基于多传感器模糊控制的猪舍环境测控系统设计

摘 要：在测量参数比较多且控制要求也比较高的情况下，传统方式往往很难精确测量，文章设计出一种采用模糊控制策略实现多传感器的猪舍测控系统。根据现有的经验总结了控制规则的设计参数，并以温度测量为例，构建了模糊控制器，同时给出了系统的硬件设计结构。实验结果表明，系统的测量性能具有明显的提高和改善，而且运行稳定，精确度高。

关键词：模糊控制；多传感器；环境监控；STC12C5A60S2

中图分类号:TP216 文献标识码:A 文章编号：2095-1302(2014)07-0012-03

0引言

随着高密度集约化的饲养方式发展，猪舍环境的问题渐渐的引起人们的重视，由于人们对健康的重视，对猪肉及其制品的依赖，很多部门也十分关注猪只生长环境，但猪的生长及个体繁殖都受到猪舍空气环境的制约。猪舍生长环境的监控是一个复杂的过程，调控的目标是为猪只生长繁殖提供合理的生活环境[1]，猪舍环境气体成份复杂，它是一个典型的非线性多变量系统，传统的控制方法采用大量传感器独立运算和处理，很难实现精确控制，而模糊控制则为各个参量的精确测控提供依据，有效的解决了自动控制的问题。

1系统控制原理

猪舍环境含有很多气体成份，比重较大的如二氧化碳、氨气等，这些气体的光度易受环境因素的影响，也受猪只个体数量及密度有密切关系，当外界气候是不利于气体扩散时，猪舍有害气体成份会明显增加，当猪只个体分布密度达到一定程度时，局部有害气体的浓度也会明显增加，因此，从理论角度分析，猪舍环境是一个具有参数分布、延时大、耦合多变量的非线性复杂对象，针对这样的复杂多变的环境，我们要做的主要任务是能够完也多目标动态的协调控制。一般情况下，现有的控制技术多采用测量值和设定值比较的方法来控制，也有另外一部分是采用自适应整定算法，理论上后者也是很容易实现，但由于调整实验实用的Ｐ参数和Ｉ参数是很困难的，因为不同的地方、不同的季节及不同的天气都会有很大的影响，故不能取得良好的效果。采用模糊控制原理，正好可以很好的适应猪舍控制的特点，具有动态响应好、时间反应快的优点，更重要的是无须精确了解控制对象状情况，因此，猪舍环境控制用模糊控制算法更为合适。

模糊控制技术是以模糊逻辑推理为作为理论基础，它利用当前流行的计算机微控制技术来实现的一种数字控制闭环系统。模糊控制的控制器在进行模糊推理时必须是模糊量，因此如果输入量是非模糊时，需要首先转化为模糊量。模糊转化的过程是把确定的量变成模糊集的过程。它的主要作用是依据输入语言变量的隶属度函数来确定对应的每个语言值的隶属度[2]。根据模糊规则的判定以及事先规定好的推理方法求出模糊输出量的过程，模糊输出量也必须转化为非模糊的输出，这个过程也就是将模糊集转换成确定值的过程。本系统测量的参数由温湿度、光照、CO2和NH3组成，系统各个参数均以模糊控制原理根据传感器参数来控制调节环境参数，本系统以温度为例采用分级模糊控制，系统控制原理如图1所示。

图1模糊控制原理

2系统结构设计

猪舍环境监控系统由主控制器、温湿度传感器、光照变换模块、CO2气体传感器、NH3气传感器等检测电路构成，控制部分由继电器、电源电路、LCD显示电路、通信电路构成。系统结构框图如图2所示。

