CN106773721A

CN106773721A - 一种基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统及其控制方法

Info

Publication number: CN106773721A
Application number: CN201710068224.XA
Authority: CN
Inventors: 陆超平
Original assignee: Nanjing Fisheries Steward Networking Technology Co Ltd
Current assignee: Lu Chaoping; Sun Lijuan; Yang Ye; Zhu Cheng; Zhu Xueping
Priority date: 2017-02-08
Filing date: 2017-02-08
Publication date: 2017-05-31
Anticipated expiration: 2037-02-08
Also published as: CN106773721B

Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，包括控制器模块，用于计算每日的投饵次数和投饵量；水温传感器，用于测量养殖场内的水温；溶解氧传感器，用于测量养殖场内的水体溶解氧含量；存储器，用于存储水温传感器和溶解氧传感器采集的水温和溶解氧数据；鱼体称重系统，用于检测养殖场内鱼体的平均重量；投料机，根据控制器模块的控制信号向养殖场定时定量投放饵料；供电模块，用于向投饵系统供电。本发明还提供了一种上述基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统的控制方法。本发明能够改进现有技术的不足，提高了水产养殖过程中饵料的投放精确度。

Description

一种基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及水产养殖技术领域，尤其是一种基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统及其控制方法。

背景技术

饲料是水产养殖中最主要的可变成本，一般都超过总成本的一半，单次投饵量的多少直接决定了养殖鱼类的生长质量，同时也与养殖成本息息相关，如何保证饵料的精确投喂，降低单位饲料成本，是实现水产养殖的精细化、智能化管理的关键，也是当前水产养殖行业亟需解决的问题。

目前饲料投喂分人工投喂和自动投喂两种。人工投喂主要依靠经验和肉眼观察进行投饵量的确定，饵料浪费严重。自动投喂分为两种方法，一是基于图像处理的投喂量确定(中国发明专利201410795965.4)，主要是通过图像分析投喂区域的鱼群密度来推算鱼类是否吃饱，从而决断投饵机是否停止投喂；二是通过输入水质参数进入支持向量机模型预测处当前水质参数状态下的鱼类模拟体重，根据模拟体重对照体重-饵料量表，确定投喂量(中国发明专利申请201510870876.6)。该两种自动投喂方法实现了自动化投喂，但投喂量的科学性上均存在一定的不足。基于图形的处理方法只考虑到了鱼类的进食，而忽略了不同养殖环境(水质环境)下鱼类对饲料的吸收和转换效率，以溶解氧为例，当处于低溶解氧水体时，低溶解氧胁迫状态下呼吸能和排泄能比例较高，导致鱼类饲料转化效率低，因此在该情况下按照图像系统中鱼依旧进食来确定的常规饲料投喂量，在较低的饲料转化率情况下，是增加了饵料系数，即鱼类单位增重下的饲料量高于最优量。因此基于图像的智能投喂系统有需要改进的地方。第二种是基于历史数据，建立水质因子估算鱼类体重的支持向量模型，通过当前水质因子用模型估算当前鱼体的预测体重，再按照预设的鱼类体重与投饵量的对应关系确定当前投饵量。该方法存在两个不足，一是通过水质参数直接预测鱼类体重的方式，其科学性值得商榷；二是简单的通过体重与投饵量的对照表确定投饵量的方式，也值得商榷。针对第一点不足，如果用不同水质因子建立与鱼类体重的增重量的关系，是具有一定科学性的，但是直接建立水质因子与鱼的体重的关系，明显存在偏误，简单的反例就是鱼类在不同时期会遇到同样的水质状况，而模型通过水质参数只能预测出一种体重。针对第二个不足，在不同水体状况下，同样的鱼类体重所需要的投饵量是不一样的，而该方法无法实现这个需求。

最优投饵量的确定是一个非线性、时变、多变量耦合的系统，投饵量与鱼类属性、水质状况、气象状况相关，需要建立一个综合的决策系统来自动控制投饵。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统及其控制方法，能够解决现有技术的不足，提高了水产养殖过程中饵料的投放精确度。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，其特征在于：包括，

