CC BY
23
05.20.01
УДК 636.084.74
DOI: 10.24411/2227-9407-2020-10060
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОМОТОРИЗИРОВАННЫМ ПРИВОДОМ РОБОТА ДЛЯ ОБСЛУЖИВАНИЯ КОРМОВОГО СТОЛА НА ЖИВОТНОВОДЧЕСКИХ КОМПЛЕКСАХ
© 2020
Владимир Вячеславович Кирсанов, доктор технических наук, главный научный сотрудник Дмитрий Юрьевич Павкин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Евгений Александрович Никитин, аспирант, младший научный сотрудник Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, Москва (Россия) Вильямс Павлович Заикин, доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры «Технические и биологические системы» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино (Россия)
Аннотация
Введение: в ходе анализа исследований физиологических особенностей крупного рогатого скота (далее КРС), утверждающиех о предрасположенности животных к сортировке компонентов кормовой смеси в пользу энергетически ценных, предлагается альтернативный метод сочетания грубых компонентов кормовой смеси и концентрированных в рационах крупного рогатого скота путем использования роботизированного устройства, оснащенного системой дозирования кормовых добавок, обеспечивая их смешивание с грубыми компонентами, при этом обеспечивая досягаемость для животных на кормовом столе.
Материалы и методы: проводился анализ исследований, направленных на повышение технологической эффективности кормления крупного рогатого скота, в российских и зарубежных научных журналах. Математическая модель автоматического управления колесным роботом разработана по методу Ньютона-Эйлера. Используя искусственную среду для моделирования различных процессов МайаЬ^шиПпк, проведена проверка математической модели путем геометрического отображения центра масс колесного робота при подаче различного напряжения на моторизированный привод колес, расположенных на одной оси. Обсуждение: физиологическая предрасположенность крупного рогатого скота к сортировке компонентов кормовой смеси в пользу энергетически насыщенных негативно влияет на баланс клетчатки и сухого вещества в потребляемом рационе, во многом это обусловлено вкусовой привлекательностью компонентов, что часто оказывает негативные последствия на состояние здоровья животных (ацидоз, кетоз). Использование роботизированного устройства, обслуживающего кормовой стол путем поддержания компонентов кормовой смеси в зоне досягаемости для животных, а также многостадийного внесения кормовых добавок или комбикормов в грубые компоненты, повысит их вкусовую привлекательность и обеспечит оптимальный баланс сухого вещества и клетчатки в потребляемом рационе.
Результаты: разработанная математическая модель системы управления колесной роботизированной платформой послужит основой для создания центральной платы управления роботизированного устройства для обслуживания кормового стола, предварительная симуляция модели в искусственной среде позволяет осуществить проверку достоверности математических зависимостей.
Заключение: внедрение предложенного концептуального решения в технологический процесс кормления обеспечит автономное обслуживание кормового стола на животноводческих комплексах без участия человека, многостадийное введение концентрированных кормовых добавок методом насыщения грубых кормов предотвратит излишнее потребление энергетически ценных кормовых добавок, вызванных физиологической особенностью КРС к сортировке компонентов кормовой смеси, и благоприятно повлияет на баланс потребляемой клетчатки и сухого вещества.
Ключевые слова: колесный робот, кормление КРС, молочное животноводство, роботизация.
Для цитирования: Кирсанов В. В., Павкин Д. Ю., Никитин Е. А., Заикин В. П. Математическая модель управления электромоторизированным приводом робота для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах // Вестник НГИЭИ. 2020. № 7 (110). С. 14-24. DOI: 10.24411/2227-9407-2020-10060
Вестник НГИЭИ. 2020. № 7 (110) A COMPARATIVE ANALYSIS OF SYSTEMS OF PREPARATION OF FEED MIXTURES AND THEIR IMPACT ON EFFICIENCY IN DAIRY FARMING
© 2020
Vladimir Vyacheslavovich Kirsanov, Dr. Sci. (Engineering), chief researcher Dmitrij Yurievich Pavkin, Ph. D. Sci. (Engineering), the head of laboratory, chief researcher Evgeniy Aleksandrovich Nikitin, postgraduate, junior researcher
Federal scientific agroengineering center VIM, Moscow (Russia) Williams Pavlovich Zaikin, Dr. Sci. (Agricultural), professor of the chair «Technical and biological systems» Nizhny Novgorod state engineering-economic University, Knyaginino (Russia)
Abstract
Introduction: the analysis studies the physiological characteristics of cattle scat, claiming a predisposition of animals to sorting the components of the feed mixture in favor of the energy, the alternative method of combining coarse components of the feed mixture and concentrated in the rations of cattle, by using a robotic device equipped with a dosing system for feed additives, providing them mixing with coarse components, while providing the reach for the animals on feed table.
