CC BY
32
закрытых помещениях без доступа солнечного света. В исследуемом диапазоне значений
2 1
фотонной облученности (от 59 до 141 мкмоль-м" •с- ) увеличение в 1,67 раза затрат электроэнергии на единицу площади для увеличения фотонной облученности привело к снижению энергоемкости в 1,27 раза.
2 2 1 Зависимость урожайности (кг-м" ) от уровня фотонной облученности (мкмоль-м" •с- ),
72,74
для исследуемого диапазона описывается уравнением Y ~ 5,62e H , (R2=0,95).
Содержание нитратного азота при данных режимах облучения не превысило норм ПДК - не более 4000 мг-кг"1 сырой массы.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ракутько С.А. Энергосбережение как важнейшая компонента инновационной агроэкономики // В сб.: Проблемы и перспективы развития агропромышленного рынка. Саратов, 2008. -С. 130-134.
2. Цыдендамбаев А.Д. Светокультура сегодня. Свет как он есть. // Мир теплиц. - 2012. - № 3 - С.23-25.
3. Цыдендамбаев А.Д. Свет и растения // Мир теплиц. - 2008. - № 6 - С.18-22.
4. Ракутько С.А., Маркова А.Е., Судаченко В.Н., Колянова Т.В. Определение эффективности светодиодных источников облучения при выращивании рассады томата и огурца. //Сб.науч.тр. Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. Вып.84 - С-Петербург. - 2013 - С.82-89.
5. Тараканов И.Г. Новые облучатели в светокультуре // Мир теплиц. - 2012. - № 5 - С.40-43.
6. Протасова Н.Н. Светокультура как способ выявления потенциальной продуктивности растений // Физиология растений. - М.: - Наука - 1987. - т.34 - Вып.4 - С.51-53.
7. Антипова О.В., Норкин В.А. Технология выращивания салата Фрилис на салатно-рассадных комплексах методом гидропоники // Теплицы России. - 2012. № 1 - С.70-72.
8. Цыдендамбаев А.Д. Тенденции в секторе. Новые ПДК для нитратов в ЕС. // Мир теплиц. -2011. - № 6 - С.10-16.
УДК004.658.2
БАЗА ДАННЫХ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬЮ КОРМОУБОРОЧНОГО АГРЕГАТА
С.Н. МАТЕЙЧИК; Э.А. ПАПУШИН, канд. техн. наук; И.Ф. СЕРЗИН, канд. техн. наук Федеральное Государственное бюджетное научное учреждение «Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства - ИАЭП», Санкт-Петербург
В результате исследований был разработан способ определения предельной величины пропускной способности кормоуборочного агрегата в конкретных природно-производственных условиях при ограниченном количестве замеров текущих значений показателей работы кормоуборочного агрегата на уборке различных видов кормов из трав, используя закономерности подобия нагрузочных режимов работы кормоуборочного агрегата (ПАТЕНТ РФ №2467551, 27.11.2012).
ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал. _ИАЭП. 2016. Вып. 90._
В статье приведены концептуальная модель, логическая структура и интерфейсы разработанной базы данных оперативного управления производительностью кормоуборочного агрегата, выполняющего механизированные операции технологического процесса заготовки кормов из трав, на основе контроля пропускной способности рабочих органов с учетом данных, полученных с использованием спутниковых навигационных систем.
Ключевые слова: спутниковый мониторинг; кормоуборочный агрегат; пропускная способность.
DATABASE FOR PERFORMANCE CONTROL SYSTEM OF FORAGE HARVESTING UNIT
C.N. MATEYCHIK; E.A. PAPUSHIN, Cand. Sc. (Engineering); IF. SERZIN, Cand. Sc. (Engineering)
Federal State Budget Scientific Institution "Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - IEEP", Saint Petersburg
As a result of research, a method was developed to determine adequately the maximum throughput of a forage harvesting unit in specific natural and production conditions when harvesting various types of forage crops (patent of the Russian Federation №2467551 of 27.11.2012). This is done by a limited number of measurements of the current values of machine performance with the use of similarity law of machine load modes.
The paper presents a conceptual model, logical structure and interfaces of the database designed for operational control of the forage harvesting unit performance during forage grass harvesting based on monitoring of work tools throughput with dues account for the data obtained from the satellite navigation systems.
Keywords: satellite monitoring; forage harvesting unit; throughput.
