CN104950948A - 牛舍温度智能控制*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种牛舍温度智能控制***，它由牛舍环境温度采集与控制平台和牛舍环境温度智能控制***2部分组成。本发明针对牛舍环境温度参数变化具有非线性、大时滞、大惯性和时变性的特点以及难以精确检测与高效控制的难题，设计了一种基于多种网络互联的牛舍环境温度参数的智能控制***，该***由牛舍环境温度采集与控制平台和牛舍环境温度智能控制***实现对被监控牛舍环境温度进行检测、智能控制与管理的智能监控***，实现对牛舍环境温度参数的高质高效调控来提高养殖户经济效益的要求，该***具有广阔的应用前景和巨大的推广价值。

Description

牛舍温度智能控制***

技术领域

本发明属于畜禽舍环境参数的信息管理、控制网络和智能控制领域，具体涉及一种牛舍环境温度智能控制***，实现牛舍环境温度的高质高效检测、控制和管理。

背景技术

牛是恒温动物，当牛体产热与散热平衡时，意味着健康状况和生产能力正常，反之则导致生理机能的异常，使健康状况和生产能力下降。温度过高或过低都会影响增重效果。尤其在低温环境下，降低饲料消化率，提高代谢率，舍温过低，牛必须增加产热量以维持体温，使育肥牛增重缓慢，同时饲料消耗量增高，降低饲料消化率，同时又提高代谢率，以增加产热量来维持体温，显著增加饲料消耗。通常环境温度在5-21℃时牛的增重最快；温度过高，肉牛增重缓慢；因此，在饲养管理中，要为牛创造良好的生活条件，在适宜温度范围内奶牛的代谢作用和产热处于最低水平，饲料消耗少，发病少，高于或低于这范围，牛在生理上会发生一系列的变化。在牛的饲养管理中温度起着至关重要的作用，主要表现在以下方面：①牛舍温度对牛采食量的影响。热应激往往导致牛采食量下降，牛在环境温度为22-25℃时采食量开始下降，30℃以上时采食量明显下降，40℃以上时耐热性差的牛将停止采食。温度升高时，奶牛散热加强，流经全身皮肤表面的血量增多，导致消化道内的血量不足，影响对营养物质的消化速度，使消化道内充盈，易导致胃的紧张度升高，也可以抑制采食。在低温条件下牛的采食量增加，消化率下降，产热量增加，能量消耗增加，导致饲养效果差。②牛舍温度对牛血液中的激素、维生素和离子浓度的影响。热应激影响血液中的激素、维生素、离子水平，热应激时牛血清中的皮质醇浓度升高，孕酮和***含量无变化。在热应激状态下，牛血浆中的核黄素、烟酸、泛酸、生物素和VBI等均可作为酶促反应的辅助因子而使含量下降。③牛舍温度对生产性能的影响。热应激引起牛代谢机能和酶活性的改变，导致牛采食量的下降和饲料利用率降低，造成奶牛体内营养不足；由于热应激的作用，牛的生长激素、***及***素分泌减少，影响了牛的发育，常常导致奶牛的产奶量和肉牛的生长量不同程度的下降。④牛舍温度对繁殖性能的影响。牛的繁殖与气候因子关系极大，牛的繁殖力在夏季出现灾难性的下降，公牛春季的***产生量高于夏季，在炎热的气候条件下，牛的发情周期延长，出现短促发情甚至乏情，影响适时配种，受胎率降低，而且早期胚胎死亡增多，容易流产，且分娩出的犊牛体重减轻。⑤牛舍高温促使牛疾病的发生率增加。疾病发生率增加是由于夏季高温使奶牛的生理机能发生变化，免疫球蛋白产生减少，机体抵抗能力下降，原溶菌容易生长繁殖并侵害机体等原因引起的。⑥热应激对奶牛内分泌和免疫机能的影响。内分泌***在调节机体代谢过程中发挥着重要的作用，其分泌激素参与养分在机体内再分配和稳态调节，而热应激则影响多种内分泌激素如生长激素、甲状腺素、催乳素、糖皮质激素、抗利尿激素和醛固酮等的分泌，进而导致奶牛机体代谢紊乱。⑦热应激状态下奶牛乳成分的变化。在高温条件下，牛奶中的乳脂、乳蛋白、乳糖及非脂固形物含量明显下降。高温热应激能够降低乳品质，影响经济效益。总之，牛舍的温度不仅影响肉牛的健康和增重，也会影响饲料采食量及饲料利用率。牛舍的温度将会导致肉牛生长缓慢，饲养成本增高，甚至会使机体抵抗力下降，诱发各种疾病；温热环境受牛舍外气温变化的影响，也受牛舍内牛体散热、围护结构失热和通风带热等因素的直接影响。因此，对牛舍的环境温度进行精确检测与高效控制对于提高各种牛的生产性能，温度过低，降低饲料消化率，同时又提高代谢率，以增加产热量来维持体温，显著增加饲料消耗。控制牛舍温度对提高牛舍养殖经济效益有着十分重要的作用，由于牛舍的温度受到环境湿度、牛舍的结构和气象条件等影响有非线性、大滞后和时变性等特点，因此，提高牛舍温度控制的可靠性、鲁棒性和准确性是十分必要的，由于国内在牛舍环境温度的高质高效控制还一片空白，本发明基于此原因发明牛舍环境温度的智能控制***。

