Автоматизированная компьютерная оптимизация приготовления кормосмесей Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ННЦ «Институт механизации и электрификации сельского хозяйства», Украина Тел. +38 (04571) 3-27-91 E-mail: vbratishko@gmail.com

The article is devoted to the definition of criteria of geometric similarity offeed screw presses with variable geometric parameters of channels along the screw. The complex of dimensionless parameters that characterize the intensity changes in the geometric parameters of screw channel was proposed. Keywords: criteria, fodder production, granulator, model, press, screw.

УДК 621.3:636.5:636.034

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ПРИГОТОВЛЕНИЯ КОРМОСМЕСЕЙ

Б.В. Лукьянов, П.Б. Лукьянов, А.В. Дубровин

Рассмотрены вопросы информатизации и автоматизации технологий в птицеводстве. Производство осуществляется в автоматизированном режиме по технико-экономическому критерию. Описывается подход к формализации оценок учеными и специалистами влияния дисбаланса рационов по каждому нормируемому компоненту и соотношению на продуктивность и здоровье сельскохозяйственной птицы на показатели воспроизводства.

Ключевые слова: информационные технологии при автоматизации технологических процессов, эффективность производства, технико-экономический параметр сбалансированность кормосмеси, потери по продуктивности, воспроизводству, здоровью птицы, формализация описания потерь.

Обеспечение эффективности птицеводства требует от руководителей и специалистов птицеводческих предприятий принятия экономически эффективных управленческих решений на основе точных расчетов и достоверных прогнозов, базирующихся на применении современных математических методов. В то же время значительная часть сельскохозяйственных знаний выражена в вер-

бальной, описательной форме, и управление производством часто выполняется на основе неформализованных знаний специалистов, их интуиции и жизненного опыта. Формализация знаний ученых и специалистов отрасли птицеводства способствует повышению эффективности управления производством.

Одним из подходов, направленных на повышение эффективности производства продукции птицеводства, является развитие методики оптимизации рационов для кормления птицы. Развитие методики заключается в том, что в отличие от традиционного подхода при оптимизации кормосмеси минимизируется не только стоимость кормов, но и потери, вызываемые дисбалансом рационов - снижение продуктивности и ухудшение здоровья птицы. Практическая реализация новой методики планирования кормосмесей выполнена в компьютерной программе «КОРАЛЛ - Кормление птицы» [1, 2, 3].

Современная наука не дает однозначного количественного описания зависимостей снижения продуктивности и качества мяса или пищевых яиц птицы (включая показатели воспроизводства) от несбалансированного кормления. В научных публикациях приводятся разрозненные данные о результатах отдельных исследований, которые часто существенно разнятся между собой.

В то же время в практике балансирования рационов важно знать не только нормы кормления, но и потери, возникающие из-за отклонения от норм отдельных компонентов питания и нормируемых соотношений, так как в реальных условиях кормления птицы добиться полной сбалансированности рационов, как правило, не удается. При этом возникает необходимость выбирать «лучшую» кормосмесь из ряда несбалансированных. Для выполнения оптимизации кормосмесей, при которой учитывается влияние дисбаланса в питании птицы на показатели производства, необходимо иметь математическое описание зависимостей снижения эффективности кормления от дисбаланса каждого нормируемого компонента и соотношения, характеризующего питательность рациона. Чем точнее описываются искомые зависимости, тем более надежными являются результаты оптимизации кормосмесей.

В компьютерной программе «КОРАЛЛ - Кормление птицы» реализована процедура формализации и уточнения рассматриваемых зависимостей по каждому нормируемому компоненту и соотношению на основе экспериментальных данных, знаний и интуиции специалистов, заключающаяся в следующем:

1. Зависимости снижения продуктивности, здоровья и показателей воспроизводства птицы, обуславливаемые отклонениями от нормы в рационе компонентов питания и соотношений, определены как функции потерь по продуктивности, текущей ценности птицы и воспроизводству.

2. Исходя из природы возникновения потерь, сформулированы следующие требования к виду функций потерь: непрерывность; неотрицательность; монотонность (левая ветвь зависимости относительно нормы невозрастающая, правая ветвь - неубывающая); нелинейность (в общем случае); отсутствие потерь при соответствии значения компонента питания или соотношения норме;

возможность существования в окрестности нормы зоны нечувствительности (отсутствие потерь при отклонениях значения компонента питания или соотношения от нормы).

