李 鋒 樊玉和 王安敏 張桂堂

（青島科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 青島 266061）

1 引言

隨著智能控制與計(jì)算機(jī)快速發(fā)展，醫(yī)療實(shí)驗(yàn)對(duì)人工軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)對(duì)室內(nèi)環(huán)境參數(shù)變化要求極高，為了減少對(duì)軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的誤差，現(xiàn)對(duì)一般雞只進(jìn)行封閉式室內(nèi)環(huán)境參數(shù)觀察實(shí)驗(yàn)進(jìn)行改進(jìn)后參數(shù)度量，從而促進(jìn)畜牧業(yè)行業(yè)的快速發(fā)展并且為軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)奠定基礎(chǔ)，畜牧業(yè)從開(kāi)放性禽舍到半開(kāi)放性禽舍最后集約成封閉式禽舍環(huán)境。正是由于外部環(huán)境控制起來(lái)比繁瑣，在以后的畜牧業(yè)也大多采用封閉式禽舍養(yǎng)殖家禽。封閉式禽舍內(nèi)部雞只的生長(zhǎng)速度和產(chǎn)蛋量與雞舍內(nèi)部環(huán)境的多種因素耦合相關(guān)［1］，為了能夠更加有效率地控制雞只成長(zhǎng)，現(xiàn)提出了一種布谷鳥(niǎo)算法和神經(jīng)網(wǎng)路算法相結(jié)合的混合算法，結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn)來(lái)精準(zhǔn)控制初值系數(shù)，更加準(zhǔn)確控制禽舍內(nèi)部環(huán)境溫度、濕度、壓強(qiáng)、有害氣體濃度等控制，實(shí)現(xiàn)封閉式家禽快速生長(zhǎng)和更高的產(chǎn)蛋量，從而提高畜牧業(yè)行業(yè)的效率［2］。

2 改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)過(guò)程包括信息正向傳播和誤差反向傳播兩個(gè)正反方向的過(guò)程［3～5］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入節(jié)點(diǎn)層、隱含節(jié)點(diǎn)層、輸出節(jié)點(diǎn)層三種節(jié)點(diǎn)層組成，信息正向傳播時(shí)的輸入數(shù)據(jù)從輸入層傳入，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸出層實(shí)際輸出與期望輸出不符合，則轉(zhuǎn)向誤差反向傳播方向并根據(jù)誤差來(lái)正確修改各節(jié)點(diǎn)層權(quán)值［6］。這種信息正向傳播到誤差反向傳播的自動(dòng)修改權(quán)值的自學(xué)習(xí)過(guò)程就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系如圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

如圖1所示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，Wji表示輸入節(jié)點(diǎn)層與隱含節(jié)點(diǎn)層的權(quán)值，Wil表示隱含節(jié)點(diǎn)層和輸出節(jié)點(diǎn)層的權(quán)值。uiT表示隱含節(jié)點(diǎn)層第i個(gè)神經(jīng)元的輸入，viT表示第i個(gè)神經(jīng)元激勵(lì)的輸出?，F(xiàn)樣本集為X，對(duì)于任一樣本抽樣X(jué)k=［Xk1，Xk2，…Xkn］。實(shí)際輸出為Kn，數(shù)學(xué)期望Dk為n的迭代次數(shù)。

1）網(wǎng)絡(luò)輸入樣本Xk，由信息正向傳播得出：

輸出節(jié)點(diǎn)層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差信號(hào)：

輸出節(jié)點(diǎn)層誤差總和為

信息總是從第一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)層向前傳遞，在輸出節(jié)點(diǎn)層傳播結(jié)束，并計(jì)算出學(xué)習(xí)誤差E（n）。

2）產(chǎn)生誤差時(shí)進(jìn)行誤差反向傳遞過(guò)程，誤差信息是從后邊的輸出節(jié)點(diǎn)層反向傳遞到輸入節(jié)點(diǎn)層。各層權(quán)值和閾值修正，現(xiàn)以輸出節(jié)點(diǎn)層和隱含節(jié)點(diǎn)層做一次算法中誤差對(duì)權(quán)值的偏微分與權(quán)值的修正量成正比例［7］，即：

