

[12] 劉勝軍，盧慶萍，張宏福，等. 高溫高濕環境對生長豬生長性能、血漿皮質醇濃度和免疫功能的影響[J]. 動物營養學報，2010，22(5)：1214－1219.

Liu Shengjun, Lu Qingping, Zhang Hongfu, et al. Effects of high ambient temperature and humidity on growth performance, plasma cortisol concentration and immune function in growing pigs[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2010, 22(5): 1214－1219. (in Chinese with English abstract)

[13] 汪開英，苗香雯，崔紹榮，等. 豬舍環境溫濕度對育成豬的生理及生產指標的影響[J]. 農業工程學報，2002，18(1)：92－99.

Wang Kaiying, Miao Xiangwen, Cui Shaorong, et al. Effects of ambient temperature and relative humidity on physiological parameters and performance of growing pigs[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2002, 18(1): 92－99. (in Chinese with English abstract)

[14] 曹進，張崢. 封閉豬場內氨氣對豬群生產性能的影響及控制試驗[J]. 養豬，2003(4)：42－44.

[15] 林竹紅，曹進，曹伯先. 母豬生產性能低下的原因分析及對策[J]. 中國畜禽種業，2009(11)：75－76.

[16] Xie Q, Ni J Q, Su Z. A prediction model of ammonia emission from a fattening pig room based on the indoor concentration using adaptive neuro fuzzy inference system[J]. Journal of Hazardous Materials, 2017, 325: 301－309.

[17] Ni J Q, Kaelin D, Lopes I M, et al. Design and performance of a direct and continuous ventilation measurement system for variable-speed pit fans in a pig building[J]. Biosystems Engineering, 2016, 147: 151－161.

[18] Ma C, Zhao D, Ni W, et al. Intelligent controlling system of pig growth environment[C]//2010 International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation. Wuhan, China: 2010 IEEE Computer Society, 2010.

[19] 李立峰，武佩，麻碩士，等. 基于組態軟件和模糊控制的分娩母豬舍環境監控系統[J]. 農業工程學報，2011，27(6)：231－236.

Li Lifeng, Wu Pei, Ma Shuoshi, et al. Monitoring and controlling system for delivery sow house environment based on configuration software and fuzzy control[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(6): 231－236. (in Chinese with English abstract)

[20] 于明珠，武佩，韓丁，等. 基于PLC的仔豬舍溫度自動控制系統的設計與試驗研究[J]. 農機化研究，2012(11)：102－105.

Yu Mingzhu, Wu Pei, Han Ding, et al. Design and experimental research on auto-control system of temperature in piglets house based on PLC[J]. Journal of agricultural mechanization research, 2012(11): 102－105. (in Chinese with English abstract)

[21] Shen X, Zhang G, Wu W, et al. Model-based control of natural ventilation indairy buildings[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2013, 94: 47－57.

[22] 宣傳忠，武佩，馬彥華，等. 基于自適應模糊神經網絡的畜禽豬舍環境控制系統的研究[J]. 內蒙古農業大學學報：自然科學版，2013，44(4)：397－403.

Xuan Chuanzhong, Wu Pei, Ma Yanhua, et al. A study on controlling system for the animal housing environment based on fuzzy neural network[J]. Journal of Inner Mongolia University : Natural Science Edition, 2013, 44(4): 397－403. (in Chinese with English abstract)

[23] Stinn J. Environmental Assessment and Control Towards Improved Swine Breeding-Gestation-Farrowing Operation in the Midwestern United States[D]. Ames: Iowa State University, 2014.

[24] Ni J Q, Heber A J. An on-site computer system for comprehensive agricultural air quality research[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2010, 71(1): 38－49.

[25] 諸靜. 模糊控制理論與系統原理[M]. 北京：機械工業出版社，2005.

[26] 余倩倩. 溫室環境小氣候模型的構建及智能控制算法研究[D]. 南京：南京農業大學，2010.

