牛舍环境智能控制系统及控制方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及自动控制领域，特别涉及一种牛舍环境智能控制系统及控制方法。\n背景技术\n[0002] 牛奶含有丰富的矿物质，钙，磷、铁、锌、铜、锰、钼的含量都很多。最难得的是，牛奶是人体钙的最佳来源，而且钙磷比例非常适当，利于钙的吸收。随着奶牛的养殖业越来越规模化、现代化进程的不断加快，对牛舍的规模、质量、环境控制程度等各方面的要求也越来越高。实验结果表明：当舍内温度能够被控制在-10℃～27℃，室内湿度能够被控制在50～\n70%RH，有害气体的含量能够被控制在CO2<0.15%，H2S<15mg/m3，NH3<19.5mg/m3，奶的产量和质量都能达到较高水平。因此，牛舍环境控制技术的应用具有重要的现实意义。\n[0003] 由于牛舍容积大，排除有害气体及降温除湿设备分布众多，对这些设备的运行决策难度很大，通过操作人员或常规控制手段难以将舍内环境实时调节在一个相对舒适的水平，因而，需考虑引进先进技术与方法去攻克这一难题。20世纪80年代以来，人工智能中一种新的问题求解方法-案例推理(Case-Based Reasoning，CBR)得到了广泛重视和研究，它适合在很难建立机理模型和领域知识不完全且难以定义但经验丰富的决策环境中运用。\nCBR作为一种新的问题求解与机器学习方法，推理过程可用经典的4R认知模型进行描述，即案例的检索(Retrieve)、重用(Reuse)、修正(Revise)和存储(Retain)。其中，修正阶段对问题求解的质量起着至关重要的作用，直接影响推理结果的正确性，是一个尚未解决的开放性问题。因此，在应用CBR方法时，需要考虑案例修正的方法，以获得准确的推理结果。\n发明内容\n[0004] 本发明主要解决的技术问题在于，提供一种能够实时调节牛舍内环境的智能控制方法，可以根据温湿度、有害气体含量和室外温湿度、风速的状态变化，运用案例推理和群决策智能算法，对舍内循环风机、卷帘窗、喷淋等设备的启停进行控制，进而为奶牛提供一个健康适宜的生活、生长环境。本发明第一目的在于提出一种牛舍环境智能控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：\n[0005] 步骤1、变量初始化；\n[0006] 步骤2、建立案例库；案例库中的源案例Ck=(Xk;Yk),k=1,2,…,p，其中，p是源案例总数；Xk=(x1,k,x2,k,…,x8,k)和Yk=(y1,k,y2,k,…,y5,k)分别是第k个源案例的问题描述和案例解答；xi,k(i=1,2,…,8)表示第k个源案例中问题描述的第i个牛舍环境特征变量的状态值；yl,k(l=1,2,…,5)表示第k个源案例的案例解答中第l个牛舍执行设备的启停状态；\n[0007] 步骤3、判断是否出现新的目标案例，若为否，则跳转步骤10；否则，获取目标案例的问题描述：Xp+1=(x1,p+1,x2,p+1,…,x8,p+1)，其中，xi,p+1(i=1,2,…,8)表示目标案例的问题描述Xp+1中第i个牛舍环境特征变量的状态值，并执行步骤4；\n[0008] 步骤4、将源案例问题描述Xk=(x1,k,x2,k,…,x8,k)，k=1，2，…，p和目标案例问题描述Xp+1=(x1,p+1,x2,p+1,...,x8,p+1)中的牛舍环境特征变量的状态值进行归一化处理；\n[0009] 步骤5、根据目标案例问题描述与源案例问题描述中归一化后的各个牛舍环境特征变量的状态值，计算各源案例与目标案例的相似度sk；\n[0010] 步骤6、根据设定的相似度阈值sv，确定匹配案例的个数，若匹配案例个数m>1时跳转步骤7；否则，选择所述相似度sk最大值所对应源案例的案例解答作为目标案例的案例解答Yp+1，其中，Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)，yl,p+1(l=1,2,...,5)表示第l个牛舍执行设备的启停状态，并转步骤8。