种猪生产性能测定系统开发与性能测试

为开展种猪生产性能的智能化、自动化测定及开展种猪采食行为学研究,该研究设计了一种集自动识别、体质量感知、采食行为数据自动采集、数据分析与处理于一体的种猪生产性能智能测定系统。该系统主要由猪只耳标识别模块、精准下料控制模块、料槽及猪只个体称质量模块、现场数据通讯模块及远程中央控制模块组成。系统机械部分主要包括饲喂站的竖直侧墙、称质量平台、活动挡板、下料机构、料仓、控制盒、出料口开关及耳标识读器等组成。电路控制系统包括微处理器(LPC1766,内核为ARM Cortex-M3内核的微控制器)、RS232读卡器接口、数据存储芯片(预设存储256 KB数据)、看门狗电路、称质量电路、外围驱动电路、JTAG接口电路及稳压电源电路。系统性能测试结果表明:1)测量精度如下:饲喂下料没有范围限制,取决于喂料仓的储料状态,单次下料量及动态误差为93±2g;猪只体质量秤量程为0~200 kg,计量精度为10 g,称量动态误差占猪只体质量的0.5%以下,符合测定需求;2)对40头种公猪后裔的生长肥育猪饲喂测试结果表明,在25~60 kg体质量范围内,自由采食日均次数10~12次,日均采食时间78min,测试期间料肉比(FCR)为2.33:1,且生长规律符合Gompertz曲线,通过该模型预测的日增质量下降的拐点发生111~117d之间,对应的拐点体质量在63~64 kg范围内。上述实际观察及预测结果较好地反映了测定对象的生产性能,开发的软件及硬件系统达到了种猪生产性能测定的要求;3)系统下料控制部分,首次采用雨刷电机取代早期采用的步进电机,不仅成本下降,尤其结合圆柱式刮板下料机构,降低了单次下料量,改善了下料的精度;4)系统核心芯片采用进口器件,电路设计采用多重冗余和保护电路,软件的编写采用了多重功能验证,并通过长期可靠性测试;软件和硬件的冗余设计,提高了控制系统的可靠性,消除来自电源、电机、电磁波干扰,该测定系统具有极高的可靠性;测定的数据通过计算机系统可长期保存或升迁,便于数据量的积累和开展种猪选育的大数据挖掘分析。     

哺乳母猪自动饲喂机电控制系统的优化设计及试验

随着中国规模化、集约化种猪场数字化智能饲喂需求的快速增加,为解决哺乳母猪少吃多餐且随哺乳日龄变化采食量动态增加的饲喂控制需求,该研究以哺乳母猪为试验对象,将机电系统、无线网络技术、Android技术、SQL Lite网络数据库、电子数据交换与哺乳母猪的营养供给模型集成起来,设计了一种哺乳母猪自动饲喂控制智能系统。研究结果表明,组成一个哺乳母猪智能系统的主要部件包括供料线、缓冲料仓、料位控制筒、料位调控杆、下料控制线管、螺旋输送机、中央控制箱、下料触发器、料槽及下料管道等,而且通过在系统的微处理器内存预设的采食量模型与雨刷电机精确旋转的电子控制技术相结合,实现了对预设饲喂量的准确投料;还通过储料仓的料位控制机构及设置的人工观察孔,可控制缓冲料仓的合理贮料量,尤其对泌乳早期(0~10 d)母猪的存贮料量最佳为大约10 d单头母猪的理论采食量,以保持日粮的新鲜度及减少结拱;预设的采食量的动态投料控制量基本符合哺乳母猪实际采食变化规律,且实际采食量的变化轨迹收敛于对数曲线。基于智能自动饲喂系统中采食量模型计算出不同泌乳日期的预测采食量,按4次/d的饲喂频率及变化的投料比例(30%,25%,25%及20%)进行定时与定量投喂,与人工饲喂对比,能显著促进哺乳仔猪采食量的增加(P0.05),以及极显著提高哺乳仔猪的平均体质量日增加量(P0.01)。此外,考虑安装、清理料槽及母猪采食的方便性,建议母猪饲喂器的触发器安装高度大约为10 cm。总之,该文设计的哺乳母猪电子自动饲喂系统无需传感器及电子标识技术的应用,适合在中国中、小型的种猪繁育场的哺乳舍推广应用,且系统设备及相应的软件系统的部署方便。进一步指出,母猪自动饲喂器除需要验证哺乳母猪的采食特性及哺乳的仔猪的断奶性能外,在未来还需要观察母猪的返情率甚至断奶商品猪的成活率等指标,从整个母猪的利用年限评价智能饲喂设备的优劣。     

