Исследование и оптимизация параметров функционирования электронного блока доильного аппарата, диагностирующего состояние четвертей вымени на мастит

Статья посвящена поиску величин настроек параметров электронного блока доильного аппарата, обеспечивающего текущий контроль во время доения над физиологическим состоянием четвертей вымени. Доильный аппарат оснащен электродным датчиком почетвертного контроля интенсивности молоковыведения. В исследованиях применен почти ротатабельный план на шестиугольнике для двух факторов. Определено влияние на относительные величины среднего y_cp и максимального y_max отклонений от минимальной величины напряжений на нижнем плече делителя напряжения длительности задержки измерений и продолжительности поиска максимума. Алгоритм программы функционирования электронного блока предусматривал ограничения по ширине ∆ = 0,03 с и высоте U_н = 2,45 В диаграммы молоковыведения. Экспериментальным путем определены значения длительности задержки измерений 10 с и продолжительности поиска максимума 40 с, обеспечивающие во время доения адекватную почетвертную индикацию мастита. Порог изменения цвета светодиодов с зеленого на красный электронного блока, сигнализирующего о воспалении молочной железы в четвертях, настроен на превышение y_max > 5 %. Параллельные пробы молока из четвертей вымени на кенотест подтвердили эффективность применения и целесообразность осуществления доильным аппаратом функции почетвертного тестирования четвертей на мастит. Обеспечение опции почетвертного контроля функционального состояния четвертей вымени доильным аппаратом не нуждается в доработке принципиальной схемы электронного блока, а достигается исключительно его программированием с учетом физиологических особенностей обслуживаемого поголовья коров. На наш взгляд, в среднем для здоровых коров диапазон варьирования предельного максимального относительного отклонения напряжения на нижнем делителе электронного блока не должен превышать 6…10 %. 

1. Priekulis J., Laurs A. Development trends of milk production mechanisation in Latvia. Engineering for Rural Development. 2020;19:270-275. DOI: https://doi.org/10.22616/ERDev.2020.19.TF063

2. Čechura L., Kroupova Z., Benešova I. Productivity and efficiency in european milk production: Can we observe the effects of abolishing milk quotas? Agriculture (Switzerland). 2021;11(9):835. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture11090835

3. Gavorski M., Priekulis J. Analysis of milking system development on example of two baltic countries. Engineering for Rural Development. 2014;13:79-84. URL: https://www.tf.llu.lv/conference/proceedings2014/Papers/13_Gaworski_M.pdf

4. Mangalis M., Priekulis J., Laurs A. Influence of milking robot application on cow longevity and amount of somatic cells in milk. Engineering for Rural Development. 2020;19:244-248. DOI: https://doi.org/10.22616/erdev.2020.19.tf059

5. Reinemann D. J., Smith D. J. Evaluation of automatic milking systems for the United States. Proceedings of the international symposium “Robotic Milking”. Netherlands, Wageningen Press, 2000. pp. 232-238.

6. Adriaens I., Van Den Brulle I., Geerinckx K., D'Anvers L., De Vliegher S., Aernouts B. Milk losses linked to mastitis treatments at dairy farms with automatic milking systems. Preventive Veterinary Medicine. 2021;194:105420. DOI: https://doi.org/10.1101/2021.01.04.425263

7. Penry J. F. Mastitis Control in Automatic Milking Systems. Veterinary Clinics of North America - Food Animal Practice. 2018;34(3):439-456. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cvfa.2018.06.004

8. Экхорутовен О. Т., Медведев А. Г. Неконтагиозный мастит у коров. Актуальные проблемы ветеринарного акушерства и репродукции животных: мат-лы Междунар. научн.-практ. конф. Горки: БСХА, 2013. С. 458-464.

9. Dohmen W., Neijenhuis F., Hogeveen H. Relationship between udder health and hygiene on farms with an automatic milking system. Journal of Dairy Science. 2010;93(9):4019-4033. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2009-3028

10. Kapustin I. V., Grinchenko V. A., Gritsay D. I., Kapustina E. I. The physiological requirements for the engineering of milking machines to reduce mastitis. Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences. 2016;7(2):338-343.

11. Конопельцев И. Г., Шулятьев В. Н. Воспаление вымени у коров (Udder inflammation in cows). Киров-СПб.: СПбГАВМ, 2010. 355 с.

12. Paudyal S., Melendez P., Manriquez D., Velasquez-Munoz A., Pena G., Roman-Muniz I. N., Pinedo P. J. Use of milk electrical conductivity for the differentiation of mastitis causing pathogens in Holstein cows. Animal. 2020;14(3):588-596. DOI: https://doi.org/10.1017/S1751731119002210

13. Lubimov V. E. Intelligent Electrophysiological Control of Cows Milk Reflex by Registration Electrical Skin Activity. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020;1072:100-107. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-33585-4_10

14. Кирсанов В. В., Милешина О. В. Способы и технические средства определения ранней диагностики мастита у коров и отделения аномального молока в потоке при доении на доильных установках. Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. 2011;2 (2):54-58. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sposoby-i-tehnicheskie-sredstva-opredeleniya-ranney-diagnostiki-mastitau-korov-i-otdeleniya-anomalnogo-moloka-v-potoke-pri-doenii-na

15. Juozaitienė V., Anskienė L., Čereškienė E., Juozaitis A., Žymantiene J., Žilaitis V., Bobinienė R. Electrical conductivity of milk in different milking phases and relationship with subclinical mastitis and mastitis pathogens of cows. Journal of Animal and Plant Sciences. 2017;27(6):1829-1835. URL: https://www.vdu.lt/cris/entities/publication/5ba8066e-91bd-4f57-ad7f-c4893377a75c/details

16. Шулятьев В. Н., Рылов А. А., Конопельцев И. Г. Использование устройства почетвертного контроля интенсивности молоковыведения для диагностирования функционального состояния молочной железы коров во время доения. Вестник Вятской ГСХА. 2019;(1):2-14. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41367980

17. Рылов А. А., Шулятьев В. Н. Отсасывающие доильные аппараты: разработка, исследование, оптимизация. Киров: ООО «ВЕСИ», 2021. 270 с.

18. Вознесенский В. А., Баженов Ю. М. Перспективы применения математических методов в технологии сборного железобетона. М.: Стройиздат, 1974. 192 с.

19. Bulgakov V., Ivanovs S., Adamchuk V., Boris A. Mathematical model for determination of losses of sugar bearing-mass when sugar beet tops are removed. Engineering for Rural Development, Proceedings. 2015;14:41-45. DOI: https://doi.org/10.22616/ERDev.2021.20.TF140

20. Fisher R. A. Statistical methods for research workers. Breakthroughs in Statistics. Kotz S., Johnson N. L. (eds), Springer Series in Statistics (Perspectives in Statistics). Springer: New York, 1992. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4612-4380-9_6