水产养殖智能控制与辅助决策支持系统的研究与应用
发布时间：2021-06-15 21:57
现代信息技术与渔业融合是促进渔业科学发展的必然趋势。采集水产养殖产生的历史数据和过程数据进行分析,对养殖水质进行预测、预警和控制,并建立水产养殖决策知识库,提供科学有效的辅助决策支持信息,对推进水产养殖信息化、智能化的发展具有重要意义。本文与苏州马路咀农业专业合作联社渔业标准化养殖项目合作,主要的研究内容如下:（1）水质参数采集。基于PLC实现水产养殖监测系统,传感器通过有线网络、蓝牙、数传等方式将溶解氧、pH值、温度、盐度、氨氮、光照强度等养殖过程实时数据采集到现场监测系统,在现场监测系统中实时监控水质状况,并将实时数据传输到数据中心,在数据中心可以实时观测到各池塘的水质状况,并提供数据存储、数据分析、异常报警等功能。（2）水质参数智能控制。针对目前水质参数控制时模糊PID控制器中的模糊规则主要依赖于人工先验知识,难以获得最优模糊规则从而影响控制精度的问题,根据模糊PID控制器中模糊规则间具有关联性的特点对蝙蝠算法引入邻域搜索算子和混沌变异算子,对模糊规则进行优化,将优化后的模糊PID控制器应用于水产养殖水质参数控制中,提高控制效率。（3）水质预测、预警。针对水质预测时大多以单因素预...
【文章来源】：苏州大学江苏省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１本文主要研究内容思路图??
第二章相关理论和技术?水产养殖智能控制与辅助决策支持系统的研宄与应用??第二章相关理论和技术??本章主要介绍课题研究涉及的相关理论，主要包括模糊ＰＩＤ控制、蝙蝠算法原理、??主成分分析和长短期记忆网络。??２．１模糊ＰＩＤ控制??２．１．１模糊控制??在现代控制理论中，实际生产系统往往具有较强的随机性或滞后性，传统的控制??方法难以取得满意的控制效果然而经过工作人员的长期观察、积累经验，将这些??经验控制规则加以描述，存入到知识库中，使用知识库对实际生产系统进行控制即可??得到模糊控制器［３３］。??１．模糊控制器结构??模糊控制器主要由模糊化、知识库、模糊推理、清晰化四部分组成，其结构图如??图２－１所示：??Ｉ?｜??丨??知识库???ｉ??！?＾?｜??输入丨——＊————＊————＊——，ｉ?—１输出??—模糊化一＞?模糊推理一？清晰化？控制对象—？??Ｉ———］—??模糊控制器?！??！?ｊ??图２－１模糊控制器的结构图??首先，采集被控系统的误差和误差变化率输入模糊控制器，经过隶属度函数转换??为模糊集，知识库中存储由模糊控制规则和数据组成的人工控制经验，将模糊化后的??输入值通过知识库进行推理得到模糊控制器的输出值，最后经过清晰化对实际控制对??象进行输出。??２．隶属度函数??８??
水产养殖智能控制与辅助决策支持系统的研究与应用?第二章相关理论和技术??＿控制器??ＡＫ＾?ＡＫ：?ＡＫａ．??误差?ｆ?Ｔ?ｆ??输入?Ａ?制器?Ｐ被控对象｜输??图２－２模糊ＰＩＤ控制原理??ＰＩＤ参数修正公式如下：??＾Ｋｐ＝Ｋｐ０＋ＡＫｐ??＜?Ｋ＾Ｋ＾＋ＡＫ，?（２－５）??Ｋｄ?＝?Ｋｄ０＋ＡＫｄ??其中，尤ｐ（）、、＆。为初始ＰＩＤ控制器设定值，（、＆为调整后的最??终值。??２．２蝙蝠算法原理??蝙蝠算法是模拟蝙蝠捕食时原理提出来的。在蝙蝠捕食时，通过空气中发射超声??波来定位猎物，同时躲避障碍物，是一种迭代寻优的启发式算法。基本原理如下：设??？只蝙蝠在维数为Ｄ的空间中搜索猎物，蝙蝠在位置ｘ，．时通过发射超声波探测猎物位??置，超声波的脉冲发射率为卩．、频率为／＿、响度为為，根据返回信息调整飞行速度Ｖ，，??同时调整脉冲发射率和响度对猎物进行下一次探测。??蝙蝠的位置、频率／．、速度Ｖ，．的计算方式如下：??ｆ，?＝?／ｍｉｎ?＋?（／ｍａｘ?＿?／ｍｉｎ?（２＿６）??Ｖ，’＝?Ｖ；－１＋〇；?—?（２－７）??ｘ．?＝?ｘ＇ｒ＇?＋?ｖ！?（２－８）??其中，／＿和／＾分别表示蝙蝠可以发射频率的上下界，Ｐ为随机变量，位于［Ｏ，１］??１１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测[J]. 闫佰忠,孙剑,王昕洲,韩娜,刘博. 吉林大学学报(地球科学版). 2020(01)
[2]基于粒子群优化LSTM的股票预测模型[J]. 宋刚,张云峰,包芳勋,秦超. 北京航空航天大学学报. 2019(12)
[3]基于长短期记忆神经网络方法的车辆跟驰模型[J]. 孙倩,郭忠印. 吉林大学学报(工学版). 2020(04)
[4]玉米变量播种机单体驱动器的设计[J]. 丁友强,杨丽,张东兴,崔涛,张凯良,王满涛. 农业工程学报. 2019(11)
[5]我国数字农业现状与展望[J]. 田娜,杨晓文,单东林,吴继成. 中国农机化学报. 2019(04)
[6]一阶时滞系统的智慧PI控制[J]. 曾喆昭,刘文珏. 控制理论与应用. 2019(08)
[7]基于改进深度信念网络的池塘养殖水体氨氮预测模型研究[J]. 陈英义,成艳君,杨玲,刘烨琦,李道亮. 农业工程学报. 2019(07)
[8]基于ITAE准则的大流量平衡阀关键参数优化研究[J]. 谢海波,陈晗奔,刘建彬,谭礼,杨华勇. 液压与气动. 2019(03)
[9]水产养殖水质检测与控制技术研究进展分析[J]. 尹宝全,曹闪闪,傅泽田,白雪冰. 农业机械学报. 2019(02)
[10]一种改进的鲸鱼优化算法[J]. 张永,陈锋. 计算机工程. 2018(03)
本文编号：3231835
【文章来源】：苏州大学江苏省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１本文主要研究内容思路图??
