基于CAN现场总线的猪舍环境有害气体多点测量系统

1.一种基于CAN现场总线的猪舍环境有害气体多点测量系统，包括多个检测单元和检测中心计算机，各检测单元通过现场总线系统与检测中心计算机相连接，实现检测中心计算机和各检测单元之间的信息交互，其中：
检测单元：用于采集环境有害气体数据，
检测中心计算机：用于对环境的数据进行处理和模式识别；
其特征在于，该系统用于猪舍环境测量；并且检测单元由通信接口和CAN/232转换电路上传给检测中心计算机；
所述每个检测点对应一个BP神经网络，它是15-20-5神经元构成的三层结构，输入15个神经元对应5个传感器的15个特征值，分别对应每个传感器测量周期内测量的最大值、稳定值和平均值作为该测量点的神经网络输入，中间层采用20个神经元，传递函数为S型正切函数，输出层采用5个神经元，传递函数为S型对数函数，对应有害气体的5个等级，对应等级神经元输出为1，其余为0；多个测量点对应神经网络的输出通过融合系数对每个测量点的神经网络的输出进行融合得到总的神经网络输出。
2.根据权利要求1所述的基于CAN现场总线的猪舍环境有害气体多点测量系统，其特征在于，检测单元由数据采集电路和通信接口单元组成，数据采集电路由猪舍气体进气口、洁净空气进气口、进气电磁阀、排气口、排气电磁阀、风扇和传感器阵列、温湿度传感器以及滤波电路、信号调理电路和C8051F020单片机构成；通信接口由CAN协议芯片SJA1000、光电隔离电路、抗干扰电路和收发电路组成。
3.根据权利要求1所述的基于CAN现场总线的猪舍环境有害气体多点测量系统，其特征在于，检测中心计算机具体是用于定时从串口读取检测单元上传的从检测点采集的有害气体的数据；对检测点的数据能够进行实时显示、曲线显示、数据存储和历史查询等；为了对整个猪舍的有害气体状况进行识别，在对检测单元的数据平滑数据预处理后对它们进行特征值提取，得到特征值后同时送给已经训练好的多组神经网络辩识器对猪舍的有害气体状况进行判别。

基于CAN现场总线的猪舍环境有害气体多点测量系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种基于CAN现场总线的猪舍环境有害气体多点测量系统。属于农业牲畜养殖自动化装备的技术领域。\n背景技术\n[0002] 目前，养殖场猪舍的有害气体不仅影响生猪的正常生长，也损害大气的环境。因此，在对其净化之前必须测量有害气体的状况。这些气体来源于多个方面，如动物呼吸、动物皮肤、饲料、动物粪尿和污水等，其中动物粪便和污水是养殖场气味的主要发生源。动物粪便是一个含有碳水化合物、脂肪、蛋白质、矿物质、维生素及其代谢产物等多种成分的复杂化合物，这些化合物是微生物繁殖生长的营养来源。在厌氧条件下，这些物质被微生物消化降解产生各种带有气味的有害气体；和动物粪便一样，污水在缺氧条件下也会产生有害气体。但与养殖场有关的有害气体的种类到底有多少，至今仍是一个尚未解决的问题。目前，已识别出的气体有168种之多。它们主要归属于含硫化合物、含氮化合物、挥发性脂肪酸和酮类等。由于这些气体常混合在一起，所以很难区分出养殖场的气味到底与那种特定的气体有关。一般认为氨气(NH3)、二氧化碳(CO2)、硫化氢(H2S)和粉尘4种有害气体是养殖场猪舍气体的主要来源。由于养殖场内空间比较大，污染气体浓度不断变化并且在场内的分布状况也是离散的，气味的浓度与温度、气源的距离等都有关系，所以测量规模较大猪舍养场内部有害气体的浓度十分困难。因此，必须采取不同的测量方法。欧洲、澳大利亚和北美农业气体测量普遍采用嗅觉测量法-动态嗅觉测量法，许多大学和研究机构采用这种方法，动态嗅觉测量法用一系列稀释比的空气采样样本值训练气味猜测者。对于每一个稀释比，每一个猜测者判定气味是否存在，如果存在其浓度是多少，气味猜测者闻低浓度的采样气体，如果猜测者不能确定3个稀释样本的差异，测试组织者降低气体浓度，上述测试过程重新开始，直到猜测者能够察觉3个稀释样本的不同为止；气体探测管技术-手压泵能够吸入预先设定的一定体积的采样气体，当采样气体通过细长的气体探测管时产生显色反应，不同的颜色可以用来评定某种气体的浓度；废气浓度的传感器测试，随着固态型和电子型传感器技术的蓬勃发展，氨气、硫化氢等传感器已经用于现场测试中，缺点是测量精度低，容易产生漂移，受测试环境湿度和其他气体的影响，而且测量手段单一，不能综合反应猪舍环境有害气体浓度的总体状况；这些测试方法具有可靠性低、准确性低和实时性差等特点，它们不能准确测量出猪舍有害气体的浓度，特别是猪舍有害气体的成分复杂，它们之间有的相互作用和相互影响，它们的形成过程复杂，因此采用单一的测量方法是不能够有效地测量出有害气体的浓度，基于以上认识本发明的检测装置旨在提出一种结构简单、多点实时检测和基于组合神经网络的信息融合测量方法，易于工程实现的测量系统构造方法。