CC BY
2
УДК 637.07 DOI 10.24412/2311-6447-2024-1-160-165
Возможность применения цифрового устройства мониторинга соматических клеток в системе управления доильным аппаратом для повышения качества
молочной продукции
The possibility of using a digital somatic cell monitoring device in a control system milking machine to improve the quality of dairy products
Ст. преподаватель Р.С. Сингатулин (ORCID 0009-0003-2638-2975), БГТУ им. В.Г. Шухова, кафедра электроэнергетики и автоматики тел. 8-905-679-13-02 roma882007@yandex.ru
профессор А.С. Гордеев Мичуринский государственный аграрный университе,) кафедра агроинженерии и электроэнергетики, тел. +7 (47545) 3-88-15 gorde2020@gmail.com
Senior lecturer R.S. Singatulin (ORCID 0009-0003-2638-2975), BSTU named after V.G. Shukhov chair of Power Engineering and Automation, tel. 8-905-679-13-02 roma882007@yandex.ru
Professor A.S. Gordeev Michurinsk State Agrarian University, chair of Agricultural Engineering and Electric Power Engineering, tel. +7 (47545) 3-88-15 gorde2020@gmail. com
Аннотация. Предложена система управления доильным аппаратом для повышения качества молока путем снижения в нём количества соматических клеток. Разработан алгоритм работы системы обнаружения маститного молока, основой которого является созданная нейронная сеть, выполняющая математическую обработку результатов измерения и делающая выводы о наличии маститного молока от коровы. Для оценки точности цифрового устройства мониторинга соматических клеток в молоке представлен трехмерный график экспериментальных и прогнозируемых данных. Средняя ошибка прогнозирования соматических клеток в молоке равна 4 %.
Abstract. A milking machine control system is proposed to improve the quality of milk by reducing the number of somatic cells in it. An algorithm for the operation of the mastitis milk detection system has been developed, the basis of which is a created neural network that performs mathematical processing of measurement results and draws conclusions about the presence of mastitis milk from a cow. To assess the accuracy of a digital monitoring device for somatic cells in milk, a three-dimensional graph of experimental and predicted data is presented. The average prediction error of somatic cells in milk is 4 %.
Ключевые слова: мониторинг соматических клеток, маститное молоко, доильный аппарат, электрофизические свойства молока, нейронная сеть
Keywords: somatic cell monitoring; mastitis milk; milking machine; electrophysical properties of milk, neural network
Мониторинг качественных показателей молока в большинстве случаев начинается во время приемки молока. Из-за недостаточности приборов оказывается
© Р.С. Сингатулин, А.С. Гордеев, 2024
начинается во время приемки молока. Из-за недостаточности приборов оказывается, что на начальной стадии производства и первичной обработки качественные показатели часто не контролируются [1]. На крупных фермах не всегда удается выявить какое-либо заболевание крупного рогатого скота на ранних стадиях, что может привести к серьезным последствиям. Сильнодействующие препараты и антибиотики, применяемые для лечения, меняют химический состав молока, следовательно, его качество не будет соответствовать нормам. Таким образом, во всей технологической цепочке самым слабым местом (в контроле показателей молока) является животноводческая ферма, где получают молоко и проводят его первичную обработку.
Важным показателем качества молока является наличие в нем соматических клеток. Повышенное содержание соматических клеток может являться признаком мастита у животного. В молоке больных маститом коров уменьшается содержание жиров, лактозы, казеина и кальция, поэтому из такого молока невозможно приготовить высококачественные сыры, сливочное масло и кисломолочные продукты. Молоко от коров, больных маститом, содержит большое количество возбудителей. Потребление молока от таких коров всегда связано с опасностью возникновения стафилококковой интоксикации.
Мониторинг молока на соматические клетки в режиме реального времени мог бы снять некоторые неопределенности и сомнения о соответствии молока установленным стандартам и, в случае несоответствия им принять оперативные меры по их устранению.
Исследования [2, 3] показали, что на большей части отечественных и зарубежных автоматизированных доильных установок монтируются датчики электропроводности, интенсивности молоковыведения и удоев молока, но отсутствуют технические средства, позволяющие контролировать другие показатели качества молока, в том числе содержание соматических клеток, непосредственно по итогам доения без отбора молока.
Для решения обозначенной выше проблемы и на основании вывода о том, что электрофизические свойства молока связаны с характеристиками колебательного контура, было разработано цифровое устройство мониторинга соматических клеток в молоке [4]. Информация о содержании соматических клеток в молоке есть в амплитудах резонансных пиков сигнала, получаемого от цифрового устройства.
На рис. 1 показана система управления доильным аппаратом при обнаружении маститного молока. Система предназначена для обнаружения в процессе дойки коров А, Б...В, заболевших маститом. Система подключается к магистральному мо-локопроводу 5 доильной установки. Магистральный молокопровод 5 через молоко-отводы 6 подсоединен к доильным стаканам 1, 2, 3, 4 для каждой из коров А, Б, В. Система состоит из цифрового устройства мониторинга соматических клеток 9 с блоками питания (БП) 10 и блоком управления вакуумными клапанами (БУВ) 12. Цифровое устройство мониторинга соматических клеток работает с помощью программного обеспечения (ПО) 11. Цифровое устройство 9 принимает сигналы о наличии в молоке соматических клеток с измерительных ячеек 7 от каждой из коров А, Б...В. Цифровое устройство 9 подает сигнал через блок (БУВ) 12 на включение (отключение) вакуумных клапанов 8, установленных в молокоотводах 6 от каждой коровы А, Б...В. Вакуумные клапаны 8 отключают доильные стаканы 1, 2, 3, 4 от мо-локоотвода конкретной коровы.
После подачи напряжения с блока питания (БП) 10 на цифровое устройство мониторинга соматических клеток 9 последний открывает вакуумные клапаны 8, разрешая вакуумным стаканам 1,2,3,4 начать дойку. После начала процесса моло-коотдачи молоко попадает в измерительную ячейку 7 цифрового устройства 9. Происходит обработка сигналов с измерительных ячеек 7 последовательно для всех коров А, Б.В. В случае, если электрофизические свойства молока показывают
наличие мастита, устройство фиксирует номер коровы, у которой он обнаружен, и подает сигнал на БУВ 12 для отключения вакуумных клапанов 8.
Рис;. 1. Система управления доильным аппаратом для обнаружения маститного молока (А, Б...К - коровы, подлежащие доению; 1; 2; 3; 4 - доильные стаканы; 5 - магистральный молокопровод; 6 - молокоотвод от каждой коровы; 7 - измерительная ячейка цифрового устройства мониторинга соматических клеток в молокоотводе 6; 8 -управляемый вакуумный клапан; 9 - цифровое устройство мониторинга соматических клеток; 10 - блок питания; 11 - программное обеспечение системы; 12 - блок управления вакуумными клапанами
В результате чего дойка для коровы А прекращается и маститное молоко в магистральный молокопровод не поступает. Номер маститной коровы сохраняется в памяти устройства 9, чтобы в дальнейшем данное животное подвергнуть более тщательному анализу на наличие соматических клеток в молоке в соответствии с методами, изложенными в [5].
На рис. 2 представлен алгоритм работы системы обнаружения маститного молока, созданной для мониторинга соматических клеток с помощью цифрового устройства.
В блоке № 1 происходит запуск программы работы системы обнаружения маститного молока, в блоке № 2 - непосредственное измерение показателей качества молока. Получаемые данные от цифрового устройства передаются в компьютер (блок № 3), где и записываются в его память. Происходит запуск программного обеспечения «Анализ», в котором осуществляется предварительный анализ на соответствие измеренных данных нормальному закону распределения. Экспериментальные данные после предварительного анализа загружаются в программное обеспечение «Нормализация» (блок № 4), где эти данные нормализуются. Далее данные подаются на вход созданной нейронной сети, где происходит разделение массива данных на обучающую и тренировочную выборку, задаются параметры архитектуры многослойной нейронной сети (блок № 5).
Рис. 2. Алгоритм работы системы обнаружения маститного молока
Для прогнозирования соматических клеток в молоке производится математическая обработка результатов измерения на основе обученной нейронной сети (блок № 5). Архитектура созданной нейронной сети - многослойный перцептрон, обученный методом обратного распространения ошибки. Разработанная нейронная сеть реализована в виде программы, созданной в среде МаЙаЪ. Загруженные данные разделяются на входные переменные у1 и у2 (частота цифрового устройства, кГц, и сигнал цифрового устройства, мВ, соответственно), и выходную переменную х1 (содержание соматических клеток в молоке, 1/см3). На основе олученных результатов измерения обученная многослойная нейронная сеть с задаваемым количеством нейронов в скрытом слое и задаваемым значением количества итерации проводит проверку на наличие маститного молока от животного (блок № 8), которая опирается на результаты прогнозирования количества соматических клеток в молоке (блок № 7). При достижении в молоке концентрации соматических клеток выше нормы (в соответствии с [5]) на экране компьютера выводится сообщение о наличии у коровы ма-ститного молока.
