<<
>>

Введение

Актуальность работы. Качественное и оперативное управление дой­ным стадом на животноводческих предприятиях является необходимым условием достижения высокого уровня выпускаемой продукции.

В настоя­щее время компьютеризация позволяет значительно повысить эффективность управления производством молока. Благодаря компьютеризации животно­водства страны Европы, США, Индия стали мировыми лидерами по произ­водству сырого молока. Компьютеризация животноводства осуществляется на основе разработки и внедрения биотехнических систем управления жи­вотноводческими предприятиями (в частности молочного скотоводства). Ос­новными лидерами в области разработки биотехнических систем управления предприятиями молочного скотоводства являются: Afimilk (Израиль); DeLaval (Швеция); Westfalia Landtechnik (Германия); S. A. Christensen &Со (Дания). В настоящее время происходит интенсивное внедрение подобных АИС на российских животноводческих предприятиях.

Компьютеризация процесса мониторинга на животноводческом пред­приятии позволяет решать задачи, связанные с управлением процессов дое­ния, кормления, контроля качества молока, учета и хранения ключевых пока­зателей состояния животных и другое. Основными источниками данных, по­ступающих в биотехнические системы для последующего хранения и обра­ботки, являются данные с разнообразных сенсоров, размещаемых как на жи­вотных, так и на объектах предприятия. Решение научно-технических задач, состоящих в разработке новых и совершенствовании существующих методов и средств обработки сенсорных данных с целью повышения эффективности работы указанных систем, имеет важное значение.

Степень разработанности темы исследования.

Исследования для создания методов и средств обработки информации в биотехнических системах сейчас ведутся следующими авторами:

- в области автоматической диагностики заболеваний коров маститом известны работы следующих ученых Голобоких П.И., Дайбова Л.А., Kamphuis C., de Mol R.M., Cavero D., Chagunda M.G.G и др.;

- вопросами применения систем сенсоров для управления молочными фермами занимались: Steeneveld W., Chapinal N., A.

M. de Passille и др.;

- в области статистического анализа данных систем автоматизированно­го доения известны работы Elischer M. F. и Lovendahl P и др.

Однако, применение данных методов и средств не позволяет решить следующие проблемы: несвоевременное выявление животных с отклонения­ми в здоровье (в результате снижается оперативность принимаемых мер по изоляции и лечению животных); большие трудозатраты на диагностику функционального состояния каждого животного; недостаточная степень до­стоверности получаемых результатов анализа состояния животных в резуль­тате использования неинвариантных ко времени данных с сенсоров, приме­няемых для оценки состояния животных; отсутствие возможности настройки существующих автоматизированных биотехнических систем с учетом осо­бенностей конкретного фермерского хозяйства (т.е. показатели с сенсоров не инвариантны к условиям содержания стада); отсутствие экрана мониторинга для визуализации состояния всего поголовья животноводческого комплекса для выявления групп животных, находящихся в определенных состояниях.

Перечисленные проблемы негативно влияют на качество молока и эф­фективность работы животноводческого комплекса в целом.

Таким образом, существует проблемная ситуация, связанная с отсут­ствием оперативного и достоверного мониторинга состояния животных на фермерских предприятиях и требующая разработки новых методов и алго­ритмов обработки и анализа данных с биологических датчиков, позволяю­щих эффективно управлять функциональными состояниями животных в дойном стаде.

Для разрешения указанной проблемной ситуации предлагается исполь­зование ряда методов, связанных с выделением и агрегированием признаков.

В частности, в областях компьютерного зрения и анализа данных в мик­робиологии, успешно применяли методы агрегирования данных различной природы следующие авторы: Vohra A., Jong-Hann J., Jourde K., Gibert D., Zena Hira M., Duncan F.

Применение методов, разработанных указанными авторами, обеспечи­вает высокий уровень надежности получаемых результатов анализа данных.

Тем не менее, рассмотренные методы очень специфичны и не позволяют анализировать данные с сенсоров на животноводческих предприятиях. В свя­зи с этим требуется разработка новых методов и алгоритмов, основанных на существующих подходах и методах.

Таким образом, повышение оперативности и достоверности мониторин­га состояний животных на основе применения методов выделения признаков и агрегирования данных с сенсоров является актуальной научно-технической задачей.

Объект исследований - методы и биотехнические системы управления функциональным состоянием животного.

Предмет исследования - методы и алгоритмы автоматического монито­ринга состояния животных на предприятиях молочного производства.

Цель работы - обеспечение оперативности и достоверности диагности­ки и прогнозирования функционального состояния животных в дойном стаде на основе анализа временных рядов показателей их жизнедеятельности.

Задачи исследования.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

1. Анализ технологического процесса животноводческого предприятия, средств обеспечения автоматического мониторинга и процесса управления функциональным состоянием животных дойного стада.

2. Построение математической модели формирования сигналов с датчи­ков функционального состояния животных.

3. Разработка методов преобразования временных данных, поступающих с сенсоров, установленных на животных предприятия, для выявления нали­чия выбросов.

4. Разработка методов выделения комплексных показателей состояния здоровья животных.

5. Создание биотехнической системы поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных на основе предложенных методов.

6. Экспериментальное исследование разработанных методов и системы.

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертации со­ответствует п.9 «Разработка проблемно-ориентированных систем управле­ния, принятия решений и оптимизации технических, экономических, биоло­гических, медицинских и социальных объектов» паспорта научной специаль­ности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации».

Научная новизна работы:

1. Предложен метод преобразования временных рядов с датчиков биоло­гической информации о животных в дойном стаде, отличающийся использо­ванием z-нормализации и временного сдвига данных и позволяющий обна­руживать выбросы во временных рядах, аппроксимируемых функцией Вей- булла.