控制器模块，用于计算每日的投饵次数和投饵量；

水温传感器，用于测量养殖场内的水温；

溶解氧传感器，用于测量养殖场内的水体溶解氧含量；

存储器，用于存储水温传感器和溶解氧传感器采集的水温和溶解氧数据；

鱼体称重系统，用于检测养殖场内鱼体的平均重量；

投料机，根据控制器模块的控制信号向养殖场定时定量投放饵料；

供电模块，用于向投饵系统供电。

作为优选，所述水温传感器和溶解氧传感器通过RS485通信总线与控制器模块连接。

作为优选，所述控制器模块连接有GPRS模块。

作为优选，所述GPRS模块分别连接有远程终端和功率放大模块。

作为优选，所述鱼体称重系统包括机械手臂，机械手臂上设置有重量传感器，重量传感器通过数据传输模块连接至存储模块，自动称重模块根据存储模块内的数据计算鱼体平均重量。

一种上述的基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统的控制方法，包括以下步骤：

A、通过养殖场的投喂实验获得不同水温和溶解氧环境下，鱼类在不同投饵率下的饵料系数，从而以最小饵料系数确定不同水温和溶解氧环境下的最优投饵率；

B、根据第一步实验获得的结果数据，构建以水温和溶解氧为输入，投饵率为输出的投饵率模糊控制器；

C、根据养殖场试验数据和养殖专家经验数据，构建以昨日平均水温、昨日平均溶解氧为输入，投饵次数为输出的投饵次数模糊控制器；

D、鱼体称重系统获得养殖鱼类的平均体重，并连同水温传感器和溶解氧传感器采集的数据传输到控制器模块；

E、当时间过了零点，控制器模块调用存储器中的昨日水温和溶解氧，求平均水温和平均溶解氧，以此为输入，调用投饵次数模糊控制器，输出投饵次数，再通过投饵次数与投饵时刻对照表获得当天投饵机打开的时间；

F、水温传感器和溶解氧传感器每十分钟采集一次数据，并将数据传输到控制器模块并存储；当时间到达步骤E中得到的投饵时刻，控制器模块打开投饵机；同时将此时的水温和溶解氧作为输入，调用投饵率模糊控制器，输出本次投饵的投饵率；同时控制器模块启动鱼体称重系统，得到塘内鱼体的平均体重；将投饵率乘以平均体重再乘以鱼的数量，得到本次投饵的总量，将投饵总量除以投料机的每秒投料量，得到投饵机关闭的时间，当到达关闭时间，控制器模块自动关闭投料机。

采用上述技术方案所带来的有益效果在于：

1、本发明以饵料系数最小为目标，通过水温、溶解氧两个维度对最优投饵率进行定量实验，确定不同水温和溶解氧环境下的最优投饵率，该实验与当前其他投喂实验最大的区别在于将投饵率视为一个随水温和溶解氧变化的量，从而实现最高的饵料转化率，节省饵料。

2、模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。模糊控制效果的好坏取决于模糊规则，模糊控制在水产投喂方面的壁垒也在于没有建立科学的模糊规则。本发明的贡献首先是模糊控制器以水温和溶解氧传感器为实时输入，实现了实时的自动化控制；其次模糊规则是基于严谨的科学实验的数据结果，而且以水温与溶解氧作为输入，将投饵率作为输出，得到模糊规则，在输入和输出变量的设置上均具有一定的创新性。

3、相对于其他模糊控制器以传感器实时数据作为输入的特征，本发明中的投饵次数模糊控制器的输入变量是经过数据采集、传输、存储、计算后的水温与溶解氧日平均值。在模糊控制系统的总体构架上有别于一般控制系统的直接输入方式。

4、鱼体称重系统使用的自动称重算法是基于鱼类生长特征进行标定的。该算法通过不断的自适应改进，实现鱼类平均体重的精准测量。

5、本发明的模糊控制智能投喂系统改进了一般模糊控制系统的简单数据输入-输出控制模式，针对智能控制的不同参数构建不同的模糊控制器，且突破了传感器数据直接输入的模式，改进将传感器数据进行运算后的数据作为输入，使得本模糊控制系统的双控制器控制效果更优化。

