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      基于自適應(yīng)模糊PID控制的豬舍溫濕度控制系統(tǒng)研究

      2018-03-22 03:17:18林升峰王鵬宇王德福劉洪貴
      關(guān)鍵詞:模糊化溫控控制算法

      馮 江,林升峰,王鵬宇,王德福,劉洪貴

      (東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院,哈爾濱 150030)

      豬場(chǎng)管理過(guò)程中,豬舍溫度和濕度是影響生豬生長(zhǎng)過(guò)程和豬場(chǎng)生產(chǎn)效率重要環(huán)境因素[1]。豬脂肪厚、皮膚薄,對(duì)外界環(huán)境適應(yīng)能力較差,高溫環(huán)境易出現(xiàn)采食量下降、抗病性降低等癥狀,低溫環(huán)境則消耗脂肪維持體溫平衡[2],不利于長(zhǎng)膘;豬舍空氣相對(duì)濕度過(guò)高易滋生細(xì)菌、誘發(fā)疾病,侵蝕破壞豬舍電子器件,空氣相對(duì)濕度過(guò)低,豬皮膚干裂、破壞豬黏膜[3-4]。我國(guó)北方冬季氣候寒冷干燥,環(huán)境條件惡劣。為提高生產(chǎn)效益,保障豬只生長(zhǎng)環(huán)境,解決豬舍內(nèi)維持適宜環(huán)境溫濕度和通風(fēng)換氣量矛盾關(guān)系尤為重要[5]。

      為提高生豬養(yǎng)殖生產(chǎn)效率,養(yǎng)殖過(guò)程中自動(dòng)化、智能化、精準(zhǔn)化控制成為行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵技術(shù)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)豬舍環(huán)境監(jiān)測(cè)及控制開展相關(guān)研究,Daskalov等針對(duì)豬舍通風(fēng)量、舍內(nèi)空氣溫度和風(fēng)向組合控制算法研究[6]。Ma等采用GPRS通訊技術(shù),建立一套基于遺傳算法調(diào)控豬生長(zhǎng)環(huán)境智能系統(tǒng)[7]。Seo等建模分析規(guī)?;i場(chǎng)中豬舍溫度及氣候等環(huán)節(jié)因素,模型分析與實(shí)際檢測(cè)值誤差最大為4.4%[8]。國(guó)內(nèi)多為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制和減少能耗研究,其中,錢東平等通過(guò)研究模糊控制算法建立畜舍溫度調(diào)控及監(jiān)測(cè)數(shù)學(xué)模型[9];趙靜偉利用風(fēng)機(jī)和水泵,采用模糊控制算法調(diào)控豬舍環(huán)境[10];于明珠等采用PLC實(shí)現(xiàn)仔豬豬舍溫度自動(dòng)控制[11];宣傳忠等采用ANFIS算法研究豬舍溫度誤差訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)豬舍問(wèn)題精確監(jiān)控,并建立豬舍溫度控制模型[12];謝秋菊針基于模糊理論研究豬舍環(huán)境適應(yīng)性評(píng)價(jià)及調(diào)控模型[1]。因研究地域氣候環(huán)境不同或控制方式不同,精度存在差異。本文針對(duì)我國(guó)北方寒地豬舍冬季室內(nèi)外溫差情況,基于自適應(yīng)模糊PID控制算法研究豬舍溫濕度調(diào)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)符合我國(guó)北方豬舍冬季氣候環(huán)境精準(zhǔn)化控制。

      本文通過(guò)豬舍溫濕度調(diào)控建模,研究模糊控制算法、傳統(tǒng)PID控制算法和自適應(yīng)模糊PID控制算法在豬舍溫濕度控制系統(tǒng)中調(diào)控性能[1]。因妊娠母豬對(duì)豬舍環(huán)境較敏感,對(duì)豬舍環(huán)境適應(yīng)性差,本文以妊娠母豬溫度調(diào)控系統(tǒng)建模、仿真說(shuō)明三種控制算法對(duì)豬舍環(huán)境系統(tǒng)調(diào)控性能。根據(jù)國(guó)家頒發(fā)《規(guī)模豬場(chǎng)環(huán)境參數(shù)及環(huán)境管理》標(biāo)準(zhǔn)中豬舍環(huán)境中溫度、濕度參考參數(shù)(見表1),設(shè)置模糊控制和基于自適應(yīng)模糊PID隸屬度函數(shù),以《規(guī)模豬場(chǎng)環(huán)境參數(shù)及環(huán)境管理》為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)監(jiān)測(cè)自適應(yīng)模糊PID控制算法調(diào)控下豬場(chǎng)溫濕度變化,反應(yīng)其實(shí)際應(yīng)用調(diào)控性能[9]。

