CC BY
52
УДК 637.1
СТРАТЕГИЯ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МОЛОЧНЫМ СКОТОВОДСТВОМ
И.А. Шевченко, Э.Б. Алиев
Изложены основные перспективные направления разработки автоматизированной системы управления молочным скотоводством и предложены пути их решения.
Ключевые слова: молочное скотоводство, автоматизация, система, обслуживание, диагностика, физиологическое состояние.
Молочное скотоводство сформировалось в приоритетную научную проблему по следующим основным четырем направлениям: интенсивные технологии, механизация, автоматизация и физиологические аспекты. Наряду с созданием интенсивных технологий в молочном скотоводстве важное место занимает автоматизация технологических процессов.
По данным [1] внедрение автоматизированных систем управления технологическими процессами в молочном скотоводстве позволяет повысить производительность труда в 1,2-2 раза, снизить энергозатраты на 30-40%, увеличить продуктивность животных до 20%, существенно улучшить условия труда животноводов.
Автоматизированные системы управления (АСУ) молочным скотоводством обычно привязывается к доильному оборудованию, так как оно является ключевым звеном в технологии производства молока - именно здесь собирается, обновляется и записывается информация о продуктивности, качественных показателях молока, воспроизводстве, физиологическом состоянии животного. Компьютерная обработка данных предоставляет специалисту информацию, на основании которой он может принимать решения как по одному животному, так и по всему стаду в целом [2].
Использование систем обеспечивает:
- получение оперативной информации о животных;
- быстрый доступ к истории животного;
- повышение надоев за счет до клинического диагностирования болезней;
- анализ структуры стада и физиологического состояния животного;
- сокращение расходов на ветеринарные препараты;
- выявления нарушений в технологии воспроизводства стада;
- уменьшение числа яловых животных и увеличение выхода телят;
- повышение эффективности кормления;
- снижение затрат труда и повышение культуры труда.
На сегодняшний день различные компании предлагают различные комплектации АСУ молочным скотоводством (табл. 1).
Таблица 1. Сравнительная характеристика АСУ молочным скотоводством
Название системы, производитель (страна) Комплектация Автоматические функции Дополнительные возможности
ALPRO, DeLaval (Швеция) - процессор ALPRO; - транспондеры; антенны; - контроллеры; - датчики активности; - программное обеспечение - измерение надоев; - регистрация поедания корма; - контроль биологического состояния животных - контроль и учет животных; - календарь ветеринарных мероприятий; - формирование групп; - отдельный учет роста телят
Dairy Plan 5, GEA Group (Германия) - компьютерные платы и карты; - датчики Responder, антенны; - система управления Metatron; - система Finilactor; - электронный пульсатор; - электронная система кормораздачи; - датчики активности Rescounter; - проходные веса и селекционные ворота; - программное обеспечение DairyPlan - измерение удоев; - индикация мастита и запрет доения для больных коров; - додаивание и снятие аппарата; - регистрация поедания; - дозирование корма; - индикация состояния охоты. - расчет себестоимости молока; - ведение календаря ветеринарных мероприятий; - создание рабочих планов; - измерение веса; - контроль движения животного; - отдельный учет роста телят
Cattle Code, SAC (Дания) - портативный компьютер ID-Logger; - респондеров, портальные антенны; - система учета надоев UNI-LAC Memolac / 2 Milk Meter; - датчики электропроводности молока Unitlow 3 Milk Claw; - датчики активности Respactor; - программное обеспечение Herd Management - измерение удоев; - учет скорости молоко-отдачи; - индикация мастита; - дозирование концентрированных кормов; - регистрация поедания; - измерение подвижности и температуры коровы - ведение календаря животного; - кормление в доильном зале; - измерение веса; - отдельный учет роста телят; - расчет рационов для откорма телят
DataFlow, SCR (Израиль) - компьютер; - транспондеры HR Tag, антенны ID, контроллеры; - система управления DataFlow; - программное обеспечение - мониторинг активности; - мониторинг жевательной деятельности; - мониторинг удоя и качества молока - ведение календаря и истории животного; - селекция стада
Система идентификации и нормированного кормления коров (опытный образец), НТЦ «Ферм-маш» (Россия) - контроллеры; - центральный компьютер, - ошейники с датчиками, антенны; - счетчик молока - автоматизированная станция кормления; - программное обеспечение - измерение индивидуальных удоев; - индивидуальное дозирование концентрированных кормов; - контроль биологического состояния животных - мониторинг молокоотдачи; - ведение календаря животного; - формирование групп по стадиям лактации; - оптимизация рационов; - селекция стада
Автоматизированная система управления стадом, ВИЭСХ и БИМ (Россия) - компьютер; - респондеров, антенны; - система идентификации; - автоматизированная станция кормления - измерение индивидуальных удоев; - дозирование концентрированных кормов; - измерение температуры в долях вымени - ведение календаря и истории животного; - измерение веса.
