基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能孵化系統(tǒng)研究與實現(xiàn)

潘澤鍇，陳錦雄

（廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院大數(shù)據(jù)學(xué)院，南寧 530226）

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，人們生活水平不斷提高，對肉類尤其家禽肉需求量越來越大［1］。在鄉(xiāng)村振興的時代背景下，畜牧養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)是振興鄉(xiāng)村重要經(jīng)濟(jì)增長點，這些都要推動對孵化設(shè)備升級改造以符合智能化的要求［2］；養(yǎng)殖業(yè)向集約化和工廠化發(fā)展，養(yǎng)殖業(yè)的信息化管理需求也日益明顯［3］。傳統(tǒng)孵化產(chǎn)業(yè)弊端主要體現(xiàn)在：依賴人工管理，生產(chǎn)效率低，成本高；機(jī)械式量產(chǎn)簡單，孵化效率低；原有方式操作笨重，缺乏對環(huán)境的實時監(jiān)測；整個過程因人為因素介入，受外界因素影響較大［4］。

鑒于傳統(tǒng)孵化行業(yè)存在的不足，人們積極尋找新的解決問題方法；隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，使得運(yùn)用人工智能的思維解決該問題成為可能，本文設(shè)計在原有裝置的基礎(chǔ)上加以改造以實現(xiàn)智能化控制的目的［5］，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，采用移動編程方法，融入人工智能控制算法，使得基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能孵化系統(tǒng)具有個性化、口袋化和可視化的特點。

1 系統(tǒng)硬件

智能孵化系統(tǒng)的硬件可以根據(jù)個性化要求設(shè)計出符合現(xiàn)場環(huán)境的裝置，系統(tǒng)通過內(nèi)部各類型傳感器回傳數(shù)據(jù)，分析、處理、優(yōu)化數(shù)據(jù)得出正確的控制決策［6］。系統(tǒng)設(shè)計手動控制和智能控制兩種模式，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的孵化系統(tǒng)硬件總體架構(gòu)見圖1。

圖1 系統(tǒng)硬件總體架構(gòu)圖

在系統(tǒng)硬件整體框架設(shè)計中，孵化環(huán)境數(shù)據(jù)主要由溫濕度、光線等傳感器獲取，風(fēng)扇、加濕器、燈光等控制單元主要由繼電器和電動機(jī)控制模塊實現(xiàn)。數(shù)據(jù)采集和控制處理中心功能在智能網(wǎng)絡(luò)信息機(jī)上實現(xiàn)，智能網(wǎng)絡(luò)信息機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器、攝像頭相連，各種移動端通過讀取服務(wù)器數(shù)據(jù)實現(xiàn)軟硬件之間的數(shù)據(jù)交互［7-8］。手動控制模式，使得孵化箱內(nèi)的除濕風(fēng)扇、加溫?zé)簟⒎暗裙δ苤鹨粚崿F(xiàn)，終端設(shè)備主界面會實時顯示當(dāng)前孵化箱的狀態(tài)。啟用智能控制模式前，用戶需對溫濕度進(jìn)行一個最佳值設(shè)置，當(dāng)溫濕度傳感器回傳數(shù)據(jù)達(dá)到最佳值時，系統(tǒng)會自動選擇除濕、升降溫、翻蛋等控制動作，當(dāng)雞蛋孵化成功后孵化槽檢測到震動，會發(fā)出雛雞落槽聲音提醒［9］。

2 系統(tǒng)軟件

智能孵化系統(tǒng)軟件由智能控制、人工控制和移動終端監(jiān)控3 部分組成。系統(tǒng)智能控制模式融入智能控制算法，在這個模式中用戶無需任何操作即可實現(xiàn)自動孵化功能，系統(tǒng)智能控制流程見圖2。

圖2 智能控制流程圖

在此模式下系統(tǒng)會監(jiān)測孵化箱內(nèi)部溫濕度以及每個硬件的運(yùn)行狀況，出現(xiàn)意外情況會進(jìn)行報警處理，智能控制模式主要是實現(xiàn)本地控制，不會因外部網(wǎng)絡(luò)有無、好壞而失去控制權(quán)，智能控制具有控制的優(yōu)先權(quán)；智能控制讓孵化箱內(nèi)部環(huán)境趨于一個最佳孵化狀態(tài)，以提高孵化率和健雛率［10］。