      表1 不同豬舍類別中空氣溫濕度參數(shù)表Table1 Air temperatureand humidity in different typesof barn

      1 豬舍環(huán)境溫控建模

      試驗(yàn)數(shù)據(jù)均來(lái)自黑龍江省某中等規(guī)模豬場(chǎng),豬舍長(zhǎng)30 m,寬15 m,高2.8 m,分3排南北朝向12個(gè)畜欄;長(zhǎng)6.1 m,寬4.2 m,12~16頭妊娠母豬,豬舍結(jié)構(gòu)如圖1所示。我國(guó)北方,冬季豬舍對(duì)外通風(fēng)系統(tǒng)采用單項(xiàng)排風(fēng),豬舍溫濕度控調(diào)系統(tǒng)主要依靠風(fēng)控溫濕度機(jī)箱調(diào)節(jié)。

      1.1 豬舍環(huán)境熱交換建模

      根據(jù)豬舍環(huán)境特點(diǎn),在時(shí)間較短、豬舍室內(nèi)外溫差變化不大,保障模型精確度情況下,采用理想化模擬簡(jiǎn)化模型對(duì)象建立數(shù)學(xué)模型[13-14],獲得豬舍溫控傳遞函數(shù),建模過(guò)程如下。

      本模型根據(jù)基本能量守恒定律得出,在短時(shí)間內(nèi)能量傳遞,忽略豬自身產(chǎn)熱變化及住房結(jié)構(gòu)散熱,僅考慮墻體之間熱量交換與調(diào)控系統(tǒng)熱量交換,根據(jù)能量流入流出差[15-16]:

      C為豬舍內(nèi)氣體比熱容(KJ·K-1);T0為豬舍外部氣體環(huán)境溫度(K);Ti為豬舍內(nèi)被控溫度(K);H為豬舍墻體熱傳導(dǎo)系數(shù)(KJ·(sm2· K)-1);Qi為單位時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生或消耗熱量(KJ·s-1);A為豬舍傳熱面試(m2)。

      則豬舍內(nèi)被控溫度變化量ΔT與豬舍溫控機(jī)箱控制量ΔQ之間傳遞函數(shù)為:

      圖1 豬舍側(cè)面結(jié)構(gòu)Fig.1 Schematic structureof Piggery

      同樣,對(duì)于濕度一階函數(shù)傳遞模型也同樣適用。

      參照《規(guī)模豬場(chǎng)環(huán)境參數(shù)及環(huán)境管理》標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)我國(guó)北方豬場(chǎng)養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)妊娠母豬最適宜溫度為18~22℃。豬舍內(nèi)空氣含有大量有害氣體,不易直接循環(huán)利用,溫控裝置采集空氣為溫控室氣體,冬季溫控室預(yù)先加熱至5℃以上,夏季溫控室內(nèi)最高溫度為32℃左右。則一般溫度調(diào)節(jié)最大值為5~20℃,即溫控差為15℃。溫控通風(fēng)機(jī)工作風(fēng)量為14 400 m3·h-1,豬舍空氣體積約1 260 m3,豬舍通風(fēng)次數(shù)為N=11.43次·h-1。根據(jù)豬舍溫控系統(tǒng)結(jié)構(gòu),溫控通風(fēng)為側(cè)面散流式送風(fēng),豬舍溫控延時(shí)為τ1=9/N≈0.789 min≈47 s,慣性時(shí)間常數(shù)為T1=90/N≈472 s,則系統(tǒng)增益系數(shù)為k1=1.21714。

      1.2 豬舍溫濕度風(fēng)控系統(tǒng)建模

      豬舍溫濕度風(fēng)控系統(tǒng)由風(fēng)控機(jī)箱控制排除風(fēng)量及溫濕度變化,通過(guò)溫濕度通風(fēng)管道輸送由溫濕度調(diào)控系統(tǒng)排出調(diào)控環(huán)境風(fēng)。豬舍溫濕度風(fēng)控機(jī)箱溫濕度數(shù)據(jù)源于豬舍內(nèi)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊,由中央處理器調(diào)控處理,中央處理器采用STM32F103芯片,執(zhí)行部件為溫濕度風(fēng)控機(jī)箱變頻模塊。結(jié)構(gòu)如圖2所示。

      在溫控機(jī)箱內(nèi)工作過(guò)程中,執(zhí)行調(diào)節(jié)過(guò)程與暖風(fēng)機(jī)和冷風(fēng)機(jī)表面制冷、制熱面和風(fēng)速相關(guān)。根據(jù)孟華等對(duì)表冷器模型建模仿真和試驗(yàn)分析,在溫控模型建模仿真中,溫控風(fēng)機(jī)機(jī)箱內(nèi)控制模型可采用一階加純滯后慣性環(huán)節(jié)表示[17]。K2=1為控制對(duì)象放大系數(shù);T2=10為慣性環(huán)節(jié)時(shí)間常數(shù),τ2=10為控制器純滯后時(shí)間常數(shù)。傳遞函數(shù)可表示為:

      即由公式(5)和(6)可得豬舍溫控系統(tǒng)傳遞函數(shù)為:

      通過(guò)對(duì)豬舍環(huán)境溫度熱交換建模和溫濕度風(fēng)控系統(tǒng)建模,得到整個(gè)豬舍溫濕度控制系統(tǒng)模型。在豬舍環(huán)境當(dāng)中,濕度調(diào)控同樣滿足公式(7)二階傳遞函數(shù)控制模型。

      圖2 豬舍溫濕度控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Structureblock diagram of hog housetemperatureand humidity control system

      2 豬舍溫度控制算法設(shè)計(jì)原理及仿真

      2.1 基于模糊控制算法設(shè)計(jì)及仿真

      模糊控制理論普遍應(yīng)用于復(fù)雜控制領(lǐng)域,可解決無(wú)法準(zhǔn)確建立數(shù)學(xué)模型控制類問(wèn)題[18]。模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括模糊化、知識(shí)庫(kù)、模糊推理、解模糊化四部分[19]。結(jié)構(gòu)如圖3所示。

      ①模糊化:將所研究系統(tǒng)輸入量乘以適當(dāng)增益系數(shù)轉(zhuǎn)化到論域上[19],將變量變化過(guò)程用語(yǔ)言變量描述,以適當(dāng)語(yǔ)言值表示輸入值隸屬度。本文為簡(jiǎn)化模糊化過(guò)程將輪域設(shè)置為[-15,15],將溫度誤差、溫度誤差變化率和控制系統(tǒng)輸出量劃分為7個(gè)等級(jí){NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}。輸入輸出隸屬度關(guān)系如圖4所示。

      ②知識(shí)庫(kù):知識(shí)庫(kù)組成包括規(guī)則庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù),規(guī)則庫(kù)主要存儲(chǔ)控制語(yǔ)言描述控制規(guī)則,而數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)模糊處理語(yǔ)言數(shù)據(jù)相關(guān)定義[20]。根據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)分析獲得豬舍溫度誤差和誤差變化率結(jié)合的49條規(guī)則,如圖5所示。

      圖3 模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)圖Fig.3 Structurediagram of fuzzy control system

      ③模糊推理:模糊推理是基于模糊關(guān)系與模糊集合之間合成法則和模糊蘊(yùn)含關(guān)系邏輯推理策略。模糊推理既是模糊控制理論依據(jù),是模糊決策前提[21-22]。常用模糊推理在模糊控制中有單個(gè)輸入量推理得到單個(gè)輸出量,多個(gè)輸入量推理得到單一輸出量和多個(gè)輸出量推理得到多個(gè)輸出量。在模糊推理中最常用合成算法有Mamdani推理法、Takagi-Sugeno模糊推理法和Zadeh推理法等[17]。本文采用Mamdani推理法,如圖6所示。Mamdani推理法以“先取極大—后取極小”合成運(yùn)算法[22]。

      ④解模糊化:由模糊推理得到輸出模糊子集,經(jīng)過(guò)解模糊化,最終得到需要輸出控制精確量。解模糊化方法選取直接影響模糊控制輸出值,當(dāng)前最為常用解模糊化方法主要有面積重心法、加權(quán)平均法和最大隸屬度法。面積重心法根據(jù)橫坐標(biāo)與隸屬度函數(shù)曲線圍成圖形面積重心點(diǎn),作為解模糊化控制最終輸出值[23],其計(jì)算公式如下:

      對(duì)于具有n個(gè)輸出量化級(jí)離散情況可由公式(8)得其輸出值:

      圖4 豬舍溫控系統(tǒng)輸入、輸出隸屬度函數(shù)Fig.4 Input of temperaturecontrol system of piggery and output membership function diagram

      圖5 MATLAB設(shè)置49條模糊推理規(guī)則Fig.5 49 piecesof fuzzy inferencerulesset by MATLAB

      在輸入量發(fā)生變動(dòng)時(shí),由面試重心法獲得模糊控制輸出值為平滑曲線,即使誤差變動(dòng)較小,也會(huì)產(chǎn)生輸出信號(hào)相應(yīng)微小波動(dòng)[20]。仿真模糊控制中解模糊化方法采用MATLAB工具中重心法。

      通過(guò)simulink仿真得到模糊控制對(duì)豬舍溫濕度系統(tǒng)仿真,仿真結(jié)果如圖7所示。

      圖6 MATLAB仿真中Mamdani模糊推理法Fig.6 Mamdanifuzzy reasoning method in MATLABsimulation

      圖7 豬舍溫控系統(tǒng)模糊控制仿真Fig.7 Simulation diagram of fuzzy control for temperaturecontrol system of piggery

      運(yùn)用模糊控制在豬舍溫控系統(tǒng)中其靜態(tài)誤差超過(guò)3%,不易達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。運(yùn)用模糊控制處理易導(dǎo)致系統(tǒng)控制精度不足,伴隨系統(tǒng)控制動(dòng)態(tài)品質(zhì)變差,因此豬舍溫控系統(tǒng)中不易采用單純模糊控制[24]。

      2.2 基于傳統(tǒng)PID控制算法設(shè)計(jì)及仿真

      傳統(tǒng)PID作為經(jīng)典控制算法,通過(guò)監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)誤差e和誤差變化率ec,運(yùn)用kp、ki、kd三個(gè)參數(shù)調(diào)節(jié)輸出量[25]。傳統(tǒng)PID控制算法應(yīng)對(duì)輸入偏差在合理適應(yīng)性區(qū)間,響應(yīng)特性較好[26]。由傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)原理如圖8所示。

      傳統(tǒng)PID控制算法是根據(jù)給系統(tǒng)設(shè)定值rin(t)和控制系統(tǒng)實(shí)際輸出值yout(t)構(gòu)成偏差計(jì)算一種線性控制算法。其偏差計(jì)算公式如下:

      傳統(tǒng)PID參數(shù)整定問(wèn)題常用方法為Z-N整定法、臨界比例度法、衰減曲線法和試湊法[27]。本文運(yùn)用臨界比例度法接合不同控制系統(tǒng)PID參數(shù)整定試湊經(jīng)驗(yàn)法得到kp=3.9、ki=0.01、kd=3.0,仿真如圖9所示。

      圖8 傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)原理Fig.8 Principleblock diagram of traditional PID control system

      圖9 豬舍溫控系統(tǒng)仿真結(jié)果Fig.9 PIDsimulation resultsof piggery temperaturecontrol system

      由圖9可知,基于傳統(tǒng)PID控制算法對(duì)豬舍溫控系統(tǒng)調(diào)控力度強(qiáng),第761 s后,階躍函數(shù)超調(diào)量小于1%,第939 s后,階躍函數(shù)超調(diào)量在0.05%以下。但系統(tǒng)調(diào)控超調(diào)量過(guò)大,系統(tǒng)調(diào)控超調(diào)量超20%;單純傳統(tǒng)PID在豬舍溫控系統(tǒng)中可用,存在弊端。

