AGRIS - 

2022

Kirsanov, V.V. | Pavkin, D.Yu. | Dovlatov, I.M. | Zhmylev, V.A.

Цифровая трансформация сельского хозяйства и животноводства предполагает наряду с созданием датчиков физиологического состояния КРС разработку модульных радиотехнических цифровых устройств приема-передачи информации. Разработанный модуль базовой станции осуществляет прием-передачу сигналов с датчиков-болюсов, расположенных в рубце животного, по 3 основным параметрам: кислотность, pH; температура; двигательная активность. Модуль БС состоит из 2-х частей, соединенных между собой кабелями: мини-компьютера Raspberry Pi 4, выполняющего функцию устройства управления, и внешнего модуля передачи данных, включающего в себя приемопередатчик для связи с датчиками-болюсами, установленными на животных и GSM-модуль для выхода в Интернет и связи с сервером. Анализ данных основных параметров позволяет по соответствующим корреляционным зависимостям с помощью разработанного программного обеспечения контролировать физиологическое состояние животных. Разработана принципиальная электрическая и структурная схемы модуля передачи данных, входящего в состав базовой станции. Также представлена блок-схема логической структуры программного обеспечения базовой станции. Разработана программа испытаний, включающая в себя проверку уровней сигналов в помещениях различного типа с использованием имитаторов – датчиков-болюсов. Испытания показали, что измеренный в рассматриваемых помещениях уровень сигнала на различных высотах не превышает минимально допустимый уровень сигнала –70 дБ. Результаты проведенных испытаний позволили установить относительно равномерное распределение уровня сигнала в помещении и повышение неоднородности его в углах, что позволяет найти компромисс между параметрами системы и сделать необходимые расчеты для прогнозирования работы всего комплекса. | The digital transformation of agriculture and animal husbandry, in particular, involves, along with the creation of sensors for the physiological state of cattle, the development of modular radio-technical digital devices for receiving and transmitting data. The developed module of the base station receives and transmits signals from bolus sensors located in the animal's rumen according to 3 main parameters (acidity, pH; temperature; motor activity). The base station module consists of 2 parts connected by cables: a Raspberry Pi 4 minicomputer, which acts as a control device, and an external data transmission module, which includes a transceiver for communication with bolus sensors mounted on animals and a GSM module for Internet access and communication with the server. An analysis of these basic parameters makes it possible to monitor the physiological state of animals using the developed software according to the corresponding correlation relationships. There has been developed a basic electrical and structural diagrams of the data transmission module as part of the base station. Also, there is presented a block diagram of the logical structure of the base station software. A test program has been developed that includes checking signal levels in various types of rooms using sensor simulators-boluses. Tests have shown that the signal level measured in the rooms under consideration at various heights does not exceed the minimal permissible signal level of 70 dB. The experimental results have established a relatively uniform signal level distribution in the room and increased heterogeneity in the corners, which makes it possible to find a compromise between the system parameters and make the necessary calculations to predict the performance of the entire complex.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Pomogaev, V.M. | Redreev, G.V. | Revyakin, P.I. | Basakina, A.S.

More and more modern agricultural machines are equipped with remote control systems and sensors, which opens up new opportunities for predicting the failure of mechanisms. However, a variety of data coming from the intelligent systems of modern machines may have heterogeneous formats, be unstructured or partially structured, which does not allow unambiguously determining their usefulness for building models and predicting malfunctions. On the example of data coming from sensors of Rostselmash combine harvesters, the hypothesis about a possibility of their treating for the machine learning purposes and constructing predictive models in the future was tested. The methods of mathematical statistics, modeling were used: a descriptive statistical analysis was carried out, the main statistical estimates were calculated, and regression and correlation analysis of available data was performed. Based on the results of the regression analysis, with reference to significant parameters, regression models were constructed that allow predicting the value of one variable with known values of dependent variables. The degrees of dependence of the indicators in the studied data were determined, according to the results of the correlation analysis, a high closeness of the relationship (the correlation coefficient is higher than 0.7) between the rotation frequencies of the shafts and augers of the aggregates and nodes was noted. Regularities in the changes in indicators in previous periods were revealed: when plotting the distribution of rotation frequencies of the shafts and augers of aggregates over time, according to the available data, synchronicity of the distribution of values in a conditionally normal operating mode was observed. The future results are predicted on the basis of the revealed patterns: the deviation trend of one of the symmetry coefficients distribution graphs of the rotational frequencies of the shafts and screws of the units over time from the normal position will signal a change in the characteristics of a particular working unit. The obtained results confirmed the prospects of predictive analytics of agricultural machines based on on-board systems data. | Все больше современных с.-х. машин оснащаются системами и датчиками удаленного контроля, что открывает новые возможности для прогнозирования отказа механизмов. Однако разнообразные данные, поступающие с интеллектуальных систем современных машин, могут иметь неоднородные форматы, быть неструктурированными или структурированными частично, и это не позволяет однозначно определить их полезность для построения моделей и предсказания неисправностей. На примере данных, поступающих с датчиков зерноуборочных комбайнов компании "Ростсельмаш", была проверена гипотеза о возможности их обработки для целей машинного обучения и построения в дальнейшем предсказательных моделей. Применялись методы математической статистики, моделирование: произведен описательный статистический анализ, рассчитаны основные статистические оценки; регрессионный и корреляционный анализ имеющихся данных. По результатам регрессионного анализа с учетом значимых параметров построены регрессионные модели, позволяющие предсказывать значение одной переменной при известных значениях зависимых переменных. Определены степени зависимости показателей в изучаемых данных, по результатам корреляционного анализа отмечена высокая теснота взаимосвязи (коэффициент корреляции выше 0,7) между частотами вращения валов и шнеков агрегатов и узлов. Выявлены закономерности в изменениях показателей в предыдущих периодах: при построении графиков распределения частот вращения валов и шнеков агрегатов во времени, по имеющимся данным, наблюдается синхронность распределения значений при условно нормальном режиме работы. Спрогнозированы будущие результаты на основе выявленных закономерностей: тренд отклонения одного из графиков распределения коэффициентов симметрии частот вращения валов и шнеков агрегатов во времени от нормального положения будет сигнализировать об изменении характеристик конкретного рабочего узла. Полученные результаты подтвердили перспективность предиктивной аналитики агромашин на основе данных бортовых систем.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation