云端一体化数控投料 — 轨迹预测与双端远程操控
校企合作项目：抑制旋转式撒料引发的龙卷风效应，抛撒仿真建库、嵌入式轨迹预测与前馈数控补偿，本地软件与 Web 远程双端协同。
2024年12月——2025年8月
项目背景
本项目由福州大学与漳州天祥家用电器有限公司校企联合开展，核心动机是克服规模化鱼塘旋转式撒料时易出现的「龙卷风系效应」：转盘或甩盘在高速旋转并与气流、水面耦合时，饵饲常被卷入类似涡旋的抛撒形态，在塘面形成螺旋状密落带，外围与深水区却长期补给不足；同时强卷吸与轨迹偏置易将部分颗粒甩向塘口上方的塑料薄膜（棚膜），出现饵料黏着膜面、落塘有效量减少与清膜人工负担等问题，并加剧摄食不均、饵料浪费与局部水质波动。合作方希望在保留既有机械主体能力的前提下，用数控化投料末端与智能策略把「看得见、调得动、可追溯」落到一线。研发上完成多工况塘口调研并建立抛撒动力学仿真模型，通过仿真批量构建轨迹数据集，训练落点预测模型，经 INT8 量化嵌入式部署后接入前馈数控补偿，实时校正抛射参数并在现场验证偏抛与黏膜现象明显减轻、塘面投饵均匀性改善；同时搭建本地触控与 Web 远程双平台协同控制，优化权限策略与状态监视，形成类工业物联网终端闭环并完成合作方现场试运行。
- 针对规模化鱼塘旋转撒料引发的「龙卷风系效应」（螺旋密落带、外围补给不足、饵料黏附棚膜），在保留既有机械主体前提下完成多工况塘口调研并建立抛撒动力学仿真模型，通过仿真批量收集覆盖转盘转速、开度、风速风向与饵料档位等变量的抛撒轨迹数据集（约 1.2 万组工况—落点对，仿真工况与落点自动标注）。
- 针对抛射落点受转速与风场耦合影响、开环控制难以抑制偏抛与黏膜的问题，采用双层 BiGRU 对投料前短时序传感特征编码，回归预测水平落距与横向偏移，验证集落点 RMSE 由物理前馈基线约 11.6 cm 降至 4.8 cm（R²≈0.91），经 INT8 量化嵌入式部署后单次推理 <35 ms；接入前馈数控补偿实时校正抛射参数，现场试验偏抛事件下降约 38%、棚膜黏饵率下降约 42%，塘面落点变异系数明显降低、投饵均匀性改善。
- 针对异地运维需安全可控且保留本地应急能力的需求，搭建本地触控端与 Web 远程端双平台协同控制，优化权限策略、参数下发与状态监视流程，形成类工业物联网终端闭环并完成漳州天祥现场试运行验证。
技术栈
Python, PyTorch, Embedded C, Web dashboard, MQTT-friendly buses