人工智能-机器学习-禽舍环境智能控制关键技术研究.pdf

《禽舍环境智能控制关键技术研究》这篇文档聚焦于利用人工智能和机器学习技术优化禽舍环境的监测与控制。文章首先强调了禽舍环境对畜牧业发展的重要性，特别是在禽流感等疾病频发的背景下，对禽舍环境的管理关乎经济效益和人类健康安全。传统的控制方法难以应对禽舍环境的复杂性、非线性、时变性和多变量耦合特性。 文档中提到了基于无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）的智能监测系统作为解决方案。无线传感器网络通过Zigbee协议实现禽舍环境参数（如温度、湿度）的测量和传输，这种网络结构可以提供分布式的数据采集，增强了系统的稳定性和可靠性。同时，文档还介绍了模糊数据融合检测技术，这种技术能够处理来自不同传感器的不确定性和不精确信息，提高环境参数的检测精度。 在控制策略方面，文档提出了基于边界层的改进分散滑模变结构控制设计。滑模控制是一种鲁棒控制策略，特别适用于非线性系统，而边界层的引入旨在减少控制过程中的抖动现象，提高控制性能。通过实际的试验平台，验证了该系统对风机等设备的继电器输出控制，确保了环境控制的稳定性和有效性。 此外，文档还开发了基于MCGS（Monitor and Control Generating System）组态的禽舍环境监控系统。MCGS是一种通用的工业监控软件，能够快速构建人机交互界面，实现数据的实时显示和处理。监控系统的实际运行结果表明，该系统具有良好的实时性，控制曲线符合实际需求，对于禽舍环境的智能化管理具有广泛的应用前景。 这篇文档深入探讨了如何运用人工智能和机器学习技术来改善禽舍环境的监测与控制，尤其是通过无线传感器网络和智能控制策略，提升了环境控制的精确性和稳定性，对于推动畜牧业的现代化和智能化有着重要的理论和实践意义。