奶牛个体生理参数多源感知设备设计与实现

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近年来,随着我国人民生活水平的不断提高和牛奶需求的迅速增长,使我国奶业得到了快速发展,但是仍然十分落后。原料奶品质不高,年产奶量和人均占有量与发达国家相比仍有较大差距,究其原因,还是由于我国奶牛养殖业体系不健全,生产科技水平低,奶牛养殖技术落后,养殖方式粗放,现代化管理手段缺乏。针对这些问题,并结合我国奶牛养殖规模化、自动化、科技化和信息化的发展需求,本文研发了一套性能稳定、成本低廉的奶牛个体生理参数多源感知设备。通过该设备检测奶牛个体体温、脉搏和活动量三个关键生理参数,为判断奶牛身体健康状况和发情期提供数据依据。首先,对奶牛个体生理参数多源感知设备进行总体设计,要求该设备具有体积小、质量轻、功耗低、防撞、防水、耐用等特点。该设备整体方案设计是佩戴在奶牛颈部,应用各种传感器采集奶牛体温、脉搏和活动量数据,通过Zig Bee无线网络将生理参数数据传送至中心节点,然后经中心节点的RS485以有线传输方式发送至信息中心。然后,对该设备进行了抗干扰设计,以提高其测量精度。并从技术和经济两方面对其进行了可行性分析。其次,从主处理器模块、传感器模块和数据传输模块三部分对该设备进行了详细设计与实现。选用MSP430F149单片机作为该设备的主处理器,完成数据处理和程序流程控制功能;确定了MLX90614温度传感器、Pulse Sensor脉搏传感器和三轴加速度计ADXL345分别完成奶牛体温、脉搏和三轴加速度数据采集,并详细介绍了其硬件电路和软件程序设计;无线通信技术选用具有自组网、低功耗的Zig Bee,应用CC2530完成其数据传输功能。最后,详细介绍了本文的两个关键技术:奶牛行为特征分类和低功耗设计。使用基于二叉树的SVM分类算法对奶牛行为特征进行分类以表征其活动量,主要分为站立、躺卧、慢走、快走、爬跨、慢跑和快跑这七种类别,并建立了六个SVM分类模型,对模型进行评估后表明该模型是可行的。然后从元器件选型、外围电路设计、电源设计和软件程序控制这四个方面进行低功耗设计,大大延长了设备的使用时间。综上所述,本文研制的奶牛个体生理参数多源感知设备实现了奶牛体温、脉搏和活动量采集与传输功能,该设备测量精度高、成本低、实用性好,具有良好的推广价值,有助于我国奶牛的精细化饲养和健康养殖。该设备对推进我国奶牛养殖方式的转变和我国奶牛养殖业的健康持续发展具有十分重要的意义。
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