丁啟勝,王曉燕,余南南

江蘇師范大學電氣工程及自動化學院,江蘇徐州221116

基于氣象因子的增氧機預測控制研究

丁啟勝,王曉燕,余南南

江蘇師范大學電氣工程及自動化學院,江蘇徐州221116

針對水產(chǎn)養(yǎng)殖中普遍存在增氧機控制滯后的問題，本文介紹了一種基于氣象因子的增氧機預測控制的方法和裝置，該裝置包括太陽能板、溫濕度傳感器、主控制器和交流接觸器等部件。其工作原理為主控制器定時采集空氣濕度和電池電壓等反映氣象條件的參數(shù)，然后利用多元回歸的方法預測出1 h后溶解氧數(shù)值，最后根據(jù)溶解氧預測值控制增氧機的起動、停止。通過現(xiàn)場試驗證明，該預測方法的回歸系數(shù)高達0.996，預測效果良好?；跉庀笠蜃拥脑鲅鯔C預測控制是一種簡單實用的控制方法，對于水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)具有一定的指導意義。

溶解氧;預測控制;氣象因子;多元回歸

隨著科技的發(fā)展，我國水產(chǎn)養(yǎng)殖技術及設施有了很大的改善，養(yǎng)殖的規(guī)模不斷擴大，現(xiàn)代化智能水產(chǎn)養(yǎng)殖的概念逐漸被提出[1-5]。溶解氧是養(yǎng)殖池塘水質(zhì)重要指標之一，如果水體中溶解氧過低，會給水產(chǎn)品的生長和繁殖帶來不利影響，還可能造成魚類的大面積死亡，因此增氧機控制在水產(chǎn)養(yǎng)殖領域意義重大[6-10]。目前養(yǎng)殖戶多數(shù)是憑經(jīng)驗控制增氧機的啟停，少數(shù)采用溶解氧傳感器檢測水體溶解氧值，實現(xiàn)自動控制增氧機[11,12]。但溶解氧傳感器普遍存在成本高、維護周期短、使用壽命短和安裝費時費力等問題；而且現(xiàn)有的以溶解氧傳感器為基礎的增氧控制裝置還存在增氧滯后、功能單一和智能化程度低等問題[13-17]。本文介紹了一種根據(jù)氣象因子進行增氧機控制的裝置，該增氧機控制器不需要直接檢測水體溶解氧數(shù)值，而是根據(jù)空氣濕度和太陽輻射等氣象參數(shù)實現(xiàn)溶解氧數(shù)值的提前預測，并提供手動、自動和定時等多種控制方式，適時自動地開啟或關閉增氧機，以達到增產(chǎn)增收、節(jié)能降耗的目的，具有較高的實用價值。

1　溶解氧預測控制模型的建立

1.1池塘溶解氧變化規(guī)律

水產(chǎn)養(yǎng)殖池塘的水體表面直接與空氣接觸，相互間自由地進行物質(zhì)和能量交換，因此，水與空氣之間，理論上應該達成溶解平衡，水中溶解氧含量應是該條件下的飽和含量。然而，溶解氧的實際含量往往不等于飽和含量，具體數(shù)值與當時的氣象條件、水質(zhì)情況和水生動植物活動密切相關[18-21]。為了收集原始數(shù)據(jù)，在江蘇省宜興市的高塍鎮(zhèn)、新建鎮(zhèn)和楊巷鎮(zhèn)的試驗養(yǎng)殖池安裝多套溶解氧傳感器，連續(xù)記錄了水體的溶解氧和溫度值。從數(shù)據(jù)知養(yǎng)殖池塘水體溶解氧的日變化呈曲線狀，日出之后，水中浮游植物開始進行光合作用，放出大量氧氣，使水中增氧作用超過耗氧作用，因而水中的溶解氧含量逐漸增高，經(jīng)過一段時間的積累，當光合作用達到頂峰時，溶解氧的含量也達到最大值。而日落之后，水中的浮游植物不僅不能進行光合作用放出氧氣，反而要進行呼吸作用消耗氧氣，加上水生動物的呼吸作用，耗氧量大大超過增氧量，溶解氧含量迅速減少，經(jīng)過漫長黑夜的消耗，其含量在黎明時達到最小值。這一結果和國內(nèi)外專家們研究得到的結論相同。