Materials and methods: the analysis of research aimed at improving the technological efficiency of cattle feeding was carried out in Russian and foreign scientific journals. The mathematical model of automatic control of a wheeled robot is developed using the Newton-Euler method. Using an artificial environment for modeling various Matlab/Simulink processes, the mathematical model was verified by geometrically displaying the center of mass of a wheeled robot when applying different voltages to the motorized drive of wheels located on the same axis.
Discussion: the physiological predisposition of cattle to sort the components of the feed mixture in favor of energy-rich ones negatively affects the balance of fiber and dry matter in the consumed diet, this is largely due to the taste appeal of the components, which often has negative consequences on the health of animals (acidosis, ketosis). The use of a robotic device that serves the feed table by maintaining the components of the feed mixture in the reach of animals, as well as multi-stage introduction of feed additives or compound feeds into the coarse components will increase their taste appeal and ensure an optimal balance of dry matter and fiber in the consumed diet.
Results: the developed mathematical model of the control system of a wheeled robotic platform will serve as the basis for creating a Central control Board of a robotic device for servicing the feed table, preliminary simulation of the model in an artificial environment allows us verifying the validity of mathematical dependencies.
Conclusions: implementation of the proposed conceptual solution in the process of feeding, will provide Autonomous services table fodder on animal farms without human intervention, multi-stage introduction of concentrated feed additives by the method of saturation of roughage, prevents excessive consumption of valuable energy feed additives caused by the physiological feature of the cattle to sort the components of the feed mixture and a favourable effect on the balance of consumption of fiber and dry matter. Key words: cattle feeding; dairy farming, robotization, wheeled robot.
For citation: Kirsanov V. V., Pavkin D. Y., Nikitin E. A., Zaikin W. P. A comparative analysis of systems of preparation of feed mixtures and their impact on efficiency in dairy farming // Bulletin NGIEI. 2020. № 7 (110). P. 14-24. DOI: 10.24411/2227-9407-2020-10060
Введение
Современное молочное животноводство все чаще принимает промышленный уровень развития производства, где ключевая цель развития отрасли -повышение капиталоотдачи. Ввиду того, что основным продуктом реализации является молоко, получаемое от продуктивных животных, большая часть научных исследований направлена на повышение молочной продуктивности животных. Согласно результатам подробного анализа литературных источников, выявлено, что формирование молочной про-
дуктивности животных на 55 % обеспечивается благодаря сбалансированному рациону, предоставляемому животным [1; 2].
На современных животноводческих фермах молочного направления по содержанию КРС кормление лактирующих коров реализуется комплексом технологических мер: анализ питательности заготовленных компонентов, моделирование суточного рациона каждой половозрастной группы, приготовление и раздача полнорационной смеси
[3; 4].
Для достижения определенного уровня развития молочной продуктивности животных в большинстве случаев первоочередным способом применяются методы, повышающие уровень потребляемого сухого вещества в кормовой смеси посредством насыщения концентрированными, энергетически ценными компонентами (комбикорма, дробина, зерновой помол и пр.), которые подаются в смешанном виде с грубыми объемистыми компонентами [5].
Учитывая результаты исследований Миллер-Кушона Е. К. и ДеВрайса Т. Дж. «Сортировка кормов в молочном животноводстве: причины, последствия и управление», результат которых свидетельствует о том, что крупный рогатый скот, особенно лактирующие высокопродуктивные животные, несмотря на тщательно смешанный предоставляемый рацион имеют физиологическую особенность, направленную на сортировку компонентов кормовой смеси в пользу энергетически ценных, при этом пренебрегая потреблением грубых компонентов (сено, силос, сенаж, корнаж и др). Согласно результатам, полученным в процессе исследования, утверждается, что развитие инстинкта сортировки компонентов кормовой смеси у крупного рогатого скота в основном провоцируется из-за принятия определенных стратегий кормления. В первую очередь это кратность кормления. При одноразовой раздаче кормовой смеси в сутки, что предполагает предоставление суточного рациона за один проход используемого технического средства, животные наиболее избирательны в первой стадии скармливания, при этом с каждой последующей кормовая смесь теряет вкусовую привлекательность - это одна из причин несоответствия показателя реально потребляемой энергии и заранее рассчитанной питательности рациона. Так же по мере повышения уровня продуктивности лактирующих коров существенно изменяются течение метаболических процессов, что также влияет на избирательность в потреблении кормовой смеси в пользу более энергетически ценных компонентов, о чем свидетельствовали линии обратной связи в полученных результатах. Так же значительная часть представленных данных свидетельствует о том, что крупный рогатый скот будет корректировать модели сортировки компонентов кормовой смеси в пользу физически эффективных волокон для понижения уровня РН в рубце [6; 7; 8; 9; 10].