\n[0011] 步骤7、群决策修正设备的启停状态，获取该目标案例的案例解答Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)；\n[0012] 步骤8、案例重用；\n[0013] 步骤9、将目标案例案例解答Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)及归一化前的目标案例问题描述Xp+1=(x1,p+1,x2,p+1,…,x8,p+1)组成新的源案例Cp+1=(Xp+1;Yp+1)存储于案例库中，并将源案例总数p增1；\n[0014] 步骤10、若控制任务结束，则程序结束；否则，转步骤3。\n[0015] 优选地，所述牛舍环境特征变量为室外温度、室外湿度、室外风速、室内温度、室内湿度、室内的CO2、NH3、H2S浓度。\n[0016] 优选地，所述牛舍执行设备包括舍内循环风机、上卷帘窗驱动电机、下卷帘窗驱动电机、南喷淋驱动电机、北喷淋驱动电机。\n[0017] 优选地，牛舍执行设备的启停状态的取值为0或1。\n[0018] 优选地，步骤4中所述归一化处理按如下公式进行：\n[0019] \n[0020] \n[0021] 其中， 为归一化后第k个源案例的问题描述中第i个牛舍环\n境特征变量的状态值； 为归一化后目标案例的问题描述中第i个牛舍环境特征变量的状态值。\n[0022] 优选地，步骤5中按下式计算各源案例与目标案例的相似度sk：\n[0023] \n[0024] 优选地，步骤6中，sv∈(0,1]，相似度大于等于sv的源案例为目标案例的匹配案例。\n[0025] 优选地，步骤7中获取该目标案例的案例解答Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)根据以下公式获得：\n[0026] \n[0027] \n[0028] sj(j=1,2,…,m)表示m个匹配案例中第ｊ个匹配案例与目标案例的相似度大小；\n[0029] yl,j(l=1,2,...,5)表示m个匹配案例中第ｊ个匹配案例的案例解答中第l个牛舍执行设备的启停状态；yl表示第l台设备的启停概率。\n[0030] 本发明另一目的在于提出一种牛舍环境智能控制系统，包括舍内和舍外温湿度传感器、舍内CO2气体分析仪、舍内H2S气体分析仪、舍内NH3气体分析仪、风速测量仪以及PLC控制器、模拟量输入模块、数字量输入模块、数字量输出模块、电源模块、触摸屏、监控终端和继电器模块，其特征在于，室内温湿度传感器、室外温湿度传感器、风速测量仪、CO2气体分析仪、H2S气体分析仪、NH3气体分析仪分别与模拟量输入模块相连，获得室内温度、室内湿度、室外温度、室外湿度、室外风速以及室内的CO2浓度、H2S浓度、NH3浓度；数字量输出模块通过继电器与牛舍执行设备相连，并控制其启停；各执行设备同时与继电器相连，将运行信号传送给数字量输入模块；PLC控制器分别通过RS232串行口与触摸屏相连，通过以太网口与监控终端相连。\n[0031] 优选地，所述牛舍执行设备包括舍内循环风机、上卷帘窗驱动电机、下卷帘窗驱动电机、南喷淋驱动电机和北喷淋驱动电机。\n[0032] 本发明的智能控制系统由分布于舍内多个检测点的温湿度传感器、舍内CO2气体分析仪、舍内H2S气体分析仪、舍内NH3气体分析仪、舍外检测点的温湿度传感器、风速测量仪作为信号源，由可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)、模拟量输入模块、数字量输入模块、数字量输出模块、RS232串行口、以太网口、监控终端、触摸屏、电源模块、继电器等作为控制设备，由舍内循环风机、上(下)卷帘窗驱动电机以及南(北)侧喷淋驱动电机作为执行设备。