一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统，所述系统包括畜禽舍环境参数采集、控制平台和生长参数智能解耦控制子系统，实现对畜禽环境参数进行检测和生长参数智能化调节，本发明专利技术有效解决了现有畜禽养殖环境没有根据畜禽养殖环境生长参数变化的具有时变、非线性、多变量耦合等特点等对畜禽养殖环境生产的影响，没有对畜禽养殖环境生长参数进行精确检测和解耦控制，从而极大的影响畜禽养殖环境生产效益和生产管理问题。境生产效益和生产管理问题。

【技术实现步骤摘要】
一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统


[0001]本专利技术涉及畜禽舍环境参数检测与调节的自动化装备
，具体涉及一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统。

技术介绍

[0002]畜禽的生长、发育、繁殖除了受到遗传和营养等因素的影响外，最直接的影响因素是畜禽养殖环境，良好的畜禽养殖环境可以有效预防与减少畜禽疫病的发生，促进畜禽健康和快速成长。随着集约化高密度养殖技术的兴起和发展，我国畜禽养殖模式逐渐从放养或低密度低水平人工养殖模式，向科学化、规模化和机械化的设施养殖模式转变。目前，我国畜禽设施养殖环境监控技术与智能决策手段落后，畜禽设施养殖信息化仍然薄弱。主要难点在于畜禽设施养殖小气候环境参数易受生物、气候和人类生产活动等多种因素相互影响且作用机理复杂，具有时变、非线性、多变量耦合等特点。因此，亟需利用先进的信息技术研究探索畜禽设施养殖环境监测理论与方法，实现畜禽设施养殖小气候环境精准调控，对防止畜禽养殖环境恶化，确保畜禽在无应激环境下健康生长，提高畜禽养殖科学化管控水平，具有重要的理论价值和现实意义。本专利技术了一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统实现对畜禽养殖环境参数的精准调节和解耦控制。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统，本专利技术有效解决了现有畜禽养殖环境没有根据畜禽养殖环境生长参数变化的具有时变、非线性、多变量耦合等特点等对畜禽养殖环境生产的影响，没有对畜禽养殖环境生长参数进行精确检测和解耦控制，从而极大的影响畜禽养殖环境生产效益和生产管理问题。
>[0004]本专利技术通过以下技术方案实现：
[0005]一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统，其特征在于：所述系统包括畜禽舍环境参数采集、控制平台和生长参数智能解耦控制子系统，实现对畜禽环境参数进行检测和生长参数智能化调节。
[0006]本专利技术进一步技术改进方案是：
[0007]畜禽舍环境参数采集与控制平台由检测节点、控制节点、网关节点、现场监控端、云平台和手机APP组成，检测节点采集畜禽舍环境参数经网关节点上传到云平台，在云平台端存储数据和发布信息；手机APP通过云平台提供的畜禽舍环境信息可实时监测畜禽舍环境参数；检测节点和控制节点负责采集畜禽舍环境参数和控制畜禽舍环境设备，通过网关节点实现检测节点、控制节点、现场监控端、云平台和手机APP的双向通信，实现畜禽舍环境参数采集和畜禽舍设备控制；畜禽舍环境参数采集与控制平台结构见图1所示。
[0008]本专利技术进一步技术改进方案是：
[0009]生长参数智能解耦控制子系统由ESN神经网络模型、降噪自编码器A、时延神经网络模型、PID控制器、积分回路、模糊递归神经网络补偿控制器、FLNN神经网络模型和参数解
耦控制模块组成，由2个积分算子S相串联构成1个积分回路，每个积分回路的2个积分算子连接端和积分回路的输出分别作为FLNN神经网络模型的2个对应输入；温度、湿度、风速和光照度的期望值作为ESN神经网络模型的对应输入，多组温度、湿度、风速和光照度传感器输出分别作为对应的多个时延神经网络模型的输入，多个时延神经网络模型的输出作为降噪自编码器A的输入，降噪自编码器A的输出作为ESN神经网络模型的对应输入；ESN神经网络模型输出与参数解耦控制模块的降噪自编码器A输出的差值作为生长环境等级差值，生长环境等级差值和生长环境等级差值的变化率分别作为PID控制器和模糊递归神经网络补偿控制器的输入，PID控制器输出作为积分回路的输入和FLNN神经网络模型的对应输入，FLNN神经网络模型和模糊递归神经网络补偿控制器的输出分别作为参数解耦控制模块的NARX神经网络控解耦制器的2个对应输入；生长参数智能解耦控制子系统见图2所示。
[0010]本专利技术进一步技术改进方案是：