Выявленные результаты исследования свидетельствуют о том, что в условиях искусственного содержания крупного рогатого скота, что предусматривает развитие его молочной продуктивно-
сти, превышающей 4-кратный размер, предназначенный для вскармливания теленка, становится причиной стресса и желания животного наиболее быстро восполнить энергетический потенциал, утраченный на продуцирование молока. Фактически животные становятся заложниками собственных инстинктов и физиологических особенностей, что вызывает дисбаланс уровня потребляемой клетчатки и сухого вещества, вызывая при этом ацидоз и при длительном потреблении подобных рационов кетоз и, как следствие, падеж высокопродуктивного поголовья.
Представленные исследования направлены на создание унифицированного роботизированного технического средства, использование которого в процессе содержания крупного рогатого скота позволит оптимизировать ряд технологических процессов по обслуживанию кормового стола на животноводческих комплексах:
- обеспечение досягаемости кормовой смеси для каждого животного на кормовом столе;
- многостадийное введение концентрированных кормовых добавок, повышающих вкусовые качества грубых компонентов кормовой смеси;
- смешивание дозируемых добавок с грубыми кормами винтовым толкателем;
- выполнение очередного технологического воздействия посредством сканирования данных системы управления стадом;
- выполнение всех операций в автономном режиме без участия человека.
На пути создания многофункционального робота целью настоящего исследования является математическое описание модели автоматического управления электромоторизированного привода колес роботизированного устройства для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах.
Материалы и методы
Увеличение и поддержание молочной продуктивности крупного рогатого скота при содержании на животноводческих комплексах предполагает соблюдение комплекса технологических операций. Согласно отечественным и зарубежным исследованиям на 55 % продуктивность формируется посредством эффективного кормления полнорационными кормовыми смесями, к которым предъявляется ряд требований:
- содержание протеина в соответствии с нормами потребления каждой половозрастной группы;
- оптимальное соотношение сухого вещества, получаемого из концентрированных компонентов и клетчатки из грубых объемистых компонентов кормовой смеси [11; 12; 13; 14; 15].
Согласно предъявляемым требованиям к кормлению крупного рогатого скота:
- предложена концепция создания роботизированного устройства для обслуживания кормового стола;
- представлена математическая модель, описывающая принцип автоматического управления колесным приводом (по методике Ньютона-Эйлера);
- произведена симуляция математической модели в искусственной среде Matlab/Simulink;
- на основе полученных результатов сформулированы выводы и рекомендации по дальнейшей реализации предложенной концепции.
Обсуждение Проанализировав наиболее близкие решения в молочном животноводстве, направленные на повышение эффективности кормления крупного рогатого скота АО «СМЗ», Wasserbauer, Delaval, Afimilk, GEA Farm, Lely и др., был смоделирован прототип робота, представленный на рисунке 1.
Рис. 1. 3D-модель роботизированного устройства для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах: 1 - электромоторизированное колесо; 2 - винтовой толкатель кормовой смеси; 3 - выходное отверстие дозатора кормовых добавок (премиксы, ароматические добавки, комбикорма);
4 - засыпная горловина дозируемых добавок Fig. 1. 3D-model of a robotic device for feeding table maintenance in livestock complexes: 1 - an Electro-motorized wheel; 2 - a screw pusher of the feed mixture; 3 - the outlet of the feed additive dispenser (premixes, aromatic additives, compound feed); 4 - the filling neck of the dosed additives
Согласно представленной схеме на рисунке 2, которая описывает принцип взаимодействия ключевых технологических систем кормления КРС, предполагается обеспечить разрабатываемый робот центральной платой управления, которая будет взаимодействовать с миксером-раздатчиком грубых кормов и смесей, погрузчик - системой весового контроля погружаемых компонентов, базовую станцию - системой управления стадом, объединяющей данные с персональных датчиках каждого животного. Каждая из систем формирует отчет о результатах проделанной работы и собранных данных на центральный компьютер фермы, руководитель фермы имеет доступ посредством смартфона к получаемым данным, к отчетам всех систем кормления [16; 17; 18].
Ввиду того, что все ключевые операции, выполняемые разрабатываемым роботом, осуществляются в процессе его перемещения по фронту кор-
мового стола, автономная работа предполагает наличие математического описания процесса движения робота [19; 20].
Поэтому в рамках реализации предложенного решения был рассмотрен процесс плоского движения колесной работизированной платформы в плоскости XoY в соответствии с представленной схемой на рисунке 3.
Точка О0 - центр массы робота, связанная с подвижной системой координат Х0О0У0.
Процесс моделирования предполагал, что колеса имеют независимое управление и вращаются без проскальзывания, межосевое расстояние колес О0О1 = О0О2 = а.
Положение каждого колеса характеризуется декартовыми координатами точки - К углом курса - ф и углом поворота колеса - ^ и представлено на расчетной схеме.
