CN113885463B - 一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统和方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统和方法，本系统包括罐环境监测组件、罐环境调节组件、控制器和交互模块；罐环境监测组件用于采集发酵罐内的发酵环境数据；罐环境调节组件用于根据环境调节指令调节发酵罐内的发酵环境；控制器用于接收发酵环境数据，生成环境调节指令；交互模块用于设置发酵环境初始参数，以及显示实时的发酵环境数据。本方法包括：实时采集发酵罐内的发酵环境数据；根据发酵环境数据，生成环境调节指令；根据环境调节指令，调节发酵环境。本申请实现了对好氧发酵罐内菌肥氧气含量、温度和湿度等发酵工艺参数进行调节；丰富好氧发酵罐工艺参数的智能控制技术，实现环境保护目的。

Description

一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统和方法

技术领域

本申请属于固体废弃物处理技术领域，具体涉及一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统和方法。

背景技术

我国畜禽养殖业约占农副业的比重约三分之一，畜禽养殖业的蓬勃发展，使得畜禽生物菌肥逐年增加。畜禽生物菌肥如果不能得到合理的处理利用，将对环境造成很严重的污染，如造成环境水体富营养化，渗透引起地下水污染，产生的废气污染大气，以及危害人类身体健康。而畜禽生物菌肥中有机质含量丰富，农作物所需的氮、磷、钾等营养成分含量比较高，是生产农业有机肥料的良好来源。如果能将每年养殖业产生的几十亿吨的畜禽生物菌肥处理和有效利用，将是一笔巨大的财富。因此，对畜禽生物菌肥合理高效处理已突显出在农业、生态建设和环境保护体系中的重要地位，是提高和保障生态环境建设的重要措施，同时是农业和社会可持续发展的必然要求。

畜禽生物菌肥好氧发酵工艺参数决定了菌肥发酵质量，但如何控制发酵过程中的工艺参数和发酵过程，依然没有任何有效的控制方法，使得菌肥发酵质量偏低。

发明内容

本申请提出了一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统和方法，根据发酵罐内菌肥发酵过程中的工艺参数需求，利用相关传感器采集发酵过程中菌肥含氧量、温度和湿度等关键参数，再根据生物菌肥好氧发酵过程的历史数据，进行计算与自动调控，实现生物菌肥好氧发酵罐自动化生产和管理，提高有机肥产量和质量。

为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统，包括罐环境监测组件、罐环境调节组件、控制器和交互模块；

所述罐环境监测组件用于采集发酵罐内的发酵环境数据；

所述罐环境调节组件用于根据环境调节指令调节所述发酵罐内的发酵环境；

所述控制器用于接收所述发酵环境数据，生成所述环境调节指令；

所述交互模块用于设置发酵环境初始参数，以及显示实时的所述发酵环境数据。

优选的，所述罐环境监测组件包括温度监测模块、湿度监测模块和菌肥含氧量监测模块；

所述发酵环境数据包括实时温度数据、实时湿度数据和实时菌肥含氧量数据。

优选的，所述发酵环境包括湿度环境、温度环境和风环境；

所述罐环境调节组件包括湿度调节装置、温度调节装置和进风调节装置；

所述湿度调节装置用于调节所述发酵罐内的所述湿度环境；

所述温度调节装置用于调节所述发酵罐内的所述温度环境；

所述进风调节装置用于调节所述发酵罐内的所述风环境。

优选的，所述环境调节指令包括湿度调节指令、温度调节指令和风调节指令。

优选的，所述控制器根据历史生产过程数据，使用基于布谷鸟优化算法的RBF神经网络建立发酵环境模型，并基于所述发酵环境模型，和所述发酵环境数据，生成所述环境调节指令。

优选的，所述发酵环境模型为

y_i(k+1)＝f_i(y₁(k)，...，y₁(k-n_y1+1)，y₂(k)，...，y₂(k-n_y2+1)，y₃(k)，...，y₃(k-n_y3+1)，u_i(k)，...，ui(k-n_ui+1))

其中，i∈[1，2.3]，y₁(k)，y₂(k)，y₃(k)分别为所述罐环境的菌肥温度、湿度和菌肥含氧量在k时刻的样本值，u₁(k)，u₂(k)，u₃(k)为风量、温度调节和湿度调节在k时刻的样本值。n_yi和n_ui是输出变量y_i(k)和输出变量u_i(k)的动力学阶次，f₁，f₂，f₃为非线性的光滑函数。

