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专利号: 2024105143838
申请人: 淮阴工学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2024-12-18
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种畜禽养殖环境控制方法,其特征在于,包括:

采集多个温度传感器输出、多个湿度传感器输出和多个有害气体传感器输出;

构建畜禽舍环境控制模型:

所述畜禽舍环境控制模型包括WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型

1‑3、畜禽舍环境控制器1‑3和WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型1‑2;

温度设定值作为WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型1的输入,湿度设定值作为WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型2的输入,有害气体浓度设定值作为WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型3的输入;WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型1输出的温度控制值作为畜禽舍环境控制器1的输入,WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型2输出的湿度控制值作为畜禽舍环境控制器2的输入,WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型3输出的有害气体浓度控制值作为畜禽舍环境控制器3的输入;

多个温度传感器输出作为畜禽舍环境控制器1的输入,多个湿度传感器输出作为畜禽舍环境控制器2的输入,多个有害气体传感器输出作为畜禽舍环境控制器3的输入;

畜禽舍环境控制器1输出的温度检测值和畜禽舍环境控制器2输出的湿度检测值分别作为WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型1的对应输入,WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型1输出的温度预测值分别作为畜禽舍环境控制器1、WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型1、WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型2、WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型3和WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型2的对应输入;

WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型1输出的湿度预测值分别作为畜禽舍环境控制器2、WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型1、WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型2、WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型3和WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型2的对应输入;

畜禽舍环境控制器3输出的有害气体浓度检测值作为WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型2的对应输入,WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型2输出的有害气体浓度预测值作为畜禽舍环境控制器3的对应输入;

畜禽舍环境控制器1输出作为温度设备输入,实现对畜禽舍养殖环境的温度进行控制;

畜禽舍环境控制器2输出作为湿度设备输入,实现对畜禽舍养殖环境的湿度进行控制;畜禽舍环境控制器3输出作为有害气体净化设备输入,用于对畜禽舍养殖环境的有害气体浓度进行控制;

畜禽舍环境控制器包括WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型、WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型、WOA的Elman神经网络模型、WOA的NARX神经网络模型和信息处理模块;

参数控制值和参数预测值分别作为WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型的对应输入,WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的NARX神经网络模型输出与WOA的NARX神经网络模型输出的时间序列差和时间序列差的变化率作为WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型的对应输入,WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型输出的时间序列值作为WOA的Elman神经网络模型的输入,多个参数传感器输出值作为信息处理模块的输入,信息处理模块输出与WOA的Elman神经网络模型输出的时间序列差和时间序列差的变化率分别作为WOA的NARX神经网络模型输入和WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型的对应输入,WOA的T‑S模糊神经网络模型‑WOA的Elman神经网络模型输出作为畜禽舍环境控制器输出,信息处理模块输出作为畜禽舍环境控制器输出的参数检测值;

信息处理模块包括降噪编码器模型‑WOA的Elman神经网络模型1‑n和WOA的NARX神经网络模型,多个参数传感器输出分别作为每一个降噪编码器模型‑WOA的Elman神经网络模型的对应输入,多个降噪编码器模型‑WOA的Elman神经网络模型输出作为WOA的NARX神经网络模型的对应输入,WOA的NARX神经网络模型输出为信息处理模块的输出值。

2.根据权利要求1所述的畜禽养殖环境控制方法,其特征在于,多个温度传感器、多个湿度传感器和多个有害气体传感器分别多点均衡布置在畜禽养殖环境中。

3.一种畜禽养殖环境控制装置,包括存储器和处理器,所述的存储器中存储有计算机程序,其特征在于,当所述的计算机程序被处理器执行时,实现权利要求1或2所述的畜禽养殖环境控制方法。

4.一种畜禽养殖环境控制物联网系统,实现权利要求1或2所述的畜禽养殖环境控制方法,其特征在于,包括畜禽舍信息采集端1‑n、畜禽舍环境控制端1‑n、畜禽养殖监控云服务器端和畜禽养殖户监控端1‑n,畜禽养殖监控云服务器端分别与畜禽舍信息采集端、畜禽舍环境控制端和畜禽养殖户监控端双向通信;畜禽舍信息采集端实时监测畜禽舍环境中的温度、湿度、光照度、粉尘浓度、二氧化碳浓度、硫化氢浓度、氨气浓度和畜禽舍视频信息,并上传至畜禽养殖监控云服务器端;畜禽舍环境控制端用于调整畜禽舍环境调节设备的状态,使畜禽舍环境参数适合畜禽养殖需要;畜禽养殖监控云服务器端对畜禽环境监测数据进行储存管理以及为畜禽养殖户监控端提供畜禽养殖数据处理服务;畜禽养殖户监控端实现对畜禽舍养殖环境和畜禽生长过程进行监控。

5.根据权利要求4所述的畜禽养殖环境控制物联网系统,其特征在于,畜禽舍信息采集端包括温度传感器、湿度传感器、光照度传感器、粉尘传感器、二氧化碳传感器、硫化氢传感器、氨气传感器、STM32微处理器、摄像头和4G通信模块;各传感器分别通过相应的调理电路与STM32微处理器连接,摄像头和4G通信模块分别与STM32微处理器连接;多个畜禽舍信息采集端通过4G通信模块搭建自组织通信网络,实现与畜禽养殖监控云服务器端之间的信息交互。

6.根据权利要求5所述的畜禽养殖环境控制物联网系统,其特征在于,畜禽舍环境控制端包括STM32微处理器,以及分别与STM32微处理器连接的4G通信模块、风机设备、湿度设备、温度设备、光照设备和有害气体净化设备;通过在STM32微处理器中配置畜禽舍环境控制模型,实现畜禽舍环境参数的自动控制;畜禽舍环境控制端通过4G通信模块实现与畜禽养殖监控云服务器端的信息交互。

7.根据权利要求6所述的畜禽养殖环境控制物联网系统,其特征在于,畜禽养殖户监控端采用工业控制计算机或者手机APP,通过5G通信网络实现与畜禽养殖监控云服务器端之间的信息交互。

8.根据权利要求7所述的畜禽养殖环境控制物联网系统,其特征在于,畜禽养殖户监控端功能包括畜禽舍通信参数设置、畜禽舍数据分析、畜禽舍数据管理和预警、畜禽舍数据采集与控制指令下达。