Рис. 2. Архитектура системы роботизированного обслуживания кормового стола: 1 - роботизированное устройство, обслуживающее кормовой стол; 2 - персональный датчик (чип, болюс и пр.) животного; 3 - центральный компьютер на ферме; 4 - погрузчик компонентов кормовой смеси с индикатором бортовой системы взвешивания; 5 - миксер-раздатчик кормовой смеси с бортовой системой взвешивания; 6 - управляющий фермой Fig. 2. Architecture of the feed table robotic maintenance system: 1 - a robotic device that serves the feed table; 2 - a personal sensor (chip, bolus, etc.) of the animal; 3 - a central computer on the farm; 4 - a loader of feed mixture components with an indicator on-board weighing system; 5 - a mixer-distributor of feed mixture with an on-board weighing system; 6 - the farm manager
Рис. 3. Расчетная схема, описывающая кинематику движения роботизированной платформы Fig. 3. Calculation scheme describing the kinematics of the robotic platform movement
Процесс движения колёс описывается системами уравнений (1,2):
(х1 = 0 . 5 с1 ■ О 1 ■ с о 5 ф (У! = 0 . 5 сС ■ о 1 ■ 5 Шф (х2 = 0 . 5 сС ■ о 2 ■ с о 5 ф (у2 = 0 . 5 сС ■ о 2 ■ 5 икр где Х]^ , х2, у1; у2 - координаты точек ^ и ё -диаметр колеса; о = А - угловая скорость колеса 1; о 2 = А 2 - угловая скорость колеса 2.
Уо
(1) (2)
У0 = 0 . 2 5 d ■ (<о 1 — <о 2), < =
О . 2 5 d ■ (о 1
R + a
(jO
2)
Я + а ■ ®
где Я = ОО02 - радиус поворота робота; а - конструктивный параметр модели.
Геометрическими координатами центра массы робота является середина отрезка О 10 2 , что является центром межколесного расстояния, определяемого системой уравнений (4)
Х1 + х2
Х0 —
У О =
2 '
У\ + У 2
( )
Геометрическая связь описывается системой уравнений (5):
(х2 = 2 а ■ созср + х1; {у2 =2 а-5¿ткр + у^ ( 5
Совокупность уравнений (1, 2, 3, 4, 5) является кинематической моделью движения робота.
Описание динамической модели движения робота осуществлялось путем использования метода Ньютона-Эйлера.
тх0 =
тУо = ( 6 )
1оФ = ,
где m - масса робота; ] 0 - тензор инерции транспортного робота относительно связанной системы координат .
Рис. 4. Расчетная схема для описания
динамической модели робота Fig. 4. Calculation scheme for describing the dynamic robot model
Проекции сил F1 и F2 на ось X
^Fx = 0. Б (F1x + F2X). (7)
Проекции сил и на ось Y
^Fy = 0. Б (Fiy + F2y). ( 8)
Момент сил F1 и F2 относительно центра массы робота.
^M0 = a(Fi- F2) . (9)
Согласно рис. 3, расчетной схемы, описывающей динамику движения колесного робота, было рассмотрено движение отдельно нагруженного колеса.
Предполагалось, что к приводному колесу приложен вращательный момент, Mк i, внешний момент, M^ момент трения качения Mj^ (рис. 4); внешними силами относительно колеса являются: вес колеса , нормальная реакция дороги , внешняя сила нагрузки и сила трения . Рассмотрим случай, когда N k i>Pk ¿.
Было составлено дифференциальное уравнение движение колеса, при условии, что ; .
!т к i*k 1 = Fi- Т к i + Тк i;
hi-o> г = ( Тк г- Ц г)-Гк- MZ i; ( 1 0 ) M^= Mki-k-Nki, где Гк = 0 . Б d - радиус колеса; k - коэффициент сопротивления качению, - угловая скорость коле-
са, ткI - масса колеса, - суммарный момент инерции колеса, .
Момент Мк1 создается электродвигателем, вращающим колесо через редуктор с передаточным соотношением | (|<1),
С Ыд= Ц-Ш (
(И)
(Z^i = /к i +Jg i,
где - угловая скорость вращения ротора; = тк 1 гк - момент инерции колеса; ]д^ = --мо-
2 г|
мент инерции ротора электродвигателя, приведенный к оси колеса.
Если колесо катится без скольжения, точка касания колеса с дорогой является мгновенным центром скоростей, а хк [ — скорость при вращении вокруг мгновенного центра скоростей,
(Ты = ~гк ■ шо
I = — гк ■ ШI-
(1 2)
Ты
Т, _ ткi-^-^i- hi'Fi Т к i = ~ „ 2 , 7 . ( 16)
Хк I =
+ Tit ~ Tki
тк i'rk+hi
^(M^i + Fi - Гк)
( )
т к I тк
Значение угловой скорости колеса ш ^ определяется интегрированием уравнений (10) или (13).
При движении колес без проскальзывания должно выполняться условие, Тк[, где f - коэффициент трения между колесом и дорогой; если Тк(> ■ / колесо будет проскальзывать.
