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    基于改進(jìn)布谷鳥優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制環(huán)境參量研究*

    2021-09-15 08:35:48樊玉和王安敏張桂堂
    關(guān)鍵詞:禽舍布谷鳥權(quán)值

    李 鋒 樊玉和 王安敏 張桂堂

    (青島科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 青島 266061)

    1 引言

    隨著智能控制與計(jì)算機(jī)快速發(fā)展,醫(yī)療實(shí)驗(yàn)對(duì)人工軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)對(duì)室內(nèi)環(huán)境參數(shù)變化要求極高,為了減少對(duì)軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的誤差,現(xiàn)對(duì)一般雞只進(jìn)行封閉式室內(nèi)環(huán)境參數(shù)觀察實(shí)驗(yàn)進(jìn)行改進(jìn)后參數(shù)度量,從而促進(jìn)畜牧業(yè)行業(yè)的快速發(fā)展并且為軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)奠定基礎(chǔ),畜牧業(yè)從開放性禽舍到半開放性禽舍最后集約成封閉式禽舍環(huán)境。正是由于外部環(huán)境控制起來比繁瑣,在以后的畜牧業(yè)也大多采用封閉式禽舍養(yǎng)殖家禽。封閉式禽舍內(nèi)部雞只的生長速度和產(chǎn)蛋量與雞舍內(nèi)部環(huán)境的多種因素耦合相關(guān)[1],為了能夠更加有效率地控制雞只成長,現(xiàn)提出了一種布谷鳥算法和神經(jīng)網(wǎng)路算法相結(jié)合的混合算法,結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn)來精準(zhǔn)控制初值系數(shù),更加準(zhǔn)確控制禽舍內(nèi)部環(huán)境溫度、濕度、壓強(qiáng)、有害氣體濃度等控制,實(shí)現(xiàn)封閉式家禽快速生長和更高的產(chǎn)蛋量,從而提高畜牧業(yè)行業(yè)的效率[2]。

    2 改進(jìn)布谷鳥算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)過程包括信息正向傳播和誤差反向傳播兩個(gè)正反方向的過程[3~5]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入節(jié)點(diǎn)層、隱含節(jié)點(diǎn)層、輸出節(jié)點(diǎn)層三種節(jié)點(diǎn)層組成,信息正向傳播時(shí)的輸入數(shù)據(jù)從輸入層傳入,如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸出層實(shí)際輸出與期望輸出不符合,則轉(zhuǎn)向誤差反向傳播方向并根據(jù)誤差來正確修改各節(jié)點(diǎn)層權(quán)值[6]。這種信息正向傳播到誤差反向傳播的自動(dòng)修改權(quán)值的自學(xué)習(xí)過程就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系如圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

    如圖1所示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,Wji表示輸入節(jié)點(diǎn)層與隱含節(jié)點(diǎn)層的權(quán)值,Wil表示隱含節(jié)點(diǎn)層和輸出節(jié)點(diǎn)層的權(quán)值。uiT表示隱含節(jié)點(diǎn)層第i個(gè)神經(jīng)元的輸入,viT表示第i個(gè)神經(jīng)元激勵(lì)的輸出。現(xiàn)樣本集為X,對(duì)于任一樣本抽樣Xk=[Xk1,Xk2,…Xkn]。實(shí)際輸出為Kn,數(shù)學(xué)期望Dk為n的迭代次數(shù)。

    1)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本Xk,由信息正向傳播得出:

    輸出節(jié)點(diǎn)層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差信號(hào):

    輸出節(jié)點(diǎn)層誤差總和為

    信息總是從第一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)層向前傳遞,在輸出節(jié)點(diǎn)層傳播結(jié)束,并計(jì)算出學(xué)習(xí)誤差E(n)。

    2)產(chǎn)生誤差時(shí)進(jìn)行誤差反向傳遞過程,誤差信息是從后邊的輸出節(jié)點(diǎn)層反向傳遞到輸入節(jié)點(diǎn)層。各層權(quán)值和閾值修正,現(xiàn)以輸出節(jié)點(diǎn)層和隱含節(jié)點(diǎn)層做一次算法中誤差對(duì)權(quán)值的偏微分與權(quán)值的修正量成正比例[7],即:

