Автоматизація розпізнавання тварин в технологічних процесах ферм великої рогатої худоби

Размещено на http://www.allbest.ru

КІРОВОГРАДСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Спеціальність 05.13.07 “Автоматизація технологічних процесів”

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Автоматизація розпізнавання тварин

в технологічних процесах ферм великої рогатої худоби

Кислун Олег Андрійович

Кіровоград 1999

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Кіровоградському державному технічному

університеті Міністерства освіти України.

Науковий керівник:

кандидат технічних наук, доцент

Ващенко Борис Іванович,

Кіровоградський державний технічний університет,

доцент кафедри автоматизації виробничих процесів.

Науковий консультант:

кандидат технічних наук, професор

Пащенко Василь Федорович,

Кіровоградський державний технічний університет,

завідувач кафедрою автоматизації виробничих процесів.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Галай Микола Васильович,

Полтавський державний технічний університет імені Ю.Кондратюка,

завідувач кафедрою автоматики і електроприводу;

кандидат технічних наук, доцент Баранюк Олександр Филимонович,

Кіровоградський навчально-науковий педагогічний комплекс,

заступник директора з навчальної роботи.

Провідна установа:

Національний аграрний університет Кабінету Міністрів України, м.Київ, кафедра “Автоматизація сільськогосподарського виробництва”.

Захист відбудеться “ 2 ” липня 1999 р. о 13-00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 23.073.01 в Кіровоградському державному технічному університеті за адресою:316050, м.Кіровоград, просп.Правди,70А.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Кіровоградського державного технічного університету за адресою:316050, м.Кіровоград, просп.Правди,70А.

Автореферат розісланий “ 5 ” травня 1999 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради

кандидат технічних наук, доцент ____________ Каліч В.М.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Інтенсифікація тваринництва можлива лише при забезпеченні індивідуального підходу до тварин в усіх технологічних процесах виробництва. З використанням автоматичних систем керування технологічними процесами одержання інформації та реалізація індивідуального підходу стають можливими лише при автоматичному розпізнаванні (ідентифікації) окремої тварини.

Існуючі технічні засоби автоматичного розпізнавання тварин недостатньо повно забезпечують постійно зростаючі вимоги до достовірності розпізнавання та надійності їх роботи. Вирішення цієї проблеми можливе шляхом розробки нових способів (для існуючих методів) автоматичного розпізнавання тварин і відповідно до розроблених способів створення на сучасній елементній базі нових технічних засобів з більш досконалими характеристиками. Таким чином, дослідження направлені на створення системи автоматичного розпізнавання тварин, яка здатна забезпечити необхідний рівень достовірності при задовільній вартості, є актуальними.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Роботу виконано згідно з планом наукових робіт Проблемної науково-дослідної лабораторії кафедри автоматизації виробничих процесів Кіровоградського інституту сільськогосподарського машинобудування на 1997 рік в рамках теми “Система розпізнавання тварин для ферм ВРХ”, протокол №4 засідання вченої ради ПНДЛ від 20 листопада 1996 року.

Мета та задачі дослідження. Метою роботи є розробка системи автоматичного розпізнавання тварин із заданим рівнем достовірності та технічна реалізація її дослідного зразка.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі задачі:

1. Визначити найбільш придатний спосіб розпізнавання.

2. Визначити якісні характеристики способу розпізнавання.

3. Побудувати й дослідити модель системи автоматичного розпізнавання тварин.

4. Розробити алгоритм функціонування системи автоматичного розпізнавання тварин.

5. На основі розробленого алгоритму функціонування системи автоматичного розпізнавання розробити її структурну та функціональну схеми.

6. Розробити конструкцію та дослідний зразок системи автоматичного розпізнавання тварин, провести опробовування, визначити її характеристики.

7. Оцінити економічні показники системи.

Об'єкт досліджень. Процес автоматичного розпізнавання тварин, спосіб та система його реалізації.

Наукова новизна одержаних результатів. Наукова новизна полягає у наступному:

1. Запропоновано та обгрунтовано спосіб автоматичного розпізнавання коду номера тварини, який дозволяє забезпечити високу достовірність розпізнавання (держпатент України №23744А).

2. Проведено аналіз та виконано наукове обгрунтування використання слідкуючого порога для інформативного параметра.

3. На основі досліджень розробленої моделі системи автоматичного розпізнавання тварин вироблені рекомендації для вибору параметрів даної системи.

4. Запропоновано алгоритм функціонування системи та структурну схему для реалізації способу розпізнавання, що забезпечило більш високу достовірність розпізнавання.

Практичне значення одержаних результатів. Розроблена математична модель первинного перетворювача, що забезпечує можливість оперативного синтезу систем з використанням даного первинного перетворювача. Розроблена принципова електрична схема та конструкція системи автоматичного розпізнавання коду номера тварин, які відповідають зоотехнічним вимогам на розробку даної системи (експериментальний зразок впроваджено).