哺乳母猪精准饲喂下料控制系统的设计与试验

为满足哺乳母猪获得最大采食量并达到精准饲喂控制等需求,以哺乳母猪为试验对象,设计了一种新型哺乳母猪精准下料控制系统。研究通过控制电动杆的推杆速率、输入电压及电源功率的协同工作,以获得稳定的下料量;采用预设的个性化的采食量模型与变容积的精确控制技术,实现对预设饲喂量的准确投喂。系统设计了下料控制系统,主要由定量仓体、电动推杆、堵料上球及堵料下球等部件及嵌入式控制系统组成。试验结果表明,1)当电源功率为150 W时,推杆启动时电压变化略小,对单机下料的精准性影响较小,且当电动推杆速率为60 mm/s,输入电压为11.5 V,下料效果最好(P0.001),变异系数(CV=3.526%)最小;2)预设的采食量曲线接近哺乳母猪的采食规律,且采食量曲线收敛于对数曲线;3)智能饲喂系统采用4次/d的饲喂频率及与采食曲线的协同工作,与人工饲喂对比,能进一步促进采食量,且采用变化的饲喂时间间隔(06:00,10:00,15:00及22:00),并在不同时间点的饲喂采食量比例分别为30%、20%、20%、30%时,总的采食量最大。综上,该文设计低成本的哺乳母猪精准下料控制系统,采用基于电动推杆的控制机构与嵌入式系统的协同工作,设备控制简单,下料稳定,计量准确,与进口设备及以螺旋输送原理为基础的过往系统比较,成本具有明显优势,适合在中国大、中、小型的种猪场的哺乳车间推广应用。     

智能电子饲喂系统下猪采食时间对行为节律和生长的影响

为探究智能电子饲喂系统猪的采食行为分布,该研究分析了种猪性能测定站（Pig Performance Testing Station,PPTS）和母猪电子饲喂系统（Electronic Sow Feeding,ESF）中猪只采食次数、采食量、采食时长的昼夜分布,结果表明,智能电子饲喂系统在应用中由于猪只轮流采食普遍存在猪群夜间采食的现象,其中ESF使约1/4的猪仅在夜间采食,说明群体等级制度也是造成猪只采食时间紊乱的重要原因。进一步探究猪只采食时间对猪行为节律和生长的影响,选用26只香猪分别采用白天饲喂和夜间饲喂以模拟智能电子饲喂系统引起的采食时间变化,发现白天饲喂使生长猪采食量提高了135.68 g/d,但两组间日增质量没有显著差异。白天饲喂使生长猪主要在白天采食、饮水和蹭痒,夜间躺卧休息;而夜间饲喂使生长猪的采食行为主要集中在19:00喂料时刻和7:00昼夜交替时刻。白天饲喂分别提高了猪采食、饮水和躺卧行为时长44.28、14.22和61.95 min/d,降低了站立行为时长48.75 min/d、走动行为时长 57.40 min/d和蹭痒行为时长20.30 min/d,改善了猪只舒适性。因此,智能电子饲喂系统会破坏部分猪采食节律,增大猪个体生长差异,该研究为智能电子饲喂系统在生猪养殖中的应用提供参考。     

智能饲喂器对哺乳母猪采食量体况和生产性能的影响

为探究不同饲喂方式对哺乳母猪采食量、体况和生产性能的影响,满足哺乳母猪获得最大采食量并达到精准饲喂控制等需求,该文以哺乳母猪为试验对象,比较不同饲喂方式对哺乳母猪采食量、体况和生产性能的影响。试验共选用40只1胎母猪,随机分为3组:试验1组采用智能饲喂器饲喂(6次/d)、试验2组采用人工饲喂(6次/d)、对照组采用人工饲喂(3次/d)。结果表明,在试验环境条件下,哺乳8～21 d、人工饲喂3次/d的采食量(6.46 kg)显著高于智能饲喂6次/d(5.22 kg)(P0.05),2种饲喂方式在母猪的体质量变化、背膘变化、总产仔数、断奶后发情天数、仔猪日增体质量和用水量方面均无显著性差异(P0.05);哺乳母猪在采食过多时可能引起厌食进而降低后期的采食量,应按照饲喂参数逐步增加饲喂量饲喂;在现有设备投资和工资水平下,智能饲喂器正常使用4.5 a可取代1名优秀饲养员。研究结果可为今后智能化饲喂替代有经验人工饲喂、根据饲养条件选择饲喂方式提供参考。     