发明内容

本发明的目的是提供一种牛舍环境温度智能控制***，本发明针对牛舍环境温度变化非线性、大惯性、大时滞及时变性的特点和牛舍面积较大温度难以控制的难题，设计了一种牛舍环境温度智能控制***，该***由牛舍环境温度采集与控制平台和智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***组成，形成对牛舍环境温度的检测、智能控制与管理的牛舍环境温度监控***。

1）牛舍环境温度采集与控制平台：包括牛舍环境温度的检测节点1、控制节点2、现场监控端3、多接口网关4、通信网络5、Web服务器6、数据库服务器7和控制中心端8组成，由检测节点1、控制节点2、多接口网关4和现场监控端3在牛舍养殖现场通过CAN现场总线或者无线传感器网络构成对牛舍环境温度的监测与控制，由多接口网关4通过通信网络5实现牛舍环境温度监控现场与远程监控中心的Web服务器6、数据库服务器7和控制中心端8的信息交互，实现对牛舍环境的温度进行检测、控制和管理。牛舍环境温度采集与控制平台见图1。

2）根据牛舍养殖环境温度的非线性、大惯性、大时滞及时变性的特点，在现场监控端3和控制节点2中设计智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***来提高温度控制的动态响应性能和稳态精度，该控制***见图9。智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***，智能控制器包括智能协调器、Bang-Bang控制器、模糊神经网络控制器和PID神经网络控制器组成，由智能协调器根据被监控牛舍环境温度的误差和误差变化率的大小分别调用Bang-Bang控制器、模糊神经网络控制器和PID神经网络控制器作为主调节器和控制牛舍环境温度执行机构的4个PID副调节器组成串级控制***，牛舍环境温度为主控变量，执行机构的加热器电压、湿帘电机转速、风机转速、喷淋器的流量为副控变量；当牛舍温度误差和误差变化较大时Bang-Bang控制器作为主调节器，Bang-Bang控制器的输出作为4个PID副调节器的给定量，使牛舍环境的温度快速跟踪牛舍环境温度的给定值；当牛舍温度误差和误差变化中等时模糊神经网络控制器与牛舍温度灰色预测模型构成主调节器，实现对牛舍环境温度的预测和解耦控制，解决牛舍环境温度的非线性、大惯性、大滞后和时变性，实现对牛舍温度的自适应超前调节，模糊神经网络主调节器的输出作为4个PID副调节器的给定量，提高控制***的动态响应性能；当牛舍温度误差和误差变化较小时PID神经网络控制器作为主调节器，PID神经网络主调节器的输出作为4个PID副调节器的给定量，提高控制***的精度；误差和误差变化率为***允许范围是保持现行控制状态。该智能化控制***使被控制牛舍环境温度的实际值迅速跟踪牛舍环境温度的目标值；内环由4个对牛舍环境温度有影响的执行机构的PID副调节器组成，4个PID副调节器的作用是通过调整加热器电压、湿帘电机转速、风机转速、喷淋器流量来确保牛舍温度的稳定，有效抑制外部环境对牛舍环境温度的影响，确保牛舍环境温度的稳定性和准确性；主调节回路是针对牛舍环境温度变化显著的非线性、滞后性和时变性，将Bang-Bang控制器、模糊神经网络和PID神经网络控制器应用于牛舍环境的温度控制，对于解决牛舍环境温度由于非线性严重、滞后性和时变性而导致控制困难的问题具有较强的针时性，实验结果证明该***适应性强，稳定性好，响应速度快和控制精度高。在现场监控端3设计智能控制器和牛舍环境温度灰色预测模型，在控制节点2设计4个PID副调节器，智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***见图9；

