Имитационное моделирование роботизированного устройства для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах КРС

Настоящее исследование проведено в 2020-2021 гг. В ходе выполнения работы проанализирована российская и зарубежная литература, посвященная технологическим особенностям кормления крупного рогатого скота, исследован опыт производства технических средств для кормления КРС молочного и мясного животноводства компаниями АО «Слободской МСЗ», Wasserbauer, Delaval, Afimilk, GEA Farm, Lely и др. Исследование направлено на имитационное моделирование роботизированного устройства для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах с использованием инструментов Simulink в среде Matlab, чтобы облегчить модернизацию устройства или оптимизировать стоимость элементов системы и снизить производственные затраты. На этапе проектирования робота произведен кинематический анализ движения с построением математических зависимостей и отображением расчетной схемы. Для описания динамических характеристик устройства использовали уравнение Аппеля, представленное в матричной форме, теоретически была задана траектория перемещения робота и отслежено отклонение его центра масс от реперных точек. Максимальный уровень отклонения составил 0,03 м. На основе имитационной модели был разработан экспериментальный образец с управляемым дозатором кормовых добавок, который может значительно облегчить процесс кормления и оптимизировать дозирование концентрированных добавок. В настоящее время экспериментальный образец готовится к испытанию на молочной ферме.

1. Nabokov V. I., Novopashin L. A., Denyozhko L. V., Sadov A. A., Ziablitckaia N. V., Volkova S. A., Speshilova I. V. Applications of feed pusher robots on cattle farmings and its economic efficiency. International transaction journal of engineering management & applied sciences & technologies. 2020;11(14):11A14D. DOI: https://doi.org/10.14456/itjemast.2020.270

2. Bargo F., Muller L. D., Delahoy J. E., Cassidy T. W. Milk response to concentrate supplementation of high producing dairy cows grazing at two pasture allowances. Journal of dairy science. 2002;85(7):1777-1792. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(02)74252-5

3. Никитин Е. А. Система роботизированного обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах. Техника и оборудование для села. 2020;(6 (276)):26-30. DOI: https://doi.org/10.33267/2072-9642-2020-6-26-30

4. Bach A., Cabrera V. Robotic milking: Feeding strategies and economic returns. Journal of dairy science. 2017;100(9):7720-7728. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2016-11694

5. Кузьмина И. Ю., Игнатович Л. С. Обогащение рационов молодняка крупного рогатого скота натуральной биологически активной кормовой добавкой. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2021;22(1):94-103. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2021.22.1.94-103

6. Каракчиева Е. Ф., Лобанов А. Ю. Создание травосмесей для повышения продуктивности и питательной ценности в полевом кормопроизводстве в условиях Республики Коми. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2017;(4):30-32. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2017.59.4.30-32

7. Miller-Cushon E. K., DeVries T. J. Feed sorting in dairy cattle: Causes, consequences, and management. J. Dairy Sci. 2017;100(5):4172-4183. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2016-11983

8. Bloch V., Levit H., Halachmi I. Assessing the potential of photogrammetry to monitor feed intake of dairy cows. Journal of Dairy Research. 2019;86(1):34-39. DOI: https://doi.org/10.1017/S0022029918000882

9. Halachmi I., Meir Y. B., Miron J., Maltz E. Feeding behavior improves prediction of dairy cow voluntary feed intake but cannot serve as the sole indicator. Animal. 2016;10(9):1501-1506. DOI: https://doi.org/10.1017/S1751731115001809

10. Никитин Е. А., Семенюк В. С. Анализ проблем эффективного приготовления кормовой смеси в современном животноводстве. Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. 2019;(2 (34)):158-163. Режим доступа: http://imzhpro.ru/wp-content/uploads/n34.pdf

11. Никитин Е.А. Технико-технологический анализ систем приготовления кормовой смеси для КРС. Инновации в сельском хозяйстве. 2019;(2(31)):53-61. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=38583647

12. Dorokhov A. S., Sibirev A. V., Aksenov A. G. Dynamic systems modeling using artificial neural networks for agricultural machines. Inmateh-Agricultural Engineering. 2019;58(2):63-74. URL: https://oaji.net/articles/2019/1672-1567792772.pdf

13. Rumba R., Nikitenko A. Development of free-flowing pile pushing algorithm for autonomous mobile feed-pushing robots in cattle farms. Engineering for Rural Development. 2018. pp. 958-963. DOI: https://doi.org/10.22616/ERDev2018.17.N477

14. Грибков А. М., Шилин Д. В. Математическое моделирование манипулятора типа трипод на базе бесштоковых пневматических приводов. Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2011;(9):3-10. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=17051611

15. Tsai S. H., Kao L. H., Lin H. Y., Lin T. C., Song Y. L., Chang L. M. A sensor fusion based nonholonomic wheeled mobile robot for tracking control. Sensors. 2020;20(24):7055. DOI: https://doi.org/10.3390/s20247055

16. Wang F. J., Qin Y., Guo F., Ren B., Yeow J. T. W. Adaptive visually servoed tracking control for wheeled mobile robot with uncertain model parameters in complex environment. Complexity. 2020;2020:8836468. DOI: https://doi.org/10.1155/2020/8836468

17. Xin L. J., Wang Q. L., She J. H., Li Y. Robust adaptive tracking control of wheeled mobile robot. Robotics and Autonomous Systems. 2016;78:36-48. DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2016.01.002

18. Shtessel Y., Taleb M., Plestan F. A novel adaptive-gain supertwisting sliding mode controller: Methodology and application. Automatica. 2012;48(5):759-769. DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2012.02.024