附图说明

图1是本发明一个具体实施方式的结构图。

图2是本发明一个具体实施方式中鱼体称重系统的结构图。

图3是本发明一个具体实施方式中鱼体称重系统控制方法的流程图。

图4是本发明一个具体实施方式中水温隶属度函数曲线图。

图5是本发明一个具体实施方式中溶解氧隶属度函数曲线图。

图6是本发明一个具体实施方式中投饵率隶属度函数曲线图。

图7是本发明一个具体实施方式中投饵率模糊变量输入-输出关系图。

图8是本发明一个具体实施方式中平均溶解氧隶属度函数曲线图。

图9是本发明一个具体实施方式中平均水温隶属度函数曲线。

图10是本发明一个具体实施方式中投饵次数隶属度函数曲线图。

图11是本发明一个具体实施方式中投饵次数模糊变量输入-输出关系图。

图中：1、控制器模块；2、水温传感器；3、溶解氧传感器；4、存储器；5、鱼体称重系统；6、投料机；7、供电模块；8、GPRS模块；9、远程终端；10、功率放大模块；11、机械手臂；12、重量传感器；13、数据传输模块；14、存储模块；15、自动称重模块。

具体实施方式

本发明中使用到的标准零件均可以从市场上购买，异形件根据说明书的和附图的记载均可以进行订制，各个零件的具体连接方式均采用现有技术中成熟的螺栓、铆钉、焊接、粘贴等常规手段，在此不再详述。

参照图1-11，本发明一个具体实施方式包括，

控制器模块1，用于计算每日的投饵次数和投饵量；

水温传感器2，用于测量养殖场内的水温；

溶解氧传感器3，用于测量养殖场内的水体溶解氧含量；

存储器4，用于存储水温传感器2和溶解氧传感器3采集的水温和溶解氧数据；

鱼体称重系统5，用于检测养殖场内鱼体的平均重量；

投料机6，根据控制器模块1的控制信号向养殖场定时定量投放饵料；

供电模块7，用于向投饵系统供电。

水温传感器2和溶解氧传感器3通过RS485通信总线与控制器模块1连接。

控制器模块1连接有GPRS模块8。

GPRS模块8分别连接有远程终端9和功率放大模块10。

鱼体称重系统5包括机械手臂11，机械手臂11上设置有重量传感器12，重量传感器12通过数据传输模块13连接至存储模块14，自动称重模块15根据存储模块14内的数据计算鱼体平均重量。

控制器模块1包括投饵次数模糊控制器和投饵率模糊控制器。

D、鱼体称重系统5获得养殖鱼类的平均体重，并连同水温传感器2和溶解氧传感器3采集的数据传输到控制器模块1；

E、当时间过了零点，控制器模块1调用存储器4中的昨日水温和溶解氧，求平均水温和平均溶解氧，以此为输入，调用投饵次数模糊控制器，输出投饵次数，再通过投饵次数与投饵时刻对照表获得当天投饵机6打开的时间；

F、水温传感器2和溶解氧传感器3每十分钟采集一次数据，并将数据传输到控制器模块1并存储；当时间到达步骤E中得到的投饵时刻，控制器模块1打开投饵机6；同时将此时的水温和溶解氧作为输入，调用投饵率模糊控制器，输出本次投饵的投饵率；同时控制器模块1启动鱼体称重系统5，得到塘内鱼体的平均体重；将投饵率乘以平均体重再乘以鱼的数量，得到本次投饵的总量，将投饵总量除以投料机6的每秒投料量，得到投饵机6关闭的时间，当到达关闭时间，控制器模块1自动关闭投料机6。

步骤B中，投饵率模糊控制器的构建过程为，

B1：输入变量(水温、溶解氧浓度)模糊化，通过论域与模糊子集将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量，论域上的模糊子集由隶属函数来表征；

B2：控制量(投饵率)的反模糊化，通过论域与模糊子集将模糊输出量转换为一个控制量，论域上的模糊子集由隶属函数来表征；

B3：确定模糊条件语句，依据实验数据结合专家经验将输入输出变量组合成模糊条件语句；

B4：将模糊规则库中模糊向量的笛卡尔乘积做并集，得到模糊关系矩阵；

B5：将传感器数据输入模糊控制器，输出控制量投饵率。

步骤C中，投饵次数模糊控制器的构建过程为，

C1：输入变量(平均水温、平均溶解氧浓度)模糊化，通过论域与模糊子集将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量，论域上的模糊子集由隶属函数来表征；