系统工作原理如下： 光照传感器、温度传感器、湿度传感器采用数字接口，直接接到单片机IO口上，二氧化碳气传感器和氨气传感器采用模拟接口，采集气体信号转换为电压信号，经运放放大，再经过AD 转换输入微控制器，LCD液晶屏显示当前测量的环境参数值。驱动电路根据控制信号开关继电器和报警器指示。根据环境的控制需要事先把报警和各参数的控制阀值存储在EEPROM内部，系统用无线通信模块经由计算机来下达各种命令，如实时查询各测量值，控制继电器动作等，来达到对环境的实时监控[3]。由于猪舍环境中气体的腐蚀性较大，采用一般的空气传感器寿命是个问题，所以采用土壤型专用传感器，它采用I2C总线的数据接口，与微控制器的接口及电路设计都十分简单。这种传感器的突出优点是把信号处理和传感元件集成起来，直接输出全标定的，能够被直接读出数字信号。具有极高的稳定性卓越的可靠性，在同一集成单元内部，集成有14位的A/D转换器和串行总线接口，具有超强的抗干扰能力。

图2系统结构图

氨气浓度检测采用MQ-系列气体传感器，这种传感器的特点是采用在干净空气中电导率较低的二氧化锡做气敏材料，MQ-系列气体传感器对氨气的灵敏度高，反应很快，它还可以同时检测多种混合有含氨的气体要样，对有机胺的实时监测也十分理想，另外它的成本也很低，是理想的氨气浓度检测选择。换气风扇使用大功率的轮转风机，它的物理结构采用先进的前凸形弯状叶片、低噪音的转子采用与电机直连系统，可置于墙壁边或平放于地面上，风扇电机由于功率较大，工作电压一般为380 V，普通的单片机一般工作在TTL电平，强电和弱电无法直接连接，因此系统通过继电器来驱动电机来开关控制风扇，这是一种常用的典型以小电流去控制大电流运作的驱动电路。

本系统设计采用的是STC12C5A60S2单片机，它具有运行速度高、指令周期短、功耗低、抗干扰能力强的特点，与传统的8051单片机无论从硬件引脚上，还是指令代码上完全兼容，内容集成有专用的复位电路，内部资源有PWM、ADC控制器、两个串行口，通过配置可以动态的增加RAM的大小，STC12C5A60S2单片机内部就自带高达60 KB FLASH ROM，尽管ROM的空间很大，但对它的擦除改写一点也不受影响，STC系列单片机支持串口程序烧写。所以只需有一个MAX232电平转换芯片即实现在线下载，无需另外购置下载器，因而开发成本大大降低，开发时间也大大缩短[4]。

光照传感器采用BH1750，BH1750单元内部集成有一个16位模数转换器，它能对环境光进行转换，然后能够直接输出一个数字信号，不需要做复杂的计算，只需要按照输出的数据格式组合就得到光强值，更为突出的是它量个两线制的I2C接口，可以和单片机直接相连，无需额外的驱动电路，使用起来非常方便。

3模糊控制参数的设计

猪舍环境控制系统的参数检测比较多，本设计以温度监控为例，把温度设定值与测量值的误差e 和误差变化率ec作为模糊控制器的输入量，出量为阀门开通时间T， 其模糊控制器框图如图3所示。

图3模糊控制器框图

工作过程如下：控制器定时采样温度值和温度变化率，再与设定值进行比较，进而得到误差E和误差变化率Ec，把E和Ec作为模糊控制器的输入量，而控制继电器的开通时间作这模糊控制器的输出[5]。实现模糊控制就是要实现对输入量模糊化，做模糊推理和把模糊量变为精确量。e和ec模糊化后的模糊量分别为E和Ec，U为模糊控制量，去模糊化后的精确量为T。根据模糊理论的控制要求，输入变量要进行模糊化加工，输出变量要进行去模糊化也就是精确化处理。把E的词集分为七档，记做{NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB}，含义分别是负大、负中、负小、零、正小、正中、正大，变化率ec 及输出控制量u 的量化等级都为13级，论域为{－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}。E的初值表如表1所列。