Примеры видов функций потерь даны на рис. 1.

1. Разработано общее математическое описание функций потерь, удовлетворяющее сформулированным требованиям.

2. На основе опубликованных данных, экспертных оценок и общего математического описания функций потерь разработаны частные уравнения для оценки потерь по продуктивности, ценности птицы и воспроизводству для всех нормируемых компонентов питания и соотношений дифференцированно по видам и группам птицы.

3. Для уточнения найденных зависимостей по данным зоотехнической науки и экспертным оценкам специалистов разработано программное обеспечение, позволяющее Пользователю программы «КОРАЛЛ - Кормление птицы» графически в диалоговом режиме вносить необходимые корректировки.

Система формализации знаний специалистов о функциях потерь представляет собой средство графического отображения и корректировки этих зависимостей на экране компьютера и компьютерной программы, автоматически переводящей создаваемые графики в формульные записи. Для отображения знаний по данному вопросу Специалисту предоставляются средства «рисования» на экране монитора зависимостей, подобных изображенным на рис. 1. «Рисование» графиков выполняется в диалоговом режиме посредством задания значений шести коэффициентам:

• «Зона нечувствительности», «Крутизна» и «Нелинейность» для зоны «Меньше нормы». С помощью этих коэффициентов задается конкретный вид левой ветви функции потерь

• «Зона нечувствительности», «Крутизна» и «Нелинейность» для зоны «Больше нормы». С помощью этих коэффициентов задается конкретный вид правой ветви функции потерь.

Диалоговое окно, в котором задаются значения коэффициентов, показано на рис. 2 (задание функций потерь по ценности птицы для компонента питания «Кобальт»).

Кобальт

Потери, руб

Снижение ценности птицы

Зона |вств игепьиости

Параметры функции потерь

Крутизна Нелинейность

МЕНЬШЕ плана: ПшПО 13 4011 ГгЖЦ

ЕОЛЬВЕ плана: ¡0 20^ рГмЦ ГШ!

С Обнчлти в е параметры

Потерь

/ *

30%

Отклонение от Нормы

50%

щ

Рис. 2. Диалоговое

окно коррекции функций потерь

Коэффициентами «Зона нечувствительности» задается зона на оси «Отклонение от Нормы», при нахождении в которой значений компонента питания потери не возникают. Коэффициенты «Крутизна» определяют пропорциональность между отклонениями компонента кормосмеси от нормы и возникающими из-за этого потерями. Коэффициентами «Нелинейность» задается нелинейность функции потерь. На основе количественного учета влияния дисбаланса рациона на эффективность кормления в программе «КОРАЛЛ - Кормление птицы» вычисляются показатели: общая сбалансированность (оцениваемая по уровню потерь), прибыль, уровень рентабельности, обеспечиваемая продуктивность, оплата корма продукцией, конверсия корма и др. Основные из названных показателей рассчитываются по следующим уравнениям: • Сбалансированность кормосмеси

СБ = (1 - Пдисб/СБпрод)х100;

• Прибыль, обеспечиваемая килограммом кормосмеси

ПР С прод — Пдисб — Цкс;

•Уровень рентабельности применения кормосмеси

Р = (СБпрод - Пдисб - Цкс)/(Цкс + Пцп)х100, %,

(1) (2) (3)

где СБпрод - стоимость продукции, которая может быть получена от птицы при потреблении 1 кг сбалансированной кормосмеси, %; ПР - прибыль от конверсии 1 кг кормосмеси, руб.; Пдисб - потери, вызываемые дисбалансом, приходящиеся на 1 кг кормосмеси; Пцд - потери по ценности птицы, вызываемые дисбалансом, приходящиеся на 1 кг кормосмеси; Цкс - цена кормосмеси, руб./кг; Р - вводимый частный показатель относительной рентабельности, %.