Силу можно рассматривать как реакцию модели робота на i-е колесо
Ъ = Тср ( — Тк {> ( 1 5 )
где - средняя движущая сила колеса, определяемая по формуле (16)
1 cpi
-Tf
( )
1=1
Зная конструктивные параметры модели, по формулам (13-15) можно определить силы, а также моменты, действующие на каждое колесо. Таким образом вычисляются правые части системы уравнений (5). Совокупность уравнений (7, 8, 9, 13, 14) является динамической моделью робота, имеющего привод в виде двух независимых колес [9; 10].
Математическая модель управления движением робота
Уравнение цепи статора двигателя представлено уравнением (16)
d.ICT
^ст = 1. + Rct ' 1ст + С
dt
Ш.Я = U.Q ' (1 6 )
где - индуктивность обмотки статора, - сопротивление обмотки статора, - ток обмотки
статора, - угловая скорость вращения ротора, - управляющее напряжение обмотки статора. Вращающий момент двигателя определяется уравнением (17)
См7ст. ( 1 7)
Уравнение вращающего момента для колеса определяется уравнением (18)
Mki= - 'Ид, ^ а
( )
ц - коэффициент полезного действия редуктора, ^ -коэффициент редукции (^ < 1).
Движущая сила колеса определяется уравнением (19)
т/с ■ г/с ■ ( ^ ¿= -к 2 п, . ( 1 9 )
Ускорение робота определяется уравнением
(20)
■м
Е7/
ki
т„„
( )
Линейная скорость колеса определяется уравнением (21)
Угловая уравнением (22)
■м/с i j ■м/с i d £.
скорость колеса
О); = —
■м/с i
Гк '
( 21 )
определяется (2 2)
Угловая скорость выходного вала двигателя определяется уравнением (23)
О);
idg =
Уравнение обратной связи (24)
i/nr — Кп
О)
/ '
( )
( )
где - напряжение обратной связи; -
коэффициент обратной связи; - фактическое значение угловой скорсти.
В качестве симуляции математической модели колесного робота была смоделирована элементная база с двумя независимыми приводными колесами в среде МаЙаЬ^шиПпк (рис. 5). Подбор элементной базы осуществлялся согласно стандартам и принципам создания систем управления колесных машин [20].
Рис. 5. Элементы симуляции привода колесного робота в среде Matlab/Simulink Fig. 5. Elements of the wheel robot drive simulation in the Matlab/Simulink environment
Результатом симуляции математической модели колесного робота с двумя независимыми приводными колесами является построение графика в среде Matlab/Simulink, который получен путем описания центра массы робота плоскости (x,y). причем показатели Constant = 5, Constant 1 = 10, что характеризует уровень подачи напряжения на привод колеса.
Таким образом математическую модель движения робота можно считать достоверной, т. к. траектория, полученная путем использования функуции PLOT (x; y) в среде Matlab/Simulink, представляет собой окружность (рисунок 6), благодаря разности подаваемого напряжения на приводы колеса.
Рис. 6. Траектория движения центра
массы модели колесного робота Fig. 6. Trajectory of the center of mass of the wheeled robot model
Заключение
Разработанная математическая модель системы управления колесной роботизированной платформой послужит основой для создания центральной платы управления роботизированного устройства для обслуживания кормового стола, предварительная симуляция модели в искусственной среде позволяет осуществить проверку достоверности математических зависимостей.
Внедрение предложенного концептуального решения в технологический процесс кормления
Вестник НГИЭИ. 2020. № 7 (110) обеспечит автономное обслуживание кормового стола на животноводческих комплексах без участия человека, многостадийное введение концентрированных кормовых добавок методом насыщения грубых кормов предотвратит излишнее потребление энергетически ценных кормовых добавок, вызванных физиологической особенностью КРС к сортировке компонентов кормовой смеси и благоприятно повлияет на баланс потребляемой клетчатки и сухого вещества.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Федоренко В. Ф. Информационные технологии в сельскохозяйственном производстве: науч.-аналит. обзор. М. : ФГБНУ «Росинформагротех», 2014. 224 с.
2. Горбачев М. И. Технологическое и техническое переоснащение молочных ферм в современных условиях // Международный технико-экономический журнал. 2009. № 5. С. 20-24.
3. Сивкин Н. В. Стрекозов Н. И. Изменчивость удоя между смежными лактациями в селекции и оценке условий содержания коров // Молочное и мясное скотоводство. 2013. № 4. С. 8-10.
4. Иванов Ю. Г., Соловьева О. И. Компьютерные программы в молочном животноводстве // Научные труды ГНУ ВНИИМЖ Россельхозакадемии. 2009. Т. 20. № 1 (13). С. 280-282.
5. Никитин Е. А., Дорохов А. С., Павкин Д. Ю. Совершенствование технологии приготовления кормовой смеси при реконструкции кормовых площадок // Техника и оборудование для села. 2019. № 11 (269). С. 32-34.