[0011]参数解耦控制模块由LSTM神经网络扰动控制器、NARX神经网络控解耦制器和降噪自编码器B组成；多个温度、湿度、风速和光照度传感器的输出作为降噪自编码器B的多个对应输入，降噪自编码器B输出作为LSTM神经网络扰动控制器的对应输入，LSTM神经网络扰动控制器输出作为NARX神经网络控解耦制器的对应输入，NARX神经网络控解耦制器输出的温度控制值、湿度控制值、光照度控制值和风速控制值分别为LSTM神经网络扰动控制器的4个对应输入和温度调控装置、湿度调控装置、光照度调控装置和风速调控装置的对应输入。参数解耦控制模块见图2所示。
[0012]本专利技术与现有技术相比，具有以下明显优点：
[0013]一、本专利技术畜禽舍环境的温度、湿度和风速存在非线性、大滞后和动态变化复杂等特点，在测量畜禽舍环境参数的传感器很容易受到干扰，所以畜禽舍环境参数测量中常常包含较大的噪声。另一方面，畜禽舍环境的测量参数多于其独立变量的数量，即在这些测量参数中存在冗余信息。多个时延神经网络和降噪自编码器通过对畜禽舍环境温度、湿度和风速、光照度信息的压缩及解压缩过程，能够利用冗余信息抑制其测量噪声，在畜禽舍环境大数据处理过程中，应用个时延神经网络和降噪自编码器对畜禽舍环境测量参数进行预测和融合，可以大大提高畜禽舍环境参数的准确率。
[0014]二、本专利技术NARX神经网络控解耦制器是一种通过引入LSTM神经网络扰动控制器的输出、FLNN神经网络模型和模糊递归神经网络补偿控制器的输出及反馈实现来建立NARX神经网络控解耦制器的动态递归网络，它是沿着畜禽舍环境参数调控装置输入控制量状态特征参数在时间轴方向的拓展的多个时间环境参数调控装置控制量状态特征参数的序列来实现及函数模拟功能的数据关联性建模思想，该方法通过一段时间内LSTM神经网络扰动控制器、FLNN神经网络模型和模糊递归神经网络补偿控制器的输出的特征参数来建立畜禽舍环境参数调控装置控制量模型，NARX神经网络控解耦制器输出的参数调控装置控制量在反馈作用中被作为输入而闭循环训练提高NARX神经网络控解耦制器的计算精确度，实现对畜禽舍环境调控装置控制量状态连续动态输出。
[0015]三、LSTM神经网络扰动控制器是一种在重复网络中具有4个相互作用层的循环神经网络。它不仅能够像标准循环神经网络那样从NARX神经网络控解耦制器输出和畜禽舍环境生长参数的序列数据中提取信息，还能够保留来自于先前较远步骤的NARX神经网络控解耦制器输出和畜禽舍环境生长参数长期相关性的信息。此外，由于环境参数调控装置的输
入控制量的采样间隔相对较小，环境参数调控装置的输入控制量存在长期空间相关性，而LSTM神经网络扰动控制器有足够的长期记忆来处理这种问题，提高LSTM神经网络扰动控制器输出作为畜禽环境调控装置输入防止畜禽舍环境参数等级被扰动的准确性，提高控制畜禽舍环境参数等级的精确性和鲁棒性。
[0016]四、本专利技术FLNN函数连接神经网络模型由输入层和输出层构成，没有隐含层，因此相较于传统神经网络，FLNN函数连接神经网络模型的网络计算量更小，训练速度更快。可以避免更新隐层权值，只需调整输出层权值，因而具有较快的收敛速度及较少的在线计算量，同时扩展FLNN函数连接神经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统，其特征在于：所述系统包括畜禽舍环境参数采集、控制平台和生长参数智能解耦控制子系统，实现对畜禽环境参数进行检测和生长参数智能化调节；所述生长参数智能解耦控制子系统由ESN神经网络模型、降噪自编码器A、时延神经网络模型、PID控制器、积分回路、模糊递归神经网络补偿控制器、FLNN神经网络模型和参数解耦控制模块组成；温度、湿度、风速和光照度的期望值作为ESN神经网络模型的对应输入，多组温度、湿度、风速和光照度传感器输出分别作为对应的多个时延神经网络模型的输入，多个时延神经网络模型的输出作为降噪自编码器A的输入，降噪自编码器A的输出作为ESN神经网络模型的对应输入；ESN神经网络模型输出与参数解耦控制模块的降噪自编码器A输出的差值作为生长环境等级差值，生长环境等级差值和生长环境等级差值的变化率分别作为PID控制器和模糊递归神经网络补偿控制器的输入，PID控制器输出作为积分回路的输入和FLNN神经网络模型的对应输入，FLNN神经网络模型和模糊递归神经网络补偿控制器的输出分别作为参数解耦控制模块的NARX神经网络控解耦制器的对应输入。2.根据权利要求1所述的一种畜禽舍养殖环境参数智能控制系统，其特征在于：所述参数解耦控制模块由LSTM神经网络扰动控制器、NARX神经网络控解耦制器和降噪自...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱巨兵，杨苏鹏，林子皓，刘昊泽，马从国，丁晓红，王苏琪，杨艳，柏小颖，周恒瑞，张月红，李亚洲，刘伟，王建国，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：