\n发明内容\n[0003] 为了解决现有检测技术可靠性低、准确性低和实时性差的不足，本发明提供一种准确和实时多点同时检测猪舍有害气体系统的构造方法。采用该方法构造的测量系统结构简单，具有测量准确性和实时性高、采用智能方法来融合多点浓度信息等优点；采用该方法构造的测量系统可以根据猪舍有害气体的分布状况把该系统的进气口分布在测量猪舍的不同部位，实时多点同时检测猪舍有害气体浓度的实际状况，在智能信息融合过程中根据猪舍内有害气体的检测点的浓度等级确定影响系数，这样系统可以得到猪舍环境每个检测点、几个检测点或者整个猪舍环境有害气体浓度的实际分布状况。\n[0004] 实际生产中，因为猪舍环境面积比较大，有害气体的分布情况比较复杂，单独测量一个或者几个点不能代表猪舍环境有害气体的实际状况。因此，本系统根据猪舍环境的实际状况，开发了基于现场总线具有能够同时检测多个检测点的测量系统，系统由多个检测单元和检测中心计算机组成，检测单元用于采集猪舍环境有害气体数据，通过该检测单元的通信接口上传给检测中心计算机；检测单元的CAN总线通信接口和CAN/232接口用于连接检测单元和检测中心计算机，实现检测中心计算机和各检测单元之间的信息交互。检测中心计算机实现对猪舍环境的数据进行处理和模式识别等。\n[0005] 检测单元设计：检测单元由数据采集电路和通信接口单元组成，数据采集电路由猪舍气体进气口、洁净空气进气口、进气电磁阀、排气口、排气电磁阀、风扇和传感器阵列、温湿度传感器以及滤波电路、信号调理电路和C8051F020单片机构成。通信接口由CAN协议芯片SJA1000、光电隔离电路、抗干扰电路和收发电路组成。(在图1中可以看出有两个检测单元，每个检测单元包括信号采集和后面的通信部分)。(图1)\n[0006] CAN总线通信系统设计：它包括每个检测单元的通信接口和CAN/RS232等组成，通信接口由CAN协议芯片SJA1000、光电隔离电路、抗干扰电路和收发电路等组成，为了实现检测中心计算机和现场总线系统的通信，系统采用CAN/RS232模块实现检测中心计算机和现场总线的协议转换，CAN总线的通信接口的通信软件包括协议芯片的初始化、接收模块和发送模块等。(图2、5)\n[0007] 检测中心计算机：定时从串口读取检测单元上传的从检测点采集的有害气体的数据；工业控制计算机对检测点的数据能够进行实时显示、曲线显示、数据存储和历史查询等；为了对整个猪舍的有害气体状况进行识别，在对检测单元的数据平滑数据预处理后对它们进行特征值提取，得到特征值后同时送给已经训练好的多组神经网络辩识器对猪舍的有害气体状况进行判别。根据GB/T1804国家畜禽舍环境标准的要求，把猪舍环境的有害气体的状况分为5个等级：清洁、良好、合格、基本合格和有害等五级，它们的数字特征值分别为1、2、3、4和5。(图4)\n[0008] 组合神经网络设计：每个检测点对应一个BP神经网络，它是15-20-5神经元构成的三层结构，输入15个神经元对应5个传感器的15个特征值，分别对应每个传感器测量周期内测量的最大值、稳定值和平均值作为该测量点的神经网络输入，中间层采用20个神经元，传递函数为S型正切函数，输出层采用5个神经元，传递函数为S型对数函数，对应有害气体的5个等级，对应等级神经元输出为1，其余为0；多个测量点对应神经网络的输出通过融合系数对每个测量点的神经网络的输出进行融合得到总的神经网络输出。(图3)[0009] 融合系数的选择：由于本系统的测量点在猪舍环境中的高度不同，不同测量点的神经网络输出采用不同的融合方法。对同一高度的测量点是采用各个测量点的神经网络输出的和除以测量点的个数得到同一高度的融合神经网络的最终输出，由此得到同一高度测量点的有害气体的浓度等级。对于猪舍环境不同高度测量点的神经网络融合系数的选取：\n在得到同一高度测量点的神经网络输出基础上，对神经网络输出的5个神经元的值分别乘上它们的数字特征值，然后把它们累加得到该高度神经网络输出的总的特征值，该高度测量点的神经网络的融合系数等于该高度总的特征值除以不同测量高度总的特征的累加和，因此该猪舍环境测量点总的融合系数为1，这样就把不同高度测量点的神经网络输出融合到整个猪舍环境的神经网络输出，由此得到整个猪舍环境有害气体的等级。