第二章相关理论和技术?水产养殖智能控制与辅助决策支持系统的研宄与应用??第二章相关理论和技术??本章主要介绍课题研究涉及的相关理论，主要包括模糊ＰＩＤ控制、蝙蝠算法原理、??主成分分析和长短期记忆网络。??２．１模糊ＰＩＤ控制??２．１．１模糊控制??在现代控制理论中，实际生产系统往往具有较强的随机性或滞后性，传统的控制??方法难以取得满意的控制效果然而经过工作人员的长期观察、积累经验，将这些??经验控制规则加以描述，存入到知识库中，使用知识库对实际生产系统进行控制即可??得到模糊控制器［３３］。??１．模糊控制器结构??模糊控制器主要由模糊化、知识库、模糊推理、清晰化四部分组成，其结构图如??图２－１所示：??Ｉ?｜??丨??知识库???ｉ??！?＾?｜??输入丨——＊————＊————＊——，ｉ?—１输出??—模糊化一＞?模糊推理一？清晰化？控制对象—？??Ｉ———］—??模糊控制器?！??！?ｊ??图２－１模糊控制器的结构图??首先，采集被控系统的误差和误差变化率输入模糊控制器，经过隶属度函数转换??为模糊集，知识库中存储由模糊控制规则和数据组成的人工控制经验，将模糊化后的??输入值通过知识库进行推理得到模糊控制器的输出值，最后经过清晰化对实际控制对??象进行输出。??２．隶属度函数??８??
水产养殖智能控制与辅助决策支持系统的研究与应用?第二章相关理论和技术??＿控制器??ＡＫ＾?ＡＫ：?ＡＫａ．??误差?ｆ?Ｔ?ｆ??输入?Ａ?制器?Ｐ被控对象｜输??图２－２模糊ＰＩＤ控制原理??ＰＩＤ参数修正公式如下：??＾Ｋｐ＝Ｋｐ０＋ＡＫｐ??＜?Ｋ＾Ｋ＾＋ＡＫ，?（２－５）??Ｋｄ?＝?Ｋｄ０＋ＡＫｄ??其中，尤ｐ（）、、＆。为初始ＰＩＤ控制器设定值，（、＆为调整后的最??终值。??２．２蝙蝠算法原理??蝙蝠算法是模拟蝙蝠捕食时原理提出来的。在蝙蝠捕食时，通过空气中发射超声??波来定位猎物，同时躲避障碍物，是一种迭代寻优的启发式算法。基本原理如下：设??？只蝙蝠在维数为Ｄ的空间中搜索猎物，蝙蝠在位置ｘ，．时通过发射超声波探测猎物位??置，超声波的脉冲发射率为卩．、频率为／＿、响度为為，根据返回信息调整飞行速度Ｖ，，??同时调整脉冲发射率和响度对猎物进行下一次探测。??蝙蝠的位置、频率／．、速度Ｖ，．的计算方式如下：??ｆ，?＝?／ｍｉｎ?＋?（／ｍａｘ?＿?／ｍｉｎ?（２＿６）??Ｖ，’＝?Ｖ；－１＋〇；?—?（２－７）??ｘ．?＝?ｘ＇ｒ＇?＋?ｖ！?（２－８）??其中，／＿和／＾分别表示蝙蝠可以发射频率的上下界，Ｐ为随机变量，位于［Ｏ，１］??１１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测[J]. 闫佰忠,孙剑,王昕洲,韩娜,刘博. 吉林大学学报(地球科学版). 2020(01)
[2]基于粒子群优化LSTM的股票预测模型[J]. 宋刚,张云峰,包芳勋,秦超. 北京航空航天大学学报. 2019(12)
[3]基于长短期记忆神经网络方法的车辆跟驰模型[J]. 孙倩,郭忠印. 吉林大学学报(工学版). 2020(04)
[4]玉米变量播种机单体驱动器的设计[J]. 丁友强,杨丽,张东兴,崔涛,张凯良,王满涛. 农业工程学报. 2019(11)
[5]我国数字农业现状与展望[J]. 田娜,杨晓文,单东林,吴继成. 中国农机化学报. 2019(04)
[6]一阶时滞系统的智慧PI控制[J]. 曾喆昭,刘文珏. 控制理论与应用. 2019(08)
[7]基于改进深度信念网络的池塘养殖水体氨氮预测模型研究[J]. 陈英义,成艳君,杨玲,刘烨琦,李道亮. 农业工程学报. 2019(07)
[8]基于ITAE准则的大流量平衡阀关键参数优化研究[J]. 谢海波,陈晗奔,刘建彬,谭礼,杨华勇. 液压与气动. 2019(03)
[9]水产养殖水质检测与控制技术研究进展分析[J]. 尹宝全,曹闪闪,傅泽田,白雪冰. 农业机械学报. 2019(02)
[10]一种改进的鲸鱼优化算法[J]. 张永,陈锋. 计算机工程. 2018(03)
本文编号：3231835
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