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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學申請的專利一種基于多目標優(yōu)化算法的豬舍溫度節(jié)能控制方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116360266B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310352933.6，技術領域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權一種基于多目標優(yōu)化算法的豬舍溫度節(jié)能控制方法是由秦文虎;汪鑫;孫立博設計研發(fā)完成，并于2023-04-04向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于多目標優(yōu)化算法的豬舍溫度節(jié)能控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于多目標優(yōu)化算法的豬舍溫度節(jié)能控制方法，具體方法如下：首先采用CFD建立豬舍機械通風模式下的舍內(nèi)溫度場響應模型，并結合elman神經(jīng)網(wǎng)絡得到溫度場快速預測模型。然后，將需要調(diào)控的時段劃分為多個調(diào)控子時段，獲取子時段前5分鐘舍內(nèi)外環(huán)境因子平均值作為調(diào)控模型輸入，以控制效果和控制能耗最小為目標，利用上述神經(jīng)網(wǎng)絡快速預測模型構建適應度評估函數(shù)，最后，利用加入混沌映射和自適應t分布策略的改進INFO算法優(yōu)化控制參數(shù)，采用基于能耗優(yōu)先的偏好決策方法從非劣解集中選出最優(yōu)解進行子時段控制。該方法結合數(shù)值仿真與物聯(lián)網(wǎng)技術，同時通過多目標優(yōu)化算法進行控制參數(shù)尋優(yōu)，有利于節(jié)省能耗，提升效益。

本發(fā)明授權一種基于多目標優(yōu)化算法的豬舍溫度節(jié)能控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多目標優(yōu)化算法的豬舍溫度節(jié)能控制方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟1：通過CFD建立豬舍溫度在濕簾-風機通風模式下的響應模型，并通過拉丁超立方抽樣方法設計實驗樣本，完成多次CFD仿真，形成不同控制條件與溫度響應之間的樣本數(shù)據(jù)庫； 步驟2：用elman神經(jīng)網(wǎng)絡對上述數(shù)據(jù)庫進行訓練，得到控制條件與溫度響應之間的近似模型，該近似模型解決了CFD模型收斂慢的問題，能夠用于后續(xù)多目標優(yōu)化算法中的適應度函數(shù)的構建； 步驟3：以豬舍環(huán)境溫度控制效果和用于機械通風降溫的執(zhí)行器控制能耗為最小作為優(yōu)化目標函數(shù)，并通過上述神經(jīng)網(wǎng)絡模型來計算各目標函數(shù)的適應度值； 步驟4：獲取當前調(diào)控子時段前5分鐘的環(huán)境因子平均值作為初始狀態(tài)輸入，然后以執(zhí)行器控制變量為約束，以步驟3所述適應度函數(shù)利用改進INFO算法進行尋優(yōu)； 引入自適應t分布以及動態(tài)選擇策略增加擾動，擴大局部搜索能力，引入方法為：通過定義動態(tài)選擇概率p來實現(xiàn)，其中p為： it是當前迭代次數(shù)，MaxIt是最大迭代次數(shù)，當p＜rand時，產(chǎn)生基于迭代次數(shù)的t分布變異，新向量的位置為： Temp＝New_X+New_X*trndj； 步驟5：采用能耗優(yōu)先的偏好選擇從一組非劣解中選擇一個最優(yōu)解，作為最佳控制參數(shù)進行實際調(diào)控，輸入到執(zhí)行器的控制程序中； 步驟6：判斷是否到達下一步優(yōu)化周期，若是，重新執(zhí)行步驟5進行動態(tài)優(yōu)化，達到節(jié)能控制的目的。

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