Особистий внесок. Запропоновано спосіб автоматичного розпізнавання коду номера тварини. Розроблено та досліджено модель системи автоматичного розпізнавання тварин, в результаті чого розроблено рекомендації для вибору параметрів даної системи. Розроблено алгоритм функціонування та на його основі функціональну, структурну, принципову електричнi схеми та конструкцію системи автоматичного розпізнавання коду номера тварин.

Загальна частка участі в опублікованих у співавторстві працях складає 50-70%.

Апробація результатів дослідження. Основні положення дисертаційної роботи доповідались на науково-технічних конференціях: XVIII науково-технічній конференції викладачів, аспірантів та співробітників Кіровоградського інституту сільськогосподарського машинобудування (1997, Кіровоград), “АВТОМАТИКА-97” (1997, Черкаси).

Публікації. За темою дисертаційної роботи опубліковано 6 статей та одержано патент.

Структура та обсяг дисертаційної роботи. Дисертаційна робота складається з вступу, п'яти розділів, висновків і пропозицій, списку літератури та додатків. Загальний обсяг дисертаційної роботи складає 153 сторінки, в тому числі 48 ілюстрацій, 21 таблиця, список літератури, який нараховує 98 найменувань, та 17 додатків, загальний обсяг яких складає 66 сторінок.

ЗМІСТ РОБОТИ

Вступ. Обгрунтовано актуальність та доцільність теми дослідження, показано ступінь її розробки, зв'язок з науковими темами та програмами, викладено мету та задачі, наведено результати та практичне значення роботи, виділено особистий внесок.

Розділ 1. Аналітичний огляд систем розпізнавання тварин.

Розпізнавання (ідентифікація) тварин - процес ототожнення тварини, яка розпізнається, з однією з відомих. Системи розпізнавання призначені для визначення номера тварини й передачі визначеного номера до АСК ТП, яка згідно із заданою програмою та даним здійснює процеси годування, обстеження тощо. Системи розпізнавання знаходять широке застосування на тваринницьких комплексах. Відповідно до технології процесу, принципу дії, економічних уявлень, умов експлуатації та діючих норм техніки безпеки cистема розпізнавання повинна задовольняти наступі вимоги: забезпечувати безперервне виконання технологічного процесу; мати високу надійність розпізнавання тварин; мати доступну ціну; мати довготривалий строк служби; мати модульну герметичну конструкцію; забезпечувати прив'язку пристрою системи розпізнавання до існуючих тваринницьких приміщень як за функціями, так і за габаритними розмірами; мати можливість дублювання автоматичного розпізнавання ручним; мати універсальний інтерфейс для передачі номера тварини в комп'ютер; повинна працювати в умовах підвищеної вологості та наявності агресивних середовищ; мати низьковольтове живлення та заземлення металевих деталей (наприклад, корпуса контролера, металорукава).

Огляд існуючих способі та пристроїв ідентифікації тварин показав, що вони не в повній мірі забезпечують постійно зростаючі вимоги, які до них пред'являються і тому потребують поліпшення. Виходячи із сказаного, поставлені задачі досліджень.

Розділ 2. Теоретичні дослідження системи автоматичного розпізнавання тварин.

Процес розпізнавання є складним багатогранним актом, тому доцільно розглянути біотехнічну систему “тварина - система автоматичного розпізнавання тварин”, рис.1.

Проаналізувавши наведену структуру біотехнічної системи, процес розпізнавання звели до визначення коду тварини в залежності від стану даної біотехнічної системи:

y(t)=F[ x(t),--h(t), u(t), t] (1)

де y(t) - код тварини, який розпізнала система, у необхідному для представлення вигляді;

x(t) - вектор технологічних параметрів стану біотехнічної системи; h(t)={h1(t),h2(t),h3(t),Q(t)} - вектор шумових впливів, які діють на біотехнічну систему розпізнавання: h1(t) - зовнішній вплив на тварину, h2(t) - зовнішній вплив на датчик системи автоматичного розпізнавання, h3(t) - зовнішній вплив на первинний перетворювач системи автоматичного розпізнавання, Q(t) - вплив системи автоматичного розпізнавання тварин на саму тварину;

u(t)={U1(t),U2(t)} - вектор, який визначає керування системою розпізнавання, в якому критерій розпізнавання описано функцією U1(t), функцією U2(t) описано керування видачею результату розпізнавання.

За реальних умов x(t) однозначно відображається на x*(t) - вектор технологічних параметрів стану системи автоматичного розпізнавання тварин, який в свою чергу однозначно відображається на IP(t) - стан процесу спостереження, а на y(t) однозначно відображається y*(t) - рішення процесу розпізнавання. Отже, процес розпізнавання, з технічної сторони, визначаємо:

y*(t)=F*[ IP(t),--h*(t), u*(t), t], (2)

де h*(t) - вектор, який описує фон, на якому спостерігається процес;

u*(t)=U1(t) - функція, яка описує критерій розпізнавання.

