多增氧机协同控制模型的研究*

郭庆娟, 陈 明, 冯国富

(上海海洋大学 信息学院，上海 201306)



多增氧机协同控制模型的研究*

郭庆娟, 陈 明, 冯国富

(上海海洋大学 信息学院，上海 201306)

增氧机对于规模化水产养殖企业必不可少，但是目前人们广泛使用的仍是单台增氧机的控制，难以满足精细化养殖的需求。为此，分析了当前已有增氧机自动控制算法的局限性，构建了溶解氧的扩散模型，在此模型基础上,结合水产养殖的实践知识和经验,构建了多增氧机协同控制模型，使多台增氧机协同工作给养殖水体增氧并在上海海峰水产养殖基地完成了系统功能测试。同时，该控制系统也是一个TCP/IP服务器，远程主机随时可以连接到该服务器读取当期环境信息。结果表明:该协同控制系统能够达到预期的功能，满足水产养殖企业的实际需求。

控制算法； 扩散模型； 多增氧机协同； TCP/IP服务器

0 引 言

目前在南美白对虾养殖中，化学耗氧量是一个非常困难的问题，其化学耗氧量在5～30 mg/L范围内，水体溶解氧在3 mg/L以上才能达到养殖要求。近年来，水产养殖监测的研究很多。文献[1]的系统位置灵活，且测量准确，但要求人工观测或者周期性地接入计算机，无法实时监测，也不能自动控制。文献[2]解决了自动调理水质的问题，但很多养殖户对DO含量判断不准确，或者盲目开增氧机，费电，或者一直不开增氧机，导致虾类大面积死亡[3]。文献[4]所采用的基于有限状态机的控制算法能够节省能耗，系统稳定性也较好，但是采用的仍是单台增氧机的控制，难以达到养殖企业的实际要求。文献[5]指出了养殖面积较大的池塘需要安装多台增氧机，但对其安装位置及台数没有说明。

为了协同不同增氧机之间的工作，适时切换不同增氧机的开闭，本文首先分析了当前已有增氧机自动控制算法的局限性，并结合水产养殖的实践知识和经验以及实测数据构建了溶解氧的扩散模型，并在此模型的基础上构建多增氧机协同控制模型及控制算法，将在水产养殖实践中会遇到的一些常见状况纳入考虑因素，对算法做了改进。基于该模型及所设计的新算法，在上海海峰水产养殖基地完成了原型系统的设计，并对其进行了测试。结果表明：系统能够达到预期功能。

1 现有控制系统的局限性

在目前现有的水产养殖系统中，人们研究了很多增氧机控制的算法和模型，其中最多的是单台增氧机的控制，而单台增氧机只能适应单位面积在4.5亩(1亩=666.67平方米)以下的小型养殖需求。但是在通常情况下，养殖户或者养殖企业的养殖面积多为10～20亩甚至更大面积，显然单台增氧机是无法满足养殖水体溶氧需求的，同时，水体溶氧过饱和对南美白对虾的养殖也会带来不利。因此，在养殖过程中增氧机的使用时间、安装位置及安装台数都要进行合理的控制。水产养殖过程中主要存在以下几方面问题：1)监测和控制分离，传输能量消耗大；2)增氧能耗高、过氧(富氧)、不及时增氧(缺氧)；3)采用单台增氧机控制；4)未将昼夜、阴雨天气等常态对鱼虾的生长状况及耗氧量纳入考虑因素；5)增氧机的安装位置及台数不明确。

2 池塘溶解氧扩散模型

文献[6]和文献[7]指出，用1.5 kW的叶轮式增氧机为养殖水体增氧时在开机30～180 min后，水深1 m处的溶氧一直高于其他各层点，开增氧机后不同水平距离的水中溶氧均开始升高，距离越远升高越慢，且水平距离为3 m的溶氧一直高于其他距离，叶轮式增氧机的增氧效果180 min后，水平距离5,9,15 m处的溶氧均显著低于水平距离3 m处。以上说明增氧效果对水深1 m处最佳，水平距离3 m是叶轮式增氧机增氧效果最佳的距离并且水平距离越远，叶轮式增氧机的作用越弱，增氧效果越差。得出理想情况下池塘中溶解氧的扩散模型如图1所示。

图1 理想情况下池塘溶解氧的扩散模型图Fig 1 Diffusion model for dissolved oxygen in ideal case in pond

图1中颜色深浅表示溶解氧含量高低，1 m处溶解氧含量与3 m处很接近，3 m处含量最高。5,9,15 m处溶解氧含量与1,3 m处有明显区别。因此,在较大池塘中，单台增氧机的水平作用范围不宜超过5 m。

但是实际上随着南美白对虾养殖密度的不同，溶解氧的扩散范围将有所改变，譬如，虾苗集中在半径为1,3 m的同心圆范围内时溶解氧的扩散范围将大大减小，同时天气也会对溶解氧的扩散产生影响，文献[8]指出晴天14:00为池塘溶解氧的高峰。晴天光照条件最好，水下20 cm处溶解氧含量仍然较高，显著高于强风天和阴雨天，同时由于“温跃层”的存在，溶解氧在垂直方向的扩散能力大大减弱，而水平扩散能力较强。强风天空气对流较强，池塘内波浪较大，上下水层混合均匀，水下40,60,80 cm处溶解氧含量均较高，同时由于热阻力减弱，促进了上下水层混合，垂直方向的扩散能力大大增强，而水平扩散能力减弱。阴雨天气温较低，上下水层热阻力极小，上下层溶解氧差距最小。水下100 cm处各天气无显著差异；6:00为池塘溶解氧的低谷，阴雨天显著低于晴天和强风天。此外，南美白对虾的养殖密度及其体长均会对溶解氧的扩散产生影响，文献[9]指出不同月份、不同天气情况，养殖池中的溶氧量也是不同的，而且波动较大。

综合考虑以上因素(养殖密度、季节、天气、昼夜变化等)，根据在上海海峰养殖基地所测的实际数据得知,一台标准养殖池塘(5亩)需要1台浮标(用来采集水质数据)和3台1.5kW的叶轮式增氧机。

3 多增氧机协同控制模型

本文在综合养殖水质实时参数、季节及天气等因素的前提下研究多增氧机自动控制模型和技术，在此基础上开发智能化的增氧机系统，达到精准控制、低能耗增产、防止病害及减少药物投放的目的。基本思路是对水质的溶解氧进行实时监测，根据不同的养殖品种建立控制规则库，采用模糊控制算法对增氧机进行实时控制，并同时将数据通过无线方式发送到数据中心，达到精准控制的目的，实现节能控制和水体溶解氧的精确控制。在新设计的算法中，根据溶解氧在水体中的扩散模型设计了5种控制状态，分别为“关闭”状态(C)、“近距”状态(N)、“中距”状态(M)、“远距”状态(F)以及“应急”状态(E)。5种控制状态之间的转化如图2所示。

图2 多增氧机协同控制算法图Fig 2 Multi-aerator coordinated control algorithm

该模型中，每个水质采集装置(浮标)与多台增氧机设备连接，在算法的设计中，给各个状态设定不同的优先级，优先级从高到低依次为：M>N=F>E>C。为提高增氧效率，M状态具有最高优先级，无论在何种状态下，只要检测到溶解氧含量低于极限值，就会立即跳转到M状态。在各个状态下分别执行各个状态的控制程序，当控制程序执行完之后，都将返回到关闭状态，即C状态。此外，当N和M两种状态执行后，若仍未达到增氧需求即浮标采集数值仍小于极限值，则立即跳转到应急状态E，此时，池塘中所有增氧机全部进入运行状态为养殖水体增氧。

4 原型系统设计

在南美白对虾养殖过程中，不同时段不同情况下，溶解氧消耗不同[10,11]，将溶解氧的调控分为两个方向，采集终端，控制中心[12]。针对大型养殖池塘，本文设计了多增氧协同控制模型，使用浮标系统采集水质参数，引入多增氧机协同控制概念，实现多增氧机的协同控制。

