CN105824341A - 畜禽舍养殖环境智能调控设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及环境控制设备技术领域，特别是畜禽舍环境的智能调控方法，将畜禽舍环境监测传感器和采集模块上传的环境参数信息进行融合和处理，变成可操作信息，与执行机构相连接。控制微型泵、电磁阀、排风机、湿帘和热风机等设备。实现自动调节温度、湿度有害气体浓度等。进一步的实现了对畜禽舍内的环境精细、高效、***化程度的控制，改善畜禽舍的局部小气候环境，提高畜禽的生长性能，降低发病率。

Description

畜禽舍养殖环境智能调控设备

技术领域

本发明涉及环境控制设备技术领域，涉及一种畜禽舍智能调控方法。

背景技术

畜禽疫病的暴发和传播与畜禽养殖环境的不断恶化关系密切。养殖业的生产实践和相关的科学研究已经表明，畜禽舍环境监控的好坏已成为影响畜禽养殖发展的重要因素。动物疫病的暴发和传播与养殖环境密切相关，且动物生长、繁殖、健康状况、饲料利用效率和畜产品品质等均受到畜禽养殖环境的制约。目前，国内大多数畜禽养殖采用的都是简单的仪器来判断温湿状态，再根据经验进行人工调控设备的开启或关闭，效率低且效果差。且对有害气体的浓度监控极少。为了保证畜禽动物福利，解决畜禽养殖中环境条件自动化程度过低的问题，设计了畜禽舍环境智能调控方法。

发明内容

本发明所要解决的问题是提供一种能够提供更加准确实时地监测环境温度、湿度、光照度以及有害气体的含量，以适应畜禽舍对一个适宜的稳定的环境的需求。

本发明方法是由包括传感器、数据采集模块、数据显示模块、控制模块及执行机构的等设备组成。

畜禽舍养殖环境智能调控设备所述传感器包括温度、湿度、二氧化碳、硫化氢和氨气传感器。

畜禽舍养殖环境智能调控设备所述数据采集模块包括数据采集器和单片机。

畜禽舍养殖环境智能调控设备所述数据显示模块为触摸屏。

畜禽舍养殖环境智能调控设备所述执行机构包括微型泵、电磁阀、排风机、湿帘和热风机。

通过对采集到的而数据进行分析，将温湿度归为一类调控参数，将有害气体浓度包括氨气、硫化氢、二氧化碳浓度归为一类参数，进行数据融合，再对融合的得到的数据情况进行处理。

如上所述，本发明的养殖场环境监测控制***具有以下有益效果：

养殖场智能调控方法利用传感器实时监测畜禽舍的温度、湿度、二氧化碳、硫化氢、氨气等参数，通过养殖场智能监测控制***对畜禽舍进行环境控制，实现自动的调节温度、湿度、有害气体浓度等，改善畜禽舍的局部小气候环境，提高畜禽的生长性能，降低发病率。

具体实施方式

畜禽舍养殖环境智能调控***的应用层具体包括调控管理平台和环境自动控制***两部分。

调控管理平台可以是基于手机客户端的APP程序，也可以是基于电脑端的应用***。调控管理平台首先可以直观的显示畜禽舍内部安装的各种传感器节点的具体实时数据，并将相应数据存储在数据库中方便事后查看分析，数据显示形式可以是图、表等多种方式。平台需具备自动报警功能，以养殖行业具体国家标准为依据制定门限阈值，当某项环境参数超标时，***可以自动报警，报警的形式除了声音、光电等外，还可以以手机短消息的形式发送给相应管理人员，以确保相关人员可以在第一时间对环境参数异动进行处理。除自动报警模式外，调控管理平台还可以设定智能自动调控模式，***根据收到的环境数据进行智能算法分析，对温湿度变化进行非线性算法处理，并将处理调控方案返回畜禽舍中的控制端。

环境自动控制***接收到环境调控指令后，对养殖舍内的设备进行调节，比如开启排风、增加天花板开合度调节光照、增加温度加热设备供热功率或者开启湿帘或淋水喷头等动作。

传感器收集数据的融合：

当存在多个同类型传感器时，相当于增加了感知***的信息含量，通过恰当的处理方法，可以利用这些冗余信息提高***的信息感知精度，提高信息采集***的抗干扰能力和容错能力。

假设每个传感器获取的数据信息用一条矢量方向线表示，由于***测量误差的存在，当存在两条以上的传感器矢量线时，多个测量结果必然不会交汇于一点，但可以确定的是，真正的传感器感知目标信息真值T就在几条矢量线围成的区域中。

针对此类情况，可以应用信号处理领域中常用的WLS算法对多传感器数据进行数据融合，得到所感知信息的估计值，具体算法如下：

设***存在m个传感器测量子集，第j组测量子集对应的数据真值及其误差分别为X_j和dX_j(j＝1，2，...，m)，则***状态方程为：

$\tilde{X}=HX+V$

其中

$\tilde{X}={\[X_1^T,...,X_m^T\]}^T$

$H={\[I_1^T,...,I_m^T\]}^T$

$V={\[{\mathrm{dX}}_1^T,...,{\mathrm{dX}}_m^T\]}^T$

I_i(i＝1，2，...，m)为与矢量X同维的单位矩阵。

设B为阶矩阵，k为目标位置矢量X的维数。

$B=E\[{\mathrm{VV}}^T\]\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\[B_{ij}\]}_{m\×m}$

$B_{ij}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}E\[{\mathrm{dX}}_j{\mathrm{dX}}_j^T\],(i,j=1,2,...,m)$

W＝B^-1即为加权矩阵，假设各测量子集间互不相关，则有：

$W=diag\[B_{Ii}^{-1},\mathrm{...},B_{\mathrm{Im}}^{-1}\]$

因此，采用WLS算法进行数据融合后得到的数据估计值及其误差协方差矩阵分别为：

${\hat{X}}_{WLS}={\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{B}_{ii}^{-1}\right)}^{-1}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{B}_{ii}^{-1}{X}_i$

${\hat{P}}_{WLS}={\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{B}_{ii}^{-1}\right)}^{-1}$

畜禽舍的环境因素实时变化，且相互之间有裙带关系，所以引入一种最优算法，使得几个包含裙带关系的参数融合成一种参数。例如：温度和湿度瞬时值为T和H，标准值为T₀和H₀。即有，

$A=\sqrt{{(T-T_0)}^2+{(H-H_0)}^2}$

A的值越小，说明环境越优。给定一个A的阈值，监控环境，使A在一个范围内波动，即可以达到优秀环境的标准。

Claims (6)

1.一种畜禽舍环境智能调控方法，其特征在于：包括传感器、数据采集模块、数据显示模块、控制模块及执行机构。

2.所述畜禽舍环境智能调控方法，特征在于：传感器包括温度、湿度、光照度、二氧化碳、硫化氢和氨气传感器。

3.所述养殖场环境监测控制***，其特征在于：数据采集模块包括数据采集器和单片机。

4.所述畜禽舍环境智能调控方法，其特征在于：数据显示模块为触摸屏。

5.所述畜禽舍环境智能调控方法，其特征在于：将环境参数分为两大类，包括温湿度参数和有害气体参数。

6.所述畜禽舍环境智能调控方法，其特征在于：执行机构包括微型泵、电磁阀、排风机、湿帘和热风机。