6. Miller-Cushon E. K., DeVries T. J. Feed sorting in dairy cattle: Causes, conséquences, and management // J Dairy Sci. 2017 May. № 100 (5). P. 4172-4183. doi: 10.3168/jds.2016-11983. 29.12.2016.
7. Морозов Н. М., Гриднев П. И., Хусаинов И. И., и др. Стратегия развития механизации и автоматизации животноводства на период до 2030 года. Издательство: Российский научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследований по инженерно-техническому обеспечению агропромышленного комплекса (Правдинский). Москва. 2015. 152 с.
8. Валецкий Ю. Е. Технологическая модернизация молочных ферм в племзаводе ЗАО «Зеленоградское» // Техника и оборудование для села. 2008. № 5. С. 9-11.
9. Ерохин М. Н., Катаев Ю. В., Вергазова Ю. Г. Проблемы изготовления и ремонта машин АПК с позиции принципа 5М // Сборник: Всероссийская научно-техническая конференция «Отечественный и зарубежный опыт обеспечения качества в машиностроении». Сборник докладов. 2019. С. 158-161.
10. Цой Ю. А., Соловьев С. А., Танифа В. В., Алексеев А. А., Фокин А. И. Состояние и пути повышения эффективности технологической модернизации производства молока в России // Инновации в сельском хозяйстве. 2018. № 2 (27). С. 360-367.
11. Донник И. М., Шкуратова И. М., Соколова О. В. и др. Оптимизация показателей резистентности и обменных процессов - основа повышения продуктивного долголетия коров // Ветеринария Кубани. 2010. № 3. С. 9-12.
12. Тихомиров А. И., Фомин А. А. Развитие органического животноводства: проблемы и возможности // Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 3 (369). С. 77-80.
13. Стрекозов Н. И., Чинаров В. И., Сивкин Н. В., Рябов Д. С. Цифровые технологии в селекции молочного скота // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. 2019. № 1 (33). С. 8-13.
14. Nikanova D. A., Artemieva O. A., Kolodina E. N., Karlikova G. G., Volkova N. A., Tomgorova E. K., Brov-ko F. A., Zinovieva N. A. The research of the toxic effects of antibiotic resistant s. aureus strains // Reproduction in Domestic Animais. 2019. Т. 54. № S3. С. 135.
15. Соболева О. М., Колосова М. М., Филипович Л. А. Микробиологическая контаминация кормов и электрофизический метод ее снижения // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 12. С. 50-52.
16. Косолапов В. М., Трофимов И. А. Федеральный научный центр кормопроизводства и агроэкологии имени В. Р. Вильямса // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 2. С. 5-7.
17. Карпунин Б. Ф. Алгоритм логистики сельскохозяйственного производства на роботизированной растениеводческой ферме // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 2. С. 69-72.
18. Остриков А. Н., Фролова Л. Н., Александров А. И., Посметьев В. В. Имитационная математическая модель процесса смешивания сыпучих компонентов в смесителе // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2019. Т. 81. № 2. С 13-21. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2019-2-13-21
19. Цис Е. Ю. Эффективность отбора молочных коров по удою с использованием индекса племенной ценности. // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук: Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела. п. Лесные Поляны Московской обл., 2006.
20. Годжаев З. А., Сенькевич С. Е., Алексеев И. С., Лонин С. Э., Ильченко Е. Н. Разработка математической модели колесного МЭС тягового класса 0,6-0,9 для исследований продольных колебаний при агрегатировании с опрыскивателем // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 4 (33). С. 162-169.
Дата поступления статьи в редакцию 14.04.2020, принята к публикации 18.05.2020.
Информация об авторах: Кирсанов Владимир Вячеславович, доктор технических наук, заведующий отделом, главный научный сотрудник
Адрес: Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, 109428, Россия, Москва, 1-й Институтский проезд, 5
E-mail: kirvv2014@mail.ru Spin-код: 3983-5253
Павкин Дмитрий Юрьевич, кандидат технических наук, заведующий лабораторией, старший научный сотрудник
Адрес: Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, 109428, Россия, Москва, 1-й Институтский проезд, 5
E-mail: dimqaqa@mail.ru Spin-код: 7671-5380
Никитин Евгений Александрович, аспирант, младший научный сотрудник
Адрес: Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, 109428, Россия, Москва, 1-й Институтский проезд, 5
E-mail: Evgeniy.nicks@yandex.ru Spin-код: 7453-6947
Заикин Вильямс Павлович, доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры «Технические и биологические системы»
Адрес: Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, 606340, Россия, Княгинино, ул. Октябрьская, 22а E-mail: matveev_ngiei@mail.ru Spin-код: 4958-9890
Заявленный вклад авторов: Кирсанов Владимир Вячеславович: научное руководство.
Павкин Дмитрий Юрьевич: общее руководство проектом, анализ и дополнение текста статьи. Никитин Евгений Александрович: написание текста статьи, анализ полученных данных Заикин Вильямс Павлович: верстка и форматирование работы.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Fedorenko V. F. Information technologies in agricultural production: scientific analysis review [Tekhnolog-icheskoe i tekhnicheskoe pereosnashchenie molochnyh ferm v sovremennyh usloviyah], Moscow: FGBNU «Rosin-formagrotekh», 2014, 224 p.
2. Gorbachev M. I. Technological and technical reequipment of dairy farms in modern conditions [Tekhnolog-icheskoe i tekhnicheskoe pereosnashchenie molochnyh ferm v sovremennyh usloviyah], Mezhdunarodnyj tekhniko-ekonomicheskij zhurnal [The international technical-economic journal], 2009, No. 5, pp. 20-24.
22
3. Sivkin N. V. StrekozovN. I. Variability of milk yield between adjacent lactations in selection and evaluation of cow keeping conditions [Izmenchivost' udoya mezhdu smezhnymi laktaciyami v selekcii i ocenke uslovij soderzhaniya korov], Mezhdunarodnyj tekhniko-ekonomicheskij zhurnal [Dairy and beef cattle breeding], 2013, No. 4, pp.8-10.
4. Ivanov Yu. G., Solov'eva O. I.Computer programs in dairy farming [Komp'yuternye programmy v mo-lochnom zhivotnovodstve], Nauchnye trudy GNU VNIIMZH Rossel'hozakademii [Scientific proceedings of the GNU VNIIMZHRAAS], 2009, Vol. 20, No. 1 (13), pp. 280-282.
5. Nikitin E. A., Dorohov A. S., Pavkin D. Yu. Improving the technology of preparation of feed mixture in the reconstruction of feed sites [Sovershenstvovanie tekhnologii prigotovleniya kormovoj smesi pri rekonstrukcii kormovyh ploshchadok], Tekhnika i oborudovaniya dlya sela [Equipment and equipment for the village], 2019, No. 11 (269), pp. 32-34.
6. Miller-Cushon E. K., DeVries T. J. Feed sorting in dairy cattle: Causes, consequences, and management, J Dairy Sci. 2017 May, No.100 (5), pp. 4172-4183. doi: 10.3168/jds.2016-11983. 29.12.2016.
7. Morozov N. M., Gridnev P. I., Husainov I. I., et al. Strategy for the development of mechanization and automation of livestock for the period up to 2030, Publishing house: Russian research Institute of information and technical and economic research on engineering and technical support of the agro-industrial complex (Pravdinsky). Moscow. 2015.152 p.
8. Valeckij Yu. E. Technological modernization of dairy farms in the stud farm of ZAO «Zelenogradskoe» [Tekhnologicheskaya modernizaciya molochnyh ferm v plemzavode ZAO «Zelenogradskoe»], Tekhnika i oborudo-vanie dlya sela [Equipment and equipment for the village], 2008, No. 5, pp. 9-11.
9. Erohin M. N., Kataev Yu. V., Vergazova Yu. G. Problems of manufacturing and repair of agricultural machinery from the position of the principle of 5M [Problemy izgotovleniya i remonta mashin APK s pozicii principa 5m], Sbornik: Vserossijskaya nauchno-tekhnicheskaya konferenciya «Otechestvennyj i zarubezhnyj opyt obespecheniya kachestva v mashinostroenii» Sbornik dokladov, [Collection: all-Russian scientific and technical conference «Domestic and foreign experience in quality assurance in mechanical engineering» Collection of reports], 2019, pp. 158-161.
10. Coy Yu. A., Solov'ev S. A., Tanifa V. V., Alekseev A. A., Fokin A. I. State and ways to improve the efficiency of technological modernization of milk production in Russia [Sostoyanie i puti povysheniya effektivnosti tekhnologicheskoj modernizacii proizvodstva moloka v Rossii], Agricultural Innovation [Innovations in agriculture].
2018. No. 2 (27). pp. 360-367.
11. DonnikI. M., SHkuratovaI. M., Sokolova O.V. et al. Optimization of indicators of resistance and metabolic processes-the basis for increasing the productive longevity of cows [Optimizaciya pokazatelej rezistentnosti i obmen-nyh processov - osnova povysheniya produktivnogo dolgo-letiya korov], Kuban Veterinary Clinic [Veterinariya Ku-bani], 2010. No. 3 pp. 9-12.
12. Tihomirov A. I., Fomin A. A. Development of organic animal husbandry: problems and opportunities [Razvitie organicheskogo zhivotnovodstva: problemy i vozmozhnosti], International agricultural journal [Mezhdunarodnyj sel'skohozyajstvennyjzhurnal]. 2019. No. 3 (369). pp. 77-80.
