Page 145 - 《水产学报》2025年第8期

张铮，等 水产学报, 2025, 49(8): 089512

云服务器
cloud server

酸碱度
RS485 pH
溶解氧
温度 temperature
DO

控制箱 控制器 传感器 养殖池
control box controller sensor aquaculture pond
图 12 水产养殖溶解氧物联网远程监控系统
Fig. 12 Internet of things remote monitoring system for aquaculture DO

快速和慢速学习样本卷积交互网络 的基础上，将该控制器与传统根据经验设定参
-量子神经网络-比例积分微分控制
FSSCINET-QNN-PID 数的 PID 和 QNN-PID 进行对比实验。研究表明，
比例积分微分控制 PID 和
11.0 该控制器具有更好的调控性能，RMSE IAE
均优于另外两种控制器，同时提升了响应速率
10.5 和跟踪性能。最后在工厂化循环水养殖环境中
溶解氧/(mg/L) dissolved oxygen 9.5 进行了调控实验，能够使 DO 含量保持在设定
10.0
值附近并且波动较小。该研究为工厂化养殖中
的
调控提供了一种可靠的解决方案。
DO
9.0
8.5
参考文献 (References)：
8.0
0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 [ 1 ] Lawson T B. Fundamentals of aquacultural engineering[M].
时间/s
New York: Springer, 1995.
time
[ 2 ] Saber A, James D E, Hayes D F. Long‐term forecast of water
图 13 调控过程中 DO 含量变化
temperature and dissolved oxygen profiles in deep lakes using
Fig. 13 DO concentration changes during the control process
artificial neural networks conjugated with wavelet transform[J].
QNN-PID 控制器能够满足工厂化养殖的 DO 高 Limnology and Oceanography, 2020, 65(6): 1297-1317.
效调控的需求。 [ 3 ] Jiang J M, Bing S, Ma Z H, et al. Normalized fuzzy control of

high density aquiculture’s dissolved oxygen[J]. Advanced
4 结论
Materials Research, 2012, 490-495: 3401-3404.
针对工厂化养殖的 DO 调控问题，设计了 [ 4 ] 周新辉, 黄琳, 樊宇星, 等. 基于建模预测与关系规则的养殖
一种基于 FSSCINET 的改进的预测 PID 控制器。 水体溶解氧含量调控方法 [J]. 农业机械学报, 2022, 53(6):
通过在实际工厂化养殖系统的液氧供氧中进行 318-326.
曝气实验，建立了能够准确描述曝气流量和 Zhou X H, Huang L, Fan Y X, et al. Dissolved oxygen control
DO 含量之间动态关系的模型。该研究设计的 method based on modeling prediction and relation rule data-
FSSCINET-QNN-PID 控制器在自适应 PID 控制 base[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural
器的基础上，引入时域预测值于反馈量中，利 Machinery, 2022, 53(6): 318-326 (in Chinese).
用 QNN 神经网络的在线整定 PID 参数的能力， [ 5 ] Ferreira J G, Taylor N G H, Cubillo A, et al. An integrated
增强了控制器的自适应能力，消除了调控滞后 model for aquaculture production, pathogen interaction, and
的影响。在曝气流量和 DO 含量动态关系模型 environmental effects[J]. Aquaculture, 2021, 536: 736438.

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