C2：控制量(投饵次数)的反模糊化，通过论域与模糊子集将模糊输出量转换为一个控制量，论域上的模糊子集由隶属函数来表征；

C3：确定模糊条件语句，依据实验数据结合专家经验将输入输出变量组合成模糊条件语句；

C4：将模糊规则库中模糊向量的笛卡尔乘积做并集，得到模糊关系矩阵；

C5：水温、溶解氧传感器数据采集、传输至主机存储，计算日平均水温和平均溶解氧；

C6：主机计算的平均水温和平均溶解氧作为数据输入模糊控制器，输出控制量投饵次数。

步骤D中，鱼体称重系统5获得养殖鱼类的平均体重的过程为，

D1、输入重量传感器获得的总重量G和均重参考值G0；

D2、R＝G/I*G0，初始状态下，I＝1；

D3、若1＜R＜2，则转向D4,；否则I增加1，转向D2；

D4、G’＝G/I；

D5、输出G’，作为本次投喂的鱼体均重；

D6、将本次计算得到的鱼体均重作为下一次计算的均重参考值。

实施例

实验用鱼购自江苏省扬州市国家良种场，挑选规格一致的实验鱼(体重为131.26±0.98g)放入水族箱(6尾/箱)，共20箱。水温控制分为五档(10℃、16℃、21℃、25℃、29℃)，溶解氧控制分为四挡(1.5mg/L、2.5mg/L、5.5mg/L、8mg/L)。实验将投饵率分为六档(1％、2％、3％、4％、5％、6％)，投饵率是每天的饲料投喂量与总鱼重的比。实验分6个周期，每个周期10天，分别以6种投饵率对20个实验水族箱进行投喂，每五天称重一次，调整投饵量。每个周期结束后计算各水族箱的饵料系数，饵料系数是指鱼类单位体重增加量需要的饵料量，从而得到不同水体环境下饵料系数最小的投饵率，即最优投饵率。

表1不同水质环境下的最优投饵率

基于上述实验结果设计模糊规则和模糊控制器，水温(Temp)和溶解氧(DO)为输入模糊变量，输入变量值通过水温传感器和溶解氧传感器实时采集并传输到主机的模糊控制器，模糊控制器中包含一系列与投饵率相关的模糊控制规则，投饵率K为输出模糊变量。

依据长期对团头鲂养殖场的监测可知水温的论域范围是[0,32]，根据实际养殖情况与专家经验将水温论域分为五个模糊子集，分别以T1、T2、T3、T4、T5作为五个模糊子集的模糊变量，其中T1和T5用梯形隶属函数表示，T2、T3、T4用三角形隶属函数表示(参见图4)。

表2水温隶属函数参数表

Name	Type	Params
			T1	Trapmf	[0 0 16 16]
T2	Trimf	[15 19 22]
			T3	Trimf	[20 24 27]
T4	Trimf	[24 27 31]
			T5	Trapmf	[28 31 33 39]

溶解氧的论域为[1.5,12]，根据实际养殖情况与专家经验将溶解氧论域分为四个模糊子集，分别以O1、O2、O3、O4作为四个模糊子集的模糊变量，其中O1和O4用梯形隶属函数表示，O2、O3用三角形隶属函数表示(参见图5)。

表3溶解氧隶属函数参数表

Name	Type	Params
			O1	Trapmf	[0 0 2.5 2.5]
O2	Trimf	[2.1 4 6.3]
			O3	Trimf	[4.5 7 9.5]
O4	Trapmf	[7.2 9 12 12]

投饵率的论域为[0,0.05]，根据上述实验结果与专家经验将投饵率论域分为五个模糊子集，分别以K1、K2、K3、K4、K5作为五个模糊子集的模糊变量，其中K1和K5用梯形隶属函数表示，K2、K3、K4用三角形隶属函数表示(参见图6)。