\n[0010] 传感器陈列设计：根据畜禽舍环境的生长标准GB/T 1807的要求，影响生猪生长的主要有害气体为氨气、硫化氢、二氧化碳等，系统选择TGS系列传感器对它们有高度的敏感性。传感器的组成见下表。\n[0011] \n 传感器型号 性能 标准检测范围\n TGS2602 对有气味气体的高敏感度 1-10ppm有味气体\n TGS823 对氨气具有高敏感性 氨气5～100ppm\n TGS825 对硫化氢具有高敏感度 硫化氢5～100ppm\n TGS4160 对二氧化碳有高敏感性 二氧化碳5～5000ppm\n DSM501A 粉尘 粉尘0.1～10ppm\n[0012] 软件部分包括：检测单元处理器的监测软件实现对现场数据的采集和信息传输、CAN总线接口的通信软件实现检测单元和检测中心计算机进行信息交互(图5，6)；检测中心软件由实时检测、数据预处理、特征提取、模式识别和信息融合等软件构成整个检测系统的软件系统，其中检测中心软件采用基于多神经网络的模式识别方法，根据每个检测点有害气体浓度等级选择融合系数来实现对多个检测点的有害气体的状况进行融合，最终判断整个猪舍有害气体的状况。为了实现对每个检测点的气体状况进行判别，检测中心计算机软件采用VB开发了由数据采集模块、数据处理模块、特征值提取算法和神经网络训练以及单个点有害气体浓度状况进行模式识别和多个点有害气体浓度进行模式识别方法等模块(图2、3、4)。\n[0013] 本发明的原理在引入了现场总线技术和多点信息融合技术以及对有害气体敏感性的传感器阵列结合，实现了对猪舍环境的多点有害气体同时检测，提高了检测的实时性和准确性，多个检测单元共用了检测中心计算机实现了采集数据的共享和融合，减低了检测装置的研制成本，在模式识别中考虑了不同高度检测点气体浓度对整个猪舍环境的影响程度和多神经网络技术(即一个检测点对应一个神经网络)实现了对多个不同检测点的信息进行融合，系统可以根据检测结果采用相对应的有害气体的净化策略。\n[0014] 本发明的优点在于：\n[0015] 1、实时性高：采用了基于现场总线技术、对有害气体有高度敏感性的传感器阵列和信息融合方法来同时识别猪舍的多个检测点有害气体的分布状况，采用了智能方法对不同检测点同一时刻的数据信息进行融合，提高了检测的可靠性、准确性和实时性，为系统对猪舍有害气体的净化策略提供依据，可以实现对生猪生长环境有害气体的高效净化。检测单元的进气口直接布置在猪舍环境典型位置的检测点，可同时进行数据采集和模式识别，实时反映单个或者几个甚至整个猪舍的同一时刻有害气体的分布状况。\n[0016] 2、系统的性价比高：通过现场总线系统连接多个检测单元，实现了不同检测点数据的信息共享，共用一台检测中心计算机和数据库，改变了传统一个检测单元需要一台计算机的高成本状况。\n[0017] 3.准确性高：这个系统考虑了猪舍环境的同一时刻不同高度检测点有害气体的分布的不同状况，采用不同的信息融合系数，最后融合得到的猪舍环境整个有害气体状况等级。改变了传统的单点和分时检测准确性差、实时性差的问题；系统可以根据猪舍有害气体分布和猪舍面积的大小等实际状况可以灵活地增加或者减少检测单元或者选择放置检测位置。这样可以在同一时间了解整个猪舍有害气体的分布状况，并根据系统的智能评价方法给出一个检测点、同一高度检测点、不同高度检测点的有害气体评价的等级。特别是采用了高度敏感性传感器阵列技术来采集反映猪舍环境多种有害气体状况的典型数据，克服了传统方法的单一气体传感器的测量准确性低的问题。\n[0018] 4.可扩展性：检测中心的计算机可以直接接入企业的信息管理网络，实现企业信息资源互享，养殖户通过浏览器访问企业的WEB服务器，随时了解猪舍的过去和现在有害气体状况。该系统可方便地用于猪舍生长环境的自动化控制以及与生猪生长温度、湿度和光照度等小气候环境控制相结合，实现网络化远程猪舍小气候环境因子智能控制，通用性强和性价比高。猪舍的环境控制系统可以实时根据有害气体的分布状况，调整相关有害气体的净化装备的状态，实现对有害气体及时净化。\n[0019] 本发明在设计生猪生长环境控制的网络化管理、智能化自动控制或追溯猪肉生产过程生猪生长环境信息中有很高的应用价值，应用前景非常广阔。