其中：

則下一次迭代后權(quán)值調(diào)整為

此時(shí)完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向信息傳播和誤差反向反饋傳播的過(guò)程，各節(jié)點(diǎn)層之間的權(quán)值得到一次迭代更新。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需要經(jīng)過(guò)多次重復(fù)迭代才能使學(xué)習(xí)產(chǎn)生的誤差收斂到預(yù)期精度之內(nèi)［8］。

2.2 梯度下降算法基本原理

梯度下降法也稱(chēng)為最速下降法，其是沿著負(fù)梯度方向進(jìn)行搜索最佳狀態(tài)的權(quán)值和閾值。現(xiàn)設(shè)計(jì)梯度下降算法，其較強(qiáng)的局部搜索能力彌補(bǔ)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部搜索困境［9］。其運(yùn)算過(guò)程如下。

損失函數(shù)的負(fù)梯度計(jì)算公式為

至此，完成一次梯度下降的迭代，重復(fù)以上過(guò)程直到損失函數(shù)趨向最小，梯度下降迭代結(jié)束。

2.3 布谷鳥(niǎo)算法原理

布谷鳥(niǎo)算法是基于布谷鳥(niǎo)的產(chǎn)卵行為和鳥(niǎo)類(lèi)的萊維飛行，是一種隨機(jī)算法。布谷鳥(niǎo)算法求解優(yōu)化問(wèn)題優(yōu)于遺傳算法和粒子群算法，其是一種元啟發(fā)式群體智能算法，其思想源于鳥(niǎo)類(lèi)的levy飛行行為和布谷鳥(niǎo)的鳥(niǎo)巢寄生行為［10］。

布谷鳥(niǎo)全局搜索過(guò)程簡(jiǎn)單描述如下：

2.4 改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.4.1 改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法

布谷鳥(niǎo)算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但跟大多數(shù)群智能算法類(lèi)似，算法搜索方式是隨機(jī)游走機(jī)制，這樣布谷鳥(niǎo)算法在尋最優(yōu)解時(shí)會(huì)需要更大的計(jì)算量，并且其算法結(jié)果的收斂性慢和結(jié)果也具有隨機(jī)性［11］。梯度下降法優(yōu)勢(shì)是沿負(fù)梯度方向進(jìn)行導(dǎo)向性逼近最優(yōu)解方式搜索過(guò)程，其搜索收斂性快，能過(guò)彌補(bǔ)布谷鳥(niǎo)算法在隨機(jī)游動(dòng)產(chǎn)生大量計(jì)算量的弊端。現(xiàn)設(shè)計(jì)改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法是將布谷鳥(niǎo)算法具有全局搜索能力優(yōu)勢(shì)與梯度下降算法優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，梯度下降法具有較強(qiáng)的局部搜索能力和收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)與布谷鳥(niǎo)算法相結(jié)合能夠提高局部搜索精度要求［12］。

2.4.2 改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

梯度下降法改進(jìn)的布谷鳥(niǎo)算法得出的結(jié)果更加準(zhǔn)確、收斂速度快、誤差小等優(yōu)點(diǎn)。現(xiàn)將改進(jìn)的布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是改進(jìn)優(yōu)化梯度下降法的初始值，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值。其優(yōu)化作用是在布谷鳥(niǎo)經(jīng)過(guò)重復(fù)多次迭代結(jié)束，將最佳搜索得到的結(jié)果傳遞給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，克服了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值的困境。如圖2改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法（GDCS）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖。

圖2 改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法（GDCS）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖

3 封閉式室內(nèi)環(huán)境控制硬件組成

3.1 室內(nèi)部環(huán)境控制總體系統(tǒng)模塊

室內(nèi)內(nèi)部環(huán)境的優(yōu)良直接關(guān)系到雞只的生長(zhǎng)和產(chǎn)蛋量，室內(nèi)內(nèi)部環(huán)境是多變量多集成多耦合關(guān)系的變量關(guān)系，為了能夠合理調(diào)節(jié)雞舍環(huán)境各內(nèi)部參數(shù)的變化情況，現(xiàn)設(shè)計(jì)出一種混合算法控制的多變量控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)從雞舍環(huán)境的溫度、濕度、光照強(qiáng)度、壓強(qiáng)以及雞只糞便產(chǎn)生的有害氣體濃度控制［13］。本控制系統(tǒng)共有五大控制模塊組成，分別是數(shù)據(jù)采集模塊、控制響應(yīng)模塊、執(zhí)行設(shè)備模塊、服務(wù)器模塊、輔助工具模塊。

各模塊之間關(guān)系和硬件組成如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)各模塊關(guān)系示意圖

如圖3所示的模塊關(guān)系圖可知，整體控制系統(tǒng)五個(gè)模塊之間相互協(xié)調(diào)。其中數(shù)據(jù)采集模塊包括的硬件有DHT11溫濕度傳感器、SBT673壓力傳感器、PM11-R-3L位置傳感器、IS-TM-485-ANHH-421溫濕度氨氣硫化氫傳感器以及測(cè)量溫室氣體甲烷OP/TDLAS檢測(cè)傳感器；控制模塊是嵌入式微控制器STM32F429單片機(jī)；服務(wù)器模塊包含手機(jī)、電腦、云服務(wù)操作等；執(zhí)行設(shè)備包括禽舍照明燈、智能轉(zhuǎn)動(dòng)進(jìn)風(fēng)窗、風(fēng)機(jī)、濕簾、噴霧、熱風(fēng)爐；輔助功能模塊包括繼電器、光耦等驅(qū)動(dòng)電路器件以及LED指示燈、數(shù)碼管、12864顯示液晶屏、AD16-22SM報(bào)警蜂鳴器等顯示設(shè)備和DS1302時(shí)鐘、按鍵輸入器件。

3.2 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊包括數(shù)據(jù)的接收與傳遞，雞舍內(nèi)的溫度、濕度、壓強(qiáng)、有害氣體濃度分別經(jīng)過(guò)溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、氨氣硫化氫傳感器搜集到的雞舍內(nèi)部信息經(jīng)過(guò)I2C通信協(xié)議傳遞給控制模塊［14］。封閉雞舍內(nèi)溫度濕度合理控制尤為重要，現(xiàn)選擇以DHT11溫濕度傳感器為例，其電路圖見(jiàn)圖4。

圖4 DTH11溫濕度傳感器電路圖

3.3 輔助功能模塊

輔助功能模塊在整個(gè)系統(tǒng)中具有顯示功能、輸入功能、閃爍報(bào)警功能。數(shù)據(jù)采集模塊收集到的信息會(huì)在12864液晶屏上顯示；正常時(shí)LED指示燈發(fā)綠光，與設(shè)置的初值相差超過(guò)規(guī)定額度時(shí)，LED指示燈紅光并且蜂鳴器發(fā)出報(bào)警聲音，此時(shí)等待養(yǎng)殖人員操控服務(wù)器模塊進(jìn)行調(diào)節(jié)。12864液晶屏主要顯示當(dāng)日時(shí)間、溫濕度、日齡、壓強(qiáng)大小以及有害氣體濃度大小；數(shù)碼管顯示雞只數(shù)量和當(dāng)日產(chǎn)蛋量。若封閉式雞舍內(nèi)的環(huán)境因素的超過(guò)初始設(shè)定的限度時(shí)，控制模塊會(huì)根據(jù)反饋的信息進(jìn)行調(diào)節(jié)，同時(shí)報(bào)警裝置會(huì)同時(shí)養(yǎng)殖人員，養(yǎng)殖人員通過(guò)按鍵和DS1302時(shí)鐘和手機(jī)、電腦、云服務(wù)操作器進(jìn)行調(diào)節(jié)，直到整個(gè)雞舍內(nèi)部環(huán)境達(dá)到穩(wěn)定合理范圍內(nèi)。圖5為時(shí)鐘芯片DS1302電路圖，圖6為AD16-22SM報(bào)警蜂鳴器電路圖。