表1变量的E赋值表

E -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 +6

NB 1 0.7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

NM 0 0.3 0.7 1 0.3 0 0 0 0 0 0 0 0

NS 0 1 0 0 0.7 0.7 0 0 0 0 0 0 0

Z0 0 0 0 0 0 0.3 1 0.3 0 0 0 0 0

PS 0 0 0 0 0 0 0 0.7 0.7 0 0 1 0

PM 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 1 0.7 0.3 0

PB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0.7 1

室内温制受天气及风速流动因素的影响很大，依据室温控制经验及外界不同季节天气影响的特点，如果e变化较大时，控制量选择以平均法来克服消除误差；当室内温度误差变化不大时，把控制的精度作为主要方面，控制的目标是平稳，不过冲，得出模糊控制规则如表2所列。表1变量的E赋值表和表2 模糊控制规则表从输出U的隶属函数取出与NB0对应的向量，可求得与另外34条模糊控制语句相对应的模糊关系矩阵R2，R3，，，R35，最后根据已知的Ri，（i＝1，2，，，35），再通过矩阵运算得到模糊关系矩阵，这与模糊控制规则表相对应，矩阵运算是由微处理器来完成的，在35条规则中，有一部分是可以合并的，这样计算机的计算量可以减少。为了得到精确输出，需要先对E求出对应的模糊向量，对EC求出对应的最大隶属度，最后进再利用和反模糊化，得出确定的输出。本系统设计的控制变量输出信号为控制信号的持续时间，是由于猪舍环境控制对象为开关控制机构。

表2模糊控制规则表

E（偏差） EC（偏差变化）

PB PM PS 0 NS NM NB

PB NM NB NB NB NM 0 0

PM NM NB NB NB NM 0 0

PS NM NM NM NM 0 PS PS

0 NM NM NS 0 PS PM PM

NS NS NS 0 PM PM PM PM

NM 0 0 PM PB PB PB PB

NB 0 PM PM PB PB PB PB

4实验结果

对幼猪的100 m2小屋内用模糊控制温度调节系统进行独立实验，用一周的时间进行测量分析，把每天分为四个阶段，8：00～12：00、13：00～17：00、18：00～22：00、23：00～3：00，每次3个小时的连续监测，随机抽取一组，实验测得的数据如图4所示。

图4模糊控制温度响应曲线

从图中可以看出，控制精度很高，基本上没有过冲的问题，而采用传统的调节控制方法，温度波动很大，过冲量也很大，系统用电量明显增加，用模糊控制器来控制温度，响应速度快，温室内温度变化小，有利于猪只的生长，适合规模化养殖的需要。

5结语

本文以幼猪生活环境的温度应用系统的为基础，采用模糊控制器进行了设计和研究，从开关量简控制和模糊控制的实验对比来看，表明了模糊控制器在运行时波运性很小，对猪舍环境温度来说，过部量基本上可以忽略，模糊控制的精髓是依据经验根据被控制对象设计模糊控制方案，可以灵活的改变实验数值，也可以建立模糊经验值数据库，供不同条件和环境下查表使用，可提供更加灵活精确的控制，它被控对象的数学模型没有关系，简单易行。本项目在对其它量的测量上，如氨气、二氧化碳气体的浓度等的控制也采用类似的模糊控制算法，也得到良好效果，从而验证了模糊控制技术在实际应用上的优越性。

参 考 文 献

[1]李立峰，武佩，麻硕士，等．哺乳母猪舍环境监控系统的研究[J].农机化研究，2011（11）：195-198

[2]王立舒.日光温室温、湿度模糊控制系统研究[J].东北农业大学学报.2010，36（5）：625-627.

[3]郭燕．基于ＳＴＣ单片机的氨气测控仪的研制[J].自动化技术与应用，2012，31（11）：89-90.

[4]王立新.模糊系统与模糊控制教程[M].北京：清华大学出版社，2008.

[5]贾瑞林，马红．基于单片机的温度测控系统设计[J].西安邮电学院学报，2011，16（S2）：58-59.