不同饲喂器和饮水器配置对育肥猪生产性能和节水的影响

为探究规模化养殖模式下不同饲喂器饮水器配置对育肥猪生产性能和节水的影响,试验比较了使用试验组饲喂器饮水器配置(带分隔条的不锈钢干湿料饲喂器,每组60头猪,提供4个采食位、2个杯式饮水器作为补充饮水器)和对照组饲喂器饮水器配置(商业猪场常用的饲喂器饮水器配置,不带分隔条的塑料斗干湿料饲喂器,每组60头猪,提供8～12个采食位、6个杯式饮水器作为补充饮水器)饲养育肥猪的生产性能和节水效果,每组各4个重复。结果表明,试验组和对照组育肥猪的日均耗料质量、日均体增质量和料质量体增质量比均没有显著性差异(P0.05)。试验组补充饮水器不供水而对照组补充饮水器均供水时,每头猪日均总耗水量分别为(8.62±2.21)、(22.89±3.55)L,差异极显著(P0.01);试验组与对照组补充饮水器均供水时,每头猪日均总耗水量分别为(24.03±3.11)、(28.66±4.92)L,差异不显著(P0.05)。在不考虑动物福利的条件下,试验组补充饮水器未供水时,饲喂器中饮水器的供水量可满足60头体质量为50.7～71.8kg的育肥猪的生理需求量。     

基于全混合日粮饲喂技术的精饲料精确饲喂模式

为了提高奶牛产量、降低生产成本,奶牛精细饲喂是重要的实现途径,该文对奶牛精饲料精确饲喂与配套饲喂模式进行了研究。该文以个体奶牛为饲养管理单位对200头和500头牛群进行了"TMR（total mixed ration,全混合日粮）+精饲料精确饲喂"饲喂模式的牛舍内和奶厅外饲喂研究,试验结果表明：牛舍内饲喂采用牛颈枷间距1.2 m,装备行进速度0.45 m/s时,识别系统对奶牛的识别率100%,识别准确率不小于96%,抢食率不大于4%,系统响应时间不大于2 s,每百头奶牛饲喂时间不大于0.4 h;奶厅外饲喂采用牛颈枷间距1.4 m,装备行进速度0.7 m/s时,识别系统对奶牛的识别率100%,识别准确率不小于99%,抢食率为0,系统响应时间不大于2 s,每百头奶牛饲喂时间不大于0.35 h;同时试验期间比2011年同期传统"TMR+人工补饲精饲料"饲喂模式平均单产提高0.8 kg/d,并减轻了劳动强度。研究结果可为奶牛饲喂与养殖模式相关研究、牛场建设与改造等提供参考。     

秸秆资源开发技术及在舍饲中的作用研究

准格尔旗秸秆资源丰富 ,加工利用潜力巨大 ,对其科学利用可缓解草畜矛盾 ,促进生态环境的恢复。玉米秸秆除传统的青贮外 ,还可加工成草块、草捆 ,这样便于贮存和长途运输。加工后的饲料营养损耗少 ,适口性好 ,采食利用率高 ,可降低饲养成本。奶牛饲喂玉米秸秆草块比饲喂玉米秸秆青贮料日增重提高 2 4%～ 3 9%,饲喂玉米秸秆青贮料比饲喂玉米秸秆干草料日增重提高 2 5 %～ 3 0 %     

基于不同行为时间的奶牛健康状况评价

如何高效准确地监测和管理好奶牛是当前规模化奶牛场发展的关键。该文通过对17头奶牛休息时间、反刍时间和采食时间的连续61d监测和行为记录,利用SPSS23.0软件,结合Logistics回归分析法对试验数据进行统计分析,并构建了奶牛健康状况评价模型。研究结果表明:1)与正常行为期间相比,奶牛非正常行为期间的平均休息时间增加25.7%,反刍时间和采食时间分别平均减少12.7%和2.3%。2)荷斯坦泌乳奶牛正常行为时间呈正态分布,每天(24 h)平均休息时间为300～600 min,反刍时间为400～700 min,采食时间为200～400 min。非正常行为时间呈离散状分布,无明显分布规律。3)休息时间和采食时间是预测模型的主要影响因素,其中采食时间对模型预测概率的影响力较休息时间大,在其他条件不变的情况下,采食时间水平每增加1个单位,奶牛非正常行为预测概率变化扩大4.2倍。奶牛非正常行为预测模型预测结果与人工目视观察结果比较,模型预测准确率为91%。该研究可为现代规模化奶牛场科学、精准化管理提供参考。     

