奶牛饲喂机器人的设计及应用初探

2017-01-21朱今舜

中国农业信息 2017年5期

关键词：关键技术奶牛轨迹

朱今舜

（承德市畜牧工作站，河北承德 067000）

奶牛饲喂机器人的设计及应用初探

朱今舜

（承德市畜牧工作站，河北承德 067000）

饲喂机器人在农场奶牛的饲喂中起着越来越重要的作用，利用新技术与新设计对其进行改进有利于提供饲喂效率。文章通过对我国奶牛饲喂现状以及饲喂机器人设计的关键技术进行分析，并对其应用进行了探究，力求为饲喂机器人的普及与发展提供创新的思路。

饲喂机器人结构设计关键技术应用

1 我国奶牛饲喂现状

近年来，我国奶牛数量和牛奶总产量有大幅度提高，但生产效率与单产水平仍较低。目前我国成年乳牛的平均单产仅有3 500 kg/头，与世界平均水平5 500 kg/头的差距较大。其原因在于我国奶牛养殖还处于初级阶段，与发达国家差距较大。进入饲养场之前，牛大部分时间在牧场或未成熟的谷物田地上放牧，如绿色小麦牧场。一旦牛达到入门级重量，约290～320 kg，通常在1岁时，便被转移到饲养场增加未来6～8个月供给以增加重量。用于饲喂奶牛的特定动物饲料由玉米、玉米副产物（其中一些衍生自乙醇和高果糖玉米糖浆生产）、大麦和其他谷物等组成。

2 饲喂机器人的设计与关键技术

用于机器人饲喂系统的食物存储和进给系统，安装在机器人臂的延伸端可移动机器臂上。食物存储和进给系统包括可移动的安装在机器人臂上的食物存储卷轴和进给驱动器。恒力弹簧附接到食物存储和进给系统的可动部分，以在饲喂机器臂上保持恒定的张力，配重连接到可移动部分，配重与食物存储和进给的可动部分相对地移动，系统可以进行食物饲喂的精确定位，而不考虑机器人臂的运动和位置。对于轻型饲喂机器人，需要研究接头和链节的弹性影响。食物操纵器被建模为具有分布参数的多体系统，标准控制策略在跟随给定轨迹或接近目标点时产生效果。因此，通过考虑标称速度来修改在假定刚性饲喂接头和连杆下计算的期望关节角度。通过补偿弹性变形的前馈控制策略，可以显著地减小机器臂的端点振荡。使用简单的前馈神经网络（FFNN）的饲喂机器人的静态稳定饲喂合成技术。基于神经网络的饲喂综合的常见方法是使用具有任意复杂架构的连续时间反复神经网络（CTRNN）的实现作为节奏肢体运动的模式生成器。优选的训练方法使用遗传算法（GA）来实现，但实现期望的轨迹在饲喂过程中成为障碍。需要通过逆运动学将静态稳定的饲喂转换为执行器空间。通过这样做，训练问题变成时空机器学习问题。其描述了用于将简单振荡器模型与多层前馈神经网络（MFNN）组合以生成期望轨迹的轨迹生成的解决方案。

关键技术在于PID控制。PID控制器是工业控制系统中广泛使用的控制回路反馈机构。PID控制器连续计算误差值作为期望设定点和测量的过程变量之间的差，并分别应用基于比例、积分和微分项的校正，它们给控制器类型命名。在几乎所有模拟控制系统中实现，最初在机械控制器中，然后使用分立电子器件和工业过程计算机中。由于PID控制器仅依赖于测量的过程变量，而不依赖于基础过程的知识，因此它是广泛适用的。通过调整模型的3个参数，PID控制器可以处理具体的过程要求。控制器可以根据其进行响应系统超过设定点的程度以及任何系统振荡的程度。PID算法的使用不能保证系统的最佳控制或甚至其稳定性。PID控制器是相当普遍的，因为导数作用对测量噪声敏感，而不存在积分项可以防止系统达到其目标值。