圖5 時(shí)鐘芯片DS1302電路圖

圖6 AD16-22SM蜂鳴器電路圖

3.4 執(zhí)行設(shè)備裝置

執(zhí)行裝置是由控制裝置經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集裝置的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)控的。執(zhí)行裝置包括驅(qū)動(dòng)電路模塊（繼電器、光耦）和禽舍燈光、進(jìn)風(fēng)窗、風(fēng)機(jī)、濕簾、噴霧、熱風(fēng)爐組成；有害氣體采用人工處理糞便，光照強(qiáng)度、溫濕度等分別由執(zhí)行設(shè)備裝備中的器件自動(dòng)調(diào)節(jié)。

4 測(cè)控系統(tǒng)的驗(yàn)證與結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)方案過(guò)程

為驗(yàn)證改進(jìn)布谷鳥(niǎo)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的控制系統(tǒng)比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者采用其他方式改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在控制溫濕度、二氧化碳濃度、光照強(qiáng)度、氨氣濃度方面的控制效果，現(xiàn)直接觀察雞只每日產(chǎn)蛋量的數(shù)量觀察改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制效果的優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)雞舍選擇山東章丘水寨一家個(gè)人封閉式雞舍作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所，雞舍屋頂和四壁隔熱效果良好，實(shí)驗(yàn)雞只選用的是土雞作為實(shí)驗(yàn)雞只，23周齡～25周齡，養(yǎng)殖雞只數(shù)目3600只。雞舍長(zhǎng)度50m，寬13.5m，高度2.8m。墻的四壁安裝側(cè)窗進(jìn)風(fēng)和風(fēng)機(jī)排風(fēng)裝置，在測(cè)試期間雞只按照常規(guī)喂養(yǎng)飼料，每日清理糞便一次：每天上午10：00～11：00人工收蛋，收取蛋后進(jìn)行大清掃，光照采用1W白熾燈泡，在6：00～22：00光照。經(jīng)調(diào)查，適合土雞生長(zhǎng)的最佳溫度為22℃，濕度為63%，光照強(qiáng)度59.5lx，二氧化碳濃度為2200mg/m3，通風(fēng)量0.65m/s，氨氣濃度0mg/s。測(cè)試時(shí)間為5月20日～6月19日，每10日做一次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，取3次的平均值作為實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果［15］。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案進(jìn)行30天的實(shí)驗(yàn)研究，現(xiàn)任取相鄰連續(xù)10天的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)驗(yàn)結(jié)果變化如圖所示。

試驗(yàn)結(jié)果分析：通過(guò)圖7和圖8實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制效果存在缺陷、穩(wěn)定性欠佳、魯棒性不好；改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制效果很好，最佳溫度為22℃，濕度為63%，光照強(qiáng)度59.5lx，二氧化碳濃度為2200mg/m3，通風(fēng)量0.65m/s，氨氣濃度0mg/s。溫濕度、光照強(qiáng)度等都能控制在最佳雞只生長(zhǎng)和最佳產(chǎn)蛋量的范圍內(nèi)、穩(wěn)定性更好。

圖7 優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)圖

圖8 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

5 結(jié)語(yǔ)

設(shè)計(jì)改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)禽舍溫度、濕度、二氧化碳濃度、光照、氨氣濃度的控制，合理高效地控制雞只最佳生長(zhǎng)狀況及產(chǎn)蛋量。改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確地搜索權(quán)值和閾值，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的控制功能起到更加準(zhǔn)確、穩(wěn)定的作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，禽舍控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)性能不斷迅速提高，系統(tǒng)的魯棒性能越強(qiáng)，可靠性越強(qiáng)。因此改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜的內(nèi)部環(huán)境參數(shù)具有很好的控制效果，控制效果可以從雞只生長(zhǎng)速度和產(chǎn)蛋量及顯示屏幕效果來(lái)觀察，該系統(tǒng)靈敏度高，易調(diào)節(jié)，可以適用在人工軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)過(guò)程中以控制室內(nèi)溫濕度及空氣有害氣體濃度要求。