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
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。
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。
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
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】
[1]陳佳佳,梁永明,任曉杰等;智能空調(diào)控制農(nóng)業(yè)溫室生產(chǎn)溫濕度的現(xiàn)狀分析與設(shè)計構(gòu)想[J].中國科技博覽.2011(34):222-222.
[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】