1.2溶解氧的主要影響因子

國內(nèi)對于氣象條件與池塘水體溶解氧含量的關系也有研究。吳秀芹等研究得出水體溶解氧含量與光照時數(shù)、強度和氣壓呈正相關，與水溫，冰雪和大霧呈負相關[20]。郭秀云等研究了水溫與養(yǎng)殖水體溶解氧關系，結果認為水溫與溶解氧關系符合等比級曲線模型[21]。

為了收集原始數(shù)據(jù)，在高塍鎮(zhèn)安裝一臺農(nóng)用氣象站，連續(xù)記錄空氣溫濕度、太陽輻射、風速風向、大氣壓和降雨量等數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行歸一化處理[22]。圖1（a）是2012年8月份某養(yǎng)殖池塘太陽輻射和溶解氧變化曲線圖，圖1（b）2012年8月份某養(yǎng)殖池塘空氣濕度和溶解氧變化曲線圖。從圖中可以看出溶解氧與空氣濕度呈高度負相關，對數(shù)據(jù)進行相關分析處理得出其相關系數(shù)達-0.748，溶解氧與太陽輻射呈高度正相關，相關系數(shù)為0.567。進一步研究，表明溶解氧變化滯后空氣濕度大約1 h且為負相關，同時溶解氧變化滯后太陽輻射大約4 h且為正相關。

為了適應野外應用，試驗平臺的采集器由1.5 W太陽能電池板和3.6 V/2000 mAh鎳氫電池供電，采集器平均工作電流約1 mA。系統(tǒng)采集溶解氧、水溫等環(huán)境因子同時，也采集記錄本身電池電壓數(shù)值。對數(shù)據(jù)進行歸一化處理[22]，圖1（c）是溶解氧和電池電壓變化曲線圖，對比數(shù)據(jù)，得出電池電壓變化滯后太陽輻射2 h且為正相關，電池電壓和溶解氧變化過程相似，電池電壓變化超前溶解氧變化2 h且為高度正相關，相關系數(shù)達到0.802，故系統(tǒng)中電池電壓可以替代太陽輻射作為影響溶解氧變化的重要因素。

圖1　溶解氧與相關因子的變化曲線Fig.1 Curves between related factors and DO

1.3預測控制模型模型建立

通過前面的分析，找到了可以預測溶解氧變化的主要因子：空氣濕度、電池電壓和當前溶解氧值，下面將通過對8月份數(shù)據(jù)的分析，采用多元回歸法建立一個實用的短期溶解氧預測理論模型。

多元回歸分析預測法，是指通過對兩個或兩個以上的自變量與一個因變量的相關分析，建立預測模型進行預測的方法[23]。當自變量與因變量之間存在線性關系時，稱為多元線性回歸分析。根據(jù)溶解氧滯后電壓2 h變化，滯后空氣濕度1 h變化，且均為高度線性相關，本節(jié)用SPSS多元線性回歸工具，預測1 h后溶解氧數(shù)值DOt+1，具體方法是以前一個小時電池電壓的變化dVt-1，當前1 h空氣濕度的變化dHt和溶解氧的變化dDOt為自變量，預測下1 h的溶解氧的變化，然后再代入公式DOt+1=DOt+dDOt+1。具體步驟：①數(shù)據(jù)預處理，剔除修改原始數(shù)據(jù)中的異常值，并對多個采集點的數(shù)據(jù)取平均；②時間同步調(diào)整，根據(jù)溶解氧滯后電池電壓2 h，滯后空氣濕度1 h的規(guī)律，對Vt-1、Ht、DOt和DOt+1進行時間同步調(diào)整，以便應用SPSS軟件進行分析；③歸一化處理，利用歸一化公式把所有變量都調(diào)整為0～1之間的無量綱數(shù)據(jù)；④多元回歸分析，利用多元線性回歸工具SPSS得到公式（1），將上步處理數(shù)據(jù)代入公式（1）得出dDOt+1；⑤反歸一化處理，利用反歸一化公式把預測結果還原為溶解氧數(shù)值，求得dDOt+1的數(shù)值；⑥求解DOt+1，將求得dDOt+1的數(shù)值代入公式DOt+1=DOt+dDOt+1，得出DOt+1預測值。