Из приведенной формулы сбалансированности кормосмеси следует, что полностью сбалансированная кормосмесь характеризуется величиной сбалансированности, равной 100%, наличие дисбаланса по компонентам питания и со-

отношениям, приводящее к потерям, снижает этот показатель. Таким образом, сбалансированность любого рациона может быть оценена формальным образом по единой шкале измерений. Оптимальной по прибыли будет кормосмесь, применение которой обеспечит максимум прибыли от эксплуатации птицы в данных условиях содержания и обслуживания. Очевидно, что при ограниченном наборе кормов и различающихся функциях потерь будут разными и оптимальные кормосмеси. Чем точнее описываются функции потерь, тем более надежными являются результаты оптимизации.

Введенные показатели позволяют оценивать и сравнивать кормосмеси с разных хозяйственных позиций и обеспечивают возможность использования одинаковых правил их оценки разными специалистами. Новый подход к оптимизации рационов и кормосмесей позволяет использовать до десяти разных по смыслу критериев оптимизации, настраивая процесс кормления животных таким образом, чтобы добиваться максимальной эффективности производства при различных производственных и экономических ситуациях. Рис. 3-5 иллюстрируют оценку кормосмеси при учете потерь, вызываемых отклонениями от норм кормления. На рис. 3 приведен рецепт оптимальной кормосмеси для кур-несушек в возрасте 21...45 недель, рассчитанный программой «КОРАЛЛ -Кормление птицы» по критерию «Максимальная сбалансированность» из доступного набора кормов. Диаграмма на рис. 4 показывает степень достигнутой сбалансированности кормосмеси. Рис. 5 содержит показатели, характеризующие эффективность рассчитанной кормосмеси.

Корм

% Масса

Биотрин (40%)

Дрожжи кормовые (49%)

К/кур/за

Масло подсолнечное Мука мясная (50%) Мука мясоперьевая Мука рыбная (63% протеина) Отруби пшеничные Просо не шелушеное Пшеница полновесная Ракушка

Рапс озимый /зерно /

Семена подсолнечника с лузгой

Тритикале

2 962 29.520 г

О 864 8.640 г

17 480 174.800 г

0.360 3.600 г

2.820 28.200 г

0.360 3 600 г

6.516 66 160 г

2.340 23 400 г

7.870 78 700 г

25.466 254 560 г

10.170 101 700 г

13 192 131 .920 г

Б 220 52.200 г

4 400 44.000 г

Рис. 3. Рецепт оптимальной кормосмеси из заданного набора кормов для кур-несушек

А Витамин А

03 Витамин 03

Е. Витамин Е

вК Витамин К

В1 Витамин В1

В2 Витамин В 2

ВЗ Витамин ВЗ

В4 Витамин В4

В5 Витамин В 5

Вб Витамин В 6

Вс Витамин В с

Н Витамин Н

В12 Витамин В12

С Витамин С

Гл Глицин

Мп Марган ец

Цинк

Ке Железо

Си Медь

Со КЬ бапьт

I Йод

Йе Селен

ОЭ Обменная энергия

сП Сырой протеин сК ~ Сырая »ле-тчагка

Са Кальций

р Фосфор общий

Рд Фосфор доступный

К Калий

Ыа Натрий

С1 Хлор

ЛК Линолевая кислота

Лз Лизин

М Мешонин

М+Ц Мешонин + Цисгин

Т Триптофан

Ар Аргинин

Г Гисгидин

Лц Лейцин

иЛц Из о лейцин

Ф Фенилапанин

Ф+Т Ф ени л аланин + Тир озин

Тр Треонин

Вал Валин

Рис. 4. Сбалансированность кормосмеси по рецепту рис. 3

Рис. 5. Эффективность кормосмеси

Оптимизация кор-мосмесей без учета потерь, вызываемых отклонениями от нормы компонентов питания и нормируемых соотношений, выдает вместо оптимального состава кормосмесей (в смысле обеспечения эффективного производства) псевдооптимальные составы, приводящие в конечном итоге к принятию ошибочных управленческих решений по кормлению птицы и формированию кормовой базы предприятия.