作者简介：刁志刚（1978—），男，淮安信息职业技术学院讲师。研究方向为嵌入式通信技术。

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收稿日期：2014-04-10

表1变量的E赋值表

E -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 +6

NB 1 0.7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

NM 0 0.3 0.7 1 0.3 0 0 0 0 0 0 0 0

NS 0 1 0 0 0.7 0.7 0 0 0 0 0 0 0

Z0 0 0 0 0 0 0.3 1 0.3 0 0 0 0 0

PS 0 0 0 0 0 0 0 0.7 0.7 0 0 1 0

PM 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 1 0.7 0.3 0

PB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0.7 1

室内温制受天气及风速流动因素的影响很大，依据室温控制经验及外界不同季节天气影响的特点，如果e变化较大时，控制量选择以平均法来克服消除误差；当室内温度误差变化不大时，把控制的精度作为主要方面，控制的目标是平稳，不过冲，得出模糊控制规则如表2所列。表1变量的E赋值表和表2 模糊控制规则表从输出U的隶属函数取出与NB0对应的向量，可求得与另外34条模糊控制语句相对应的模糊关系矩阵R2，R3，，，R35，最后根据已知的Ri，（i＝1，2，，，35），再通过矩阵运算得到模糊关系矩阵，这与模糊控制规则表相对应，矩阵运算是由微处理器来完成的，在35条规则中，有一部分是可以合并的，这样计算机的计算量可以减少。为了得到精确输出，需要先对E求出对应的模糊向量，对EC求出对应的最大隶属度，最后进再利用和反模糊化，得出确定的输出。本系统设计的控制变量输出信号为控制信号的持续时间，是由于猪舍环境控制对象为开关控制机构。

表2模糊控制规则表

E（偏差） EC（偏差变化）

PB PM PS 0 NS NM NB

PB NM NB NB NB NM 0 0

PM NM NB NB NB NM 0 0

PS NM NM NM NM 0 PS PS

0 NM NM NS 0 PS PM PM

NS NS NS 0 PM PM PM PM

NM 0 0 PM PB PB PB PB

NB 0 PM PM PB PB PB PB

4实验结果

对幼猪的100 m2小屋内用模糊控制温度调节系统进行独立实验，用一周的时间进行测量分析，把每天分为四个阶段，8：00～12：00、13：00～17：00、18：00～22：00、23：00～3：00，每次3个小时的连续监测，随机抽取一组，实验测得的数据如图4所示。

图4模糊控制温度响应曲线

从图中可以看出，控制精度很高，基本上没有过冲的问题，而采用传统的调节控制方法，温度波动很大，过冲量也很大，系统用电量明显增加，用模糊控制器来控制温度，响应速度快，温室内温度变化小，有利于猪只的生长，适合规模化养殖的需要。

5结语

本文以幼猪生活环境的温度应用系统的为基础，采用模糊控制器进行了设计和研究，从开关量简控制和模糊控制的实验对比来看，表明了模糊控制器在运行时波运性很小，对猪舍环境温度来说，过部量基本上可以忽略，模糊控制的精髓是依据经验根据被控制对象设计模糊控制方案，可以灵活的改变实验数值，也可以建立模糊经验值数据库，供不同条件和环境下查表使用，可提供更加灵活精确的控制，它被控对象的数学模型没有关系，简单易行。本项目在对其它量的测量上，如氨气、二氧化碳气体的浓度等的控制也采用类似的模糊控制算法，也得到良好效果，从而验证了模糊控制技术在实际应用上的优越性。

参 考 文 献

[1]李立峰，武佩，麻硕士，等．哺乳母猪舍环境监控系统的研究[J].农机化研究，2011（11）：195-198

[2]王立舒.日光温室温、湿度模糊控制系统研究[J].东北农业大学学报.2010，36（5）：625-627.

[3]郭燕．基于ＳＴＣ单片机的氨气测控仪的研制[J].自动化技术与应用，2012，31（11）：89-90.

[4]王立新.模糊系统与模糊控制教程[M].北京：清华大学出版社，2008.

[5]贾瑞林，马红．基于单片机的温度测控系统设计[J].西安邮电学院学报，2011，16（S2）：58-59.