2　硬件設計

2.1系統(tǒng)硬件結構

系統(tǒng)的結構如圖2所示，它包括：太陽能板采集太陽能，將太陽能轉(zhuǎn)換成電能并給鋰電池充電；防輻射罩防護空氣溫濕度傳感器和鋰電池塊；空氣溫濕度傳感器采集空氣溫濕度的數(shù)值；主控制器采集電池電壓值并存儲，接收空氣溫濕度傳感器的數(shù)值并存儲，對存儲的電池電壓值和空氣濕度值進行處理并預測出溶解氧的數(shù)值，控制交流接觸器，同時提供人機交互界面，能夠顯示監(jiān)控界面和主菜單界面并且能夠?qū)ψ詣涌刂啤⒍〞r任務、上下限值、瀏覽查詢、標定和系統(tǒng)參數(shù)進行開啟或關閉和設置；空氣開關接通和關斷380 V交流電；交流接觸器控制增氧機的開啟和關閉；接線端子為380 V電源線和380 V增氧機電源線提供接入點。

圖2　系統(tǒng)結構圖Fig.2 Structure of the system

2.2主控制器

主控制器是本系統(tǒng)的重點設計內(nèi)容，溶解氧的預測主要是由主控制器來完成。

主控制器的原理框圖如圖3，主要包括微控制器（MCU）、指示燈、時鐘日歷模塊、通信接口、電源模塊、驅(qū)動、繼電器組、傳感器接口、調(diào)理模塊、鍵盤、LCD顯示屏和存儲器。微控制器采集空氣溫濕度值和電池電壓值并預測1 h后的溶解氧值，指示燈指示電源、報警定時狀態(tài)、自動狀態(tài)、增氧機狀態(tài)、電池電壓，時鐘日歷模塊存儲設置的日期時間并在微控制器的控制下驅(qū)動LCD顯示屏顯示日期時間，通信接口連接計算機以對裝置進行調(diào)試，電源模塊轉(zhuǎn)化380 V市電并向控制器供電，驅(qū)動在微控制器的控制下驅(qū)動繼電器組的線圈以控制繼電器組的關斷和閉合，繼電器組在驅(qū)動的控制下控制交流接觸器的開和閉，傳感器接口傳輸空氣溫濕度傳感器的數(shù)值和電池電壓值，調(diào)理模塊調(diào)理采集的電池電壓并和微控制器進行通訊，鍵盤切換監(jiān)控和操作界面并用來設置控制器的系統(tǒng)參數(shù)（即用來觸發(fā)鍵盤中斷），LCD顯示屏顯示監(jiān)控和操作界面，存儲器存儲采集的電池電壓值、空氣溫濕度值和系統(tǒng)的相關參數(shù)。

3　軟件設計

軟件的功能是采集和記錄電池電壓值和空氣溫濕度數(shù)值，預測出1 h后的溶解氧數(shù)值，進一步判斷定時狀態(tài)和自動控制的狀態(tài)，最后綜合考慮決定是否開啟或者關閉增氧機。軟件的主程序如圖4所示，系統(tǒng)最后進入休眠狀態(tài)等待任務觸發(fā)，將系統(tǒng)由休眠狀態(tài)喚醒的方式有兩種，一種是定時預測控制任務請求，進行數(shù)據(jù)采集并執(zhí)行相應數(shù)據(jù)處理和預測溶解氧值，包括空氣溫濕度值和電池電壓值的采集以及溶解氧數(shù)值的預測，最終綜合判斷是否開啟增氧機；另一種是通過外部中斷設置系統(tǒng)參數(shù)，即鍵盤中斷服務程序。

圖5是定時預測控制任務流程圖，任務由定時中斷觸發(fā)，每10 min執(zhí)行1次，具體執(zhí)行過程：①主程序的的休眠狀態(tài)被喚醒，程序由定時中斷入口進入定時中斷；②采集空氣溫濕度和電池電壓的數(shù)值并讀取預測所需相關參數(shù)，執(zhí)行預測程序；③判斷增氧機的定時狀態(tài)﹑是否處在定時時段和自動設置的模式，根據(jù)預測溶解氧數(shù)值綜合決定是否開啟或關閉增氧機；④返回到主程序的休眠狀態(tài)。