AFIFARM, ВАТ «Брацлав» (Украина) - контроллеры; - центральный компьютер, - ошейники с датчиками, антенны; - счетчик молока - программное обеспечение - контроль удоев; - учет скорости молоко-отдачи; - контроль биологического состояния животных - анализ здоровья коров; - воспроизведение; - ведение календаря и истории животные
Задачи автоматизированной системы управления молочным скотоводством представлены на рисунке 1.
Рис. 1. Задачи автоматизированной системы управления молочным скотоводством
Приведенные автоматизированные системы управления молочным скотоводством не дают полной оценки хозяйства по физиологическим показателям животных и техническим состоянием молочно-доильного оборудования.
Цель исследований - основные перспективные направления разработки автоматизированной системы управления молочным скотоводством и определение путей их решения.
Рассмотрены и проанализированы задачи контроля и управления, для которых определены контролируемые параметры, а также оцениваемые показатели и формируемые команды управления (табл. 2).
Анализ таблицы 2 показывает, что в повышении уровня реализации биологического потенциала животных, наиболее значимыми и информативными являются технологические процессы доения, кормления, а также контроль местонахождения животного и определение его подвижности, выявления половой охоты и определения времени осеменения.
Обобщение проведенных исследований показало, что важным резервом повышения эффективности производства молока является индивидуальное обслуживание животных и совершенствование технологических процессов доения, кормления и осеменения животных базирующихся на применении прецизионных (высокоточных) технологий и технических средств.
Проведенный анализ наиболее распространенных автоматизированных систем управления молочным скотоводством (табл. 1) и параметров контроля и управления технологическими процессами индивидуального обслуживания животных (табл. 2) позволил определить элементы, которые имеют производителей в Украине, в мире и те которые необходимо разработать (рис. 2).
Таблица 2. Параметры контроля и управления технологическими процессами индивидуального обслуживания животных
Технологические процессы, операции Задачи контроля и управления Контролируемые параметры Оцениваемые показатели и формируемые команды управления
Идентификация животного Ведение базы идентификаторов животных Номер животного Определения животного в стаде
Доение Ведение базы данных надоев Надой, продолжительность доения, додой, продолжительность додоя Индивидуальные параметры животного
Управление процессом доения Интенсивность потока молока Формирования команд для управления доением, нарушения в процессе доения
Контроль режимов доения Технико-технологические параметры молочно-доильного оборудования Формирование плана технического обслуживания
Контроль оператора Продолжительность подготовки коровы к доению, своевременное одевание стаканов Нарушения подготовительных операций
Контроль качества молока Показатели качества молока Идентификация заболеваний животного, формирования календаря ветеринарных мероприятий, оптимизация рационов
Кормление Ведение базы данных рационов Количество выданного корма, продолжительность поедания, количество не съеденного корма Количество съеденного корма, формирование и выдача индивидуальных рационов
Выявление животных с признаками заболеваний Скорость поедания корма, отклонение от средней скорости поедания корма, мониторинг руминации Идентификация заболеваний животного, формирования календаря ветеринарных мероприятий
Контроль функционирования технических средств Технико-технологические параметры технических средств Формирование плана технического обслуживания
Осеменение Ведение базы данных осеменения и половой охоты Календарь осеменения, двигательная активность животного Своевременное осеменение животного, контроль над селективным воспроизводством стада, идентификация половой охоты
Взвешивание Ведение базы данных изменения массы животного Масса животного Прирост живой массы
Идентификация местонахождения животного Ведение базы данных местонахождения животного Трехмерные координаты животного, поведенческие признаки. Идентификация и определение местонахождения животного в зоне обслуживания, половая охота, формирование групп, контроль моциона
Определение подвижности животного Ведение базы данных подвижности животного Автобонитировка, идентификация заболеваний конечностей Контроль над селективным воспроизводством стада, формирование календаря ветеринарных мероприятий
Животное
V
Человек
Разработаны и внедрены в Украине
Идентификация коровы
Надой
Взвешивание
Техническое состояние оборудования
Селективный отбор коров по продуктивности
Автоматизация технологического процесса доения
Мониторинг продуктивности стада
Техническое обслуживание оборудования
Разработаны и внедрены в мире
Определение коровы
Данные про руминацию
Качество молока
Не разработано и не внедрено
Заболевания конечностей
Автобонитировка
Структура поведения
Разделение молока по его качеству
Автоматизация технологического процесса кормления
Селективное воспроизводство стада
Отчеты по организации труда персонала
Селективное содержание коров по группам
Селективный отбор коров по состоянию здоровья
Мониторинг стада по бонитировке
Рис. 2. Задачи автоматизированной системы управления молочным скотоводством
Исходя из поставленных задач автоматизированной системы управления молочным скотоводством (рис. 2) нами были выделено следующее перспективное направление, а именно построение диагностической системы физиологического состояния животного на основе оценки ее подвижности и разработка автоматической бонитировки коровы для определения племенных и продуктивных качеств животных. Общий алгоритм предлагаемой диагностической системы представлен на рисунке 3.