智能控制模式之外還配備人工控制模式，系統(tǒng)設(shè)計人工控制模式流程見圖3。

圖3 系統(tǒng)人工控制模式流程圖

在此模式下，用戶可根據(jù)現(xiàn)場情況獨立控制孵化槽、加濕器、排風(fēng)扇等模塊的開關(guān)調(diào)整設(shè)備狀態(tài)。在系統(tǒng)啟動的初期使用該功能，或是彌補(bǔ)意外情況對系統(tǒng)造成的損壞時啟用［11］。

在實現(xiàn)移動端監(jiān)控的系統(tǒng)過程中，利用消息隊列遙測傳輸（message queuing telemetry transport，MQTT）服務(wù)器技術(shù)，設(shè)計功能在客戶移動終端呈現(xiàn)，可以使用移動終端設(shè)備控制本系統(tǒng)各模塊，移動終端界面中設(shè)置環(huán)境監(jiān)測折線圖，實時記錄當(dāng)前孵化環(huán)境的變化過程，為用戶的遠(yuǎn)程操控提供參考［12］。

從系統(tǒng)軟件實現(xiàn)的流程看來，裝置利用物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)和移動編程技術(shù)，設(shè)計并完成智能孵化系統(tǒng)，達(dá)到方便快捷、高效生產(chǎn)的目的，具有鮮明個性化特點。

3 系統(tǒng)溫濕度控制優(yōu)化算法

在實際測試中，系統(tǒng)以雞蛋的孵化過程作為例子進(jìn)行試驗。雞蛋的孵化周期分為5 個階段共21 天，孵化的平均溫度為37.8 ℃左右，每個階段的孵化環(huán)境都有一定的差別，每一階段孵化箱內(nèi)部的溫濕度都要求有所變化，理想溫度浮動范圍在36.5 ℃～38.5 ℃之間。設(shè)計系統(tǒng)溫濕度控制的過程分為系統(tǒng)啟動階段和恒溫過程控制階段［13］。

系統(tǒng)孵化過程中溫濕度變化是個相對復(fù)雜的過程，這個過程呈現(xiàn)非線性過程變化關(guān)系；有鑒于此，設(shè)計算法在模糊控制理論基礎(chǔ)上加以優(yōu)化，建立誤差趨勢空間E和控制變化空間A，它們兩者之間通過設(shè)置控制策略的方式建立關(guān)聯(lián)，而控制策略通過設(shè)置特征矩陣的方式實現(xiàn)［14］。

3.1 建立誤差趨勢空間

根據(jù)孵化裝置溫度變化過程，建立4 個基本元素的特征空間來描述系統(tǒng)誤差變化趨勢E ＝［E1E2E3E4］T，設(shè)計算法通過減少誤差變化方式以實現(xiàn)控制精度的提高。這個4 個基本元素表示的意義如下：

式中：e為誤差；e′為誤差變化率；θ1、θ2分別為根據(jù)系統(tǒng)測試實際情況設(shè)置的閥值［15］。

3.2 建立控制變化空間

控制系統(tǒng)變化的過程中，在建立誤差趨勢空間的基礎(chǔ)上，控制變化要滿足控制過程穩(wěn)定且準(zhǔn)確的要求。為使系統(tǒng)變化趨勢滿足這個要求，設(shè)置n維向量A來表示控制變化趨勢

式中，n將由控制策略決定。誤差趨勢空間與控制變化空間的關(guān)系由系統(tǒng)控制策略決定，而控制策略由特定特征矩陣K的方式實現(xiàn)，設(shè)置為

式中：K為n×4 維矩陣，K ＝［kij］；i＝1，2…，n；j＝1，2，3，4；kij的取值為-1，0，1；-1 為對趨勢空間值取反，0 表示不采用該趨勢空間值，1 為按原有趨勢空間值提取。