其控制方法采用案例推理和群决策智能推理方法，在传统4R认知模型的基础上，运用群决策思想去修正案例解答。能够根据环境变量的实时状态实现舍内环境的智能决策与推理；对目标案例的决策结果可实现群决策修正；自动输出设备的启停命令，实现自动控制功能。\n[0033] 本技术方案的系统结构简单、响应速度快、能测量牛舍中的多个环境参数且测量精度高，具有很强的自适应和自学习能力，无须专人看管和操作，节省人工费用，大幅降低了成本；可以使牛舍被控制在在一个相对稳定而舒适的环境；可以避免奶牛生长、生活环境恶化而导致其产奶量降低甚至生病死亡而引起的重大损失。\n附图说明\n[0034] 图1为本发明牛舍环境智能控制系统的结构示意图。\n[0035] 图2为基于群决策修正的案例推理模型结构原理图。\n[0036] 图3为本发明牛舍环境智能控制方法的流程示意图。\n具体实施方式\n[0037] 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。\n[0038] 参照图1，牛舍环境智能控制系统及实现方法，将分布于舍内的温湿度传感器(1)、CO2气体分析仪(3)、H2S气体分析仪(4)、NH3气体分析仪(5)、分布于室外的温湿度传感器(2)、风速测量仪(6)作为信号源与模拟量输入模块(7)相连，获得室内温度、室内湿度、室内的CO2、NH3、H2S浓度、室外温度、室外湿度、室外风速等8个特征变量的测量值；数字量输出模块(9)通过继电器(22)与舍内循环风机(10)、上卷帘窗驱动电机(11)、下卷帘窗驱动电机(12)以及南喷淋驱动电机(13)、北喷淋驱动电机(14)等牛舍执行设备相连，输出这些牛舍执行设备的启停状态，上述各个牛舍执行设备的启停状态信号通过继电器(21)传送给数字量输入模块(8)，PLC控制器(15)分别通过RS232串行口(18)与触摸屏(19)相连，通过以太网口(16)与监控终端(17)相连，电源模块(20)给触摸屏、PLC、监控终端提供电源。PLC控制器中的控制软件实现设备状态、变量参数的监控和调整。\n[0039] 参阅图2，为基于群决策修正的案例推理模型结构原理图。在传统4R认知模型的基础上，运用群决策理论对案例解答进行修正。\n[0040] 案例库中存储的是以往各组牛舍环境参数的特征变量值和在该组特征变量值的情况下相应设备启停状态的实例，称为源案例，当牛舍环境特征变量xi,p+1(i=1,2,…,8)组成的目标案例问题描述Xp+1输入至系统后，需要推理出该目标案例的案例解答Yp+1，即图1所示5种牛舍执行设备的启停状态命令集合，其中Yp+1由yl,p+1(j=1,2,...5)组成，分别为舍内循环风机(10)、上卷帘窗驱动电机(11)、下卷帘窗驱动电机(12)、南喷淋驱动电机(13)、北喷淋驱动电机(14)各自的启停状态，1表示启动，0表示停止。通过案例检索计算目标案例的问题描述Xp+1与案例库中每条源案例问题描述X（k=1,2,...p）k 的相似度sk，共有p个，并设定一个相似度阈值sV与计算出的p个sk进行比较，满足sk≥sV时对应的源案例称为匹配案例，此时会有二种结果出现：一是匹配案例个数有多个时，采用群决策思想对案例解答进行修正后重用；二是只有一个或者没有匹配案例时，只须选择p个sk中的最大相似度对应的源案例的案例解答去重用即可。最后则是案例存储，将此次的目标案例问题描述Xp+1及相应的案例解答Yp+1组成新的源案例Ck+1，储存于案例库中，用于推理求解下一个目标案例的解答。\n[0041] 参阅图3，为本发明牛舍环境智能控制系统及其实现方法的流程示意图。从该图中可以看出，具体实施步骤如下所述：\n[0042] 步骤1、变量初始化。设定相似度阈值sv，sv∈(0,1]。\n[0043] 步骤2、建立案例库。