В результаті проведеного аналізу бібліографічних та патентних матеріалів показано, що всі існуючі методи автоматичного розпізнавання тварин мають певні вади та недоліки. Проте, враховуючи економічність, простоту в реалізації та надійність методу, в якому використовується пасивний безконтактний датчик індукційного типу, який дає можливість розпізнавати об'єкти в русі, для побудови автоматичної системи розпізнавання тварин доцільно застосувати даний метод. Для методу розпізнавання тварин, на відміну від існуючих способів, нами запропоновано визначати порогове значення відповідно до попередніх абсолютних значень амплітуди, тобто порогове значення (слідкуючий поріг) визначається з урахуванням низькочастотних змін амплітуди, викликаних станом навколишнього середовища, що дає можливість підвищити ймовірність розпізнавання. Отже, було отримано спосіб автоматичного розпізнавання номера тварини за його кодом, що полягає у фіксації носія коду його номера у вигляді набору пасивних резонансних контурів, що налагоджуються на фіксовані частоти, наведені в місці розпізнавання електромагнітного поля змінної частоти, формування та реєстрація інформативного параметра сигналу на виході джерела електромагнітного поля, його порівняння з пороговим значенням інформативного параметра і формування коду номера тварини, який відрізняється тим, що завдання значення порогу виконується шляхом його обчислення після низькочастотної фільтрації значення отриманого параметра. Додатково для підвищення ймовірності правильного розпізнавання доцільно визначати порогові значення інформативного параметра - амплітуди напруги на джерелі електромагнітного поля окремо для кожної частоти.

Для даного способу автоматичного розпізнавання коду номера тварини технологічними параметрами стану біотехнічної системи є розміщення тварини та її швидкість, при цьому технологічним параметром стану системи автоматичного розпізнавання тварин є коефіцієнт взаємної індуктивності пасивних резонансних контурів та джерела електромагнітного поля. Процесом спостереження, відповідно, є амплітуда напруги на джерелі електромагнітного поля (первинного перетворювача), модель якої розглядаємо як адитивну суміш корисного сигналу, який визначає стан процесу спостереження, та гаусового шуму (завади), який визначає фон, на якому спостерігається процес - детермінованої та випадкової складових. Розпізнавання елемента коду номера тварини відбувається шляхом перевірки простої двоальтернативної гіпотези та є порівнянням усередненого значення амплітуди напруги , за якою спостерігаємо, з пороговим значенням h:

, (3)

при меншому пороговому значенні приймається гіпотеза H0 - коливальний контур відповідної резонансної частоти поза зоною розпізнавання, а отже, елементу коду номера присвоюється значення 0, інакше приймається гіпотеза H1 - коливальний контур відповідної резонансної частоти в зоні розпізнавання, а отже, елементу коду номера присвоюється значення 1. Розпізнавання ж повного коду номера тварини в загальному випадку складається з m послідовних незалежних перевірок двоальтернативних гіпотез. Представлення результату розпізнавання коду номера тварини відбувається в послідовному стандартному коді “Манчестер-II” з відповідним алгоритмом побудови.

Взаємну індуктивність габаритної прямокутної рамки розміром та розміщеної всередині її площі з координатами (x, y) відносно сторін габаритної рамки котушки при умові, що площина габаритної рамки та площина поперечного перерізу котушки паралельні або співпадають, відповідно до проведених розрахунків, визначено виразом:

, (4)

де mЕФ - ефективна відносна магнітна проникність серцевини котушки;

S2 - площа, обмежена контуром котушки;

w0=4ЧpЧ--1_---7--Гн/м - магнітна постійна;

w1 - кількість витків у габаритній рамці;

w2 - кількість витків у котушці.

У випадку, коли котушка знаходиться на відстані d поза площиною габаритної рамки, обмежимось тільки точками прямої, яка проходить через центр габаритної рамки перпендикулярно до її площини. Взаємну індуктивність габаритної прямокутної рамки розміром та котушки при умові, що площина габаритної рамки та площина поперечного перерізу котушки паралельні або співпадають, відповідно до проведених розрахунків, визначено виразом:

. (5)

У випадку, коли площини габаритної рамки та поперечного перерізу котушки непаралельні, взаємна індуктивність контурів, які розглядаються, зменшиться й визначатиметься шляхом домноження на косинус кута між цими площинами.

Для визначення залежності стану процесу спостереження від технологічних параметрів системи розпізнавання розглянемо взаємодію двох магнітнозв'язаних контурів з синусоїдальним струмом: послідовний коливальний контур габаритної рамки з джерелом напруги (контур 1) та коливальний контур котушки (контур 2), рис.2.