      2.3 基于自適應(yīng)模糊PID控制算法設(shè)計(jì)及仿真

      豬舍溫度、濕度數(shù)據(jù)具有多因素相互耦合、時(shí)變性、非線性等特點(diǎn),系統(tǒng)所控制干擾因素時(shí)刻發(fā)生變化。由圖7可知,單一模糊控制算法靜態(tài)誤差過(guò)大,系統(tǒng)調(diào)控周期長(zhǎng),不易達(dá)穩(wěn)定狀態(tài);由圖9可見,傳統(tǒng)PID控制算法控制性能較好,但超調(diào)量過(guò)大,傳統(tǒng)PID控制算法難以適應(yīng)干擾因素,工業(yè)控制對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)用模糊控制理論解決準(zhǔn)確量難以表達(dá)控制問(wèn)題,結(jié)合控制規(guī)則和PID控制,系統(tǒng)可以根據(jù)具體情況自行調(diào)節(jié)實(shí)時(shí)響應(yīng),運(yùn)用模糊推理可實(shí)現(xiàn)對(duì)PID參數(shù)最佳調(diào)整[28],結(jié)構(gòu)如圖10所示。

      圖10 自適應(yīng)模糊PID控制算法結(jié)構(gòu)Fig.10 Structureof adaptivefuzzy controller

      自適應(yīng)模糊PID控制算法在原有PID參數(shù)設(shè)定控制基礎(chǔ)上,由系統(tǒng)反饋誤差和誤差變化率經(jīng)模糊化后,通過(guò)模糊推理、去模糊化后得輸出Δkp、Δki、Δkd,不斷調(diào)整PID參數(shù),實(shí)現(xiàn)精確控制[29],根據(jù)自適應(yīng)模糊PID控制算法原理可得到PID參數(shù)修正公式(15)。

      自適應(yīng)模糊PID控制算法控制原理可得其控制流程圖,如圖11所示。

      圖11 自適應(yīng)模糊PID控制流程Fig.11 Flow of adaptivefuzzy PIDcontrol

      將系統(tǒng)輸入量以適當(dāng)轉(zhuǎn)化比例轉(zhuǎn)化到論域上,利用模糊子集描述測(cè)量變量過(guò)程[30]。根據(jù)豬舍實(shí)際情況,在豬舍溫度控制系統(tǒng)中設(shè)置溫度誤差輪域?yàn)閇-15,15],為簡(jiǎn)化模糊化過(guò)程,將溫度誤差和溫度誤差變化率分為{負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大}7個(gè)隸屬等級(jí),即用{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}表示,其隸屬度函數(shù)設(shè)置如圖12所示。其輸出 Δkp、Δki、Δkd隸屬度也分為7 個(gè)等級(jí),如圖13所示。

      根據(jù)豬舍環(huán)境溫度變化特性,由輸入溫度差值e和溫度差值變化率ec制定相關(guān)模糊控制規(guī)則49條,設(shè)計(jì)自適應(yīng)模糊PID控制算法仿真模糊推理,采用Mamdani推理法,解模糊化方法采用重心法。在MATLAB仿真設(shè)置如圖14所示,自適應(yīng)模糊PID控制規(guī)則如圖15所示。

      采用現(xiàn)代工業(yè)級(jí)基于自適應(yīng)模糊PID控制算法豬舍溫控仿真,仿真結(jié)果如圖16所示。

      由自適應(yīng)模糊PID控制算法simulink仿真圖可知,其最大超調(diào)量為2.57%,從初始狀態(tài)自適應(yīng)模糊PID控制算法經(jīng)過(guò)323 s調(diào)節(jié),系統(tǒng)輸出超調(diào)量差值小于1%,在339 s后輸出超調(diào)量小于0.5%。自適應(yīng)模糊PID控制在豬舍溫控系統(tǒng)階躍響應(yīng)中可保持較快響應(yīng)速度和較小超調(diào)量。

      3 仿真比較與試驗(yàn)分析

      3.1 仿真比較分析

      通過(guò)豬舍溫濕度調(diào)控系統(tǒng)建模,對(duì)比分析三種智能控制算法階躍響應(yīng)曲線和加入干擾后階躍響應(yīng)變化曲線。由仿真試驗(yàn)分析,三種智能PID控制算法在豬舍環(huán)境調(diào)節(jié)下系統(tǒng)穩(wěn)定性、超調(diào)量、響應(yīng)速度及受干擾后穩(wěn)定性、超調(diào)量、響應(yīng)速度[27]。

