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有机生猪智能化综合饲养系统中关键技术的研究及实现

发布时间:2017-03-28 04:08

  本文关键词:有机生猪智能化综合饲养系统中关键技术的研究及实现,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年来,随着全球猪肉供应链的迅猛发展,人们对猪肉的需求量与日俱增,并且对猪肉质量的要求也越来越高。我国国内现有的生猪养殖方式多种多样,但普遍存在一些问题,比如规模化程度不高,一体化技术不完全;养殖场饲养管理不科学,导致猪肉的品质和产量不达标;养殖场的效益普遍不高,人们养猪热情减小等。为了解决我国国内养猪业存在的一些问题,本文对有机生猪智能化综合饲养系统中的关键技术进行了研究与实现,系统中所用到的关键技术包括:基于蚁群算法的动态饲料组合选择方法的研究、无线通讯技术、射频识别技术(RFID)、全球定位技术(GPS)等。有机饲料喂养是有机猪养殖的重要环节;有机猪在养殖过程中需要食用有机玉米,有机大豆,有机麸皮等天然有机农作物,并且要根据不同生长阶段的生猪选择不同的饲料类型,以此来满足生猪各个生长阶段的营养需求。为了满足有机猪对有机饲料的需求,本文提出了一种基于蚁群算法的动态饲料组合选择方法,此方法可以根据有机猪的不同生长阶段的营养仿真模型动态地选择有机饲料组合,使得有机饲料的选取更加符合有机猪的营养需求。文中通过对蚁群算法的综合应用,使得此算法的研究可以针对多个服务商所提供的不同饲料组合进行动态选择,形成一个满足约束条件的多目标决策问题,经过计算得到吸收率较高,花费成本较低的最优解组合,最终选择此最优解组合所对应的服务商组合,并且实验结果表明,该方法不仅降低了成本,而且所得的营养元素含量更加接近生猪饲养标准要求。另外,为了改变我国国内养殖技术落后的现状,本系统中的关键技术还包括通过射频识别技术(RFID)识别生猪个体,自动获取其采食量、日增重、体温等个体数据,经过软件分析,绘制出生长曲线和采食量曲线,获得日粮配方所需的基础数据,然后根据拟合的猪生长的营养仿真模型自动计算饲养数据,通过无线通讯技术传送信息来控制自动喂养设备下料;通过传感器采集猪舍的温度、湿度和氨浓度等环境数据,经过专家系统的分析,得出生猪生长所需要的适宜环境,并通过网络自动控制猪舍环境设备,使得生猪始终处在最佳的生长环境下,提高生猪生长的速率;通过全球定位技术(GPS)获取生猪的实时位置信息,便于喂养人员对生猪进行有效的监控,防止散养猪丢失。综上,整个系统是将计算机技术、无线通讯技术、射频识别(RFID)技术等进行整合与优化,很好地完成了学科间的交叉研究与融合,为国内养殖业带来新的视角。
【关键词】:养猪业 蚁群算法 RFID 无线通讯 传感器
【学位授予单位】:安徽大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S828;TP18
【目录】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-15
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 养猪业存在的问题10-11
  • 1.3 养猪业研究现状11-12
  • 1.3.1 国内养猪业研究现状11-12
  • 1.3.2 国外养猪业研究现状12
  • 1.4 本文研究目的及意义12-13
  • 1.5 本文主要工作及章节安排13-15
  • 第二章 系统的总体设计15-19
  • 2.1 系统概述15
  • 2.2 系统的关键技术15-16
  • 2.3 系统总体设计方案16-18
  • 2.4 本章小结18-19
  • 第三章 系统的硬件设计和软件设计19-25
  • 3.1 系统硬件设计19-23
  • 3.1.1 硬件总体设计19
  • 3.1.2 硬件模块功能设计19-23
  • 3.2 系统软件设计23-24
  • 3.3 本章小结24-25
  • 第四章 基于蚁群算法的动态饲料组合选择方法的研究25-43
  • 4.1 蚁群算法25-32
  • 4.1.1 蚁群算法的概述25-26
  • 4.1.2 蚁群算法基本原理26-28
  • 4.1.3 蚁群算法描述28-31
  • 4.1.4 蚁群算法的应用现状31-32
  • 4.2 研究目的32
  • 4.3 模型的建立32-34
  • 4.4 算法实现的具体步骤34-35
  • 4.5 算法流程图35-36
  • 4.6 实验验证36-42
  • 4.6.1 算例分析36-38
  • 4.6.2 实验结果及存在的问题38-42
  • 4.7 本章小结42-43
  • 第五章 系统实现43-60
  • 5.1 硬件实现43-46
  • 5.1.1 微控制器模块43
  • 5.1.2 步进电机模块43-44
  • 5.1.3 WIFI模块44
  • 5.1.4 人机接口实现44-45
  • 5.1.5 RFID模块45
  • 5.1.6 温湿度传感器模块45-46
  • 5.2 软件实现46-59
  • 5.2.1 WIFI通信模块47-48
  • 5.2.2 环境自动采集系统48-52
  • 5.2.3 环境自动调节系统52-56
  • 5.2.4 一体化自动喂养系统56-59
  • 5.3 本章小结59-60
  • 第六章 结论和展望60-62
  • 6.1 结论60-61
  • 6.2 展望61-62
  • 参考文献62-66
  • 附录A 图索引66-68
  • Appendix A Figure Index68-70
  • 附录B 表索引70-71
  • Appendix B Table Index71-72
  • 致谢72-73
  • 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况73

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