\n附图说明\n[0020] 图1基于CAN现场总线的多点检测系统硬件结构框图。\n[0021] 图2采集数据处理流程结构框图。\n[0022] 图3检测中心组合神经网络融合算法框图。\n[0023] 图4检测中心软件结构框图。\n[0024] 图5检测单元数据采集器软件工作流程图。\n[0025] 图6检测单元CAN总线的收发信息流程图。\n[0026] 图7一个猪舍有害气体采样点布置图。\n具体实施方案\n[0027] 检测单元的布置：图7为检测一个猪舍有害气体分布状况的气体采样点的平面布置图，该猪舍长为30米，宽为10米，高为3米，猪栏为两列，中间和两侧为走道，在图中的圆圈代表进气口的采样点，其中1代表该进气口采样点距离地面0.3米，2代表该进气口采样点距离地面1米(与成猪的高度基本相当)，3代表该进气口的采样点距离地面2米，采样点在猪舍中有三种高度，不同高度的气体采样点间隔布置，它们分布在猪栏附近，便于反映有害气体对生猪生长的影响，检测单元和计算机放在控制室中.\n[0028] 采样：由于猪舍环境的有害气体的高度离散性，并且随着时间的变化它的分布状况和浓度有较大改变，系统确定每隔1小时检测1次有害气体的分布状况，每次采集1000组左右数据，每隔1秒采集1组数据，实现对每个采样点和整个猪舍有害气体有害气体的状况进行识别.\n[0029] 检测结果：对同一高度检测点各个神经网络的输出的融合是采用各个检测点神经网络输出的对应结点累加和除以检测点的个数，得到同一高度神经网络总的输出，对0.3米高度的采样点的有害气体检测结果等级为：基本合格(处于合格和不合格之间，参考国家畜禽舍环境标准要求)，它的总的特征值为3.8，在1米高处的检测点的等级为：良好，它的总的特征值为1.9，在2米高处的检测点等级为：清洁，它的总的特征值为1.3，在测量中发现对于靠近通风处测量点有害气体的状况明显好于同一高度其他测量点.对于整个猪舍环境神经网络输出的融合算法是：根据系统设计的不同高度检测点的神经网络融合系数的选择方法确定0.3米高的检测点的融合系数为3.8/(3.8+1.9+1.3)＝0.54，同理，1米高处测量点的融合系数为0.27，2米高处测量点的融合系数为0.19，反之得到总的融合神经网络输出为＝0.19*1+0.27*2+0.54*4＝2.89，它接近3，所以整个猪舍环境的有害气体的等级为合格.\n[0030] 具体的实施分为以下五步：\n[0031] 1.确定猪舍环境有害气体测量系统检测单元的气路结构，根据生猪养殖环境有害气体分布不确定性，检测困难等特点，系统确定在影响猪舍有害气体浓度的有代表性的不同高度的多个测量点同时检测，并确定检测点的分布状况和进气口的布置。检测单元气路含有：进气口、通气管道、排气口、电磁阀、风扇、气体反应室(图1)。\n[0032] 2.根据对有害气体有敏感性的传感器阵列(TGS系列)输出特性和输出的信号微弱的问题，系统决定采用滤波电路、信号调理电路，由调理放大电路的输出经过采样电路送给C8051F020单片机的A/D接口；并对在单片机中定时采集的有害气体的数据并进行滤波处理(图1)。\n[0033] 3.根据数据采集单元多、不分主从站点的特点，系统采用CAN现场总线结构作为多个采集点和检测中心的通信网络。该网络由采集单元的C8051F020单片机、光电隔离电路、抗干扰电路、CAN收发器和CAN/RS232转换器组成检测单元和检测中心的通信网络，通过CAN总线网络采集单元的单片机定时间把检测点的有害气体数据上传检测中心的RS232串口(图1)。\n[0034] 4.在检测中心，检测中心计算机根据采样周期定时从串口读取检测点上传的数据；检测中心的计算机对检测点的数据进行实时显示、曲线显示、数据存储和历史查询等，为了对整个猪舍的有害气体状况进行识别，在对检测点的数据平滑预处理后对它们进行特征值提取(检测周期中的最大值、稳定值和平均值)，得到特征值后同时给已经训练好的多神经网络辩识器对猪舍的有害气体状况进行判别和确定融合系数，结果包括：清洁、良好、合格、基本合格和有害等5个等级，识别结果包括：单个测量点的结果、多个测量点的结果和整个猪舍的环境的有害气体的状况的结果，整个检测中心的组态软件采用VB和Matlab集成开发(图2，图3，图4)。\n[0035] 5.在检测单元采用Keil C语言编制程序，实现检测现场数据的采集和CAN通信系统(图5和图6)。