天然保健植物对蛋雏鸡公鸡生长性能的效果探究

为探讨天然保健植物对蛋雏鸡公鸡生长性能的效果,采用配对试验设计,选用体重基本一致的2 000羽21日龄金凤蛋雏鸡公鸡为试验动物,分为对照组、试验组两组,每组5个重复,每个重复200羽。对照组饲喂基础饲粮,试验组以2%油焙复合天然保健植物饲料替代对照饲粮,测定指标包括采食量、日增重、料重比、成活率。结果显示:两组采食量差异不显著;整个试验期试验组较对照组增重提高了8.03%,差异显著(P0.05);料重比较对照组低6.36%,差异显著(P0.05);成活率高于对照组6.43%(P0.05)。由此可见,金凤蛋鸡公鸡饲粮添加2%油焙复合天然保健植物饲料(油焙青蒿茎叶、油焙金荞麦茎叶、油焙茶叶、油焙鱼腥草叶的比例为30∶30∶30∶10),可显著改善蛋雏鸡生长性能,提高采食量和日增重,降低料重比、提高饲料利用率,提高成活率。     

河蟹养殖船载自动均匀投饵系统设计及效果试验

针对目前河蟹养殖投饵喂料劳动强度大、自动化程度低、投饲饵料分布不均匀等问题,该文提出了一种空气螺旋桨风力驱动船载自动投饵系统及均匀投饵方法。该系统由空气螺旋桨风力驱动船、自动投饵装置、ARM(advanced RISC machine)主控制器、GPRS(general packet radio service)通信模块和GPS(global positioning system)导航装置等组成。采用空气螺旋桨风力驱动,可解决常规作业船水下螺旋桨吸卷缠绕水草影响行驶问题;利用喂料器落料流速可控、抛料器抛幅可调、料仓内剩余饵料量可测的自动投饵装置,可解决投饵喂料分布不均匀问题。该系统以S3C2440为主控制器,通过GPRS通信模块M590接收作业指令。该文对投饵装置抛料器、饲料颗粒斜抛运动、饵料在水面上的累积密度分布进行建模,建立投饵均匀度目标函数,采用遗传算法GA进行最优运行参数求解,确定船载自动投饵系统最优运行参数:当饵料分布密度期望值为9 g/m2时,2个相邻投饵行程宽度的最优值为8.21 m,自动投饵装置投饵扇角的最优值为80°,喂料器单位时间内落料量的最优值为32.01 g/s,下方投饵行程船速的最优值为0.43 m/s,上方投饵行程船速的最优值为0.43 m/s,抛盘转速的最优值为1 480 r/min;并通过GPS导航装置BD982实现路径跟踪,完成自动均匀投饵作业。对饲料颗粒斜抛运动、饵料平均累积密度和分布密度均方差等进行仿真,在水平地面上与人工抛洒饵料进行对比试验,并在池塘内进行投饵试验,结果表明,该系统可使投饲饵料分布均匀度较人工投饵提高3倍以上,投饲饵料分布密度均值与设定值的相对误差为5.11%,为适应河蟹昼伏夜出的生活习性,可在夜晚进行投饲,使用1套该船载自动投饵系统能够精细管理6.67 hm2左右河蟹养殖池塘,相当于5个农村劳动力投饵喂料,节省人力提高效率,提高饲料的利用率15%以上,能使饲料节约15%以上,产量提高20%以上;同时,该船载自动投饵系统可以定时定量均匀投饲,保证养殖的河蟹个头大小均等,提高产值,大幅提高养殖面积增加效益。该文可为河蟹养殖全池自动均匀投饵喂料和其他水产养殖中需要沿池或全池自动均匀投饲研究提供重要参考。     

妊娠母猪自动饲喂机电控制系统设计与试验

为解决妊娠母猪按个体定量饲喂及剩料难以控制等问题,以妊娠母猪为试验对象,设计了一种妊娠母猪自动饲喂机电控制系统。采用低频（134.2 KHz）RFID（radio frequency identification）标识及无线局域网技术,实现对母猪个体的自动识别与数据交换;利用全机械式通道,实现单头母猪进入与离开的自动连锁设计;通过嵌入式芯片（ARM LPC1766）的模块饲喂器控制,配合下料直流无刷电机的单圈旋转以及与接近传感器触发的协同工作,实现对预设饲喂量的准确投料及剩料的前移控制设计。试验结果表明,预设的日饲喂量可以2次饲喂完成,不论饲喂的内、外环境应激如何,出现剩料比例仅为2.1%;不同妊娠期（前期、中期及后期）的母猪,可以实施有差异的精确饲喂。该文为妊娠母猪自动饲喂系统方面的研究提供参考。     