Столь же возможны ошибки и при действии автоматизированной системы составления экономически оптимального кормового рациона и кормления птицы посредством выдачи поголовью птицы экономически оптимальной дозы кормосмеси, в которой компьютер используется в качестве управляющей вычислительной машины. В результате использования подобной системы устанавливаются такие количественные значения кормов в дозе кормосмеси Ккорм и самой дозы расхода кормосмеси, что они обеспечивают наивысший на данный момент времени прирост прибыли производства ДП(Ккорм) в наиболее затратных в птицеводстве технологических процессах кормоприготовления и кормления. Неверное дозирование корма или неверно выбранный рацион могут привести к тому, что разница между наивысшей ценой реализованной продукции и очень высокой суммой стоимостей израсходованного корма Кмакс окажется совсем малой. Такое же положение дел может возникнуть при проблеме с ресурсами ингредиентов корма на предприятии, когда просто невозможно обеспечить установленный нормативный рацион корма.

Это означает, что прибыль в данном (старом) варианте управления по критерию максимальной продуктивности поголовья Пс получена небольшая:

_ тт макс тт-м

с = Цр - К

(4)

Устройство экономически оптимального управления автоматически выбирает такой режим расхода корма, при котором указанная экономически оптимальная разность (Цропт - Копт) всегда имеет наибольшее значение.

Таким образом, при любых условиях кормоприготовления прибыль в новом варианте управления по критерию максимума прибыли Попт всегда максимальна:

Попт = Цропт - Копт. (5)

Вычитая из второго значения разности по (5) ее первое значение по (4), получаем прирост прибыли (годовой, суточной, часовой и т. п. - какую именно решили выбрать для расчетов и для последующего управления предприятием или технологией) АП, образовавшийся в результате оптимального (наилучшего) автоматизированного управления кормоприготовлением и кормлением птицы.

АП = Попт - Пс = Цропт - Копт - Црмакс + Кмакс = АЦ + АК, (6)

где АЦ - повышение цены реализации продукции в результате экономически оптимального управления кормоприготовлением; АК - экономия кормо-смеси.

Совокупность операций, алгоритм, набор правил управления следующий.

1. В технологических пределах диапазонов доз кормосмеси, реальных по значению сформированного сигнала, изменяется сигнал расчетной дозы кормо-смеси.

2. Доза каждого корма представлена изменяющимся сигналом сформированной дозы корма.

3. Перебор расчетных вариантов при имитационном моделировании производится по принятому алгоритму оптимизации.

4. Строятся оптимальные кривые линии продуктивности птицы в зависимости от дозы кормосмеси с оптимальным рационом Пр(Ккорма). Одновременно строятся линии себестоимостей вариантов кормосмесей с различными значениями доз кормов.

6. Также одновременно строятся аддитивные (суммарные, разностные) кривые результирующей прибыли или прироста прибыли. Прирост прибыли для систем автоматизации лучше и проще, поскольку не надо учитывать расходы на транспорт, на администрацию, на бухгалтерию и т.п. составляющие эксплуатационных затрат, которые от режима кормоприготовления и кормления птицы прямо не зависят и на него прямо не влияют. На рис. 6 приведены иллюстрации перечисленных в п. 4-6 функциональных зависимостей качественного

характера.

ДП, Цр, С™, руб./ед. времени

Др/! V

Рис. 6. Иллюстрации функциональных

ЛП™

К™, кг/ед. времени

зависимостей

качественного характера АП(Ккорм), Цр(Ккорм), Скорм(Ккорм): Цр - цена реализованной продукции, Скорм - затраты на кормосмесь

7. Находится среди всевозможных вариантов составов кормосмеси «глобальный» экстремум экономически оптимальной дозы кормосмеси.

8. Ему однозначно соответствует расчетная экономически оптимальная доза каждого из имеющихся в наличии и расходуемых при управлении кормов.

9. Эти расчетные экономически наилучшие дозы кормов сравниваются с измеряемыми ресурсными дозами кормов, которые могут быть в данное время обеспечены птицеводческим предприятием.

10. Производится управление ресурсом каждого корма, если это вообще возможно (полное его отсутствие) или если это хотя бы частично возможно (дефицит ингредиента корма), каждый корм дозируется в состав смешиваемой в смесителе кормосмеси. Об отсутствии или о дефиците кормов априорно известно, поскольку имитационное моделирование предусматривает перебор вариантов с учетом информации о ресурсах: в устройстве имеется связь блок датчиков доз ингредиентов корма с блоком задатчиков.

11. «Глобальный» расчетный экстремум экономически оптимальной дозы кормосмеси сравнивается с реальным измеряемым расходом кормосмеси, и определяется сигнал рассогласования.

12. Производится управляющее воздействие, и выдается реальная экономически оптимальная доза кормосмеси, причем кормосмеси с экономически оптимальным составом для достижения поставленной цели - наивысшего прироста прибыли производства (рис. 7).

ДП, руб./ед. времени

ДП3

рацион 3

дп2

дп

К:

кори

ЗЖ1Н тг ОПТ тг ОПТ тг Л

г^-ю^ш 1 В-кирм 1 ■Р-юэрм

К:

ксрм

1ЛЖС проц>кг

Кеори31ЯЖ1 Кютт3,кг/ед. времени

Рис. 7. Иллюстрация технико-экономической эффективности технологии по критерию прироста прибыли в результате суммирования стоимостей затрат корма с различными рационами и прогнозируемых потерь продукции в искусственно формируемом

диапазоне изменения дозы корма:

ДП - прогнозируемый расчетный прирост прибыли в результате управления обогревом

" т г т г опт

данной партии цыплят и данного птичника; Ккорм - доза корма; Ккорм 1 - экономически

Тг норм тг макс продукт

оптимальное значение дозы корма при данном расходе корма; Ккорм ^ = Ккорм ^ 7 -нормативное или биологически наилучшее значение дозы корма для получения режима наивысшей продуктивности поголовья птицы данных породы, кросса и возраста; ДДПТ - изменение наивысшего прироста прибыли при изменении трех вариантов кормового рациона Ррацион; ДДПА - изменение наивысшего прироста прибыли при изменении концентрации корма; ДДПК - изменение величины наивысшего прироста прибыли при изменении рациона корма; Ккормз - искусственно сформированный сигнал величины дозы корма в выбранном диапазоне между технологически допустимыми наименьшим К

и наибольшим Ккормз макс ее заданными значениями

корм

Устройство (рис. 8) работает следующим образом [4]. Вычислительный блок 1 рассчитывает ежесуточную вычисленную стоимость затрат кормосмеси и ежесуточный вычисленный прирост прибыли. Эти расчеты производятся многократно из-за перебора различных сочетаний вариантов рациона кормосмеси. Вычислительный блок 1 использует данные измерений блока датчиков доз кормов 9. Эти данные проходят через блок задатчиков 8.

Рис. 8. Функциональная схема устройства составления экономичного кормового рациона и экономичного кормления птицы:

1 - вычислительный блок, 2 - блок управления, 3 - датчик расхода кормосмеси, 4 - регулятор расхода кормосмеси, 5 - исполнительный элемент расхода кормосмеси, 6 - блок управляемых ключей, 7 - блок элементов памяти, 8 - блок задатчиков,

9 - блок датчиков доз кормов,

10 - блок экономически оптимальных доз кормов, 11 - блок элементов сравнения, 12 - блок дозаторов кормов

В нем формируются сигналы предельных технологических значений и сформированный сигнал искусственной величины управляемого параметра дозы кормосмеси. Также в нем формируются различные константы для математических моделей вычисления ежесуточной продуктивности птицы в зависимости от сформированного значения дозы кормосмеси, стоимости кормов, весовые коэффициенты математической модели энергетической ценности кормосмеси в

зависимости от состава кормосмеси и другие потребные численные значения в виде сигналов.

Одна из основных задач блока задатчиков 8 - обеспечить перебор всех возможных вариантов значений сформированных сигналов доз кормов, благодаря чему осуществляется многовариантное построение целевой функции прироста прибыли в технологически допустимом диапазоне доз кормосмеси. На выходе вычислительного блока 1 формируется с каждым циклом опроса устройства новая оптимальная кривая в соответствии с рис. 6 и рис. 7. По окончании полного перебора вариантов сочетаний и доз кормов блок управления 2 определяет «глобальное» оптимальное значение целевой функции прироста прибыли и соответствующее ему экономически оптимальное значение сформированного сигнала дозы кормосмеси. Этот сигнал подается на задающий вход регулятора расхода кормосмеси 4, в результате чего устройство производит экономически оптимальное дозирование кормосмеси посредством исполнительного элемента расхода корма 5.