Воспроизводство стада
Идеальная здоровая корова
1Г
Селективное содержание животных
I
Автоматическая бонитировка
1Г
Геометрические параметры животного
Корова
1
И
Регистрация параметров животного
И
Физиологическое состояние
1 ал ая г
Иде здоров ьная корова
1 [ т м ж -
Кинема пара движ ические етры ения
Поведение животного
Динамические параметры движения
Баланс и оптимизация энергии
Рис. 3. Алгоритм диагностической системы физиологического состояния животного и автоматической бонитировки коровы
Регистрация геометрических размеров животного, а также кинематических и динамических параметров его движения, может быть реализована с помощью автоматизированной системы видеоанализа типа Motion Capture [3]. Таким образом, применение современных платформ видеоанализа является перспективным и актуальным направлением в области диагностики физиологического состояния животного, в частности для диагностики заболеваний конечностей. Одной из таких платформ видеоанализа является датчик-камера «Kinect» [4, 5]. На основе этой платформы представлена система (рис. 4).
Кинематические показатели: rjit),..., ri6(t), Vi(t),..„ Vi6(t)
Показатели бонитировки: Si,...,Si2
Рис. 4. Система видеоанализа геометрических и кинематических параметров движения скота и его бонитировки на базе датчик-камеры «КшесЬ>
С использованием средств трехмерного моделирования «Autodesk 3ds Max» и векторного исчисления разработана экспериментальная 3D -модель коровы и рассчитаны ее кинематические параметры стандартной ходьбы: координаты, траектории, графики скоростей (рис. 5).
Рис. 5. Экспериментальная 3D-модель коровы и ее кинематические параметры стандартной ходьбы: координаты, траектории, графики скоростей
Определены кинематические параметры стандартной двигательной активности возрастно-продуктивных групп скота при прямолинейном и другом движении, используемые в конструктивно-технологической схеме оборудования для диагностики физиологически клинического состояния скота в системе управления молочным скотоводством.
Выводы
Разработана стратегия автоматизированной системы управления молочным скотоводством на базе нового перспективного направления, а именно:
- построение диагностической системы физиологического состояния животного на основе оценки подвижности;
- разработка автоматической бонитировки коровы для определения племенных и продуктивных качеств.
Литература:
1. Gasteiner J. Ursachen für Lahmheiten bei Milchkühen // Stallbau im Rahmen der neuen Bundestierhaltungsverordnung - Tiergesundheit - Stallklima und Emissionen, 2005.
2. Васильев Н.И., Егоров Ю.Г., Капитонова И.А. Электронные системы управления стадом при беспривязной технологии содержания КРС. URL: http://www.gov.cap.ru
3. Vondrak M. Video-based 3D motion capture through biped control. URL: http://www.cs.brown. edu/~ls/Publications/siggraph2012vondrak. pdf
4. Kinect for Windows SDK. URL: http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/develop/ overview.aspx
5. Kinect for Windows Programming Guide. URL: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ hh 855348.aspx
Шевченко Игорь Аркадьевич, чл.-кор. Нац. акад. аграрных наук, профессор, д-р техн. наук, доктор с.-х. наук, зам. директора по научной работе
Алиев Эльчин Бахтияр оглы, кандидат технических наук, научный сотрудник ННЦ «Институт механизации и электрификации сельского хозяйства» Тел. +38(061)289-81-44 E-mail: [email protected]
The basic perspective directions of development of the automated control system of dairy cattle farming and the ways to solve them.
Keywords: cattle, automation, system maintenance, diagnostics, physiological state.