作者简介：刁志刚（1978—），男，淮安信息职业技术学院讲师。研究方向为嵌入式通信技术。

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收稿日期：2014-04-10

表1变量的E赋值表

E -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 +6

NB 1 0.7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

NM 0 0.3 0.7 1 0.3 0 0 0 0 0 0 0 0

NS 0 1 0 0 0.7 0.7 0 0 0 0 0 0 0

Z0 0 0 0 0 0 0.3 1 0.3 0 0 0 0 0

PS 0 0 0 0 0 0 0 0.7 0.7 0 0 1 0

PM 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 1 0.7 0.3 0

PB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0.7 1

室内温制受天气及风速流动因素的影响很大，依据室温控制经验及外界不同季节天气影响的特点，如果e变化较大时，控制量选择以平均法来克服消除误差；当室内温度误差变化不大时，把控制的精度作为主要方面，控制的目标是平稳，不过冲，得出模糊控制规则如表2所列。表1变量的E赋值表和表2 模糊控制规则表从输出U的隶属函数取出与NB0对应的向量，可求得与另外34条模糊控制语句相对应的模糊关系矩阵R2，R3，，，R35，最后根据已知的Ri，（i＝1，2，，，35），再通过矩阵运算得到模糊关系矩阵，这与模糊控制规则表相对应，矩阵运算是由微处理器来完成的，在35条规则中，有一部分是可以合并的，这样计算机的计算量可以减少。为了得到精确输出，需要先对E求出对应的模糊向量，对EC求出对应的最大隶属度，最后进再利用和反模糊化，得出确定的输出。本系统设计的控制变量输出信号为控制信号的持续时间，是由于猪舍环境控制对象为开关控制机构。

表2模糊控制规则表

E（偏差） EC（偏差变化）

PB PM PS 0 NS NM NB

PB NM NB NB NB NM 0 0

PM NM NB NB NB NM 0 0

PS NM NM NM NM 0 PS PS

0 NM NM NS 0 PS PM PM

NS NS NS 0 PM PM PM PM

NM 0 0 PM PB PB PB PB

NB 0 PM PM PB PB PB PB

4实验结果

对幼猪的100 m2小屋内用模糊控制温度调节系统进行独立实验，用一周的时间进行测量分析，把每天分为四个阶段，8：00～12：00、13：00～17：00、18：00～22：00、23：00～3：00，每次3个小时的连续监测，随机抽取一组，实验测得的数据如图4所示。

图4模糊控制温度响应曲线

从图中可以看出，控制精度很高，基本上没有过冲的问题，而采用传统的调节控制方法，温度波动很大，过冲量也很大，系统用电量明显增加，用模糊控制器来控制温度，响应速度快，温室内温度变化小，有利于猪只的生长，适合规模化养殖的需要。

5结语

本文以幼猪生活环境的温度应用系统的为基础，采用模糊控制器进行了设计和研究，从开关量简控制和模糊控制的实验对比来看，表明了模糊控制器在运行时波运性很小，对猪舍环境温度来说，过部量基本上可以忽略，模糊控制的精髓是依据经验根据被控制对象设计模糊控制方案，可以灵活的改变实验数值，也可以建立模糊经验值数据库，供不同条件和环境下查表使用，可提供更加灵活精确的控制，它被控对象的数学模型没有关系，简单易行。本项目在对其它量的测量上，如氨气、二氧化碳气体的浓度等的控制也采用类似的模糊控制算法，也得到良好效果，从而验证了模糊控制技术在实际应用上的优越性。

参 考 文 献

[1]李立峰，武佩，麻硕士，等．哺乳母猪舍环境监控系统的研究[J].农机化研究，2011（11）：195-198

[2]王立舒.日光温室温、湿度模糊控制系统研究[J].东北农业大学学报.2010，36（5）：625-627.

[3]郭燕．基于ＳＴＣ单片机的氨气测控仪的研制[J].自动化技术与应用，2012，31（11）：89-90.

[4]王立新.模糊系统与模糊控制教程[M].北京：清华大学出版社，2008.

[5]贾瑞林，马红．基于单片机的温度测控系统设计[J].西安邮电学院学报，2011，16（S2）：58-59.

作者简介：刁志刚（1978—），男，淮安信息职业技术学院讲师。研究方向为嵌入式通信技术。

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收稿日期：2014-04-10