關(guān) 輝，許璐蕾

（蘇州市職業(yè)大學 計算機工程學院，江蘇 蘇州 215104）

0 引 言

我國是一個水產(chǎn)養(yǎng)殖的大國，水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展非常迅速。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的2019年全國漁業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計公報顯示[1]：2019年全國水產(chǎn)總產(chǎn)量達到6 480.36萬噸，其中水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量5 079.07萬噸，水產(chǎn)養(yǎng)殖面積7 108.50千公頃。然而，在我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)迅猛發(fā)展的過程中也逐漸暴露出土地資源占有過大，水資源消耗過多，生產(chǎn)和管理方式比較粗放等問題，依靠傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式通過增加水產(chǎn)養(yǎng)殖面積來提高產(chǎn)量已不能滿足綠色生態(tài)和漁業(yè)發(fā)展的長遠需要。因此，充分利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等新興技術(shù)來發(fā)展現(xiàn)代化水產(chǎn)養(yǎng)殖，實現(xiàn)精細化生產(chǎn)和管理，更加注重科技、注重生態(tài)環(huán)保、注重質(zhì)量和注重可持續(xù)是今后水產(chǎn)養(yǎng)殖發(fā)展的重中之重。

近年來，一些水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)將物聯(lián)網(wǎng)和云計算等技術(shù)應用到水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)之中。通過高精度的傳感器采集養(yǎng)殖水域中的溫度、pH值、溶氧度等環(huán)境數(shù)據(jù)，借助物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)傳輸至云計算平臺，利用云計算技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進行存儲、分析和處理，并將處理結(jié)果實時反饋至手機客戶端、Web頁面等各類終端。從而幫助管理人員及時準確地掌握各種環(huán)境數(shù)據(jù)和異常預警，做出正確的控制決策。這種現(xiàn)代化的水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)大大提高了水產(chǎn)養(yǎng)殖的生產(chǎn)效率，節(jié)約了資源，有效促進了精細化水產(chǎn)養(yǎng)殖的實現(xiàn)。不過，這類系統(tǒng)中大部分只能實時展示或查詢各種水環(huán)境的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時進行報警，最終還是依靠管理人員人工做出決策進行相應設備的調(diào)控，智能化程度不高。也有一部分系統(tǒng)可以通過設定相關(guān)參數(shù)的閾值，當采集的數(shù)據(jù)值超出設定的閾值范圍時，利用繼電器控制設備的啟停，從而在一定程度上實現(xiàn)了智能化控制。但是這種智能化控制存在著明顯的缺陷，比如：溶氧傳感器采集的水體溶解氧參數(shù)值低于設定的閾值時系統(tǒng)自動控制增氧機開啟使之回歸正常區(qū)間，而后自動關(guān)閉設備，過一會兒參數(shù)數(shù)值再次低于閾值時控制增氧機再次開啟，回歸正常區(qū)間后又自動關(guān)閉設備……，這樣有可能使得水體溶氧參數(shù)值一直在設定的閾值上下反復波動引起增氧機頻繁啟停，造成設備磨損、縮短使用壽命等問題，無法實現(xiàn)精準調(diào)控?；诖?，本文提出一種基于模糊算法的增氧機智能控制方案，通過兩級模糊控制器智能調(diào)控變頻器，由變頻器驅(qū)動增氧機智能調(diào)整轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)根據(jù)養(yǎng)殖水體溶解氧參數(shù)值的變化自動調(diào)整控制策略，精準調(diào)節(jié)養(yǎng)殖水體中的含氧量，達到平滑控制的效果。

1 模糊控制

在現(xiàn)代控制理論中，實際生產(chǎn)系統(tǒng)往往具有較強的隨機性或滯后性。比如水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中水體的溶解氧參數(shù)就具有明顯的波動性、趨勢性、滯后性等非線性特征，依靠傳統(tǒng)的控制方法很難達到讓人滿意的效果[2]。模糊控制是一種智能控制的方法，它以模糊集理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎，將工作人員在長期觀察實踐中積累的經(jīng)驗加以描述編制成模糊規(guī)則，然后將傳感器采集的實時信號經(jīng)過模糊化處理后作為模糊規(guī)則的輸入進行模糊推理，最后將推理后得到的輸出量經(jīng)清晰化處理后加載到執(zhí)行器上[3]，其核心和關(guān)鍵即是模糊控制器。將模糊規(guī)則存入到知識庫中，使用知識庫對實際生產(chǎn)系統(tǒng)進行控制就可以得到模糊控制器[4]。