Yu Qianqian. Study on the Greenhouse Microclimate Model and Intelligent Control Algorithm[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2010. (in Chinese with English abstract)

[27] Xie Q, Su Z, Zheng P, et al. Multi-sensor data fusion based on fuzzy neural network and its application in piggery environmental control strategies[J]. Journal of Information & Computational Science, 2014(11/12/13/14/15): 5407－5418.

[28] 謝秋菊. 基于模糊理論的豬舍環境適應性評價及調控模型研究[D]. 哈爾濱：東北農業大學，2015.

Xie Qiuju. Environmental Suitability Assessment and Control Model Development for a Swine House Based on Fuzzy Theory[D]. Harbin: Northeast Agricultural University, 2015. (in Chinese with English abstract)

[29] 中華人民共和國農業部. GB-T 17824.3-2008規模豬場環境參數及環境管理[S]. 2008.

[30] Ni J Q, Diehl C A, Liu S, et al. An innovative ventilation monitoring system at a pig experimental building[C]// International Symposium on Animal Environment and Welfare 2015, Chongqing, China. 2015: 23－26.

Control system design and control strategy of multiple environmental factors in confined swine building

Xie Qiuju1,2, Su Zhongbin2※, Ji-Qin Ni3, Zheng Ping2

(1,163319,;2.,,150030,; 3.,,,47907,)

Swine building environment plays an important role on the pig production, and it is a nonlinear, time-varying and delay system with multiple factors coupling with each other. Air temperature, humidity, harmful gases, airflow, light, dust and other factors in such an environment can affect the growth, development, reproduction of pigs. In the confined swine building, the indoor environment quality can deteriorate due to the high breeding density. The indoor air quality can be improved by appropriate ventilation control that supplies fresh air from outdoor and at the same time dissipates heat and moisture, and decreases concentrations of harmful gases. Most of the swine building environmental control systems are only based on a single environmental variable (temperature) using traditional control method. New systems based on multiple environmental variables and using precision mathematical models are needed to improve swine building environment controls. A multi-factor environmental control system with two controllers, based on the fuzzy control theory was established for the confined swine building in this paper. In this control system, a fuzzy controller was the nucleus part. A temperature fuzzy controller and a ventilation fuzzy controller were established with two input and one output variables, respectively, to achieve environmental control. In the air temperature fuzzy controller, air temperature difference and its variation rate were selected as two input variables, and a ventilation mode and a heating mode were chosen as output variables. In the ventilation fuzzy controller, differences of relative humidity and ammonia concentration were selected as input variables, and fan operation mode was selected as an output variable. To meet the requirements in different seasons, the input variables of the two controllers were first processed through fuzzification and fuzzy logic reasoning based on different control strategies and rules. Then the output variables were obtained after defuzzification processing. To solve the coupling problems between temperature and ventilation controls and optimize the control system, a dynamic temperature compensation coefficient was added. The method developed in this paper was validated using the data collected from a swine building. Different ventilation modes were simulated to get the relationship between the changing rates of air temperature, relative humidity, ammonia concentrations with fan operation time. Results showed that the maximum relative error of temperature was 5% compared with the setting value; and the indoor temperature control was achieved. The maximum relative error of relative humidity deviation from the setting value was 6.3%, which met the required relatively humidity control. The NH3concentrations ranged from 2.0 to 3.7 mg/m3, which were less than the setting value of 9.1 mg/m3. Therefore, the fuzzy control system and strategy with multi-factor in this paper could be used to improve the swine building environmental control.

temperature; environmental control; humidity; control strategy; fuzzy control; confined swine building; multiple environmental factors

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.06.021

S2

A

1002-6819(2017)-06-0163-08

2016-07-30

2017-02-15

黑龍江省青年科學基金項目（QC2013C065，QC2014C078）；黑龍江八一農墾大學校內課題培育資助項目（XZR2015-10）

謝秋菊，女（漢族），黑龍江寧安人，副教授，博士，主要從事畜舍環境控制研究。大慶黑龍江八一農墾大學信息技術學院，163319。Email：xqj197610@163.com

蘇中濱，男（漢族），陜西人，教授，博士，博士生導師，主要從事農業信息技術研究。哈爾濱 東北農業大學電氣與信息學院，150030。Email：suzb001@163.com