本发明专利与现有技术相比，具有以下明显优点:

1）由于智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***，该***的4个PID副调节器是根据主调节器输出来调整牛舍养殖环境执行机构状态的随动***，多个副调节器回路已经尽可能把被控过程中对牛舍环境温度的影响变化剧烈、频繁、幅度大的主要扰动包括在副调节器回路中，这些副调节器回路对包含在其中影响牛舍环境温度的二次扰动具有很强的抑制能力和自适应能力，二次扰动通过主、副调节器回路的调节对主被控量环境温度的影响很小，所以牛舍环境温度输出值变化幅度小和稳定，该智能控制***能够快速度响应牛舍环境温度控制***对牛舍环境温度响应速度、控制精度和稳定性的要求。

2）在牛舍温度控制***中，当***误差较大时***的快速性是主要矛盾，而***的稳定性及控制精度却是次要的，因此，选用Bang -Bang控制，即让控制***以最大的速度快速地减少误差；当误差降到一定程度，***的稳定性及控制超调量等开始上升为主要矛盾，***采用模糊神经网络控制，提高***的鲁棒性；当误差仅一步减小到较小范围时，采用了PID神经网络控制，提高***的控制精度。

3）由于牛舍温度作为被控对象具有非线性、大惯性、大时滞和时变性的特性，灰色预测模型能根据少量牛舍环境的温度信息预测牛舍环境温度的未来值，GM(1，1)模型将随机过程看作与时间有关的灰色过程，通过对原始数据作累加处理，整理成规律性较强的生成数列来对未来的牛舍温度进行预测。通过模糊神经网络可以实现超前修正控制量，牛舍环境温度控制***具有很强的自适应性能，该控制***根据牛舍温度的特点对环境温度的误差实施预测闭环控制，提高***的响应速度，能够适应诸多扰动因素影响，具有良好的鲁棒性和动态响应性能。

4）、牛舍环境温度在模糊神经网络主调节器与牛舍环境温度灰色预测模型构成的反馈预测***的共同作用下，牛舍环境温度的稳定性有了很大的提高，该控制***对牛舍环境温度的纯滞后对象的控制有很强的鲁棒性，控制***对给定值的跟踪特性好。与原有的常规控制相比该控制***的控制品质、响应速度和稳定性能都明显提高，牛舍环境温度的控制精度高、抗干扰能力强和温度的稳定性能好，具有较好的应用和推广价值。

5）Bang -Bang控制器、模糊神经网络控制器和PID神经网络控制器的输入是温度和温度变化率，输出是对应4个执行机构的给定量，输入和输出反应温度误差与误差变化和4个执行机构的耦合程度，即执行机构的灵敏度，因此，3个控制器根据4个执行机构对牛舍温度的耦合关系实现牛舍温度的解耦控制。

6）、本发明基于Bang-Bang控制、灰色预测、模糊控制、神经网络、预测控制和串级控制，设计了智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***。该控制***克服了单纯PID控制对大惯性大延迟对象调节品质差和抗干扰性弱的缺点，牛舍环境温度的灰色预测模型有效地补偿了传统预测控制基于线性模型的局限性。将该控制***用于牛舍环境温度的控制具有较强的动态跟踪性能和抗干扰能力及良好的动静态性能指标。

附图说明

图1 牛舍环境温度采集与控制平台

1-检测节点，2-控制节点，3-现场监控端，4-多接口网关，5-通信网络（GSM/GPRS/Internet），6-Web服务器，7-数据库服务器，8-控制中心端

图2  检测节点硬件图

图3 检测节点软件图

图4  控制节点硬件图

图5  控制节点软件流程图

图6 多接口网关硬件图

图7 多接口网关软件图

图8 现场监控端软件流程图

图9 智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***

图10 牛舍环境温度控制***平面布置图

 实施方案:

①、***总体功能的设计

针对牛舍地域分散、牛舍内外部气候环境和条件差异较大的特点，本发明专利构建了牛舍环境温度采集与控制的智能***，设计了一种基于WSN技术和CAN现场总线技术的温湿度参数的检测节点1和控制节点2，它们分别采用NRF2401模块或者CAN现场总线协议芯片SJA1000结合MSP430系列微处理器实现不同节点之间的无线和有线通信；为了实现现场监控端3与控制中心端8的信息交互，设计了多接口网关3，该网关实现牛舍监控现场的检测节点1与控制节点2和现场监控端3与控制中心端8的信息交互。设计了控制中心端8、Web应用服务器6和数据库服务器7，实现对整个监控***的信息采集、监控和信息共享。在牛舍环境现场的检测节点1和控制节点2安装在被监控单元牛舍区域内，以自组织的形式构成网络，采用多跳中继方式将监测数据以无线或者有线的方式上传到多接口网关4，通过多接口网关4和通信网络5实现与中心监控端8的信息交互。多接口网关4是一个较为特殊的节点，它拥有相对较强的处理器和较大的存储器空间，其功能是首先对检测节点1传输过来的传感器数据进行初步处理，通过多接口网关4和通信网络5，将检测的数据发送给控制中心端8；相反通过它和通信网络5也把控制中心端8的控制信息传输到检测节点1、控制节点2和现场监控端3。牛舍环境温度采集与控制平台的结构见图1所示。

②、检测节点的设计

采用大量微型的检测节点1作为牛舍环境温湿度参数感知终端，检测节点1可以通过自组织无线网络或者CAN现场总线网络与多接口网关4之间实现信息的相互交互。检测节点1输入通路采集的信息参数主要包括温度和湿度；根据通信的需要检测节点1设计了两个通信接口，分别是采用NRF2401模块的无线通信接口和基于SJA1000、光电隔离电路和82C250CAN收发器的CAN总线接口。它们的软件流程主要实现：无线通信或者CAN总线通信和温度参数的采集。微型处理器采用MSP430系列单片机，处理器MSP430系列单片机支持C语言程序设计，适用于MSP430系列的C语言与标准C语言，兼容程度高，大大提高了软件设计开发的工作效率，增强了程序代码的可靠性、可读性和可移植性。硬件结构与软件流程图见图2和3。

③ 控制节点的设计

控制节点2在输出通路设计了2路D/A转换放大电路、8路带有光电隔离的继电器开关控制回路，实现对应外部设备的控制，控制机构主要有喷淋、风机、加热器和湿帘；根据通信的需要控制节点2设计了两个通信接口，分别是采用NRF2401模块的无线通信接口和基于SJA1000、光电隔离电路和82C250CAN收发器的CAN总线接口；在控制节点软件中设计了4个PID控制器，实现控制机构的调节，硬件结构与软件流程图见图4和5。

④、多接口网关的设计

现场检测节点1与控制节点2与现场监控端3或控制中心端8的信息交互需要通过多接口网关4来实现，多接口网关4是它们之间信息交互的中转站，起着承上启下的作用。控制中心端8发出的指令经过通信网5传送到多接口网关4，多接口网关4将相应的指令传送到检测节点1、控制节点2和现场监控端3；现场监控端3与检测节点1和控制节点2的信息交互也是通过多接口网关4的中转。多接口网关4主要具有数据融合和路由选择等功能，它主要由CAN现场总线接口、NRF2401无线通信接口、RJ45以太网接口和GPRS/GSM通信接口实现牛舍监控现场与现场监控端3和远程控制中心端8的信息交互。多接口网关4软件主要由无线与现场总线信息接收/发送任务、LCD显示任务、键盘任务、多串口通信任务、数据融合和以太网通信任务等组成，各个任务的协调运行由μC/OS-Ⅱ实时多任务操作***调度和管理。多接口网关4的硬件结构和软件流程图参见图6和7。