圖3　主控制器原理框圖Fig.3 Block diagram of the master controller

圖4　軟件主程序流程圖Fig.4 Main program flowchart of the software

圖5　定時預測控制流程圖Fig.5 Control flowchart of the timing forecast

4　驗證

為了進一步驗證所建模型的有效性，依托中國農(nóng)業(yè)大學宜興實驗站，在宜興高塍鵬鷂生態(tài)園的河蟹養(yǎng)殖池布設了一套基于氣象因子的增氧機預測控制裝置，并將一批DO100溶解氧傳感器布設在宜興市的高塍鎮(zhèn)、新建鎮(zhèn)和楊巷鎮(zhèn)的河蟹養(yǎng)殖池，用于對比溶解氧預測結果。對比試驗池塘的選擇，要求養(yǎng)殖面積、養(yǎng)殖周期、放養(yǎng)密度、水草覆蓋面積和水深等參數(shù)相近，每個池塘沿對角線按“X”型布設溶解氧傳感器和采集器5套。安裝時四角傳感器距離池塘邊沿5 m以上，所有傳感器均避開微孔曝氣管2 m以上，且其周邊2 m之內(nèi)無水草聚集，傳感器探頭距離水底20～30 cm處。采集器用太陽能供電，可實現(xiàn)對水溫、溶解氧以及電池電壓等參數(shù)的定時采集，并通過無線網(wǎng)關將數(shù)據(jù)傳輸至水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)應用平臺。將2012年10月上旬三個試驗池塘的傳感器采集數(shù)據(jù)進行平均后，作為實測溶解氧的數(shù)值，用于和該增氧機預測控制裝置的預測值相比較，其結果如圖6所示，預測的回歸系數(shù)為0.996，回歸標準誤差為0.337，和實測值非常接近，預測效果良好。

圖6　溶解氧預測值與實測值曲線比較（10月上旬）Fig.6 Curves between predicted and measured values of DO(the first half October)

該預測方法是以水質(zhì)良好，池塘面積約17000 m2，水草覆蓋面積50%左右，水深80 cm左右，河蟹放養(yǎng)密度為12/10 m2的條件下推導而出的，因而對水體環(huán)境條件相差較大的養(yǎng)殖池是否適用，還需要進一步的試驗驗證。

5　結論

在夏秋季節(jié)的河蟹養(yǎng)殖池中，利用電池電壓和空氣濕度的變化率預測溶解氧的變化率是一種簡便實用的方法，該方法可以預測1 h之后的溶解氧大小，為合理開啟增氧設備提供依據(jù)，最大限度度地保證池塘不缺氧。該控制器裝置具有如下優(yōu)點:

（1）利用太陽能電池板檢測太陽輻射并將太陽能轉(zhuǎn)化成電能，給空氣溫濕度傳感器和主控制器供電，可以有效利用清潔能源，保證設備在斷電的情況下連續(xù)監(jiān)測。

（2）提供了友好的人機交互界面，裝置操作方便簡單，可以對自動控制、定時任務、上下限值、瀏覽查詢、標定和系統(tǒng)設置進行開啟或關閉和設置，功能全面。

（3）根據(jù)電池電壓的變化和空氣濕度值的變化預測溶解氧數(shù)值，根據(jù)預測值和自動控制狀態(tài)定時開啟或者關閉增氧機，裝置的自動化和智能化程度較高，可以節(jié)省大量的人力物力，達到節(jié)能降耗的效果。

（4）根據(jù)天氣進行增氧控制，不需要實時檢測溶解氧的數(shù)值，省去了溶解氧傳感器，很大程度上降低了控制器的造價成本，應用前景良好。

[1]姜景田,梁平,王華生.我國設施漁業(yè)的綜合分析[J].北京水產(chǎn),2004(6):34-36

[2]顧日升.納米微管增氧養(yǎng)殖密度大增[N/OL].泰州日報,2009-09-02(4)[2014.03.20].http://sz.tznews.cn/tzrb/html/2015-02/04/node_365.htm

[3]王朝霞.我省高效漁業(yè)技術取得新成果[N/OL].甘肅日報,2009-01-31(1)[2014.03.20].http://www.gansudaily.com.cn/

[4]胡建.我國水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)模躍居世界第一[N/OL].中國食品報,2011-10-14(1)[2014.03.20].http://www.cnfoodnet.com/

