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多传感器数据融合技术在畜禽舍环境监测系统中的应用研究

邵林  
【摘要】:我国是畜禽业养殖大国,畜禽的生产、生长、发育、繁殖除了受到遗传和营养等因素的影响外,最直接的影响因素是饲养者是否能够为畜禽提供良好的养殖环境,因为良好的养殖环境可以有效预防、减少畜禽疫病的发生,使畜禽获得较适宜的生长条件,从而有效保证畜禽的健康、快速成长。目前国内大多数畜禽养殖场都是通过简单的仪器判断当前环境状态,监测结果往往依赖于工作人员的实际操作,从而很大程度上影响了我国畜禽规模养殖环境测控设备的深度发展,亦在某种程度上限制了养殖业的进一步发展。所以,为了提高畜禽规模养殖环境监测水平,促进养殖业的进一步发展,研制一套性价比高、技术先进且便于普及推广的现场、实时、在线监测的畜禽舍环境综合监测系统是非常必要的。进行畜禽舍环境监测系统研究可以实时掌握畜禽舍饲养环境中的各项指标,有效防控畜禽疫病的发生,从而产生显著的经济效益和社会效益。 本系统将计算机技术、虚拟仪器技术与多传感器数据融合技术相结合,应用LabWindows/CVI9.0软件开发平台,自主开发了一套畜禽舍环境监测系统。此系统以畜禽舍温度、湿度、光照度、有害气体(CO2)浓度4项指标为待监测对象,包含系统管理、参数设置、实时监测、数据处理等模块,通过UDP通信协议将大量的相互独立的传感器数据信息传送到上位机中,实现了多传感器在线实时监测,为畜禽舍环境监测提供了基础依据和数据支持。针对畜禽舍饲养环境具有多变量耦合的特点,本论文提出了一种多测点传感器监测方案以适应其复杂的饲养环境,应用最优加权算法对单一环境因子数据进行局部融合,应用改进后的D-S证据理论算法对4种环境因子数据进行整体融合,并根据整合结果对舍内环境状况作出准确判断,为畜禽营造舒适、健康的成长与生活环境,满足不同种类的畜禽在其生长的不同阶段对卫生环境的不同需求。该方案具有克服传统监测手段的单一性、避免分别处理各环境因子的信息数据的不确定性、增强畜禽舍环境监控系统的鲁棒性等优点。将该算法应用于畜禽舍环境监测系统后,实验结果表明监测结果的可靠性与准确度均有明显提高。


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