3.3 溫度控制策略

系統(tǒng)控制過程存在兩個階段，在系統(tǒng)啟動階段，主要是控制系統(tǒng)升溫在設(shè)定值范圍的超調(diào)量平滑過渡，設(shè)定特征提取矩陣

根據(jù)Ks得出n的取值為2，誤差趨勢空間與控制變化空間之間的關(guān)系A(chǔ)s＝Ks∩Es，計算得出

其中：as1為系統(tǒng)溫度低于設(shè)定最佳值，且誤差較大不可控，這個時間段內(nèi)設(shè)定控制策略為開啟加熱器，停止風(fēng)扇運(yùn)行；as2為系統(tǒng)溫度已經(jīng)超過系統(tǒng)預(yù)設(shè)最佳值，誤差也較大，這個時候需要停止加熱器，開啟散熱風(fēng)扇。在系統(tǒng)恒溫控制階段，系統(tǒng)溫度相對穩(wěn)定，但受到外界環(huán)境影響，主要完成系統(tǒng)溫度損失補(bǔ)償工作，設(shè)定特征提取矩陣

根據(jù)Kp得出n的取值為4，誤差趨勢空間與控制變化空間之間的關(guān)系A(chǔ) ＝K∩E，計算得出

式中：ap1為系統(tǒng)溫度值高于預(yù)設(shè)值，系統(tǒng)誤差較大且增加趨勢明顯，適用于控制方法為停止加熱器，開啟散熱排風(fēng)扇；ap2為雖然系統(tǒng)溫度值高于預(yù)設(shè)值，但是誤差在可控的范圍之內(nèi)，增加趨勢不明顯，適用控制方法為停止加熱器，停止排風(fēng)扇，讓系統(tǒng)環(huán)境自然降溫；ap3為系統(tǒng)溫度低于預(yù)設(shè)值，存在系統(tǒng)誤差，但是增加不明顯，控制方法為開啟加熱器和排氣扇；ap4為系統(tǒng)溫度低于預(yù)設(shè)值，存在系統(tǒng)誤差不大，但是增加明顯，控制方法為停止散熱排氣扇，開啟加熱器。

除此之外，其他孵化控制策略可以根據(jù)實際環(huán)境變化情況設(shè)置特征提取矩陣K，但要符合控制的基本準(zhǔn)則：降低誤差或誤差率，保持系統(tǒng)環(huán)境穩(wěn)定，減少超調(diào)量。

3.4 濕度控制策略

由于調(diào)節(jié)溫度的下降、上升都會使?jié)穸冉档?，濕度的調(diào)節(jié)只需啟動或停止加濕器即可；系統(tǒng)濕度控制策略是當(dāng)濕度低于某個設(shè)定值和允許誤差范圍空間的時候，通過自動控制的方式打開加濕器調(diào)節(jié)濕度即可，到達(dá)設(shè)定值時，系統(tǒng)會自動關(guān)閉加濕器停止加濕功能［16］。

4 系統(tǒng)測試

4.1 系統(tǒng)硬件測試

系統(tǒng)具體的功能實現(xiàn)，軟件必須配合硬件對應(yīng)完成，兩者相輔相成、缺一不可，智能孵化系統(tǒng)硬件整體外觀見圖4。通過加濕器模塊、加熱系統(tǒng)模塊、排風(fēng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)孵化環(huán)境。其中，加熱模塊由燈光、加熱片和加熱風(fēng)扇組成，用于提高孵化箱內(nèi)溫度；排風(fēng)系統(tǒng)由排風(fēng)扇和進(jìn)風(fēng)扇組成，用于降低孵化箱內(nèi)濕度與溫度。

圖4 孵蛋裝置模型

系統(tǒng)根據(jù)監(jiān)控傳感器回傳的數(shù)據(jù)值，融合智能溫度控制算法，自動調(diào)節(jié)溫濕度達(dá)到合適的孵化環(huán)境，在系統(tǒng)溫濕度低于設(shè)定值的時候開啟加溫?zé)粽{(diào)節(jié)溫度，開啟加濕器調(diào)節(jié)濕度；溫濕度過高的時候關(guān)閉加溫?zé)?、加濕器，并開啟風(fēng)扇調(diào)節(jié)；孵化系統(tǒng)實現(xiàn)的內(nèi)部測試實況見圖5。