Враховуючи особливості даної моделі, типової для двох магнітнозв'язаних контурів з синусоїдальним струмом в них, зображення напруги датчика визначили виразом:

, (6)

де w - частота напруги ідеального джерела напруги,

M - взаємна індуктивність рамки та котушки,

ri, Li і Ci - опір, індуктивність та ємність i-ої ланки,

LK і CK - індуктивність та ємність коаксіального кабелю,

CL - власна ємність габаритної рамки,

UЕП - зображення напруги еквівалентного джерела напруги для живлення ланцюга L1-r1, яке визначено:

, (7)

ZЕВ - вихідний опір еквівалентного джерела напруги для живлення ланцюга L1-r1, який визначено:

, (8)

де , (9)

Амплітуда напруги датчика, яка є станом процесу спостереження або інформативним параметром для системи, визначається:

. (10)

Оскільки, в якості моделі процесу спостереження Z(t)=x(t)+?(t) (моделі амплітуди напруги, яка спостерігається на джерелі електромагнітного поля) достатньо використати адитивну суміш корисного сигналу - постійної амплітуди, обумовленої визначеним станом (наявністю чи відсутністю носія елемента коду в зоні розпізнавання), та перешкоди (шуму) - випадкової обумовленої шумами, які описано як гаусовий процес з нульовими математичними сподіваннями та дисперсією ?. За таких умов, визначення елемента спеціального позиційного коду номера тварини відбувається шляхом порівняння інформативного параметра (амплітуди Аj напруги j-тої частоти на джерелі електромагнітного поля) з його пороговим значенням hj, яке відповідно до критерію максимальної правдоподібності пропонуємо визначати:

, (11)

де M[Aj/H0] - математичне сподівання інформативного параметра при відсутності контуру j-ої частоти в зоні розпізнавання;

k - коефіцієнт, який визначає реакцію первинного перетворювача на внесення коливального контуру, коефіцієнт належить інтервалу 0,5...0,9 (визначається конструктивними особливостями первинного перетворювача).

Якісна характеристика розпізнавання елемента коду номера - ймовірність виникнення похибок визначається виразом:

, (12)

де P(Aj/Hi) - щільність розподілення ймовірності амплітуди j-тої частоти напруги при гіпотезі Hi.

Оскільки, в загальному випадку, ймовірність вірного розпізнавання об'єкта при m позиціях коду номера тварини, визначається добутком Пj = m 1 (1-Pj a+b), , де 1-Pj a+b- ймовірність вірного розпізнавання j-го елемента спеціального позиційного коду номера тварини, то у випадку налагодження амплітуд Аj на одне певне значення, ймовірність вірного розпізнавання визначатиметься:

P=(1-Pa+b)m, (13)

(1-Pa+b) - ймовірність вірного розпізнавання елемента коду номера тварини.

Для прогнозування роботи системи автоматичного розпізнавання тварини та визначення її технічних параметрів проводились дослідження: залежності коефіцієнта взаємної індукції від розміщення тварини відносно зони розпізнавання; параметрів налагодження системи розпізнавання при критичному значенні коефіцієнта взаємної індукції при розміщенні тварини в зоні розпізнавання; дослідження реакції первинного перетворювача в залежності від коефіцієнта взаємної індукції при оптимальному налагодженні системи розпізнавання та визначення зони розпізнавання системи, в якій досягається заданий рівень достовірності розпізнавання тварин; дослідження реакції первинного перетворювача в залежності від конструктивних параметрів системи.

Для дослідження введено функцію G, що визначає реакцію первинного перетворювача на внесення коливального контуру в зону розпізнавання та є відношенням амплітуд A напруги первинного перетворювача при відсутності коливального контуру в зоні розпізнавання та його наявності в зоні розпізнавання й визначається виразами (6)- (10):

(14)

При цьому, для досягнення достовірності розпізнавання 0.95 при амплітуді напруги первинного перетворювача в 10В, яку виставлено при відсутності коливального контуру в зоні розпізнавання, якщо вплив перешкод не спричиняє середньоквадратичне відхилення амплітуди напруги первинного перетворювача вище 0.2В, реакція первинного перетворювача повинна перебільшувати 11.8%, тобто функція G >1.134.

Проведені дослідження показали, що:

- налагодження резонансних частот контурів на частоту напруги живлення значно підвищує реакцію датчика на внесення коливального контуру, на графіку функції G(X1,X2) - рис.3, точка (0,0) відповідає налагодженню резонансних частот контурів на частоту напруги живлення, а X1 та X2 - реактивні опори контурів;

- з підвищенням робочої частоти підвищується й реакція первинного перетворювача на внесення коливального контуру, й за умови максимальної амплітуди напруги первинного перетворювача в 10В, яку виставлено при відсутності коливального контуру в зоні розпізнавання, для різниці амплітуд в 1.2В (для досягнення достовірності розпізнавання 0.95) мінімальною робочою частотою є частота 25кГц, на високих частотах, вищих за робочі, спостерігається вплив ланки CK-LK-CL - що є високочастотним фільтром, який знижує реакцію і тим самим обмежує верхню частоту робочого діапазону частот;