На рис. 3 дан трехмерный график экспериментальных и прогнозируемых данных. Точки на графиках представляют собой исходные данные, полученные с цифрового устройства мониторинга соматических клеток. Поверхность представляет прогнозы, сделанные нейронной сетью. Эти прогнозы были сделаны для решетки координат [Х1, Х2], которая была создана на основе новых значений частоты и сигнала цифрового устройства. Оси х1, х2 и х3 представляют признаки данных:
х1 и х2 - частота и сигнал цифрового устройства, мВ; х3 - количество соматических клеток, 1/см3. Таким образом, этот трехмерный график позволяет визуально оценить, насколько хорошо нейронная сеть может предсказывать выходные данные (количество соматических клеток) на основе входных данных (частоты и сигнала цифрового устройства).
Рис. 2. Трехмерный график экспериментальных и прогнозируемых, данных
На трехмерном графике (рис. 2), полученном на основе результатов измерения, видно, что большинство значений экспериментальных данных либо фактически лежит на поверхности прогнозов, либо находятся достаточно близко к этой поверхности. Система управления доильным аппаратом позволить улучшить качество молока за счет снижения содержания соматических клеток при его сборе. Средняя ошибка прогнозирования соматических клеток равна 4 %.
ЛИТЕРАТУРА
1. Крусь, Г.Н. Технология молока и молочных продуктов / Г.Н. Крусь, А.Г. Храм-цов, З.В. Волокитина, С.В. Карпычев; под ред. А. М. Шалыгиной. - Москва: КолосС, 2013. - 455 с. - Текст: непосредственный.
2. Тенденции развития инженерного обеспечения в сельском хозяйстве: учебник для вузов / А.И. Завражнов, Л.В. Бобрович, С.М. Ведищев [и др.]; под редакцией А.И. Завражнова. - Санкт-Петербург: Лань, 2021. - 688 с. - Текст: непосредственный.
3. Таран, Е.Н. Контроль жирности молока в системе автоматизированного мониторинга молочной фермы: дис. ... канд. техн. наук: 05.20.02 / Е.Н. Таран. - Зерно-град, 2011. - 169 с. - Текст: непосредственный.
4. Гордеев, А. С. Разработка электромагнитного прибора для исследования электрофизических свойств продуктов сельского хозяйства / А.С. Гордеев, Р.С. Син-гатулин. - Текст: непосредственный // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. - 2021. - Т. 68. - № 3(44). - С. 124-128.
5. ГОСТ 23435-2014. Молоко сырое. Методы определения соматических клеток: межгосударственный стандарт: дата введения 01-01-2016 / межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации (МГС). - Изд. официальное. -Москва: Стандартинформ, 2015. - 17 с. - Текст: непосредственный.
REFERENCES
1. Krus', G. N. Tekhnologiya moloka i molochnyh produktov / G. N. Krus', A. G. Hramcov, 3. V. Volokitina, S. V. Karpychev; Pod red. A. M. SHalyginoj. - Moskva: KolosS, 2013. - 455 s. (Uchebniki i ucheb. posobiya dlya studentov vyssh. ucheb. zavedenij)
2. Tendencii razvitiya inzhenernogo obespecheniya v sel'skom hozyajstve: ucheb-nik dlya vuzov / A.I. Zavrazhnov, L.V. Bobrovich, S.M. Vedishchev (i dr.) ; pod redakciej A.I. Zavrazhnova. - Sankt-Peterburg : Lan', 2021. - 688 s. 6il.
3. Taran, E.N. Kontrol' zhirnosti moloka v sisteme avtomatizirovannogo monitoringa molochnoj fermy : Dis. ... kand.tekhn. nauk: 05.20.02 / E.N. Taran. - Zernograd, 2011. - 169 s.
4. Gordeev, A. S. Razrabotka elektromagnitnogo pribora dlya issledovaniya el-ektrofizicheskih svojstv produktov sel'skogo hozyajstva / A. S. Gordeev, R. S. Singatulin // Elektrotekhnologii i elektrooborudovanie v APK. - 2021. - T. 68, № 3(44). - S. 124128.
5. GOST 23435-2014. Moloko syroe. Metody opredeleniya somaticheskih kletok: mezhgosudarstvennyj standart: data vvedeniya 01-01-2016 / mezhgosudarstvennyj so-vet po standartizacii, metrologii i sertifikacii (MGS). - Izd. oficial'noe. - Moskva: Standartinform, 2015. - 17 s.