表4投饵率隶属函数参数表

在试验场的实验结果基础上结合专家经验，形成了19条由“IF-THEN”型的条件语句构成的模糊规则。以第一条规则为例，规则含义为如果水温处于T1(10～16℃)，且溶解氧处于O1(2.5～5.5mg/L)，则投饵率为K1(0.01)，即1％。基于模糊控制规则建立投饵率模糊控制状态表，如表5所示。

if(Temp is T1)and(DO is O2)then(K is K1)

if(Temp is T1)and(DO is O3)then(K is K1)

if(Temp is T1)and(DO is O4)then(K is K1)

if(Temp is T2)and(DO is O1)then(K is K1)

if(Temp is T2)and(DO is O2)then(K is K3)

if(Temp is T2)and(DO is O3)then(K is K3)

if(Temp is T2)and(DO is O4)then(K is K3)

if(Temp is T3)and(DO is O1)then(K is K2

if(Temp is T3)and(DO is O2)then(K is K4)

if(Temp is T3)and(DO is O3)then(K is K4)

if(Temp is T3)and(DO is O4)then(K is K5)

if(Temp is T4)and(DO is O1)then(K is K2)

if(Temp is T4)and(DO is O2)then(K is K5)

if(Temp is T4)and(DO is O3)then(K is K5)

if(Temp is T4)and(DO is O4)then(K is K5)

if(Temp is T5)and(DO is O1)then(K is K2)

if(Temp is T5)and(DO is O2)then(K is K3)

if(Temp is T5)and(DO is O3)then(K is K4)

if(Temp is T5)and(DO is O4)then(K is K3)

表5投饵率模糊控制状态表

根据养殖场实验结果结合专家经验，通过模糊控制规则构建的模糊控制器，其三维坐标图如图5所示，可以直观地反映了水温Temp、溶解氧DO对输出变量投饵率在整个论域范围的影响，其中，X轴表示水温，Y轴为溶解氧，Z轴为投饵率。从而实现了通过输入水温和溶解氧对投饵率的智能控制。

投饵次数模糊控制器的输入为前一天的平均水温和平均溶解氧浓度，水温和溶解氧由水温传感器和溶解氧传感器测量得到，并传输到主机存储，主机计算得到前一天的平均水温和平均溶解氧浓度作为模糊控制器的输入，模糊控制器通过模糊运算输出今日投饵次数。

依据长期对团头鲂养殖场的监测可知日平均溶解氧的论域范围是[1.5,8]，根据实际养殖情况与专家经验将水温论域分为三个模糊子集，分别以EO1、EO2、EO3作为三个模糊子集的模糊变量，其中EO1和EO3用梯形隶属函数表示，EO2用三角形隶属函数表示(参见图8)。

表6平均溶解氧隶属函数参数表

Name	Type	Params
			EO1	Trapmf	[0 0 2.5 2.5]
EO2	Trimf	[2 4 6]
			EO3	Trapmf	[4.5 6.5 8 8]

平均温度的论域范围是[10,29]，根据实际养殖情况与专家经验将水温论域分为五个模糊子集，分别以ET1、ET2、ET3、ET4、ET5作为模糊变量，其中ET1和ET5用梯形隶属函数表示，ET2、ET3、ET4用三角形隶属函数表示(参见图9)。

表7平均水温隶属函数参数表

Name	Type	Params
			ET1	Trapmf	[-7 8 12 15]
ET2	Trimf	[13.5 16.5 20]
			ET3	Trimf	[18 21 24.5]
ET4	Trimf	[22 25 28]
			ET5	Trapmf	[25.5 28 30 30]

依据养殖专家经验，团头鲂投饵次数N的论域范围为[0，4]，将投饵次数量化为4档，投饵次数变量的模糊子集为{N1，N2，N3，N4}，各子集隶属函数为三角形函数(参见图10)。

表8投饵次数隶属函数参数表

Name	Type	Params
			N1	Trimf	[0 1 2]
N2	Trimf	[1 2 3]
			N3	Trimf	[2 3 4]
N4	Trimf	[3 4 5]

表9投饵次数模糊控制状态表

其中，投饵次数与投饵时刻的对应关系如下：N0表示不投喂；N1表示12:00投喂一次；N2表示10:00、14:00投喂；N3表示9:00、12:00、15:00投喂；N4表示8:30、11:00、14:30、17:00投喂。将投饵时刻固定是基于鱼类进食驯化的考虑，使其能够形成快速上食台进食的习惯。