    其中:

    則下一次迭代后權(quán)值調(diào)整為

    此時(shí)完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向信息傳播和誤差反向反饋傳播的過程,各節(jié)點(diǎn)層之間的權(quán)值得到一次迭代更新。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需要經(jīng)過多次重復(fù)迭代才能使學(xué)習(xí)產(chǎn)生的誤差收斂到預(yù)期精度之內(nèi)[8]。

    2.2 梯度下降算法基本原理

    梯度下降法也稱為最速下降法,其是沿著負(fù)梯度方向進(jìn)行搜索最佳狀態(tài)的權(quán)值和閾值?,F(xiàn)設(shè)計(jì)梯度下降算法,其較強(qiáng)的局部搜索能力彌補(bǔ)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部搜索困境[9]。其運(yùn)算過程如下。

    損失函數(shù)的負(fù)梯度計(jì)算公式為

    至此,完成一次梯度下降的迭代,重復(fù)以上過程直到損失函數(shù)趨向最小,梯度下降迭代結(jié)束。

    2.3 布谷鳥算法原理

    布谷鳥算法是基于布谷鳥的產(chǎn)卵行為和鳥類的萊維飛行,是一種隨機(jī)算法。布谷鳥算法求解優(yōu)化問題優(yōu)于遺傳算法和粒子群算法,其是一種元啟發(fā)式群體智能算法,其思想源于鳥類的levy飛行行為和布谷鳥的鳥巢寄生行為[10]。

    布谷鳥全局搜索過程簡單描述如下:

    2.4 改進(jìn)布谷鳥算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    2.4.1 改進(jìn)布谷鳥算法

    布谷鳥算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力,但跟大多數(shù)群智能算法類似,算法搜索方式是隨機(jī)游走機(jī)制,這樣布谷鳥算法在尋最優(yōu)解時(shí)會(huì)需要更大的計(jì)算量,并且其算法結(jié)果的收斂性慢和結(jié)果也具有隨機(jī)性[11]。梯度下降法優(yōu)勢(shì)是沿負(fù)梯度方向進(jìn)行導(dǎo)向性逼近最優(yōu)解方式搜索過程,其搜索收斂性快,能過彌補(bǔ)布谷鳥算法在隨機(jī)游動(dòng)產(chǎn)生大量計(jì)算量的弊端?,F(xiàn)設(shè)計(jì)改進(jìn)布谷鳥算法是將布谷鳥算法具有全局搜索能力優(yōu)勢(shì)與梯度下降算法優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,梯度下降法具有較強(qiáng)的局部搜索能力和收斂速度快的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)與布谷鳥算法相結(jié)合能夠提高局部搜索精度要求[12]。

    2.4.2 改進(jìn)布谷鳥算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    梯度下降法改進(jìn)的布谷鳥算法得出的結(jié)果更加準(zhǔn)確、收斂速度快、誤差小等優(yōu)點(diǎn)?,F(xiàn)將改進(jìn)的布谷鳥算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是改進(jìn)優(yōu)化梯度下降法的初始值,即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值。其優(yōu)化作用是在布谷鳥經(jīng)過重復(fù)多次迭代結(jié)束,將最佳搜索得到的結(jié)果傳遞給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),克服了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值的困境。如圖2改進(jìn)布谷鳥算法(GDCS)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖。

    圖2 改進(jìn)布谷鳥算法(GDCS)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖

    3 封閉式室內(nèi)環(huán)境控制硬件組成

    3.1 室內(nèi)部環(huán)境控制總體系統(tǒng)模塊

    室內(nèi)內(nèi)部環(huán)境的優(yōu)良直接關(guān)系到雞只的生長和產(chǎn)蛋量,室內(nèi)內(nèi)部環(huán)境是多變量多集成多耦合關(guān)系的變量關(guān)系,為了能夠合理調(diào)節(jié)雞舍環(huán)境各內(nèi)部參數(shù)的變化情況,現(xiàn)設(shè)計(jì)出一種混合算法控制的多變量控制系統(tǒng),該控制系統(tǒng)從雞舍環(huán)境的溫度、濕度、光照強(qiáng)度、壓強(qiáng)以及雞只糞便產(chǎn)生的有害氣體濃度控制[13]。本控制系統(tǒng)共有五大控制模塊組成,分別是數(shù)據(jù)采集模塊、控制響應(yīng)模塊、執(zhí)行設(shè)備模塊、服務(wù)器模塊、輔助工具模塊。