基于构建的模型，在上海海峰水产养殖基地完成了基于德州仪器的MSP430F149开发板的原型系统设计,如图3所示。在本设计中，编写了控制程序。该程序控制增氧机的开闭和简单的数据传送任务。由于水质采集系统(浮标)[13]与控制系统有一定距离，本设计选用GPRS作为浮标和控制系统的互连。本文采用一台浮标与多台增氧机(本文为3台)互连的方式，即不同位置增氧机增氧后，浮标会采集一次水质参数信息并通过GPRS传送至控制系统，控制系统则比较采集数据与极限值，即所有参数信息均由浮标系统采集，各增氧机之间相互独立，但又可以经由浮标互联，这样既减小了相互之间的干扰又可以很好地实现各自的功能。该模型采用集中式协同控制，实现了任务的合理调度，保证了在养殖过程中对养殖池塘进行实时控制。

图3 增氧机自动控制系统的原型系统结构图Fig 3 Prototype system structure of aerator automatic control system

该模型的主要功能是任务协调[14]，为养殖水体增氧提供可靠而有效的保证。同时控制系统和远程主机之间的通信也非常重要，这使得养殖人员足不出户就能随时了解池塘情况。因此，从广义上讲，该控制系统也被设计成一个TCP/IP服务器，远程PC作为客户端随时可以连接到该服务器，及时了解系统运行状况、当前池塘溶氧量[15]等参数(表1)。这部分功能是通过socket编程完成的。

多增氧机协同控制系统，根据溶解氧扩散模型及控制算法结合天气情况，可以在溶解氧出现异常前根据距离远近提早预测出具体开启哪台增氧机，减少不停的开关机的次数和时间，很大程度上节省了能耗，而且在该协同控制模式下，各台增氧机不需获得系统的全局信息，仅仅通过与浮标保持通信，获取各增氧机的局部信息，就可以使得各台增氧机实现状态同步，各个终端达到稳定一致，能够方便而有效地控制。

表1 多因素下溶解氧含量

5 控制模型与控制系统的特点

根据现有的增氧机控制系统的局限性，提出了改进的控制模型和算法，并设计了相应的原型系统。

该控制算法基于溶解氧的扩散模型，为增氧机的安装位置及台数提供了一定依据。在该协同控制模式下，增氧机之间通过浮标系统相连，各增氧机之间不需获得系统的全局信息就可使得各台增氧机实现状态同步。由于增氧机位置是根据距离远近设置的，减少了盲目开关增氧机的次数和时间，大大节约了电能。整个控制算法框架中给不同状态设定了不同优先级，使得系统具有较好的稳定性。

由于浮标采集系统与增氧机控制系统之间有一定距离，通过GPRS获取池塘溶解氧数据，大大提高了便利性。系统通过TCP/IP网络与远程主机通信，使得系统具有良好的交互性和易用性。

6 结 论

本文通过所构建的多增氧机协同控制模型，设计了相应原型系统，并在上海海峰水产养殖基地进行了实验测试和应用，结果表明：该多增氧机协同控制模型实现了智能控制，达到了减少系统开销、节能的目的。

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Research on multi-aerator coordinated control model*

GUO Qing-juan, CHEN Ming, FENG Guo-fu

(College of Information Technology,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China)

Aerator is necessary for large-scale aquaculture enterprises,but now it is widely used is control of a single aerator,it is difficult to meet needs of fine breeding.Therefore,analyze limitations of automatic control algorithm for current existing aerator,build diffusion model for dissolved oxygen,on the basis of this model,combined with practice of aquaculture knowledge and experience,build multi-aerator coordinated control model,making multiple aerators work together to increase oxygen in aquaculture water,then complete the system function test at Haifeng aquatic breeding base in Shanghai.At the same time,the control system is also a TCP/IP server,remote hosts can connect to the server at any time to read the current environmental information.Results show that the coordinated control system can achieve the desired function,meet the actual demand for aquaculture enterprises.

control algorithm; diffusion model; multi-aerator coordinated; TCP/IP server

2015—11—23

国家“863”计划资助项目(2012AA01905)；江苏省科技支撑计划资助项目(BE2014333)

10.13873/J.1000—9787(2016)10—0109—03

TP 27

A

1000—9787(2016)10—0109—03

郭庆娟(1987-)，女，安徽宿州人，硕士研究生，主要研究方向为嵌入式技术、通信等。