模糊控制器的整體結(jié)構(gòu)主要由知識庫（數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫）、模糊化接口、推理機和清晰化接口四個模塊組成，如圖1所示。

圖1 模糊控制器結(jié)構(gòu)

一般來說，模糊控制器將被控對象實際值和設定值的偏差以及偏差的變化率作為輸入，通過隸屬度函數(shù)將其轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可以識別的模糊量，通過存儲有大量人工經(jīng)驗轉(zhuǎn)化而成的數(shù)據(jù)和控制規(guī)則的知識庫進行推理，推理得到的控制量經(jīng)清晰化后對控制設備進行控制輸出。

2 模糊PID控制

PID控制是比例積分微分控制的簡稱，是較早發(fā)展起來的工業(yè)過程控制策略之一。其基本工作原理是將設定值r(t)與實際輸出值y(t)之間的差異構(gòu)成控制偏差e(t)，把偏差按照比例P、積分I和微分D進行線性組合構(gòu)成控制量u(t)，從而對被控對象進行控制[5]，表達式為：

式中：e(t)=r(t)-y(t)代表控制偏差；KP是比例系數(shù)；KI是積分系數(shù)；KD是微分系數(shù)。

PID控制工作原理如圖2所示。圖中：P（比例）環(huán)節(jié)主要針對系統(tǒng)當前誤差進行控制；I（積分）環(huán)節(jié)則主要針對系統(tǒng)誤差的歷史進行控制；而D（微分）環(huán)節(jié)則主要反映系統(tǒng)誤差的變化趨勢，這三者的組合是“過去、現(xiàn)在、未來”的完美結(jié)合[6]。

圖2 PID控制工作原理

在PID控制器的基礎上，利用模糊控制器對PID控制器的KP，KI，KD三個系數(shù)進行實時調(diào)整，就實現(xiàn)了模糊PID控制。具體過程是：將被控對象的誤差e和誤差變化率ec作為模糊控制器的輸入，通過知識庫進行推理得到ΔKP，ΔKI和ΔKD三個修正量，對PID控制器的比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)分別進行修正得到新的KP，KI和KD，從而實現(xiàn)對被控對象的輸出控制。

3 基于模糊算法的增氧機智能控制方案

在水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中，監(jiān)測水體中的溶解氧含量可以反映出水體的污染程度，尤其是有機物污染程度，它是判斷水質(zhì)好壞的重要指標之一[7]。漁業(yè)生產(chǎn)中，當溶解氧含量低于4 mg/L若未及時采取增氧措施，魚類就會因缺氧窒息而大量死亡，造成經(jīng)濟損失。因此，在現(xiàn)代化的水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中基本都會部署溶解氧傳感器來監(jiān)測水體的溶氧濃度，并根據(jù)溶氧濃度值的高低人工或者簡單地設置閾值利用繼電器控制增氧機的啟停，以維持水體中溶解氧的含量在合理的區(qū)間范圍。但這種控制模式智能化程度較低，無法實現(xiàn)溶解氧的精確調(diào)控，且容易造成增氧機的頻繁啟停，影響使用壽命。

本文設計了一種通過兩級模糊控制器對變頻器進行模糊控制，由變頻器控制增氧機的電機轉(zhuǎn)速來實現(xiàn)智能控制養(yǎng)殖水體溶氧濃度的方案。該方案基于模糊控制算法來自動調(diào)整變頻器AVI端口的直流模擬電壓，并進一步對變頻器實施模糊PID控制，智能調(diào)整增氧電機的轉(zhuǎn)速，從而實現(xiàn)精準調(diào)節(jié)養(yǎng)殖水體中的溶氧濃度的目的。系統(tǒng)的基本工作原理如圖3所示。

圖3 增氧機智能控制系統(tǒng)工作原理

變頻器設置為0～10 V電壓控制，對應頻率輸出為0～50 Hz。不同的頻率輸出驅(qū)動增氧電機產(chǎn)生不同的轉(zhuǎn)速，轉(zhuǎn)速越快，增氧能力越強。