圖5 孵蛋裝置內(nèi)部試驗測試

為保證種蛋胚胎發(fā)育正常，在孵化階段要每隔60～120 min調(diào)整一次種蛋擺放位置，翻蛋角度不低于45°，根據(jù)孵蛋不同的類型、品種該動作持續(xù)不同的時間間隔。停止翻蛋后，要把種蛋改為水平放置，翻蛋裝置由智能網(wǎng)絡(luò)信息機(jī)控制，在孵化后期停止翻轉(zhuǎn)蛋，翻轉(zhuǎn)蛋的過程通過電動機(jī)控制傳動裝置完成。

4.2 系統(tǒng)軟件測試

在孵化系統(tǒng)軟件測試開始時，啟動軟件進(jìn)入智能控制模式，軟件界面顯示見圖6。傳感器采集的數(shù)據(jù)和各繼電器狀態(tài)均可在主界面中顯示，可視化的圖表可更直觀地查看系統(tǒng)狀態(tài)，結(jié)合天氣預(yù)報數(shù)據(jù)使得控制更加準(zhǔn)確。

圖6 本地智能控制系統(tǒng)界面

在智能控制模式下，當(dāng)濕度低于孵化最佳值時，系統(tǒng)會打開對應(yīng)的加濕器模塊，當(dāng)溫度低于孵化最佳值時會打開加熱系統(tǒng)模塊，開始階段通過加熱片和加熱風(fēng)扇將暖氣送入孵化箱，當(dāng)溫度高于孵化最佳值時，系統(tǒng)會打開排風(fēng)扇以降低孵化箱溫度。

當(dāng)系統(tǒng)穩(wěn)定階段，通過加溫?zé)艉图訚衿髯詣诱{(diào)節(jié)系統(tǒng)內(nèi)部孵化環(huán)境。當(dāng)系統(tǒng)初次調(diào)試或出現(xiàn)意外情況時可以進(jìn)入人工控制模式，人工控制模式下通過界面按鈕操作開關(guān)驅(qū)動繼電器進(jìn)行控制，人工控制軟件系統(tǒng)見圖7。

圖7 人工控制系統(tǒng)界面

本系統(tǒng)無需人為干預(yù)亦可實現(xiàn)自動孵蛋的功能，亦可通過個人移動終端遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)狀況，在移動終端，除了擁有各模塊控制功能外，還設(shè)置了環(huán)境監(jiān)測實時曲線圖來展示環(huán)境變化趨勢，移動端監(jiān)控軟件運(yùn)行見圖8。

圖8 移動端監(jiān)控系統(tǒng)

系統(tǒng)軟件采用人工智能技術(shù)調(diào)節(jié)孵化環(huán)境，智能控制帶來的是人力成本的減輕，存活率、健雛率也有較大提高?？梢苿涌蛻舳说耐瞥觯嵘擞脩舻捏w驗感，原本笨重繁瑣的操作變得靈活方便，隨時可以遠(yuǎn)距離監(jiān)控。

4.3 控制優(yōu)化算法測試

在系統(tǒng)測試中，進(jìn)行控制優(yōu)化算法開關(guān)對比測試。設(shè)計算法開關(guān)關(guān)閉時對應(yīng)傳統(tǒng)孵化控制模式，該模式只是固定的設(shè)置某個時間段內(nèi)溫濕度的閥值，在該閥值臨界點的時候通過開啟關(guān)閉加熱、加濕等設(shè)備控制孵化環(huán)境，該模式?jīng)]有考慮超調(diào)、魯棒性等效果；算法開關(guān)開啟時，采用在模糊控制理論基礎(chǔ)上加入符合孵化過程人工智能控制算法，該算法根據(jù)孵化環(huán)境發(fā)展趨勢提前控制設(shè)備動作使得控制曲線平穩(wěn)過渡，避免出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象。測試采用孵化第3 階段數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，該階段為孵化的第7～14 天，理想的溫度控制在38.0 ℃左右，以連續(xù)兩天算法開關(guān)開啟與否進(jìn)行數(shù)據(jù)采集比較，每段采集時間長度24 h，采集時間間隔為0.5 h，都是選擇從當(dāng)天的10：00 開始采集數(shù)據(jù)，到次日這個時候停止采集，共選用49 個采集點，采集到的溫度信息表見表1。