库中的源案例表示为Ck=(Xk;Yk),k=1,2,…,p，其中，p是源案例总数；Xk=(x1,k,x2,k,…,x8,k)和Yk=(y1,k,y2,k,…,y5,k)分别是第k个源案例的问题描述和案例解答；xi,k(i=1,2,…,8)表示第k个源案例中问题描述的第i个特征变量的状态值，分别对应室外温度、室外湿度、室外风速、室内温度、室内湿度、室内的CO2、NH3、H2S浓度；\nyl,k(l=1,2,…,5)表示第k个源案例的案例解答中第l台设备的启停状态，分别对应舍内循环风机、上卷帘窗驱动电机、下卷帘窗驱动电机、南喷淋驱动电机、北喷淋驱动电机的启停状态，1表示启动，0表示停止。\n[0044] 步骤3、判断是否出现新的目标案例，若无，则转步骤10；否则，获取目标案例的问题描述：Xp+1=(x1,p+1,x2,p+1,…,x8,p+1)，其中，xi,p+1(i=1,2,…,8)表示目标案例的问题描述Xp+1中第i个特征变量的状态值；需要获取该目标案例的案例解答Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)；\n其中，yl,p+1(l=1,2,...,5)表示目标案例的案例解答Yp+1中第l台设备的启停状态。\n[0045] 步骤4、特征变量归一化。将源案例问题描述Xk=(x1,k,x2,k,…,x8,k)，k=1，2，…，p和目标案例问题描述Xp+1=(x1,p+1,x2,p+1,...,x8,p+1)中的特征变量值进行归一化处理，按下式进行：\n[0046] \n[0047] \n[0048] 其中，xi,k(k=1，2，…，p)为归一化前第k个源案例的问题描述中第i个特征变量的实测状态值， 为归一化后第k个源案例的问题描述中第i个特征变量\n的状态值；xi,p+1为归一化前目标案例的问题描述中第i个特征变量的实测状态值， 为归一化后目标案例的问题描述中第i个特征变量的状态值。\n[0049] 步骤5、根据目标案例的问题描述与源案例的问题描述中归一化后的各个特征变量的状态值，计算各个源案例与目标案例的相似度，如下式进行：\n[0050] \n[0051] 步骤6、根据设定的相似度阈值sv，确定匹配案例的个数。根据设定的相似度阈值sv，分别比较p个sk与sv的大小，假设大于等于sv的匹配案例个数为m，m>1时转步骤7；否则，选择源案例与目标案例的相似度sk最大值所对应的源案例的案例解答作为目标案例的案例解答，并转步骤8。\n[0052] 步骤7、群决策修正设备的启停状态。设m个匹配案例与目标案例的相似度大小分别是sj(j=1,2,…,m)，第ｊ个匹配案例对应的案例解答是Yj=(y1,j,y2,j,…,y5,j),j=1,2,…,m，yl,j(l=1,2,…,5)表示第ｊ个匹配案例案例解答中第l台设备的启停状态；采用群决策思想对目标案例案例解答的设备启停状态进行修正，得到每一台设备的启停概率值，yl表示修正后目标案例案例解答对应的第l台设备的启停概率：\n[0053] \n[0054] 若yl>0.5(l=1,2,…,5)，设置该设备的启停状态为1；否则，置0，从而获取该目标案例的案例解答Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)，yl,p+1(l=1,2,...,5)表示第l个牛舍执行设备的启停状态；即：\n[0055] \n[0056] 步骤8、案例重用。将步骤6中得到的相似度sk最大的源案例进行直接的案例重用，或者基于匹配案例根据步骤7采用群决策思想对目标案例案例解答的设备启停状态进行修正，相当于对匹配案例进行间接的案例重用，从而获得各设备启停状态，并由图1中的数字量输出模块输出此命令，控制相应的设备。\n[0057] 步 骤9、存 储 新 案例。 将 本 次 推理 得 到 的 目标 案 例 案例 解 答Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)及归一化前的目标案例问题描述Xp+1=(x1,p+1,x2,p+1,…,x8,p+1)组成新的源案例Cp+1=(Xp+1;Yp+1)存储于案例库中，源案例总数ｐ增1，即p←p+1。\n[0058] 步骤10、若控制任务结束，例如，系统终断、中止或检修，则程序结束；否则，转步骤3。\n[0059] 本发明的实施例中总结了用于牛舍环境智能控制的源案例，共150条记录，即源案例总数p=150，将其存储于案例库中。以下针对一个具体的目标案例进行推理求解。\n[0060] 步骤1中，设定相似度阈值sV=0.85；\n[0061] 步骤 3 中，目标案例的特征值描述为 Xp+1=(x1,p+1,x2,p+1,…\n,x8,p+1)=(35.6,68.4,3,33.7,81.2,0.22,13.9,17.3)；\n[0062] 步骤4中，为了消除测量数据不同量纲的影响，用下式归一化\n[0063] \n[0064] \n[0065] 归一化后，目标案例的特征值描述为\n[0066] 步骤5中，计算目标案例与源案例的相似度，如下式进行：\n[0067] \n[0068] 步骤6中，根据设定的相似度阈值sv=0.85，分别比较p个sk与sv的大小，大于等于sv的匹配案例个数m=3，相似度大小分别是s1=0.93，s2=0.89，s3=0.88，对应的案例解答Y1=(1,1,1,0,0)，Y2=(1,1,1,1,0)，Y3=(1,1,0,0,0)；\n[0069] 步骤7中，根据下式对设备的启停状态进行群决策修正：\n[0070] \n[0071] 从中可得到每一台设备的启停命令，分别是：舍内循环风机y1=1、上卷帘窗驱动电机y2=1、下卷帘窗驱动电机y3=0.67、南喷淋驱动电机y4=0.33、北喷淋驱动电机y5=0。根据该步骤中的设备启停条件，若yl>0.5(l=1,2,…,5)，设置该设备的启停状态为1；否则，置\n0。因此，推理结果为推理结果Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)=(1,1,1,0,0)，从中获得设备的启停结果是：启动舍内循环风机、上卷帘窗和下卷帘窗驱动电机，停止南、北侧喷淋的驱动电机；\n[0072] 步骤8中，将得到的设备启停命令作为目标案例的解答，并由图1中的数字量输出模块输出此命令去控制牛舍环境执行设备的运行与停止；\n[0073] 步骤 9 中 ， 将目标案例 X p+1=(x 1,p+1,x 2,p+1,…\n,x8,p+1)=(35.6,68.4,3,33.7,81.2,0.22,13.9,17.3)及相应的推理结果Yp+1=(y1,p+1,y2,p+1,...,y5,p+1)=(1,1,1,0,0)存储于案例库中，此时，源案例的总数变为151，供下一次获取新的目标案例时进行推理求解。\n[0074] 牛舍环境智能控制系统及实现方法，其特征在于该方法根据检测到的牛舍环境温度、湿度、有害气体含量，采用基于群决策修正的案例推理模型和算法，得到启动现场设备的命令，通过数字量输出模块启动相应的执行设备，这些设备的运行状态信号也可通过数字量输入模块传送至PLC的处理程序，所有信号、参数的变化状态经以太网和RS232串行口分别在监控终端和触摸屏上显示，供操作人员观察和分析。另外，也可以通过操作人员在监控终端或触摸屏发出指令，通过数字量输出模块人为启动牛舍环境控制的执行设备，从而实现人机协同工作。\n[0075] 必须指出，上述实例只对本发明作出一个非限定性举例说明。但本领域的技术人员会理解，在没有偏离本发明的宗旨和范围下，可以对本发明作出各种修改、替换和变更，这些修改、替换和变更仍属于本发明的保护范围。
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