第一級模糊控制器將溶氧量設定值與溶氧傳感器獲取的實際測量值之間的偏差以及偏差的變化率作為輸入，電壓值作為輸出，隸屬度函數(shù)設置為三角形分布。偏差和偏差變化率通過隸屬度函數(shù)按照負大NB、負中NM、零ZO、正中PM和正大PB五個模糊語言變量進行模糊化處理。根據(jù)水產(chǎn)養(yǎng)殖管理人員和技術(shù)人員長期總結(jié)的經(jīng)驗，輸出電壓值按照零ZO、正小PS、正中PM、正大PB和正極大PBB五個模糊語言變量。利用取小取大模糊推理法得到結(jié)果模糊集，編制出25條控制規(guī)則，形成模糊控制規(guī)則表，保存到知識庫中，推理機利用查表的方法就可以查出輸出的模糊值。通過重心法清晰化處理后轉(zhuǎn)換為實際電壓值，提供給變頻器。

目前，大多數(shù)變頻器都內(nèi)置了PID控制器，將PID控制算法固化其中。第二級模糊控制器實際上就起到模糊PID控制器的作用，主要目的就是為變頻器固定的比例系數(shù)KP、積分系數(shù)KI和微分系數(shù)KD進行在線優(yōu)化調(diào)整，從而實現(xiàn)對增氧機更加精準的控制。由于增氧機是靠電動機拖動運轉(zhuǎn)的，電動機轉(zhuǎn)速越快則增氧功率越大，因此將增氧電機的實際轉(zhuǎn)速值經(jīng)過轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換后得到一個相對應的電壓值ΔU，以此作為PID控制器的反饋值。并將變頻器輸入的電壓U與ΔU進行數(shù)值比較后得到模糊PID控制器的輸入量偏差e和偏差變化率ec，把它們連續(xù)變化的區(qū)間范圍劃分為負大NB、負中NM、負小NS、零ZO、正小PS、正中PM和正大PB七個等級，隸屬度函數(shù)設置為高斯分布，進行模糊化處理。模糊PID控制器輸出的用于實時調(diào)整PID控制器KP，KI，KD三個系數(shù)的三個修正量ΔKP，ΔKI和ΔKD同樣按連續(xù)變化的區(qū)間劃分為NB，NM，NS，ZO，PS，PM和PB七個等級，隸屬度函數(shù)設置為三角形分布。通過總結(jié)工程技術(shù)人員的知識和經(jīng)驗，并結(jié)合KP，KI，KD三個系數(shù)各自不同的特性和作用，獲得ΔKP，ΔKI和ΔKD三個輸出參數(shù)的模糊規(guī)則表，各49條規(guī)則，全部存入知識庫。推理機經(jīng)查詢知識庫就可以獲得輸出的模糊值，再經(jīng)清晰化處理后即可得到實際的三個修正值ΔKP，ΔKI和ΔKD。這三個修正值輸入到內(nèi)置PID控制器的變頻器與三個固定系數(shù)KP，KI和KD分別相加，即 ：KP'=KP+ΔKP，KI'=KI+ΔKI，KD'=KD+ΔKD，從而實現(xiàn)在變頻器運轉(zhuǎn)過程中PID參數(shù)實時在線調(diào)整以達到“自適應”的目的。第二級模糊PID控制器控制流程如圖4所示。

圖4 第二級模糊PID控制器控制流程

通過兩級模糊控制，第一級實現(xiàn)變頻器輸入電壓的模糊控制，第二級實現(xiàn)變頻器PID參數(shù)的模糊控制，從而實現(xiàn)了系統(tǒng)增氧機智能控制的方案。實驗結(jié)果表明，該方案能夠使增氧機電機轉(zhuǎn)速響應速度更快，更快地趨于穩(wěn)定，基本避免了超調(diào)，控制曲線更加平滑，溶氧值不會在設定值上下來回波動影響增氧機的使用壽命。

4 結(jié) 語

為了實現(xiàn)現(xiàn)代化水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中增氧機的智能化控制，本文設計了一種基于模糊控制算法采用兩級模糊調(diào)控、利用變頻器驅(qū)動增氧機智能調(diào)速的方案。該方案結(jié)構(gòu)簡單，能夠?qū)崿F(xiàn)準確、平滑調(diào)控，運行穩(wěn)定，有效減少了增氧機的頻繁啟?，F(xiàn)象，延長了設備的使用壽命，在一定程度上提升了水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能化水平，提高了生產(chǎn)效率，達到了按需自動控制、節(jié)約能耗的目的。