    各模塊之間關(guān)系和硬件組成如圖3所示。

    圖3 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)各模塊關(guān)系示意圖

    如圖3所示的模塊關(guān)系圖可知,整體控制系統(tǒng)五個(gè)模塊之間相互協(xié)調(diào)。其中數(shù)據(jù)采集模塊包括的硬件有DHT11溫濕度傳感器、SBT673壓力傳感器、PM11-R-3L位置傳感器、IS-TM-485-ANHH-421溫濕度氨氣硫化氫傳感器以及測(cè)量溫室氣體甲烷OP/TDLAS檢測(cè)傳感器;控制模塊是嵌入式微控制器STM32F429單片機(jī);服務(wù)器模塊包含手機(jī)、電腦、云服務(wù)操作等;執(zhí)行設(shè)備包括禽舍照明燈、智能轉(zhuǎn)動(dòng)進(jìn)風(fēng)窗、風(fēng)機(jī)、濕簾、噴霧、熱風(fēng)爐;輔助功能模塊包括繼電器、光耦等驅(qū)動(dòng)電路器件以及LED指示燈、數(shù)碼管、12864顯示液晶屏、AD16-22SM報(bào)警蜂鳴器等顯示設(shè)備和DS1302時(shí)鐘、按鍵輸入器件。

    3.2 數(shù)據(jù)采集模塊

    數(shù)據(jù)采集模塊包括數(shù)據(jù)的接收與傳遞,雞舍內(nèi)的溫度、濕度、壓強(qiáng)、有害氣體濃度分別經(jīng)過溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、氨氣硫化氫傳感器搜集到的雞舍內(nèi)部信息經(jīng)過I2C通信協(xié)議傳遞給控制模塊[14]。封閉雞舍內(nèi)溫度濕度合理控制尤為重要,現(xiàn)選擇以DHT11溫濕度傳感器為例,其電路圖見圖4。

    圖4 DTH11溫濕度傳感器電路圖

    3.3 輔助功能模塊

    輔助功能模塊在整個(gè)系統(tǒng)中具有顯示功能、輸入功能、閃爍報(bào)警功能。數(shù)據(jù)采集模塊收集到的信息會(huì)在12864液晶屏上顯示;正常時(shí)LED指示燈發(fā)綠光,與設(shè)置的初值相差超過規(guī)定額度時(shí),LED指示燈紅光并且蜂鳴器發(fā)出報(bào)警聲音,此時(shí)等待養(yǎng)殖人員操控服務(wù)器模塊進(jìn)行調(diào)節(jié)。12864液晶屏主要顯示當(dāng)日時(shí)間、溫濕度、日齡、壓強(qiáng)大小以及有害氣體濃度大??;數(shù)碼管顯示雞只數(shù)量和當(dāng)日產(chǎn)蛋量。若封閉式雞舍內(nèi)的環(huán)境因素的超過初始設(shè)定的限度時(shí),控制模塊會(huì)根據(jù)反饋的信息進(jìn)行調(diào)節(jié),同時(shí)報(bào)警裝置會(huì)同時(shí)養(yǎng)殖人員,養(yǎng)殖人員通過按鍵和DS1302時(shí)鐘和手機(jī)、電腦、云服務(wù)操作器進(jìn)行調(diào)節(jié),直到整個(gè)雞舍內(nèi)部環(huán)境達(dá)到穩(wěn)定合理范圍內(nèi)。圖5為時(shí)鐘芯片DS1302電路圖,圖6為AD16-22SM報(bào)警蜂鳴器電路圖。