- підвищення коефіцієнта взаємної індукції веде до підвищення реакції первинного перетворювача на внесення коливального контуру (при підвищенні в 1.5 рази взаємної індуктивності між контурами при умові сталості інших незалежних параметрів збільшується реакція на верхніх частотах в 1.3-1.4 рази, на нижніх - в 1.2-1.3), значення ж зазначеного коефіцієнта залежить від взаємного розміщення габаритної рамки та котушки, а при розміщенні котушки в середині габаритної рамки є мінімальним в площині габаритної рамки, при віддаленні котушки від габаритної рамки коефіцієнт взаємної індукції зменшується, при цьому зона розпізнавання для досягнення достовірності розпізнавання 0.95 при оптимальному налагодженні системи розпізнавання складає 0.22м;

- у випадку налагодження резонансних частот контурів на частоту напруги живлення, підвищення добротностей контурів Qi=(wЧLi)/ri=1/(wЧCiЧri)збільшує реакції первинного перетворювача (рис.4), проте слід відмітити, що використання високої добротності потребує високої точності налагодження контурів, що стає неможливим внаслідок температурних та інших зсувів параметрів коливальних контурів, які відповідно приводять до зсувів резонансних частот цих контурів;

- смуга частот визначається добротністю контуру габаритної рамки й складає 1кГц;

- зменшення внутрішнього опору джерела живлення, що є джерелом напруги, веде до підвищення реакції первинного перетворювача, а отже, і до підвищення ймовірності розпізнавання.

Розділ 3. Технічна реалізація системи автоматичного розпізнавання тварин.

Виходячи з проведених теоретичних та експериментальних досліджень, розроблено алгоритм функціонування системи автоматичного розпізнавання коду номера тварини (рис.4).

Приведений алгоритм реалізує система, яка структурно складається з тактового генератора, блоку управління та синхронізації, генератора несучої частоти, дільника несучої частоти із змінним коефіцієнтом ділення блока комутації, комутатора, коливального контуру з габаритною рамкою та набором ємностей, буфера, детектора з подвоєнням напруги та ємнісним фільтром, схеми визначення та задання порогового значення амплітуди, формувача елемента коду номера, демпфера (рис.5).

Тактовий генератор призначений генерувати прямокутні імпульси заданої тривалості через певні проміжки часу, для визначення в часі сигналів керування та синхронізації режимів функціонування вузлів системи. Блок керування та синхронізації відповідно тактовим імпульсам генерує сигнали керування та синхронізації режимів функціонування вузлів системи. Генератор несучої частоти призначений генерувати меандр заданої для подальшого формування сигналів визначених частот. Дільник несучої частоти формує визначену частоту шляхом ділення несучої частоти на коефіцієнт, відповідний вибраній частоті. Коливальний контур з габаритною рамкою та набором ємностей призначений, відповідно до наявності в зоні розпізнавання контуру певної резонансної частоти, формувати гармонійний сигнал відповідної амплітуди. Буфер призначений виконати підключення навантаження до коливального контуру так, щоб опір навантаження не знижував добротність контуру. Детектор з подвоєнням напруги та ємнісним фільтром призначений формувати постійну напругу, пропорційну амплітуді гармонійного сигналу коливального контуру. Схеми визначення та задання порогового значення амплітуди призначені формувати порівняльну напругу, пропорційну пороговому значенню інформативного параметра - амплітуди гармонійного сигналу коливального контуру. Комутатор призначений комутувати ємності коливального контуру для налагодження резонансної частоти останнього на частоту живлення. Демпфери встановлюють нульову напругу на коливальному контурі та детекторі при виборі нової визначеної частоти для формування наступного елемента коду номера тварини, завдяки чому підвищується швидкість розпізнавання системи. Формувач елемента коду номера призначений шляхом порівняння напруги детектора та напруги схеми визначення та задання порогового значення амплітуди визначати елемент коду номера тварини, відповідного вибраній визначеній частоті. Таким чином, на виході формувача коду отримуємо спеціальний позиційний код номера тварини в послідовному NRZ вигляді.

На основі даної структури розроблено електричну принципову схему системи та її конструкцію.

Для передачі інформації від системи автоматичного розпізнавання тварин до АСК ТП розроблено протокол зв'язку (рис.7). Для забезпечення достовірності передачі інформації по лінії зв'язку використовуємо код “Манчестер-II”, що здійснюється за допомогою стандартних пристроїв.

Розділ 4. Експериментальні дослідження системи автоматичного розпізнавання тварин.

Для проведення експериментальних досліджень було виготовлено робочий макет системи автоматичного розпізнавання. Дослідження проводилися на базі Проблемної лабораторії кафедри АВП Кіровоградського інституту сільськогосподарського машинобудування у відповідності з поставленими задачами: визначення характеристик і параметрів контуру габаритної рамки; визначення характеристик і параметрів контурів носіїв коду; визначення розподілу реакції в площині рамки; визначення розподілу реакції поза площиною рамки; визначення інтервалів розміщення робочих частот діапазону переналагодження; кліматичні випробування; визначення залежності реакції від частоти; визначення електромагнітної сумісності систем; визначення налагодження резонансних контурів; визначення працездатності системи при русі об'єкта розпізнавання. Для кожного виду дослідження розроблено спеціальну методику, яка забезпечує достовірність визначення відповідних параметрів системи.