На рис. 8 показана условная промежуточная емкость (15) для хранения экономически оптимальной дозы кормосмеси. Также показано условное хранилище кормов (13) и необходимый по технологии приготовления кормовой смеси смеситель кормов (14). К работе автоматизированного устройства они не имеют непосредственного отношения, хотя датчик расхода кормосмеси 3 в виде, например, поточного ленточного тензометрического расходомера и контролирует поток подготовленной кормосмеси. Этот поток поступает в промежуточную емкость (15) именно из хранилища кормов (13), причем поступает через блок исполнительных элементов расхода кормов 12 и затем через смеситель кормов (14).

В момент определения блоком управления 2 «глобального» оптимального значения целевой функции прироста прибыли и соответствующего ему экономически оптимального значения сформированного сигнала дозы кормосмеси, сигнал с выхода блока управления 2 также открывает ключи в блоке управляемых ключей 6.

Разрешается прохождение в блок элементов памяти 7 оптимального сочетания сигналов оптимальных сформированных значений доз кормов. Эти сигналы о количестве кормов подаются в блок задатчиков экономически оптимальных доз кормов 10. В нем производится их нормирование для последующего сравнения каждой экономически оптимальной дозы каждого корма с дозой, выдаваемой из хранилища кормов (13) и контролируемой соответствующим датчиком в блок датчиков доз корма 9.

На выходах соответствующих элементов сравнения в блоке элементов сравнения 11 появляются разностные управляющие воздействия, заставляющие исполнительные элементы дозирования в блоке исполнительных элементов расхода кормов 12 обеспечить подачу в смеситель кормов (14) именно экономически оптимальных доз кормов.

Расширяются также и функциональные возможности управления технологиями кормоприготовления и кормления, поскольку при этом обеспечивается экономичное управление и приготовлением кормосмеси и дозированным кормлением птицы. Достигается точная экономическая оптимизация технологического режима кормоприготовления и выдачи дозы кормосмеси, поскольку применяемые и адаптируемые для управления математические соотношения и используемые в них измеряемые и формируемые сигналы и константы несут в себе точную и полную информацию об управляемом процессе экономически оптимального кормления птицы.

Одновременно при необходимости диспетчерского автоматизированного уточнения экономически наилучшего кормового рациона специалист-оператор птицефабрики (Лицо, Принимающее Решения) в наибольшей степени использует свой производственный опыт [5].

Литература:

1. Лукьянов Б.В., Лукьянов П.Б. Оптимизация кормосмесей с учетом потерь, вызываемых дисбалансом рационов // Птицеводство - мировой и отечественный опыт: материалы IV Международной конф. М., 2007.

2. www.korall-agro.ru

3. ration@mail.ru

4. Пат. 2462864 РФ. Устройство составления экономичного кормового рациона и экономичного кормления животных и птицы / А.В. Дубровин [и др.]. Заяв. 01.11.10; опубл. 10.10.12, Бюл. №28. 16 с.

5. Лукьянов Б.В., Лукьянов П.Б., Дубровин А.В. Оптимизация рационов кормления при про-грамммируемом росте животных // Техника и оборудование для села. 2013. №2. С. 34-35.

Лукьянов Борис Васильевич, доктор экономических наук, профессор

Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева

E-mail: ration@mail.ru

Лукьянов Павел Борисович, доктор экономических наук, профессор

ФГБОУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»

E-mail: ration@mail.ru

Дубровин Александр Владимирович, доктор технических наук, профессор Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства Тел. 8-915-233-83-10 E-mail: dubrovin1953@mail.ru

The autors say about informatisation and automatisation technologies in poultry houses. Manufacturing is carried out in the automated mode by tehnical and economic criterion. An approach to assessing the impact of the imbalance formalization of rations for each component and the ratio of the normalizable on the productivity and health ofpoultry, the indicators of reproduction.

Keywords: information technologies by automation of technological processes, efficacy of production, technical and economic parameter,balanced feed mix, loss of productivity, reproduction, health, poultry, formalization of the description of losses.