2. Разработан метод оценки функциональных состояний животных, от­личающийся использованием предложенного метода преобразования вре­менных рядов с датчиков биологической информации и агрегирования выде­ленных признаков, обеспечивающий более достоверную и оперативную идентификацию состояний животных.

3. Предложен метод и его реализация для прогнозирования наступления охоты животного на основе анализа спектра Фурье сигнала с датчиков актив­ности, обеспечивающий более достоверное планирование перехода особи в состояние охоты.

Теоретическая значимость исследования.

Предложенные новые методы обработки временных рядов, отображаю­щих параметры функционального состояния животных, и выделения призна­ков могут быть использованы в смежных областях животноводства и ветери­нарии в качестве методов предварительного анализа состояния животных.

Практическая значимость:

- разработана и внедрена биотехническая система поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных в дойном стаде, обеспечи­вающая заданную достоверность и оперативность распознавания нехарактер­ных изменений в состоянии здоровья животного на животноводческом пред­приятии;

- определена область практического использования разработок для со­здания систем поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных в дойном стаде;

- представлены методические рекомендации по настройке разработан­ной системы поддержки принятия решений.

Методы исследования. Применительно к задаче диссертации результа­тивно использованы методы математической статистики, выявления выбро­сов и прогнозирования во временных рядах, численные методы и методы об­работки сигналов.

Положения, выносимые на защиту.

1. Метод преобразования входного сигнала, поступающего с датчика биологической информации, позволяющий обнаружить выбросы во времен­ных рядах.

2. Метод оценки функциональных состояний животных, обеспечиваю­щий более достоверную и оперативную идентификацию состояний живот­ных.

3. Метод и его реализация прогнозирования наступления охоты живот­ного, обеспечивающий более достоверное планирование перехода особи в состояние охоты.

4. Биотехническая система поддержки принятия решений о функцио­нальном состоянии животных в дойном стаде, обеспечивающая оперативное управление молочным стадом.

5. Результаты экспериментальных исследований разработанных методов и системы.

Достоверность полученных результатов обеспечивается корректно­стью применения математического аппарата, методов исследования и соот­ветствием характеристик измерителей заявленным требованиям и подтвер­ждена результатами экспериментальных исследований.

Результаты работы получены автором в результате выполнения двух грантов:

1. УМНИК 2013-2015 №262ГУ1/2013, 4716ГУ2/2014 “Разработка интел­лектуальной системы управления молочным хозяйством на основе совмеще­ния мониторинговых и родословных данных”.

2. Грант администрации Владимирской области “Интеллектуальная ав­томатизированная информационная система управления животноводческим комплексом”.

Диссертационная работа и отдельные ее части докладывались и обсуж­дались на международной конференции “КрыМиКо 2015” (СевГУ, г. Сева­стополь, 2015), международной конференции “ICIE-2015” (ЮУрГУ, г. Челя­бинск, 2015), международной конференции “Stability and Control Processes” in Memory of V.I. Zubov” (СПбГУ, г. Санкт-Петербург, 2015), международной конференции “Распознавание-2017” (ЮЗГУ, г. Курск, 2017), Всероссийской конференции “Зворыкинские чтения” (МИ ВлГУ, г. Муром, 2015, 2016, 2017), на научно-технических семинарах кафедры “Физика и прикладная ма­тематика” (МИ ВлГУ, г. Муром, 2014, 2015, 2016, 2017).

Практические результаты диссертационной работы успешно внедрены на животноводческом предприятиях ООО “Борисоглебское” Муромского района, ООО “Агровизор” г.

Саров, а также используются в учебных курсах “Теория принятия управленческих решений”, “Математические методы об­

работки информации” и “Имитационное моделирование” по направлениям подготовки 01.03.02, 01.04.02 “Прикладная математика и информатика” МИВлГУ г. Муром

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 17 работ, 7 из которых в журналах, входящих в перечень ВАК, 4 работы опубликованы в журналах, входящих в системы цитирования Scopus и WoS. Получено 2 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.

Личный вклад. Все выносимые на защиту положения разработаны со­искателем лично. В основных научных работах по теме диссертации, опуб­ликованных в соавторстве, лично соискателем разработаны в [1, 3, 8, 9, 12­14] - методы преобразования временных рядов с сенсоров биологической информации и выделения признаков на основе выполненной обработки, [4, 5, 10, 11] - методика распознавания состояний животных по выделенным при­знакам и методы выявления охоты животных, [2, 7, 15] - экспериментальные исследования разработанных методов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и библиографического списка, включающего 96 зару­бежных и 116 отечественных наименований. Работа изложена на 178 страни­цах машинописного текста, содержит 36 рисунков и 30 таблиц.

<< | >>
Источник: АНТОНОВ ЛЕВ ВАСИЛЬЕВИЧ. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЖИВОТНЫХ В ДОЙНОМ СТАДЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИХ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Муром - 2017. 2017

Скачать оригинал источника

Еще по теме Введение:

  1. Введение к фазовым диаграммам. Образование твердых растворов (Низкие концентрации – идеальные твердые растворы).
  2. ВВЕДЕНИЕ И ТЕРМИНОЛОГИЯ
  3. 45. Введение подушной подати и правовое положение крестьян 18в.
  4. ВВЕДЕНИЕ
  5. ВВЕДЕНИЕ
  6. ВВЕДЕНИЕ
  7. ВВЕДЕНИЕ
  8. ВВЕДЕНИЕ
  9. Введение.
  10. Введение
  11. Причины введения делегированных актов, основные этапы развития и проблемы, возникающие в связи с их применением
  12. ВВЕДЕНИЕ
  13. Введение
  14. ВВЕДЕНИЕ
  15. Введение
  16. ВВЕДЕНИЕ
  17. ВВЕДЕНИЕ
  18. ВВЕДЕНИЕ