ВВЕДЕНИЕ
Практика показывает, что существуют различные способы определения пропускной способности кормоуборочного агрегата. Однако они предполагают определение пропускной способности с использованием значений реализации параметров, характеризующих работу рабочих органов кормоуборочного агрегата, зафиксированных при испытаниях в условиях, приближенных к идеальным, непосредственно в момент перед забиванием измельчающего аппарата [2,3], что делает эти способы непригодными для определения предельной величины пропускной способности кормоуборочного агрегата при его подготовке к работе и непосредственно при выполнении кормоуборочным агрегатом операций технологического процесса в различных природно-климатических условиях, когда требуется скорректировать режимы его работы, обеспечивая максимальную загрузку рабочих органов. По результатам проведенных исследований [4] разработан способ определения предельной пропускной способности кормоуборочного агрегата, который в свою очередь был положен в основу разработки базы данных оперативного управления производительностью кормоуборочного агрегата, выполняющего механизированные операции технологического процесса заготовки кормов из трав, на основе контроля пропускной способности рабочих органов с учетом данных, полученных с использованием спутниковых навигационных систем. Использование этой базы данных позволяет оперативно принимать обоснованные управляющие решения специалистами
40
сельскохозяйственного производства для рационального комплектования и эффективного использования взаимодействующих машин в составе технологических комплексов и минимизировать затраты на производство собственных кормов из трав.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Многообразие информации, характеризующей и описывающей технологические процессы и их протекание в растениеводстве, требует ее детализации. Таким образом, до начала разработки программных продуктов для оперативной аналитической обработки данных необходимо представить модель предметной области для разрабатываемой базы данных и определить ее границы. Это позволит более полно использовать в дальнейшем оперативную информацию для принятия управляющих решений.
База данных, реализующая способ определения предельной пропускной способности кормоуборочного комбайна, должна в режиме реального времени на основании данных, получаемых при использовании системы спутникового мониторинга, и данных, полученных при обработке оперативной информации, предоставлять данные о текущей и предельной пропускной способности кормоуборочного комбайна. С учетом полученных расчетных данных будут приниматься управляющие решения для оперативного управления кормоуборочной техникой. Эта база данных является составной частью информационной системы оперативного управления комплексом технических средств в растениеводстве.
Объектом исследования является способ определения предельной пропускной способности кормоуборочного агрегата. Этот способ позволяет получить значение предельной величины пропускной способности кормоуборочного агрегата, необходимое для обоснования рационального комплектования и эффективного использования взаимодействующих машин в составе технологических комплексов [1]. Исследования проводились при использовании кормоуборочных агрегатов на базе прицепных комбайнов модельного ряда FCT фирмы JF-STOLL на заготовке силоса из провяленных трав.
Разработке базы данных предшествует изучение предметной области - части реального мира, подлежащей изучению с целью организации управления и автоматизации в дальнейшем. В данном случае - это сельскохозяйственные предприятия агрохолдинга «ФАЭТОН-АГРО», в которых опробованы и приняты к использованию результаты исследований.
На основании данных, полученных в результате обследования предметной области и изучения ее информационной структуры, разрабатывается концептуальная модель, инвариантная к структуре базы данных. Концептуальная модель отражает специфику предметной области, а не структуру базы данных.
Мониторинг работы сельхозтехники в режиме реального времени с использованием средств спутниковой навигации при условии установки ряда датчиков позволяет оперативно получать информацию, необходимую для определения предельной величины пропускной способности кормоуборочного агрегата при выполнении операций технологического процесса по заготовке кормов. Данные, поступающие от спутникового мониторинга, накапливаются в созданной базе данных [5, 6],являющейся частью информационной подсистемы контроля реализации производительности машинно-тракторных агрегатов, выполняющих механизированные операции технологического процесса заготовки кормов из трав, на основе контроля пропускной способности рабочих органов с использованием
данных, полученных с использованием спутниковых навигационных систем,что делает их доступными к обработке в режиме реального времени.
Процесс расчета производительности и величины пропускной способности кормоуборочного комбайна (параметра возможностей кормоуборочного агрегата) при выполнении операций технологического процесса заготовки кормов максимально автоматизирован, то есть та часть данных, которая не является оперативной информацией (нормативная, справочная), размещается в созданных для этого таблицах информационной системы. Часть оперативной информации заносится в подобные таблицы вручную, другая часть поступает в базу данных автоматически, благодаря использованию средств спутниковой навигации и информационно-коммуникационных технологий.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
В результате изучения информационной структуры предметной области был определен перечень сущностей и связей между ними и разработана концептуальная модель -диаграмма «сущность-связь» (ER-модель), представленная на рисунке 1.