13. Strekozov N. I., CHinarov V. I., Sivkin N. V., Ryabov D. S. Cifrovye tekhnologii v selekcii molochnogo skota [Digital technologies in dairy cattle breeding], Vestnik Vserossijskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta mek-hanizacii zhivotnovodstva [Bulletin of all-Russian scientific research Institute of mechanization of animal husbandry],
2019, No. 1 (33), pp. 8-13.
14. Nikanova D. A., Artemieva O. A., Kolodina E. N., Karlikova G. G., Volkova N. A., Tomgorova E. K., Brovko F. A., Zinovieva N. A. The research of the toxic effects of antibiotic resistant s. aureus strains, Reproduction in Domestic Animals, 2019, Vol. 54, No. S3, pp. 135.
15. Soboleva O. M., Kolosova M. M., Filipovich L. A. Mikrobiologicheskaya kontaminaciya kormov i elektrofizi-cheskij metod ee snizheniya [Microbiological contamination of feed and electrophysical method of reducing it], Dosti-zheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of science and technology in agriculture], 2018, Vol. 32, No. 12, pp. 50-52.
16. Kosolapov V. M., Trofimov I. A. Federal'nyj nauchnyj centr kormoproizvodstva i agroekologii imeni V. R. Vil'yamsa [Federal scientific center of feed production and Agroecology named after V. R. Williams], Dosti-zheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of science and technology in agriculture], 2018, Vol. 32, No. 2, pp. 5-7.
17. Karpunin B. F. Algoritm logistiki sel'skohozyajstvennogo proizvodstva na robotizirovannoj rasten-ievodcheskoj ferme [Algorithm of agricultural production logistics on a robotic crop farm], Dostizheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of science and technology in agriculture], 2018, Vol. 32, No. 2, pp. 69-72.
18. Ostrikov A. N., Frolova L. N., Aleksandrov A. I., Posmetiev V. V. Immitacionnaya matematicheskaya model' processa smeshivaniya sypuchih komponentov v smesitele [Simulation mathematical model of the mixing process of bulk components in the mixer], Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta inzhenernyh tekhnologij [Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies], 2019, Vol. 81, No. 2, pp. 13-21. (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2019-2-13-21
19. Cis E. Yu. Effektivnost' otbora molochnyh korov po udoyu s ispol'zovaniem indeksa plemennoj cennosti [Efficiency of selection of dairy cows by milk yield using the breeding value index], Avtoreferat dissertacii na soiskanie uchenoj stepeni kandidata sel'skohozyajstvennyh nauk: Vserossijskij nauchno-issledovatel'skij institut ple-mennogo dela [Abstract of the dissertation for the degree of candidate of agricultural sciences: all-Russian research Institute of breeding], Forest glade in city the Moscow region. 2006.
20. Godzhaev Z. A., Sen'kevich S. E., Alekseev I. S., Lonin S. E., Il'chenko E. N. Razrabotka matematicheskoj modeli kolesnogo MES tyagovogo klassa 0,6-0,9 dlya issledovanij prodol'nyh kolebanij pri agregatirovanii s opryskivatelem [Development of a mathematical model of a wheel MES of traction class 0.6-0.9 for research of longitudinal vibrations during aggregation with a sprayer], Innovacii v sel'skom hozyajstve [Innovations in agriculture], 2019, No. 4 (33), pp. 162-169.
Submitted 14.04.2020; revised 18.05.2020.
About the authors:
Vladimir V. Kirsanov, Dr. Sci. (Engineering), the head of department, chief researcher Address: Federal agricultural research centre VIM, 109428, Russia, Moscow, 1-st Institutskiy proezd, 5 E-mail: kirvv2014@mail.ru Spin-code: 3983-5253
Dmitry Y. Pavkin, Ph. D. (Engineering), the head of laboratory, chief researcher
Address: Federal agricultural research centre VIM, 109428, Russia, Moscow, 1-st Institutskiy proezd, 5
E-mail: dimqaqa@mail.ru
Spin-code: 7671-5380
Evgeniy A. Nikitin, postgraduate student, junior researcher
Address: Federal agricultural research centre VIM, 109428, Russia, Moscow, 1-st Institutskiy proezd, 5 E-mail: Evgeniy.nicks@yandex.ru Spin-code: 7453-6947
Williams P. Zaikin, Dr. Sci. (Agricultural), professor of the chair «Technical and biological systems» Address: Nizhny Novgorod state engineering and economic University, 606340, Russia, Knyaginino, Oktyabrskaya str., 22a E-mail: matveev_ngiei@mail.ru Spin-Kog: 4958-9890
Contribution of the authors: Vladimir V. Kirsanov: research supervision.
Dmitry Y. Pavkin: managed the research project, analysing and supplementing the text. Evgeniy A. Nikitin: The writing of the text of the article is the analysis of the data Williams P. Zaikin: made the layout and the formatting of the article.
All authors have read and approved the final manuscript