    圖5 時(shí)鐘芯片DS1302電路圖

    圖6 AD16-22SM蜂鳴器電路圖

    3.4 執(zhí)行設(shè)備裝置

    執(zhí)行裝置是由控制裝置經(jīng)過數(shù)據(jù)采集裝置的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)控的。執(zhí)行裝置包括驅(qū)動(dòng)電路模塊(繼電器、光耦)和禽舍燈光、進(jìn)風(fēng)窗、風(fēng)機(jī)、濕簾、噴霧、熱風(fēng)爐組成;有害氣體采用人工處理糞便,光照強(qiáng)度、溫濕度等分別由執(zhí)行設(shè)備裝備中的器件自動(dòng)調(diào)節(jié)。

    4 測(cè)控系統(tǒng)的驗(yàn)證與結(jié)果分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)方案過程

    為驗(yàn)證改進(jìn)布谷鳥優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的控制系統(tǒng)比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者采用其他方式改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在控制溫濕度、二氧化碳濃度、光照強(qiáng)度、氨氣濃度方面的控制效果,現(xiàn)直接觀察雞只每日產(chǎn)蛋量的數(shù)量觀察改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制效果的優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)雞舍選擇山東章丘水寨一家個(gè)人封閉式雞舍作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所,雞舍屋頂和四壁隔熱效果良好,實(shí)驗(yàn)雞只選用的是土雞作為實(shí)驗(yàn)雞只,23周齡~25周齡,養(yǎng)殖雞只數(shù)目3600只。雞舍長度50m,寬13.5m,高度2.8m。墻的四壁安裝側(cè)窗進(jìn)風(fēng)和風(fēng)機(jī)排風(fēng)裝置,在測(cè)試期間雞只按照常規(guī)喂養(yǎng)飼料,每日清理糞便一次:每天上午10:00~11:00人工收蛋,收取蛋后進(jìn)行大清掃,光照采用1W白熾燈泡,在6:00~22:00光照。經(jīng)調(diào)查,適合土雞生長的最佳溫度為22℃,濕度為63%,光照強(qiáng)度59.5lx,二氧化碳濃度為2200mg/m3,通風(fēng)量0.65m/s,氨氣濃度0mg/s。測(cè)試時(shí)間為5月20日~6月19日,每10日做一次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),取3次的平均值作為實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果[15]。

    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案進(jìn)行30天的實(shí)驗(yàn)研究,現(xiàn)任取相鄰連續(xù)10天的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)驗(yàn)結(jié)果變化如圖所示。

    試驗(yàn)結(jié)果分析:通過圖7和圖8實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制效果存在缺陷、穩(wěn)定性欠佳、魯棒性不好;改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制效果很好,最佳溫度為22℃,濕度為63%,光照強(qiáng)度59.5lx,二氧化碳濃度為2200mg/m3,通風(fēng)量0.65m/s,氨氣濃度0mg/s。溫濕度、光照強(qiáng)度等都能控制在最佳雞只生長和最佳產(chǎn)蛋量的范圍內(nèi)、穩(wěn)定性更好。

    圖7 優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)圖

    圖8 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

    5 結(jié)語

    設(shè)計(jì)改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),通過對(duì)禽舍溫度、濕度、二氧化碳濃度、光照、氨氣濃度的控制,合理高效地控制雞只最佳生長狀況及產(chǎn)蛋量。改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確地搜索權(quán)值和閾值,對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的控制功能起到更加準(zhǔn)確、穩(wěn)定的作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,禽舍控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)性能不斷迅速提高,系統(tǒng)的魯棒性能越強(qiáng),可靠性越強(qiáng)。因此改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜的內(nèi)部環(huán)境參數(shù)具有很好的控制效果,控制效果可以從雞只生長速度和產(chǎn)蛋量及顯示屏幕效果來觀察,該系統(tǒng)靈敏度高,易調(diào)節(jié),可以適用在人工軟骨摩擦實(shí)驗(yàn)過程中以控制室內(nèi)溫濕度及空氣有害氣體濃度要求。

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