Проведені експериментальні дослідження показали, що: точність налагодження коливального контуру габаритної рамки на резонансну частоту складає 31 Гц, при частотному діапазоні 25...73,9 кГц оптимальна кількість витків у рамці становить 27 витків, точність налагодження на резонансну частоту контурів носіїв коду складає 11 Гц. Для досягнення максимальної добротності на кожній з робочих частот частотний діапазон 25...73,9 кГц доцільно розбити на частотні відрізки 25...34,5 кГц, 34,5...48 кГц, 48...60,5 кГц та 60,5...73,9 кГц, оптимальна кількість витків у котушці відповідно становить: 820, 575, 450 та 360; при взаємному розміщенні систем розпізнавання на відстані 5 м між центрами їхніх рамок максимальна амплітуда перешкод становить 1.5 % від амплітуди напруги рамки і не має суттєвого впливу на працездатність системи. Встановлено, що при рівні перешкод =0.2 B досягнення ймовірності правильного розпізнавання 0.95 можливе лише при значеннях реакції не нижче 11.8 %, що забезпечується в зоні z=0.1 м від площини рамки; частотний інтервал робочих частот складає не менше 3 кГц (з деяким запасом); при налагодженні резонансних частот контурів системи в середині робочого температурного діапазону зміна температури на ±15°С спричиняє зменшення амплітуди інформативного сигналу на нижніх частотах до 7 %, на верхніх - до 2 % (за таких умов працездатність системи забезпечується); при русі об'єкта через зону розпізнавання зі швидкістю 2 м/с розпізнавання об'єкта гарантовано з ймовірністю 0.95.

Розділ 5. Господарчі випробування системи автоматичного розпізнавання тварин.

Господарчі випробування проводились на фермі дослідного господарства “Кутузівка”, м.Харків. Дослідження технічних параметрів та експлуатаційних характеристик системи розпізнавання тварин: відповідність одержаного значення номера тварині, яка розпізнається, стабільність одержання кодів при повторних розпізнаваннях, швидкодія системи розпізнавання коду номера тварини, проводились на групі тварин з 24 голів. Результати досліджень показали, що код тварини, яку розпізнавали, фіксувався точно без будь-яких відхилень (похибок), при багаторазовому розпізнаванні тварини її код визначався стійко, при розпізнаванні тварин, які рухаються збоїв та порушень в роботі системи не спостерігалось.

Очікуваний економічний ефект від застосування АСК ТП ферм з поголів'ям 1000 гол., до складу якої входить системи автоматичного розпізнавання тварин, складає 60320 грн., термін окупності складає 3,63 років (за базовий період взятий 1997 рік). Слід відмітити, що використання АСК ТП обумовлює поліпшення умов праці, змінює соціальні аспекти сільськогосподарського виробництва.

автоматизація розпізнавання алгоритм

ВИСНОВКИ

1. Запропоновано та обгрунтовано використання способу автоматичного розпізнавання коду номера тварин, який полягає у фіксації носія коду його номера у вигляді набору пасивних резонансних контурів, що налагоджуються на фіксовані частоти, наведені в місці розпізнавання електромагнітного поля змінної частоти, формування та реєстрація інформативного параметра сигналу на виході джерела електромагнітного поля, його порівняння з пороговим значенням інформативного параметра і формування коду номера тварини, який відрізняється тим, що завдання значення порогу виконується шляхом його обчислення після низькочастотної фільтрації значення отриманого параметра.

2. Для розпізнавання коду номера тварини запропоновано та обгрунтовано використання слідкуючого порога порівняння інформативного параметра та його визначення, що забезпечило підвищення достовірності розпізнавання до 0.95, яка додатково підвищується з використанням запропонованого слідкуючого порога порівняння інформативного параметра окремо для кожної визначеної частоти.

3. Побудовано модель біотехнічної системи “тварина - система автоматичного розпізнавання тварин”, для якої побудовано модель взаємовпливу носія елемента коду та первинного перетворювача, яка розкриває залежність величини інформативного параметра (амплітуди напруги первинного перетворювача) від параметрів елементів контурів: активних та реактивних опорів контурів, параметрів джерела напруги коливального контуру (його амплітуди, частоти та внутрішнього опору) та взаємної індукції між контурами, яку в свою чергу визначили залежності від конструктивних параметрів цих контурів та їхнього взаємного розміщення.