      圖12 輸入量隸屬度函數(shù)Fig.12 Membership function of input

      圖13 輸出Δkp、Δki、Δkd隸屬度函數(shù)Fig.13 Membership function ofΔkp,Δki,Δkd output

      圖14 MATLAB仿真設(shè)置Fig.14 Set diagramsin MATLABsimulation

      圖15 自適應(yīng)模糊PID控制規(guī)則Fig.15 Surfaceof rulesfor adaptivefuzzy PID

      豬舍溫濕度環(huán)境具有滯后性、時(shí)變性、強(qiáng)耦合性、非線性等特點(diǎn),模糊控制算法具有抗干擾能力強(qiáng),良好容錯(cuò)能力和適應(yīng)動(dòng)態(tài)條件變化能力;傳統(tǒng)PID控制算法是經(jīng)典控制算法,適應(yīng)性強(qiáng)。自適應(yīng)模糊PID控制算法接合模糊控制和傳統(tǒng)PID控制算法特點(diǎn)。本文通過(guò)豬舍溫控建模,模糊、傳統(tǒng)PID和自適應(yīng)模糊PID控制三種智能控制算法應(yīng)用于豬舍溫控模型,三種控制算法對(duì)豬舍模型控制仿真,如圖17所示。模糊控制響應(yīng)速度最慢且靜態(tài)誤差大,靜態(tài)誤差大于3%,不適于單獨(dú)作為豬舍溫控系統(tǒng)控制。傳統(tǒng)PID控制算法在響應(yīng)速度和靜態(tài)誤差中控制效果較穩(wěn)定,但超調(diào)量超過(guò)20%。所以傳統(tǒng)PID雖較穩(wěn)健控制過(guò)程但是對(duì)比自適應(yīng)模糊PID控制算法,自適應(yīng)模糊PID控制算法豬舍溫控系統(tǒng)仿真最大超調(diào)量?jī)H為2.57%,系統(tǒng)從初始狀態(tài)達(dá)到輸出超調(diào)量為1%以下穩(wěn)態(tài)用時(shí)323 s,到達(dá)輸出超調(diào)量小于0.5%用時(shí)339 s。

      圖16 豬舍溫控系統(tǒng)基于自適應(yīng)模糊控制仿真結(jié)果Fig.16 Simulation resultsof piggery temperaturecontrol system based on adaptivefuzzy PID control

      圖17 三種控制算法階躍函數(shù)響應(yīng)圖Fig.17 Step function responsediagram for threecontrollers

      由于豬舍環(huán)境易受外界及人為因素干擾,在豬舍溫控仿真模型中,在第2 200~2 220 s間20 s內(nèi)持續(xù)加入20%干擾信號(hào),加入干擾后三種智能控制算法仿真如圖18所示。受干擾信號(hào)自適應(yīng)模糊PID控制算法仿真在第2 277 s達(dá)到最大系統(tǒng)輸出超調(diào)量值3.43%,在第2 300 s時(shí)系統(tǒng)輸出超調(diào)量值小于1%,整個(gè)控制過(guò)程持續(xù)100 s達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),2 472 s后系統(tǒng)輸出超調(diào)量在0.5%以下,整個(gè)調(diào)節(jié)時(shí)間為272 s。傳統(tǒng)PID最大系統(tǒng)輸出超調(diào)量為3.82%,在第2 423 s后系統(tǒng)輸出超調(diào)量值小于1%,整個(gè)調(diào)控時(shí)間為223 s,2 571 s后系統(tǒng)輸出超調(diào)量小于0.5%,調(diào)控時(shí)間為371 s。

      根據(jù)仿真圖17~18得出三種智能控制算法階躍響應(yīng)數(shù)據(jù)對(duì)比,如表2所示。由此可知,自適應(yīng)模糊PID控制算法,可有效調(diào)節(jié)豬舍環(huán)境溫控問(wèn)題。避免傳統(tǒng)PID控制算法超調(diào)量過(guò)大問(wèn)題和模糊控制靜態(tài)誤差難以消除等問(wèn)題,有效應(yīng)對(duì)豬舍環(huán)境干擾性調(diào)控。

      3.2 數(shù)據(jù)分析

      試驗(yàn)于2017年11月中下旬在黑龍江省某大型豬場(chǎng)開展,室外溫度-16~-27℃。試驗(yàn)采用傳統(tǒng)PID控制算法調(diào)控豬舍溫濕度和自適應(yīng)模糊PID控制算法調(diào)控對(duì)比。通過(guò)監(jiān)測(cè)比對(duì)兩種智能控制算法調(diào)控下豬舍溫濕度數(shù)據(jù),驗(yàn)證基于自適應(yīng)模糊PID控制對(duì)豬舍溫濕度環(huán)境調(diào)控性能。列出部分整點(diǎn)時(shí)刻溫濕度數(shù)據(jù)如表3所示,繪制監(jiān)測(cè)溫濕度數(shù)據(jù)圖。

      根據(jù)試驗(yàn)測(cè)量溫濕度繪制溫濕度曲線變化如下圖19~22所示。

      圖18 三種控制算法加入20%干擾信號(hào)后階躍響應(yīng)Fig.18 Step responseof threecontrollerswith 20%interferencesignal

      表2 三種PID控制算法階躍響應(yīng)比較Table2 Comparison of step responseof three PID controllers

      表3 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)整點(diǎn)溫濕度值Table3 Temperatureand humidity valueof thewholepoint of monitoring data

      續(xù)表

      圖19 基于傳統(tǒng)PID控制下溫度變化Fig.19 Temperaturechangeunder adaptive Traditional PID control

      圖20 基于傳統(tǒng)PID控制下濕度變化Fig.20 Humidity changeunder adaptive Traditional PID control

      根據(jù)試驗(yàn)中監(jiān)測(cè)豬舍溫濕度調(diào)控情況由圖19可知,在原傳統(tǒng)PID控制算法調(diào)控下豬舍溫度最低17.59℃,最高21.12℃,溫差3.53℃,最大溫度偏離差值為2.41℃,豬舍溫度在20℃浮動(dòng);由圖20可知,傳統(tǒng)PID控制算法調(diào)控下,豬舍空氣相對(duì)濕度最低為58.14%,最高為69.75%,最大濕度差為11..61%,最大濕度偏離差值為6.86%。

      由圖21~22可知,在自適應(yīng)模糊PID算法調(diào)控下監(jiān)測(cè)豬舍溫度最低19.39℃,最高20.36℃,溫差0.97℃,最大溫度偏差0.61℃。豬舍控制相對(duì)濕度最大值69.65%,最低濕度值60.41%,最大濕度差9.24%,最大濕度偏差4.65%。

      圖21 基于自適應(yīng)模糊PID控制下溫度變化Fig.21 Temperaturechangeunder adaptive Fuzzy PID control

      圖22 基于自適應(yīng)模糊PID控制下濕度變化Fig.22 Humidity changeunder adaptive Fuzzy PID control

      5 討論與結(jié)論

      由圖19~20可知,實(shí)際豬舍溫濕度調(diào)控中,傳統(tǒng)PID控制算法調(diào)控最大溫濕度差值分別為3.53℃和11.61%,最大偏離差值2.41℃和6.86%;由實(shí)測(cè)調(diào)控?cái)?shù)據(jù)分析可得傳統(tǒng)PID控制算法調(diào)控下,豬舍溫濕度基本滿足豬生長(zhǎng)環(huán)境需求,但傳統(tǒng)PID控制算法調(diào)控精度不夠、穩(wěn)定性差。自適應(yīng)模糊PID控制算法調(diào)控最大溫濕度差值分別為0.97℃和9.24%,最大偏離差值為0.61℃和4.65%。在豬舍溫濕度調(diào)控系統(tǒng)中,基于自適應(yīng)模糊PID控制算法較傳統(tǒng)PID控制算法最大偏差分別減少1.8℃和2.21%。

      由實(shí)測(cè)調(diào)控?cái)?shù)據(jù)分析可知,在自適應(yīng)模糊PID控制算法調(diào)控下,豬舍溫濕度變化區(qū)間在合理范圍,符合國(guó)家《規(guī)模豬場(chǎng)環(huán)境參數(shù)及環(huán)境管理》標(biāo)準(zhǔn)中最適宜溫濕度要求。未出現(xiàn)溫濕度幅度過(guò)高情況,曲線接近平滑、調(diào)控整體處于穩(wěn)定狀態(tài),符合豬舍環(huán)境調(diào)控標(biāo)準(zhǔn)要求。通過(guò)仿真分析和試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析,基于自適應(yīng)模糊PID算法改進(jìn)后,溫濕度控制系統(tǒng)有效提高我國(guó)北方寒地豬舍冬季溫濕度調(diào)控精度,為我國(guó)北方寒地豬場(chǎng)冬季養(yǎng)殖管理提供可靠溫濕度環(huán)境支持。

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