⑤、现场监控端软件设计

Ⅰ、现场监控端总体设计

现场监控端3是一台工业控制计算机，现场监控端3主要实现现场监控端与检测节点1与控制节点2的信息交互，实现对牛舍环境因子参数进行采集与监控。该端主要通过多接口网关4与现场检测节点1与控制节点2的信息交互，主要功能为现场监控端通信参数设置、设置检测现场参数时间、多接口网关4与现场监控终端3通信、参数采集、数据分析、数据保存、数据库管理、Bang-Bang控制器、PID神经网络、模糊神经网络、灰色预测和***维护。该管理软件选择了Microsoft Visual++ 6.0作为开发工具，调用***的Mscomm通信控件来设计通讯程序。

Ⅱ、智能协调器的设计

牛舍温度由于受外界环境的影响较大，有时其速度需快速变化，有时又需以较高的稳态精度稳定运行，采用任何一种都难以得到好的效果，因此在实际中需将Bang-Bang控制、模糊神经网络和PID神经网络控制器的优点结合起来，组成一个智能混合控制器，由智能协调转换器来控制3种控制方法的切换，可得到很好的控制效果。根据上述设计思想，智能协调器按照如下控制规则来决定3种控制方案之间的切换：

温度误差e(t)≥e_m且温度误差变化率△e(t)≥C_m，进入Bang-Bang控制(U_oi=U_imax或U_imin)；

当温度误差e_s﹤e(t)﹤e_m，且温度误差变化率C_s﹤△e(t)﹤C_m，进入模糊神经网络控制；

当温度误差e(t)﹤e_s，且温度误差变化率△e(t)﹤C_s，进入PID神经网络控制；

当温度误差e(t)﹤ ，且温度误差变化率△e(t)﹤，***维持现行状态。

上式中为牛舍环境温度最大误差和最小误差，为牛舍环境温度最大误差变化率和最小误差变化率， 为牛舍环境温度允许误差和允许误差变化率。按照以上规则，实现3种控制方案的切换，使牛舍温度具有较好的静态和动态性能，并且避免了在切换时临界状态的振荡现象。

Ⅲ、模糊控制器的设计

为了便于工程应用，分别选取牛舍环境温度制量的误差和误差变化率为输入变量，并将其划分为7个模糊子集{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}={“负大”，“负中”，“负小”，“零”，“正小”，“正中”，“正大”}，本发明考虑控制***温度的精度，在输入节点采用隶属函数中精度较高的三角隶属函数：

    （i=1，2；j=1，2，…，l）    (1)

-控制温度输入给定和***误差， -隶属函数的中心和宽度。

模糊控制器由如下规则构成：

：   is    is   y  is 

其中  （j=1，2，…，7）

式中-第m条模糊规则，y-控制器输出变量，-隶属函数， -第m条模糊规则对应于输出的作用权值，m=1，2，…，49，最后得到模糊神经网络***的推理输出为：     

模糊神经网络学习：

设输入变量的期望输出为，被控制温度的实际输出为，定义的目标函数为：

          

将公式（2）和（3）带入公式（4）得到：

          

该函数的输出主要由中心值，宽度，以及决定，模糊神经网络的学习算法通过不断修正隶属函数和网络权值，保证目标函数稳定在给定范围内。和可利用梯度下降法得到：

    

    

和为学习率，它们的值大于0并小于1。网络权值的修正可以采用动量项的BP学习算法，修正方法为：

  

式中 h-动量因子，-学习率，它的值大于0并小于1，-上一个学习周期的权值修正值。模糊神经网络通过不断调整、和使得目标输出最小，从而保证牛舍环境温度参数的自适应控制。该模糊控制器采用2-14-49-4的网络结构，其输入层2个节点为温度的误差和误差变化率，第二层14个节点为误差和误差变化率的模糊子集，第3层为模糊推理结果，第四层为对应执行机构的输出控制量，作为执行机构控制的给定量与执行机构的反馈量误差以及PID控制器构成执行机构的副调节器，实现对控制机构的串级控制。

Ⅳ、牛舍环境温度灰色预测模型           

对牛舍环境温度参数序列进行累加生成，经过m此累加候得到：

  

生成数据近似满足( 10) 式所描述的 GM( 1，1) 模型：

                     

式中，a为发展灰数，称为内生控制灰数，是对***的常定输入，它的大小和符号能够反映及的发展态势；b 为具有信息覆盖的***作用量。2 个参数可通过对生成数据的最小二乘法近似求解，其向量形式为：