本申请还公开了一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控方法，包括如下步骤：

实时采集发酵罐内的发酵环境数据；

根据所述发酵环境数据，生成环境调节指令；

根据所述环境调节指令，调节发酵环境。

优选的，根据历史生产过程数据，使用基于布谷鸟优化算法的RBF神经网络建立发酵环境模型，并基于所述发酵环境模型，和所述发酵环境数据，生成所述环境调节指令。

本申请的有益效果为：

本申请公开了一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统和方法，可以根据罐内菌肥氧气含量、温度、湿度值实时数据，实现对好氧发酵罐内菌肥氧气含量、温度和湿度等发酵工艺参数进行调节；将控制器引入畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数监控系统领域，丰富好氧发酵罐工艺参数的智能控制技术，实现环境保护目的，也为今后有机肥生产自动化技术发展探索了一条行之有效的道路，具有广阔的发展空间。本系统具有广阔的推广空间和使用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例一的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统结构示意图；

图2为本申请实施例一的RBF神经网络结构示意图；

图3为本申请实施例二的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

如图1所示，为本申请实施例一的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统结构示意图，包括罐环境监测组件、罐环境调节组件、控制器和交互模块。

具体的，罐环境监测组件用于采集发酵罐内的发酵环境数据；罐环境调节组件用于根据环境调节指令调节发酵罐内的发酵环境；控制器用于接收发酵环境数据，生成环境调节指令；交互模块用于设置发酵环境初始参数，以及显示实时的发酵环境数据。

在本实施例一中，发酵环境包括湿度环境、温度环境和风环境；相应的，发酵环境数据包括实时温度数据、实时湿度数据和实时菌肥含氧量数据，因此，罐环境监测组件包括温度监测模块、湿度监测模块和菌肥含氧量监测模块，在本实施例中，温度监测模块、湿度监测模块和菌肥含氧量监测模块均采用现有技术，例如，温度测量模块为温度传感器，湿度测量模块为湿度传感器，可采用米恩基传感科技有限公司生产的管道式温湿度传感器，菌肥氧含量检测模块为氧气含量测量仪，可采用建大仁科生产的氧气传感器。罐环境调节组件包括湿度调节装置、温度调节装置和进风调节装置；湿度调节装置用于调节发酵罐内的湿度环境；温度调节装置用于调节发酵罐内的温度环境；进风调节装置用于调节发酵罐内的风环境。例如，在本实施例一中，在发酵罐壁设置电加热管以控制发酵罐内的温度，电加热管可提供高、中、低三个档位的发热功率调节，对发酵罐内生物菌肥提供包括低温，中温和高温的温度调节。在发酵罐顶设置喷淋喷头以调节发酵罐内的湿度，喷淋喷头与水泵连接，水泵可接入发酵罐附近的自来水管道，水泵出水口接入流量调节阀，通过改变阀口大小实现流量调节。流量调节阀由控制器模拟量输出模块控制，具体实现过程是控制模拟量输出模块，连接到调节阀的控制器，调节阀控制器根据控制器(PLC或工控机)输出电流的大小或脉冲信号的频率变化，来控制流量调节阀的开度。在发酵罐侧壁设置鼓风机风口，通过鼓风机向发酵罐内通入空气，以增加发酵罐内的氧气量，控制器可根据工艺需要调整鼓风机扩压器开度，以保证菌肥发酵过程中必要的菌肥含氧量。

为了调节发酵罐内的发酵环境，合理控制各个环境调节组件，在本实施例一中，设置控制器(可编程逻辑控制器PLC或工控机)实时接收酵环境数据，以生成环境调节指令，包括湿度调节指令、温度调节指令和风调节指令，用以分别控制电加热管、喷淋喷头和鼓风机。在本实施例一中，由于三个监测组件产生的均为模拟信号，所以在控制器中内置有AD转换器，将采集的模拟信号先转换成数字信号，再进行后续处理。

在本实施例一中，控制器首先根据历史生产过程数据，使用基于布谷鸟优化算法的RBF神经网络建立发酵环境模型，然后基于该发酵环境模型，和实时采集到的发酵环境数据，生成环境调节指令。

下面具体介绍本申请实施例一中的控制器建模过程：

在本实施例一中，生物菌肥好氧发酵工艺过程模型为

y_i(k+1)＝f_i(y₁(k)，...，y₁(k-n_y1+1)，y₂(k)，...，y₂(k-n_y2+1)，y₃(k)，...，y₃(k-n_y3+1)，u_i(k)，...，u_i(k-n_ui+1))

其中，i∈[1，2.3]，y₁(k)，y₂(k)，y₃(k)分别为所述罐环境的菌肥温度、湿度和菌肥含氧量在k时刻的样本值，u₁(k)，u₂(k)，u₃(k)为风量、温度调节和湿度调节在k时刻的样本值。n_yi和n_ui是输出变量y_i(k)和输出变量u_i(k)的动力学阶次，f₁，f₂，f₃通常为非线性的光滑函数。