[5]李道亮,傅澤田,馬莉,等.智能化水產(chǎn)養(yǎng)殖信息系統(tǒng)的設計與初步實現(xiàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2000,16(4):135-138

[6]宋長太,戴子堅.水中溶氧與水產(chǎn)養(yǎng)殖[J].江西水產(chǎn)科技,2001(3):42

[7]魏萬權,林仕梅.水產(chǎn)養(yǎng)殖中溶解氧的研究[J].飼料工業(yè),2007,28(16):20-23

[8]Kumar A S,Moulick,Mal B C.Selection of aerators for intensive aquacultural pond[J].Aquacultural Engineering,2013,56(9):71-78

[9]朱于來.淺談養(yǎng)殖用水中的溶解氧[J].漁業(yè)致富指南,2004(24):23-24

[10]徐維,趙德安.水產(chǎn)養(yǎng)殖中溶解氧的檢測與控制技術的研究[J].農(nóng)機化研究,2007(1):74-77

[11]蔣宏斌.增氧設備在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的應用[J].中國水產(chǎn),2011(11):49-50

[12]趙海瑞,高玲,朱虹,等.機械增氧設備在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的應用現(xiàn)狀分析[J].江蘇農(nóng)機化,2012(1):46-48

[13]Pawar N A,Jena J K,Das P C,et al.Influence of duration of aeration on growth and survival of carp fingerlings during high density seed rearing[J].Aquaculture,2009,290(3-4):263-268

[14]Mozek M,Vrtacnik D,Resnik D,et al.Digital self-learning calibration system for smart sensors[J].Sensors and Actuators A:Physical,2008,141(1):101-108

[15]Yang Y W,Bhalla S,Wang C,et al.Monitoring of rocks using smart sensors[J].Tunnelling and Underground Space Technology,2007,22(2):206-221

[16]朱亞明.水產(chǎn)養(yǎng)殖溶解氧監(jiān)控系統(tǒng)的設計[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學,2009

[17]張祝利,顧海濤,何雅萍,等.增氧機池塘增氧效果試驗的研究[J].漁業(yè)現(xiàn)代化,2012,39(2):64-68

[18]淦勝.水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中的主要環(huán)境因子及其影響因素[J].漁業(yè)致富指南,2013(7):32-33

[19]宋麗莉.影響對蝦養(yǎng)殖的主要氣象因子初探[J].氣象,1988(7):46-48

[20]吳秀芹,野慶民.氣象要素與池魚泛塘關系研究[J].齊魯漁業(yè),1999,16(1):23-26

[21]郭秀云,王勝,吳必文.環(huán)境溫度對水產(chǎn)養(yǎng)殖量化影響的研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2007,35(24):7498-7499

[22]梁家政,薛質(zhì).網(wǎng)絡數(shù)據(jù)歸一化處理研究[J].信息安全與通信保密,2010(7):47-48,51

[23]田兵.多元線性回歸分析及其實際應用[J].陰山學刊(自然科學),2011,25(1):16-19

The Research on Predictive Controlling of Aerator Based on Meteorological Factors

DING Qi-sheng,WANG Xiao-yan,YU Nan-nan
College of Electrical Engineering and Automation Jiangsu Normal University,Xuzhou 221116,China

It’s a general problem that aerator’s controlling lagged in aquaculture.The new method and equipment about prediction controlling of aerator based on meteorological factors can solve this problem.The equipment includes solar panel, temperature and humidity sensor,the main controller,AC contactor and other components.The working principle is the main controller collecting some parameters timing,for example,the air humidity,the voltage of batteries and so on,which can reflect the weather conditions.Then it use multiple regressions to predict the values of dissolved oxygen after one hour. Based on these predicted values we can control the aerator to start and stop.The test showed that the regression coefficient of this prediction method was up to 0.996,it was working well.The predictive controlling of aerator based on meteorological factors is a simple and practical method.It has a certain significance to aquaculture.

Dissolved oxygen;predictive control;meteorological factors;multiple regression

TP29

A

1000-2324(2015)02-0247-05

2014-05-11

2014-05-22

江蘇省自然科學基金(BK20131129)

丁啟勝(1972-),男,回族,山東青州人,講師,博士,從事檢測技術與自動化裝置研究.E-mail:dingkings@163.com