4. В результаті проведених теоретичних досліджень системи автоматичного розпізнавання тварин визначено і підтверджено експериментальними дослідами, що:

- величина реакції його первинного перетворювача на внесення коливального контуру збільшується на 35% відповідно до підвищення добротності контуру котушки в 1.5 рази при умові сталості інших незалежних параметрів при їх реальних значеннях,

- підвищення коефіцієнта взаємної індукції веде до підвищення реакції первинного перетворювача на внесення коливального контуру, значення ж зазначеного коефіцієнта залежить від взаємного розміщення габаритної рамки та котушки й при розміщенні котушки в середині габаритної рамки є мінімальним в площині габаритної рамки, при віддаленні котушки від габаритної рамки коефіцієнт взаємної індукції зменшується, при цьому зона розпізнавання для досягнення достовірності розпізнавання 0.95 при оптимальному налагодженню системи розпізнавання складає 0.22м;

- з підвищенням робочої частоти підвищується й реакція первинного перетворювача на внесення коливального контуру, й за умови максимальної амплітуди напруги первинного перетворювача в 10В, яку виставлено при відсутності коливального контуру в зоні розпізнавання, для досягнення достовірності розпізнавання 0.95, нижньою робочою частотою є частота 25кГц;

- налагодження резонансних частот контурів на частоту напруги живлення значно підвищує реакцію первинного перетворювача на внесення коливального контуру, а відповідно й достовірність розпізнавання.

5. Розроблено алгоритм функціонування системи автоматичного розпізнавання тварини визначенням слідкуючого порога інформативного параметра, що забезпечує розпізнавання кодів номерів тварин з достовірністю вищою від 0,95.

6. Розроблено систему автоматичного розпізнавання коду номера тварини, яка включає в себе:

- для підвищення реакції, а відповідно й вірогідності розпізнавання, запропоновано схему первинного перетворювача, в якій передбачено новий підхід до побудови джерела напруги;

- для підвищення швидкодії системи, з метою забезпечення розпізнавання тварини при її русі, запропоновані схеми демпфірування контуру рамки та обнуління виходу детектора;

- для запропонованого способу розпізнавання розроблено схему визначення та задання порогового значення амплітуди;

Для підвищення захищеності від перешкод розроблено протокол зв'язку передачі даних на вищий рівень АСК ТП з використанням стандартного коду “Манчестер II”.

7. В результаті розробки системи та її дослідження встановлено, що система має наступні параметри:

- габаритна рамка розміром 0.8x1.7м має оптимальну кількість витків в робочому діапазоні частот - 27 витків;

- точність налагодження на резонансну частоту контуру габаритної рамки - 31Гц;

- котушки мають площу вікна не менше 0.00012 м2 й відповідно до частоти (відрізків частоти) мають 360, 450, 575 та 820 витків (оптимальні) при коефіцієнті відносної ефективної магнітної проникності серцевини 25;

- точність налагодження на резонансну частоту контуру носія елемента коду 11Гц;

- при визначених 16 робочих частотах, які розміщені в діапазоні від 25 кГц до 73.5 кГц з інтервалом не менше 3кГц, використання 3-х контурів для фіксації коду номера забезпечує розпізнавання стада з поголів'ям 560 тварин, 4 та 5 контурів - забезпечує розпізнавання стада з поголів'ям відповідно 1820 та 4368 тварин;

- при взаємному розміщенні кількох систем мінімальна відстань між центрами рамок, при якій забезпечується працездатність систем, становить не менше 5м,

- зона розпізнавання об'єктів становить 0.2м, що забезпечує розпізнавання об'єктів, які рухаються зі швидкістю 2м/с.

- достовірність розпізнавання тварин в реальних умовах експлуатації 0.983, при цьому час розпізнавання не перевищує 0.1c.

8. Випробування розробленої системи автоматичного розпізнавання тварин у виробничих умовах показало її працездатність, код тварини, яку розпізнавали, фіксувався точно без будь-яких відхилень (похибок), при багаторазовому розпізнаванні тварини її код визначався стійко, при розпізнаванні тварин, які рухаються, збоїв та порушень в роботі системи не спостерігалось.

9. Річний очікуваний економічний ефект від застосування АСК ТП ферм з поголів'ям 1000 гол., до складу якої входить системи автоматичного розпізнавання тварин, складє 60320 грн., термін окупності складає 3,63 років, за станом на 1997 рік.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ РОБІТ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ:

1. Ващенко Б.И., Вихрова Л.Г., Кислун О.А. Применение метода максимального правдоподобия при идентификации животных // Проблеми автоматизації та енергозабезпечення в сільському господарстві і машинобудуванні. Кіровоград: КІСМ. - 1996. - Вип.2. - С.15-17.

2. Носов Г.Р., Ващенко Б.И., Кислун О.А. Повышение вероятности распознавания автоматизированного комплекса идентификации животных при эксплуатации // Проблеми автоматизації та енергозабезпечення в сільському господарстві і машинобудуванні. Кіровоград: КІСМ. - 1996. - Вип.2. - С.46-48.

3. Носов Г.Р., Ващенко Б.І., Коротков С.А., Кислун О.А. До електромагнітного сумісництва систем ідентифікації тварин // Проблеми автоматизації та енергозабезпечення в сільському господарстві і машинобудуванні. Кіровоград: КІСМ. - 1996. - Вип.2. - С.54-58.

