一種基于模糊算法的水產養殖系統增氧機智能控制方案

關 輝，許璐蕾

（蘇州市職業大學 計算機工程學院，江蘇 蘇州 215104）

0 引 言

我國是一個水產養殖的大國，水產養殖業發展非常迅速。據農業農村部發布的2019年全國漁業經濟統計公報顯示[1]：2019年全國水產總產量達到6 480.36萬噸，其中水產養殖產量5 079.07萬噸，水產養殖面積7 108.50千公頃。然而，在我國水產養殖業迅猛發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，生產和管理方式比較粗放等問題，依靠傳統養殖模式通過增加水產養殖面積來提高產量已不能滿足綠色生態和漁業發展的長遠需要。因此，充分利用物聯網、云計算、人工智能等新興技術來發展現代化水產養殖，實現精細化生產和管理，更加注重科技、注重生態環保、注重質量和注重可持續是今后水產養殖發展的重中之重。

近年來，一些水產養殖企業將物聯網和云計算等技術應用到水產養殖系統之中。通過高精度的傳感器采集養殖水域中的溫度、pH值、溶氧度等環境數據，借助物聯網和互聯網傳輸至云計算平臺，利用云計算技術對這些數據進行存儲、分析和處理，并將處理結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境數據和異常預警，做出正確的控制決策。這種現代化的水產養殖系統大大提高了水產養殖的生產效率，節約了資源，有效促進了精細化水產養殖的實現。不過，這類系統中大部分只能實時展示或查詢各種水環境的數據，在數據出現異常時進行報警，最終還是依靠管理人員人工做出決策進行相應設備的調控，智能化程度不高。也有一部分系統可以通過設定相關參數的閾值，當采集的數據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值低于設定的閾值時系統自動控制增氧機開啟使之回歸正常區間，而后自動關閉設備，過一會兒參數數值再次低于閾值時控制增氧機再次開啟，回歸正常區間后又自動關閉設備……，這樣有可能使得水體溶氧參數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，無法實現精準調控。基于此，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控變頻器，由變頻器驅動增氧機智能調整轉速，實現根據養殖水體溶解氧參數值的變化自動調整控制策略，精準調節養殖水體中的含氧量，達到平滑控制的效果。

1 模糊控制

在現代控制理論中，實際生產系統往往具有較強的隨機性或滯后性。比如水產養殖系統中水體的溶解氧參數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驗加以描述編制成模糊規則，然后將傳感器采集的實時信號經過模糊化處理后作為模糊規則的輸入進行模糊推理，最后將推理后得到的輸出量經清晰化處理后加載到執行器上[3]，其核心和關鍵即是模糊控制器。將模糊規則存入到知識庫中，使用知識庫對實際生產系統進行控制就可以得到模糊控制器[4]。

模糊控制器的整體結構主要由知識庫（數據庫和規則庫）、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 模糊控制器結構

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，通過隸屬度函數將其轉化為系統可以識別的模糊量，通過存儲有大量人工經驗轉化而成的數據和控制規則的知識庫進行推理，推理得到的控制量經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，是較早發展起來的工業過程控制策略之一。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；KI是積分系數；KD是微分系數。

PID控制工作原理如圖2所示。圖中：P（比例）環節主要針對系統當前誤差進行控制；I（積分）環節則主要針對系統誤差的歷史進行控制；而D（微分）環節則主要反映系統誤差的變化趨勢，這三者的組合是“過去、現在、未來”的完美結合[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三個系數進行實時調整，就實現了模糊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、積分系數和微分系數分別進行修正得到新的KP，KI和KD，從而實現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

在水產養殖系統中，監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，它是判斷水質好壞的重要指標之一[7]。漁業生產中，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，造成經濟損失。因此，在現代化的水產養殖系統中基本都會部署溶解氧傳感器來監測水體的溶氧濃度，并根據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間范圍。但這種控制模式智能化程度較低，無法實現溶解氧的精確調控，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速來實現智能控制養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，智能調整增氧電機的轉速，從而實現精準調節養殖水體中的溶氧濃度的目的。系統的基本工作原理如圖3所示。

圖3 增氧機智能控制系統工作原理

變頻器設置為0～10 V電壓控制，對應頻率輸出為0～50 Hz。不同的頻率輸出驅動增氧電機產生不同的轉速，轉速越快，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，隸屬度函數設置為三角形分布。偏差和偏差變化率通過隸屬度函數按照負大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。根據水產養殖管理人員和技術人員長期總結的經驗，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果模糊集，編制出25條控制規則，形成模糊控制規則表，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換為實際電壓值，提供給變頻器。

目前，大多數變頻器都內置了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KP、積分系數KI和微分系數KD進行在線優化調整，從而實現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的，電動機轉速越快則增氧功率越大，因此將增氧電機的實際轉速值經過轉換電路轉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，把它們連續變化的區間范圍劃分為負大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整PID控制器KP，KI，KD三個系數的三個修正量ΔKP，ΔKI和ΔKD同樣按連續變化的區間劃分為NB，NM，NS，ZO，PS，PM和PB七個等級，隸屬度函數設置為三角形分布。通過總結工程技術人員的知識和經驗，并結合KP，KI，KD三個系數各自不同的特性和作用，獲得ΔKP，ΔKI和ΔKD三個輸出參數的模糊規則表，各49條規則，全部存入知識庫。推理機經查詢知識庫就可以獲得輸出的模糊值，再經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置PID控制器的變頻器與三個固定系數KP，KI和KD分別相加，即 ：KP'=KP+ΔKP，KI'=KI+ΔKI，KD'=KD+ΔKD，從而實現在變頻器運轉過程中PID參數實時在線調整以達到“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，第一級實現變頻器輸入電壓的模糊控制，第二級實現變頻器PID參數的模糊控制，從而實現了系統增氧機智能控制的方案。實驗結果表明，該方案能夠使增氧機電機轉速響應速度更快，更快地趨于穩定，基本避免了超調，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 語

為了實現現代化水產養殖系統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控、利用變頻器驅動增氧機智能調速的方案。該方案結構簡單，能夠實現準確、平滑調控，運行穩定，有效減少了增氧機的頻繁啟停現象，延長了設備的使用壽命，在一定程度上提升了水產養殖的智能化水平，提高了生產效率，達到了按需自動控制、節約能耗的目的。