基于模糊控制的河蟹養殖溶解氧智能控制

高箐陽 渤海大學信息科學與技術學院 遼寧錦州 121000

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基于模糊控制的河蟹養殖溶解氧智能控制

高箐陽 渤海大學信息科學與技術學院 遼寧錦州 121000

【文章摘要】

農業智能控制是農業信息處理主要構成成分。農業控制可以優化農業生產過程，保障農業生產各項優異性，因此有效合理的促進農業發展。本文從理論上簡述農業智能控制理論核心，即模糊控制。同時也根據該理論進行了基于模糊控制理論的河蟹養殖溶解氧智能控制，并對所得的結果進行了分析和研究。

【關鍵詞】

溶氧量；神經網絡控制；模糊控制

0 引言

從人類起源起，農業生產就隨人類的發展而不斷發展，但發展一直依附于大自然。我國農業正在從傳統農業向現代化農業轉變，因此農業智能控制作為農業現代化的重要標志受到廣泛重視。本文基于農業智能控制理論，對模糊控制理論及對所得到的結果進行了相關的研究和分析。

1 模糊控制理論

農業智能控制是一個大空間、多參數、多目標，并且有強耦合、大滯后的非線性控制系統。常規的控制方法很難獲得理想的結果，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，不需要通過數學建模來獲得相關數據，只是根據操作人員的實踐經驗和實踐系統輸入輸出的結果數據，便能對系統實施實時控制。

1.1.1模糊控制基本原理

模糊控制器原理如圖1.1。

注：S：系統設定值；e：系統偏差值；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過模糊控制規則近似推理與模糊判決后的控制作用，u：經過反模糊化得出模糊控制器輸出精確量的控制作用，y為系統的被控變量。

1.1.2模糊控制規則構建與模糊判決推斷

模糊控制器根據語言規則來進行模糊判決，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進行“最小”運算得出結論。d把所得的結論進行取“最大”運算，獲得模糊推理結果。

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

根據其原則的理念，設控制量Um為隸屬度MAX的元素，假設則取控制量Um=i，若i不唯一，即如果

則取

為控制量。

（2）加權平均法

a、心法，其表達式如下：

c、加權平均法，其表達式如下：

式中，權系數ki是根據農業領域具體情況確定的。當ki=ui時重心法和加權平均法等價。

2 基于模糊控制的河蟹養殖溶解氧智能控制

現多數河蟹養殖戶通過觀察陽光、氣溫及河蟹是否爬上水草等現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控系統。下面內容論述了該過程的具體實現途徑，以及對所得結果的分析和研究。

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殖過程中的思想，獲得更精確的控制參數，提高養殖水平。圖3.1為模糊控制器的結構原理圖，其中選取實時溶氧量(RV)和實時溶氧變化量(RD)作為監控器的輸入，輸出變量為增氧時間(T)，再選取對應的模糊控制規則，就可取得較好的動態特性和靜態品質。

2.2模糊控制策略

為了保證實驗數據的精確度，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(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。

圖2.2　實時溶氧量隸屬函數

2.2.1模糊化

確定輸入和輸出量動態區間和它對模糊語言變量的論域，即實時溶氧基本變化區間為[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　增氧時間推理規則

2.2.3解模糊

根據模糊推理所得結果乘比例因子得到系統所需要控制量的精準輸出值。本系統選取質量中心法去模糊化，得到增氧機開啟時間。

2.3智能控制實驗方案與結論分析

2.3.1智能控制試驗方案

取兩個相鄰的水質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，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時在連續增氧30分鐘；二號池塘連續增氧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的溶氧量變化情況數據。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氧容量變化情況數據。

2.3.2智能控制試驗結果及分析

方案1得到數據做出折線圖，如圖2.3。

由圖2.3所得第2種好于第1種方式。該結果表明根據溶氧量濃度實時調整的方案即有良好的控制效果又節省能源。

方案2的實驗數據，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。

根據實驗結果分析可得，啟用模糊控制，根據溶氧量濃度實時調整控制策略，可以保證河蟹在生長過程中有一個充裕氧容量的環境，且節約電能，符合目前環保思想。同時也可以解放勞動力，降低養殖成本，提高河蟹的質量和數量，增加養殖戶的收入，提高人們的物質生活水平。

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

3 結論

本文采用模糊控制理論，經過對河蟹養殖的實例研究，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殖的優勢，證明模糊控制的合理性、實效性與可行性等。

【參考文獻】

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[2]劉方，栗震霄；我國農業溫室控制系統控制模式的研究[J].農機化研究所，2008 （10）：223-226

高箐陽（1994—），女，遼寧本溪人，渤海大學信息科學與技術學院2012級軟件服務與外包專業本科生，研究方向：物聯網

【作者簡介】