基于模糊控制的水产养殖环境智能监控系统设计

发布时间：2021-08-26 22:11

　　为实时掌握水产养殖水质和气象环境信息,针对溶氧控制过程中非线性、惯性大和时滞的问题,以循环水流水槽养殖模式为基础,设计了水产养殖环境监测和控制系统。通过PLC对养殖环境中溶氧、pH、温度、湿度、风速、风向、大气压等参数进行信息采集与传输,上位机实时显示环境信息,用模糊算法处理信息,处理后的结果作为PLC的输出传送到变频器中,变频器控制增氧机调节水中溶氧量。结果显示:该系统可实时传输与显示上述参数信息,提供历史数据和环境异常报警功能。模糊控制在调节溶氧过程中超调小、精度高,溶氧偏差±0.4 mg/L,可减少增氧机启停次数、延长设备寿命。监控系统进行实地应用测试,达到预期效果,可在水产养殖中进行推广和应用。 

【文章来源】：渔业现代化. 2020,47(02)CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

系统工艺流程

水产养殖环境监控系统由PLC主控制器、模拟量模块、传感器、变频器、增氧机和触摸屏6个部分组成,系统硬件结构如图2所示。该系统通过多个环境传感器监测周围环境参数,用RS485总线Modbus协议传入PLC主控制器,PLC进行模糊算法处理,模拟量模块输出对应模拟量,控制变频器输出相应的频率,使增氧机达到设定溶氧量。上位机设置手动和自动两种操作模式,可在手动模式下人工输入变频器参数,设定增氧机的启停和转速,具有智能、安全、稳定的特点。2.2 主控制器及模拟量模块

本系统在采集传感器数据时是基于Modbus协议实现数据传输的,传感器为从站,PLC为主站。Modbus协议在传输时将接口引脚、信号位、波特率、奇偶校验预先定义。软件编程时可直接调用Modbus RTU主站指令库,对Modbus主站初始化,设置波特率、校验方式、从站响应时间;再对从站执行数据读写操作,设置从站地址、读写方式和地址的选取、数据传输的位数、数据存储的地址;最后将读取的数据存储到设定的存储区,为数据显示和模拟量输出做准备。对传感器数据读取时,需要单个逐次循环访问每个传感器,故对传感器设置不同的从站地址和存储地址,以区分不同的传感器[14]。以风速数据采集为例,流程如图3所示,其他传感器的数据读取与此类似。3.2 模拟量输出模块

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊PID的高精度温度控制系统[J]. 张宝峰,张燿,朱均超,豆梓文,符烨.  传感技术学报. 2019(09)
[2]基于模糊神经网络PID的焙烘机温度控制[J]. 赵世海,韩雪.  天津工业大学学报. 2019(04)
[3]基于模糊PID控制器的水温控制系统仿真[J]. 张森,李静.  工业控制计算机. 2019(07)
[4]基于模糊神经网络PID在曝气池溶解氧控制系统中的应用[J]. 叶凤英,胡慕伊.  中华纸业. 2019(06)
[5]中国智能水产养殖发展现状与对策研究[J]. 巩沐歌,孟菲良,黄一心,周海燕.  渔业现代化. 2018(06)
[6]基于物联网的鱼塘环境监测系统设计[J]. 漆颢,管华,龚晚林.  物联网技术. 2018(11)
[7]基于物联网的螃蟹养殖基地监控系统设计及应用[J]. 刘雨青,李佳佳,曹守启,邢博闻.  农业工程学报. 2018(16)
[8]模糊PID在智能调节阀控制系统中的应用[J]. 刘会森,张玉莲,董全林.  机床与液压. 2018(01)
[9]基于模糊控制技术的马铃薯储藏环境智能监控系统设计[J]. 杨国威,王福平.  江苏农业科学. 2017(22)
[10]基于模糊控制的温室内土壤湿度智能监控系统设计[J]. 钱稷,周娟,张广华,刘杨,邸葆.  华中农业大学学报. 2015(05)

博士论文
[1]基于模糊控制策略的温室远程智能控制系统的研究[D]. 王君.吉林大学 2015

硕士论文
[1]基于内模PID的污水处理曝气系统溶解氧控制研究[D]. 高鑫.沈阳工业大学 2019
[2]水产养殖智能集装箱物联网系统研究与开发[D]. 肖建强.深圳大学 2018
[3]智能水产养殖系统的预测预警技术研究[D]. 宋剑文.海南大学 2018
[4]基于物联网的水产养殖智能监控系统的研究[D]. 翟晓东.上海海洋大学 2017
[5]基于Modbus协议和模糊控制的智能渔业监控系统设计[D]. 董延昌.中国科学技术大学 2015



本文编号：3365064