在生物菌肥好氧发酵过程中，设置期望的菌肥温度、湿度和菌肥含氧量为y_m1(k)，y_m2(k)，y_m3(k)，则有

y_i(k+1)-y_mi(k+1)＝f_i(y₁(k)，...，y₁(k-n_y1+1)，y₂(k)，...，y₂(k-n_y2+1)，y₃(k)，...，y₃(k-n_y3+1)，u_i(k)，...，u_i(k-n_ui+1))-y_mi(k+1)

令e_i(k+1)＝y_i(k+1)-y_mi(k+1)，和则有/>

考虑到RBF神经网络具有良好的泛化能力，结构简单，可避免不必要的冗长计算。RBF神经网络具有输入层、隐层和输出层三层结构，是一种前馈神经网络，可以在一定精度内近似任何非线性函数。RBF神经网络结构图如图2所示：

采用RBF神经网络对非线性函数f_i(k)近似逼近，选取高斯函数作为隐层的激励函数

利用RBF神经网络设计的控制律为：

其中RBF神经网络输出层权值更新率为：

把在生物菌肥好氧发酵历史过程中的总量为N样本数据分为两部分，其中个样本数据作为测试数据用于RBF神经网络训练，另外/>个样本数据作为验证数据对RBF神经网络中神经元激励函数的中心值c_i、激励函数的宽度b_i和隐层神经元节点的个数N_i进行优化。优化过程中评价函数选取为：

其中L₁和L₂分别为输出值预测和输入值预测滚动优化的窗口长度。

布谷鸟算法包括如下步骤：

1)初始化参数和种群。首先设定最大进化代数G_max、鸟巢数目n、搜索空间维数D、被发现概率P_a、步长参数a₀，随机产生n个鸟巢位置，计算每个鸟巢位置的适应度值J_i(k)。

2)计算步长α＝a₀(X_i(t)-X_best)，a₀为初始步长，X_i(t)表示第i个解在第t代的值，X_best为当前最优解，按照式X_i(t+1)＝X_i(t)+α⊕Lévy(λ)更新每个鸟巢位置。步长α用于调整随机搜索范围，⊕表示点乘，服从Lévy概率分布。

3)计算新鸟巢位置的适应度，与更新前鸟巢位置进行比较，选择适应度较好的鸟巢位置。

4)产生服从均匀分布的随机数{r_i,i∈1,2,…,n}，若r_i<P_a，则按式X_i(t+1)＝X_i(t)+r_i(X_j(t)-X_k(t))更新对应的鸟巢位置。

5)重复步骤3)。

6)判断是否满足终止条件。若满足，则终止算法；否则转步骤2)。

在本申请实施例一中，可通过交互模块设置发酵罐内的发酵模式，以方便工作人员管理和监测生物菌肥好氧发酵罐工艺和控制参数情况，以便生物菌肥好氧发酵正常进行。通常可内置多种发酵模式，包括发酵时间、发酵温度，甚至预置多种针对不同菌肥的参数设置。通过设置基于控制器的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数监控系统可以在很大一定程度上合理的利用畜禽生物菌肥，提高畜禽生物菌肥利用率和有机肥产量。进一步的，交互模块还可以设置有无线通讯模块，用户可利用接入因特网的计算机或者手机，使用网页或组态软件对好氧发酵罐内部工艺参数进行远程监控和修改环境调节组件的工作状态。进一步的，还设置有显示装置，用来实时显示发酵工艺环境参数和控制参数。

进一步的，在本实施例一中，还设置有报警模块，当好氧发酵过程中菌肥温度、菌肥湿度、菌肥含氧量等长时间超出期望值范围，报警模块可以进行声光报警以警示工作人员。

实施例二

如图3所示，为本申请实施例二的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控方法流程示意图，包括如下步骤：

实时采集发酵罐内的发酵环境数据，具体的，可采用相应的传感器装置实时采集需要的各类发酵环境数据。

根据发酵环境数据，生成环境调节指令；具体的，可基于历史生产过程数据，使用基于布谷鸟优化算法的RBF神经网络建立发酵环境模型，再基于该发酵环境模型，和实时采集到的发酵环境数据，生成环境调节指令。

根据环境调节指令，调整发酵环境。具体的，可根据具体的发酵环境影响因素，设置相应的调节装置，以相应环境调节指令，调节发酵环境。

以上所述的实施例仅是对本申请优选方式进行的描述，并非对本申请的范围进行限定，在不脱离本申请设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本申请权利要求书确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统，其特征在于，包括罐环境监测组件、罐环境调节组件、控制器和交互模块；

