【摘要】：禽類養(yǎng)殖環(huán)境的可控性對于禽類的規(guī)�；B(yǎng)殖至關重要。采用PID控制技術及解耦算法對禽類養(yǎng)殖環(huán)境進行控制的適應性差。因此本文提出一種基于迭代學習算法的禽類養(yǎng)殖環(huán)境控制技術,解決控制器在不同養(yǎng)殖環(huán)境下的可控問題。本文將禽舍中具有強耦合性的三個參數(shù)溫度、濕度和光照強度作為被控對象,三者之間耦合性會隨著飼養(yǎng)規(guī)模、控制設備等配置條件的不同而產(chǎn)生巨大差異。系統(tǒng)通過風機、濕簾和氣體放電燈對被控對象進行調(diào)整,采用迭代學習算法中開閉環(huán)PID型學習率在任意初值下對三個被控對象進行學習。同時利用當前的輸出誤差和前次的輸出誤差來構成當前的控制輸入,對控制溫度、濕度和光照強度時的控制量進行學習,并且記錄最優(yōu)控制,來達到預期控制。本文針對肉雞的養(yǎng)殖進行實驗,首先分析了肉雞養(yǎng)殖環(huán)境中影響肉雞健康生長的多種因素,然后通過對以閉環(huán)D型學習率以及開閉環(huán)PID型學習率下的迭代學習控制算法收斂性分析以及仿真,選取適合禽類養(yǎng)殖環(huán)境控制系統(tǒng)的控制結構以及學習率,并在此學習率下對溫度、濕度和光照強度進行控制。然后對禽舍環(huán)境控制系統(tǒng)的硬件環(huán)境進行設計。最后通過ANSYS對禽舍溫度和濕度場進行仿真,并且通過運行測試與現(xiàn)有的控制系統(tǒng)進行比較。結果表明,在開閉環(huán)PID型迭代學習控制下,收斂速度和控制效果比其他控制結構較好,并且通過運行測試驗證在該控制算法下系統(tǒng)控制的有效性。
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;S815.5
【圖文】：

2.1 禽舍養(yǎng)殖環(huán)境特征分析本文針對自由活動式飼養(yǎng)方式，研究對象為大型禽舍，為了達到禽類養(yǎng)時對養(yǎng)殖環(huán)境的要求，我們通過自動化控制技術來調(diào)節(jié)。在控制禽舍內(nèi)環(huán)境前先要對禽舍養(yǎng)殖環(huán)境的特點進行分析，確定系統(tǒng)的控制目的。2.1.1 禽舍養(yǎng)殖環(huán)境條件目前國內(nèi)市場肉雞是一種廣泛的食材，將工業(yè)化的技術應用在肉雞的養(yǎng)殖域，工業(yè)化以及自動化的優(yōu)點實現(xiàn)肉雞的規(guī)�；B(yǎng)殖是禽類養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)非常重的發(fā)展方向。本文以黑龍江某公司的飼養(yǎng)肉雞禽舍為研究對象，禽舍為東西軸向面南北，長寬高分別 12m、120m、2.9m，舍內(nèi)面積為 1440m2可以容納 10000 只只，通過自動化控制技術對密閉禽舍進行調(diào)節(jié)，從而達到禽類健康生長對環(huán)的要求。禽舍整體墻壁采用隔熱材料降低外界溫度對舍內(nèi)溫度的影響，并且內(nèi)密閉外界光照不能直接照射到禽舍內(nèi)部。禽舍結構如圖 2-1 所示。禽舍中風口共設有 6 個濕簾，出風口設有 8 臺風機，對舍中濕簾和風機從北向南依編號分別為 1，2，3，4，5，6 號濕簾和 1，2，3，4，5，6，7，8 號風機。

圖 3-2 濕度迭代學習過程Fig.3-2 Iterative learning process of humidity圖 3-3 光照強度迭代學習過程Fig.3-3 Iterative learning process of light intensity

圖 3-3 光照強度迭代學習過程Fig.3-3 Iterative learning process of light intensity圖 3-1、圖 3-2、圖 3-3 分別給出了溫度、濕度和光照強度迭代學習過程，結果表明：在迭代學習控制算法下，采用開閉環(huán) PID 學習率，在固定初值條件下，經(jīng)過多次迭代學習實際輸出逼近期望軌跡。

【參考文獻】

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本文編號：2806927