Рис. 1. Диаграмма «сущность-связь» (ER-модель)
Эта диаграмма была использована в дальнейшем для разработки базы данных управления производительностью кормоуборочного агрегата, выполняющего механизированные операции технологического процесса заготовки кормов из трав, на основе контроля пропускной способности рабочих органов с учетом данных, полученных с использованием спутниковых навигационных систем.
Логическая структура базы данных управления производительностью кормоуборочного агрегата, выполняющего механизированные операции технологического процесса заготовки кормов из трав, на основе контроля пропускной способности рабочих органов с учетом данных, полученных с использованием спутниковых навигационных систем, представлена на рис. 2.
Рис. 2. Структура базы данных
Главный интерфейс базы данных представлен на рис. 3. Пользователю предоставлена возможность выбора выполняемых действий: работа с нормативно-справочной информацией или работа с оперативной информацией и проведение расчетов, связанных с определением пропускной способности кормоуборочного агрегата в технологическом процессе заготовки кормов из трав.
ф База дгнныкд.пя принятия управляющих решений сэ . (н) |
Рис. 3. Главный интерфейс базы данных
На рис. 4 представлен пользовательский интерфейс для расчета пропускной способности кормоуборочного агрегата. Пользователю предоставляется возможность выбора агрегата для проведения расчетов с последующей выработкой управляющих решений на основе полученных данных.
Прежде чем выбрать определенный кормоуборочный агрегат для наблюдения и проведения предусмотренных расчетов, необходимо убедиться, что тракторист получил задание и выписан путевой лист, что обычно и делается на практике. Такая возможность для пользователя информационной системы (специалиста хозяйства) с выводом соответствующего сообщения на экран монитора была предусмотрена в разработанной информационной системе, что позволяет обеспечить автоматизацию выбора нормативно -справочной информации, необходимой для расчетов по предлагаемому алгоритму.
Увеличение пропускной способности кормоуборочного агрегата осуществляется за счет увеличения скорости на 10%.
Рис. 4 Расчет пропускной способности кормоуборочного агрегата
ВЫВОДЫ
Объем данных, который должен быть обработан для принятия обоснованных управленческих решений по комплектованию, изменению эксплуатационных режимов работы, организации взаимодействия машин в составе технологических уборочных комплексов, достаточно большой. Прежде чем специалист сельскохозяйственного производства приступит к анализу данных, он должен провести ряд сложных и объемных вычислений и иметь постоянный доступ к большому количеству нормативно-справочной информации. При ручном расчете этот процесс является очень трудоемким, что не позволяет оперативно принимать решения не только в течение данной смены, но и всего периода заготовки кормов. Использование базы данных оперативного управления производительностью кормоуборочного агрегата, выполняющего механизированные операции технологического процесса заготовки кормов из трав на основе контроля пропускной способности рабочих органов с учетом данных, полученных с использованием спутниковых навигационных систем повышает точность расчетов текущей и предельной пропускной способности кормоуборочного агрегата, и, благодаря использованию системы спутникового мониторинга, позволяет получать результаты расчетов в режиме реального времени.
ЛИТЕРАТУРА
1. Серзин И.Ф., Арсеньев Г.М. Способ определения предельной пропускной способности кормоуборочного агрегата. // Патент РФ № 2467551, 27.11.2012
Schmittman O., Osman A.M., Kromer K.-H. DurchsatzmessungbeiFeldhackslern //Landtechnik. -2000. -Jg.55, N4. - S.286-287
2. Машиностроение. Энциклопедия. Ред. совет: К.В. Фролов (пред.) и др.М.: Машиностроение. Сельскохозяйственные машины и оборудование Т. IV - 16 /И.П.Ксеневич, Г.П. Варламов, Н.Н. Колчин и др.; под ред. И.П. Ксеневича. 1998 - 720 с., ил.
3. Серзин И.Ф. Обеспечение максимальной пропускной способности кормоуборочного агрегата путем согласования работы взаимодействующих машин в составе технологического комплекса. Диссертация канд. техн. наук.- Санкт-Петербург, 2011.- С. 122-124.
4. Валге А.М., Папушин Э.А., Серзин И.Ф. Мониторинг машинно-тракторных агрегатов с использованием спутниковых навигационных систем /А.М. Валге, Э.А. Папушин, И.Ф. Серзин// Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства: сб. науч. тр. /ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии.-Вып.84. - СПб., 2013. С.28-36. - ISSN 0131-5226
5. Папушин Э.А.Экспериментальная проверка системы мониторинга машинно-тракторных агрегатов /Вестник ВИЭСХ. 2013. № 4 (13). С. 20-23.