所述罐环境监测组件用于采集发酵罐内的发酵环境数据；

所述罐环境调节组件用于根据环境调节指令调节所述发酵罐内的发酵环境；

所述控制器用于接收所述发酵环境数据，生成所述环境调节指令；

所述交互模块用于设置发酵环境初始参数，以及显示实时的所述发酵环境数据；

所述控制器根据历史生产过程数据，使用基于布谷鸟优化算法的RBF神经网络建立发酵环境模型，并基于所述发酵环境模型，和所述发酵环境数据，生成所述环境调节指令；

所述发酵环境模型为y_i(k+1)＝f_i(y₁(k)，…，y₁(k-n_y1+1)，y₂(k)，…，y₂(k-n_y2+1)，y₃(k)，…，y₃(k-n_y3+1)，u_i(k)，…，u_i(k-n_ui+1))

其中，i∈[1，2.3]，y₁(k)，y₂(k)，y₃(k)分别为所述罐环境的菌肥温度、湿度和菌肥含氧量在k时刻的样本值，u₁(k)，u₂(k)，u₃(k)为风量、温度调节和湿度调节在k时刻的样本值；n_yi和n_ui是输出变量y_i(k)和输出变量u_i(k)的动力学阶次，f₁，f₂，f₃为非线性的光滑函数；

在生物菌肥好氧发酵过程中，设置期望的菌肥温度、湿度和菌肥含氧量为y_m1(k)，y_m2(k)，y_m3(k)，则有

y_i(k+1)-y_mi(k+1)＝f_i(y₁(k)，…，y₁(k-n_y1+1)，y₂(k)，…，y₂(k-n_y2+1)，y₃(k)，…，y₃(k-n_y3+1)，u_i(k)，…，u_i(k-n_ui+1))-y_mi(k+1)

令

e_i(k+1)＝y_i(k+1)-y_mi(k+1)，

和则有

采用RBF神经网络对非线性函数f_i(k)近似逼近，选取高斯函数作为隐层的激励函数

利用RBF神经网络设计的控制律为：

其中RBF神经网络输出层权值更新率为：

把在生物菌肥好氧发酵历史过程中的总量为N样本数据分为两部分，其中个样本数据作为测试数据用于RBF神经网络训练，另外/>个样本数据作为验证数据对RBF神经网络中神经元激励函数的中心值c_i、激励函数的宽度b_i和隐层神经元节点的个数N_i进行优化；优化过程中评价函数选取为：

其中L₁和L₂分别为输出值预测和输入值预测滚动优化的窗口长度；

布谷鸟算法包括如下步骤：

1)初始化参数和种群；首先设定最大进化代数G_max、鸟巢数目n、搜索空间维数D、被发现概率P_a、步长参数a₀，随机产生n个鸟巢位置，计算每个鸟巢位置的适应度值J_i(k)；

2)计算步长α＝a₀(X_i(t)-X_best)，a₀为初始步长，X_i(t)表示第i个解在第t代的值，X_best为当前最优解，按照式更新每个鸟巢位置；步长α用于调整随机搜索范围，/>表示点乘，服从/>概率分布；

3)计算新鸟巢位置的适应度，与更新前鸟巢位置进行比较，选择适应度较好的鸟巢位置；

4)产生服从均匀分布的随机数{r_i，i∈1，2，...，n}，若r_i＜P_a，则按式X_i(t+1)＝X_i(t)+r_i(X_j(t)-X_k(t))更新对应的鸟巢位置；

5)重复步骤3)；

6)判断是否满足终止条件；若满足，则终止算法；否则转步骤2)。

2.根据权利要求1所述的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统，其特征在于，所述罐环境监测组件包括温度监测模块、湿度监测模块和菌肥含氧量监测模块；

所述发酵环境数据包括实时温度数据、实时湿度数据和实时菌肥含氧量数据。

3.根据权利要求2所述的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统，其特征在于，所述发酵环境包括湿度环境、温度环境和风环境；

所述罐环境调节组件包括湿度调节装置、温度调节装置和进风调节装置；

所述湿度调节装置用于调节所述发酵罐内的所述湿度环境；

所述温度调节装置用于调节所述发酵罐内的所述温度环境；

所述进风调节装置用于调节所述发酵罐内的所述风环境。

4.根据权利要求3所述的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统，其特征在于，所述环境调节指令包括湿度调节指令、温度调节指令和风调节指令。

5.一种应用于权利要求1-4任一项的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控系统的畜禽生物菌肥好氧发酵罐工艺参数调控方法，其特征在于，包括如下步骤：

实时采集发酵罐内的发酵环境数据；

根据所述发酵环境数据，生成环境调节指令；

根据所述环境调节指令，调节发酵环境；

根据历史生产过程数据，使用基于布谷鸟优化算法的RBF神经网络建立发酵环境模型，并基于所述发酵环境模型，和所述发酵环境数据，生成所述环境调节指令。