       

式中：

和

把估计值a和b带入方程（10）并解方程，可得微分方程的解为：

  

当p为1，2…，n-1时，由（12）计算得到的拟合值，当p大于或者等于n时则为预报值。实现对牛舍环境温度的预测，解决牛舍环境温度非线性和大滞后问题，该牛舍环境温度预测模型与模糊神经网络主调节器结合实现对牛舍温度的预测控制，提高牛舍环境温度控制***的鲁棒性和快速响应性。

  

Ⅴ、牛舍环境温度的PID神经网络控制器的设计

（1）输入层

输入层有2个相同的神经元， 其输入输出关系为：

式(13)中： (i =1，2)为输入层神经元的输入值； (i =1 ， 2)为输入层神经元的输出值。

（2）　隐含层

PID 神经网络的隐含层包含3个神经元， 分别为1个比例元、1个积分元和1个微分元， 它们各自输入总值的计算公式相同，均为：

隐含层各神经元的状态函数则有3 种，在输出限幅值内时， 比例元的输出为：

积分元的输出为：

微分元的输出为：

j =1，2，3 为子网中隐含层神经元序号；W_ij为各子网输入层至隐含层的连接权值;上标“′”表示隐含层变量。

（3）输出层

PID 神经网络的输出层有4个神经元，形成4维输出量。各个输出神经元的输入为隐含层全部神经元的输出值的加权总和，如下式：

输出层神经元的输出为：

式中h =1，2，3，4 为输出层神经元序号，它们分别代表PID神经网络输出的加热器、风机、湿帘和喷雾降温装置控制量；为隐含层至输出层的连接权值；上标“″”表示输出层变量。

 

⑥、牛舍环境温度控制***的设计举例

根据牛舍牛栏的相对位置，***布置了检测节点1和控制节点2、多接口网关4、现场监控端3、控制中心的Web服务器6、数据库服务器7和控制中心端8的平面布置安装图，特别是湿帘分布在猪舍的两侧，风机分布在牛舍的两头，整个***平面布置图见图10。

本发明未提及技术采用常规技术。

Claims (1)

1.一种牛舍温度智能控制***，其特征在于由牛舍环境温度采集与控制平台和智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***2部分组成，其中：

1）牛舍环境温度采集与控制平台包括检测节点、控制节点、多接口网关、现场监控端、通信网络、Web服务器、数据库服务器和控制中心端，由它们构建成牛舍环境温度的测控网络；检测节点负责检测牛舍环境温度的实际值并通过测控网络上传给现场监控端和控制中心端，控制节点实现对调节牛舍温度执行结构状态的控制，现场监控端负责对牛舍环境温度的智能控制与管理，由Web服务器、数据库服务器和控制中心端实现对牛舍环境温度的远程监控与集中管理；

2）根据牛舍环境温度变化非线性、大惯性、大时滞及时变性的特点，在现场监控端和控制节点设计智能控制器-PID多串级的牛舍环境温度智能控制***，智能控制器包括智能协调器、Bang-Bang控制器、模糊神经网络控制器和PID神经网络控制器，由智能协调器根据被监控牛舍环境温度的误差和误差变化率的大小分别调用Bang-Bang控制器、模糊神经网络控制器和PID神经网络控制器作为主调节器和4个PID副调节器分别构成牛舍环境温度的串级控制***；牛舍环境温度为主控变量，加热器电压、湿帘电机转速、风机转速、喷淋器流量为副控变量，当Bang-Bang控制器作为主调节器，Bang-Bang控制器的输出作为4个PID副调节器的给定量，使牛舍环境温度的实际值快速跟踪牛舍环境温度的给定值，提高牛舍环境温度的快速响应；当模糊神经网络控制器作为主调节器，模糊神经网络主调节器的输出作为4个PID副调节器的给定量，实现对牛舍环境温度的预测与解耦控制，提高牛舍环境温度控制***的动态响应性能；当PID神经网络控制器作为主调节器，PID神经网络主调节器的输出作为4个PID副调节器的给定量，实现对牛舍环境温度的精确与解耦控制，提高牛舍环境温度控制***的控制精度。