4. Ващенко Б.І., Кислун О.А. Математична модель первинного перетворювача системи розпізнавання коду номера тварин // Збірник наукових праць Кіровоградського інституту сільськогосподарського машинобудування. Кіровоград: КІСМ. - 1997. - Вип.1. - С.156-158

5. Ващенко Б.І., Кислун О.А. Спосiб автоматичного розпiзнавання коду номера тварин // Збірник наукових праць Кіровоградського інституту сільськогосподарського машинобудування. Кіровоград: КІСМ. - 1998. - Вип.2. - С.14-17

6. Ващенко Б.І., Кислун О.А. Математична модель датчика системи розпізнавання коду номера тварин // Збірник наукових праць Кіровоградського інституту сільськогосподарського машинобудування. Кіровоград: КІСМ. - 1998. - Вип.3. - С.24-26

7. Пат.23744А Україна, МКИ А 01 К 29/00. Спосіб автоматичного розпізнавання коду номера тварин / Носов Г.Р., Ващенко Б.І., Кислун О.А. №97031442;Заявл.27.03.97 Зарег.16.06.98.

АНОТАЦІЯ

Кислун О.А. Автоматизація розпізнавання тварин в технологічних процесах ферм великої рогатої худоби. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 - Автоматизація технологічних процесів. - Кіровоградський державний технічний університет, Кіровоград, 1999.

Дисертацію присвячено питанням розпізнавання тварин при комплексній автоматизації технологічних процесів тваринницьких ферм.

В дисертації розроблено спосіб автоматичного розпізнавання коду номера тварин, який грунтується на виявленні коливальних контурів певних резонансних частот, розміщених на тварині під час знаходження останньої в зоні розпізнавання. Встановлено, що використання слідкуючого порога для інформативного параметра при виявленні контуру підвищує ймовірність правильного розпізнавання тварини.

Запропоновано схемні рішення та конструкція системи автоматичного розпізнавання, дослідний зразок якої знайшов впровадження в АСК ТП молочної ферми.

Ключові слова: розпізнавання, система, код номера тварини, елемент коду номера, процес.

АННОТАЦИЯ

Кислун О.А. Автоматизация распознавания животных в технологических процессах ферм крупного рогатого скота. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07 - Автоматизация технологических процессов. - Кировоградский государственный технический университет, Кировоград, 1999.

Диссертация посвящена вопросам распознавания животных при комплексной автоматизации технологических процессов животноводческих ферм.

Проведенный анализ библиографических и патентных материалов показал, что все существующие методы автоматического распознавания животных имеют определенные недостатки и неточности.

На основании анализа существующих решений предложен, обоснован и разработан способ автоматического распознания кода номера животного, основанный на обнаружении колебательных контуров определенных резонансных частот, размещенных на животном во время нахождения последнего в зоне распознания, в котором в отличие от существующих способов предложено использовать следящий порог для информативного параметра при обнаружении контура. Установлено, что использование следящего порога, величина которого определяется с учетом низкочастотных изменений самого информативного параметра вызванных состоянием окружающей среды, повышает вероятность правильного распознания животного.

В результате проведенных исследований разработанной модели системы автоматического распознавания животных определены параметры системы и сделаны практические рекомендации.

Исходя из предложенного способа автоматического распознавания кода номера животного разработано алгоритм функционирования системы автоматического распознавания животных. Предложены схемные решения и конструкция системы автоматического распознавания, опытный образец которой нашел применение в АСУ ТП молочной фермы.

Для определения работоспособности и уточнения параметров системы на базе Проблемной научно-исследовательской лаборатории Кировоградского института сельскохозяйственного машиностроения (с декабря 1998 г. - Кировоградский государственный технический университет) были проведены экспериментальные исследования. Для каждого вида проводимого исследования разрабатывалась специальная методика, которая обеспечивала достоверность получаемых результатов.

Для определения эксплуатационных характеристик разработанной системы автоматического распознавания животных были проведены хозяйственные испытания. Результаты исследований показали, что сбоев и нарушений в работе системы распознавания не наблюдалось.

Ключевые слова: распознание, система, код номера животного, элемент кода номера, процесс.

THE SUMMARY

Kislun O. A. Automation of a Recognition of an Animal in Technological Processes of Farms of the Large Horned Cattle. - Manuscript.

Thesis for a scientific degree of the candidate of technical sciences on a speciality 05.13.07 - Automation of technological processes. - Kirovograd state technical university, Kirovograd, 1999.

The thesis is devoted to problems of an animals' recognition at complex automation of technological processes of animals farms.

In a thesis is developed a mode of an automatic recognition of a code of number of the animal, which is based on a detection of oscillatory outlines of defined resonance frequencies placed on the animal during a determination last in zone of a recognition. Use of a tracking threshold for an informative parameter is installed, that at a detection of an outline rising probability of a right recognition of the animal.

The schematic solution and construction of a system of an automatic discernment, the experimental sample of which has found application in a MANAGEMENT AUTOMATIC SYSTEM TP of a milk farm, are offered.

Key words: a recognition, system, code of number of the animal, element of a code of number, process.

Размещено на Allbest.ru

...