根據(jù)表1 的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行曲線擬合加以對比，得出智能控制算法開啟前后溫度變化趨勢如圖9 所示。

表1 孵化環(huán)境溫度信息對照表

由圖9 可見，算法未開啟前的傳統(tǒng)孵化控制模式受外界和控制硬件的影響較為明顯，溫差出現(xiàn)周期性起伏，起伏的頻率也較高，溫度的波動較大，溫差值達(dá)3.67 ℃，甚至有超過39 ℃的數(shù)據(jù)點，對孵化環(huán)境的影響較大；開啟控制優(yōu)化算法模式中溫度整體變化較為平緩，溫度多集中在38.0 ℃上下波動，溫差值小于0.85 ℃，溫度波動不明顯，對整體孵化環(huán)境影響不大，對提高系統(tǒng)孵化率和健雛率大有裨益。

圖9 智能控制算法開啟前后溫度變化趨勢圖

5 驗證試驗

為驗證系統(tǒng)的有效性，仍按照上述測試方法進(jìn)行分類，以傳統(tǒng)較為常見的固定不同階段閥值控制方式作為傳統(tǒng)孵化控制模式，以融入控制算法為控制優(yōu)化算法模式，通過對比兩者的孵化率和健雛率等來驗證的孵化效果。測試中，分別用上述兩種模式選擇100個雞蛋各自分多次孵化實現(xiàn)，按照實際的孵化情況來對比，孵化實驗結(jié)果見表2。

表2 孵化實驗結(jié)果比對表

由表2 可見，在整體自動化控制的基礎(chǔ)上，設(shè)備的孵化率和健雛率都比較高，都維持在90%以上，說明自動化控制模式效果明顯優(yōu)于人工控制模式。但是，對比傳統(tǒng)控制模式和控制優(yōu)化算法模式，受精蛋孵化率、整體孵化率和健雛率等經(jīng)過優(yōu)化控制算法后都有一定程度的提升，整體孵化率高出約4%，健雛率高出約3%，說明控制優(yōu)化算法模式孵化效果整體優(yōu)于傳統(tǒng)控制模式，改進(jìn)人工智能算法孵化系統(tǒng)對改進(jìn)系統(tǒng)整體性能有較為明顯提升。

系統(tǒng)設(shè)計除了孵化效率的提高之外，還對系統(tǒng)進(jìn)行信息化的改造，系統(tǒng)不單側(cè)重在自動化控制效率的提升，還對控制信息處理情況、環(huán)境變化監(jiān)控、孵化數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面進(jìn)行云端信息化處理，通過移動端設(shè)備給予用戶進(jìn)行展示。各類型孵化數(shù)據(jù)的收集存儲，除了更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)展示之外，也為后期大數(shù)據(jù)處理，人工智能控制算法優(yōu)化提供可靠的數(shù)據(jù)來源，不斷提高裝置控制的準(zhǔn)確度。

6 結(jié)語

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能孵化系統(tǒng)擁有翻蛋、報警等個性化設(shè)計外，各模塊可獨立拆解更易更換；加入溫控算法精確控制，全過程自動化控制解放雙手，降低人工成本，提高孵化率、健雛率；加入互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，滿足各種移動終端數(shù)據(jù)共享要求，實現(xiàn)全天候可視化監(jiān)控。智能孵化系統(tǒng)更加高效節(jié)能，實現(xiàn)智能控制，適應(yīng)孵化產(chǎn)業(yè)集成化、智能化的時代發(fā)展要求。但人工智能控制算法需要不斷的優(yōu)化，需要系統(tǒng)在信息化建設(shè)的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)的能力，真正通過人工智能算法不斷學(xué)習(xí)持續(xù)性的提高系統(tǒng)控制精確度。