池塘养殖全自动精准投饲系统设计与应用

目前池塘养殖过程中需要人工搬运饲料,劳动强度大、人工成本高。现有投饲设备缺少称量和自动控制功能,存在投饲量控制不精准、自动化程度低、难以集成管控等问题。为此,该研究设计了一种全自动精准投饲系统,主要由机械设备、自动控制系统、信息管理系统等组成。基于"控制在本地、管理在云端"原则确定了系统结构。采用大料仓投饲机和散装饲料实现饲料出厂、运输、装料和投料全程机械化作业。开发了基于可编程逻辑控制器和称重传感器的自动控制系统,实现设备全自动运行和投饲量精准控制。控制系统与信息管理系统对接,实现投饲管控与企业生产经营管理的一体化。通过对视频监控设备的集成实现投饲过程的可视化监控。该系统在某大型养殖企业投入生产应用,建立了800 hm2的全自动投饲养殖示范基地,基本实现投饲过程的无人化作业。与传统小型投饲机、人工搬运和加装饲料的投饲方式相比,该系统可以减少劳动力成本70%、节约饲料用量3%,有效降低成本,取得了良好经济效益,具有实际工程应用价值。     

水稻秧盘育秧播种机气动式自动供盘装置设计与试验

为减轻工人劳动强度,提高水稻秧盘育秧播种机的生产效率,研制了一种气动式自动供盘装置。通过建立秧盘输送模型确定了输送机构的输送过程和速度关系,根据秧盘外形特征和自动供盘装置工作原理,研制了气动式落盘机构及控制系统,由接近开关对秧盘进行检测,利用落盘机构快速升、放秧盘,实现秧盘的自动供送。为研究生产率、放盘时间和叠盘偏差对自动供盘装置性能的影响,以供盘合格率为指标进行了自动供盘正交试验。试验结果表明,叠盘偏差对供盘合格率的影响最显著,放盘时间对供盘合格率有一定影响,生产率对供盘合格率的影响不明显;当生产率为600~1 000盘/h、叠盘偏差为0~6 mm、放盘时间为0.8 s时,供盘合格率为98.67%~100%,试验结果满足水稻秧盘育秧播种机育秧技术使用要求。该研究对提高水稻秧盘育秧播种机的自动化程度具有重要意义。     

鱼类养殖智能投喂方法研究进展

在鱼类养殖过程中,饲料成本是主要养殖成本,如何做到合理投喂是减少养殖成本、提高养殖效益的关键。智能投喂是基于各类传感器获取环境和鱼群的各类信息,结合相关算法模型进行决策的投喂方式,是提高鱼类养殖投喂效率的重要手段。目前,鱼类的智能投喂已经取得了一些成果,但由于复杂多变的养殖环境和鱼类行为的不确定性,实现鱼类智能投喂仍面临挑战。该研究综述了鱼类养殖智能投喂的应用与进展,包括基于计算机视觉技术的鱼类摄食行为分析与饲料检测,声学技术、其他传感器技术和生物模型在智能投喂中的应用与发展。此外,分析了投饵机和投喂系统的研究现状,并总结了目前研究存在的问题。今后,要进一步加强水产、工学、信息等多学科的交叉融合,对鱼类图像、声音、生长规律与生物特征等多种信息进行综合分析应用,以提高投喂系统对多场景和多种养殖方式的适应性。     

基于升降套筒体积调整的海蟹养殖定量投饵机设计

为满足工厂化循环水养殖的需要,该文通过触摸屏后端控制单片机升降套筒调整体积定量设计了一套自动投饵机,克服了常用称重法的精度易受振动影响、行走式投饵设备称质量和行走不能同时进行的缺点,在保证性能的同时简化了结构、提高了效率。对系统投饵精度性能测试结果表明:该系统能够定时完成启停和控制过程,在设定投饵量在5～7 g/次时,误差控制在8%以内;设定投饵量在9～13 g时,误差不超过4%,可以满足工厂化海产养殖的需求。该研究可为今后海蟹类单筐养殖科学化、智能化提供参考价值。