小型采样网箱放在投喂区水下30厘米，待投饵机打开5分钟后，机械手臂自动将采样网箱拉起，沥水一分钟后机械手臂上的重量传感器获得网箱内鱼体总重量，传感器将数据传输到主机存储，并调用自动称重模块计算得到鱼体平均体重。初始的均重参考值为鱼下塘时的均重，后面每一次称重时的均重参考值为上一次称重的均重输出值。

当时间过了零点，控制器模块调用存储器中的昨日水温和溶解氧，求平均水温和平均溶解氧，以此为输入，调用投饵次数模糊控制器，输出投饵次数，再通过投饵次数与投饵时刻对照表获得当天投饵机打开的时间。

水温传感器和溶解氧传感器每十分钟采集一次数据，并通过485通信将数据传输到控制器并存储。当时间到达步骤一中得到的投饵时刻，控制器模块打开投饵机；同时将此时的水温和溶解氧作为输入，调用投饵率模糊控制器，输出本次投饵的投饵率；同时控制器启动重量采集模块，通过带重量传感器的机械手自动称重得到塘内鱼体的平均体重；将投饵率乘以平均体重再乘以鱼的数量，得到本次投饵的总量，将总量除以投料机的每秒投料量，得到投饵机关闭的时间。当到达关闭时间，控制器模块自动关闭投料机。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims

1.一种基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，其特征在于：包括，

控制器模块（1），用于计算每日的投饵次数和投饵量；

水温传感器（2），用于测量养殖场内的水温；

溶解氧传感器（3），用于测量养殖场内的水体溶解氧含量；

存储器（4），用于存储水温传感器（2）和溶解氧传感器（3）采集的水温和溶解氧数据；

鱼体称重系统（5），用于检测养殖场内鱼体的平均重量；

投料机（6），根据控制器模块（1）的控制信号向养殖场定时定量投放饵料；

供电模块（7），用于向投饵系统供电。

2.根据权利要求1所述的基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，其特征在于：所述水温传感器（2）和溶解氧传感器（3）通过RS485通信总线与控制器模块（1）连接。

3.根据权利要求1所述的基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，其特征在于：所述控制器模块（1）连接有GPRS模块（8）。

4.根据权利要求3所述的基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，其特征在于：所述GPRS模块（8）分别连接有远程终端（9）和功率放大模块（10）。

5.根据权利要求1所述的基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，其特征在于：所述鱼体称重系统（5）包括机械手臂（11），机械手臂（11）上设置有重量传感器（12），重量传感器（12）通过数据传输模块（13）连接至存储模块（14），自动称重模块（15）根据存储模块（14）内的数据计算鱼体平均重量。

6.根据权利要求1所述的基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统，其特征在于：所述控制器模块（1）包括投饵次数模糊控制器和投饵率模糊控制器。

7.一种权利要求1-6任意一项所述的基于模糊控制的水产养殖智能投饵系统的控制方法，其特征在于包括以下步骤：

D、鱼体称重系统（5）获得养殖鱼类的平均体重，并连同水温传感器（2）和溶解氧传感器（3）采集的数据传输到控制器模块（1）；

E、当时间过了零点，控制器模块（1）调用存储器（4）中的昨日水温和溶解氧，求平均水温和平均溶解氧，以此为输入，调用投饵次数模糊控制器，输出投饵次数，再通过投饵次数与投饵时刻对照表获得当天投饵机（6）打开的时间；

F、水温传感器（2）和溶解氧传感器（3）每十分钟采集一次数据，并将数据传输到控制器模块（1）并存储；当时间到达步骤E中得到的投饵时刻，控制器模块（1）打开投饵机（6）；同时将此时的水温和溶解氧作为输入，调用投饵率模糊控制器，输出本次投饵的投饵率；同时控制器模块（1）启动鱼体称重系统（5），得到塘内鱼体的平均体重；将投饵率乘以平均体重再乘以鱼的数量，得到本次投饵的总量，将投饵总量除以投料机（6）的每秒投料量，得到投饵机（6）关闭的时间，当到达关闭时间，控制器模块（1）自动关闭投料机（6）。