Инновационные решения в технологиях и механизации сельскохозяйственного производства (стр. 5 )

г. Минск, Республика Беларусь

Известно, что сбалансированное кормление молочных коров является важным условием высокой молочной продуктивности. Задачей специалиста-зоотехника является составление из имеющихся в хозяйстве кормов рациона, который по содержанию питательных компонентов соответствовал бы научно разработанным нормам кормления. Традиционный подход к решению этой задачи при компьютерном расчете рациона основывается на использовании симплекс-метода линейного программирования [1].

Как показывает опыт разработки компьютерных программ автоматизации расчета рационов, при составлении рациона специалист-зоотехник должен иметь возможность предварительного задания процентной структуры планируемого рациона по обменной энергии либо сухому веществу. Поэтому в данном исследовании предлагается следующая математическая постановка задачи составления рациона:

где N – число включенных в рацион кормов из имеющихся в хозяйстве;

xi, i = 1, …, N – искомые значения массы i-го корма в суточном рационе коровы;

Xmin i, Xmax i – начальные ограничения на максимальное и минимальное значения массы i-го корма в суточном рационе;

либо – процент от сухого вещества либо обменной энергии всего рациона, обеспечиваемый i-м кормом (структура рациона);

Pmin i, Pmax i – начальные ограничения на допустимые значения pi;

M – число компонентов питательности (сухое вещество, обменная энергия, сырой протеин и т. д.), по которым производится балансирование;

Dj – суточная потребность коровы в j-м питательном компоненте;

aij – содержание j-го питательного компонента в 1 кг i-го корма;

Вj – весовые коэффициенты, характеризующие степень значимости отклонения от нормы по j-му питательному компоненту.

Индексы СВ, ОЭ обозначают соответственно сухое вещество и обменную энергию.

Целевая функция z по смыслу представляет собой взвешенную сумму модулей относительных отклонений содержания в суточном рационе основных питательных компонентов от требуемых суточных норм потребления. Таким образом, минимизация целевой функции z приводит к минимально возможным отклонениям питательности рациона от норм по основным компонентам, что можно понимать как максимальную сбалансированность рациона.

Данная задача может быть решена симплекс-методом.

Преимуществом предлагаемого подхода для специалиста, составляющего рацион, являются более широкие возможности предварительного планирования желаемой структуры рациона, а также желаемого массового содержания в рационе отдельных кормов.

Предлагаемый подход к компьютерному расчету рационов кормления был использован в БГАТУ при разработке и создании совместно с РУП НПЦ НАН Беларуси по животноводству компьютерной программы балансирования рационов кормления молочных коров на основе экспресс-оценки питательности кормов. Данная программа была внедрена в технологический процесс в нескольких хозяйствах Минской и Гродненской областей.

ЛИТЕРАТУРА

1. Галеев, : Теория, примеры, задачи: учеб. пособие / . – Изд. 4-е. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. – 336 с.

УДК 631.352

МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ЭВМ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ

СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

Ю. А. СИДОРЕНКО, канд. техн. наук, доцент

УО «Белорусский государственный аграрный технический университет»

г. Минск, Республика Беларусь

Сельскохозяйственные агрегаты часто являются сложными динамическими системами с рассредоточенными нелинейностями, работающими при случайных и детерминированных воздействиях. На системы автоматизации сельскохозяйственных агрегатов наложены многочисленные ограничения. Синтез таких систем в рамках теории автоматического управления крайне затруднителен из-за ограниченных возможностей аналитического математического аппарата. Упрощения и приближенность решения приводят к трудоемкой доводке систем в процессе исследовательских испытаний.

Появление ЭВМ позволило непосредственно рассчитывать поведение сложных систем во времени и использовать появившиеся возможности при синтезе систем автоматизации. Такие исследования приводились в ЦНИИМЭСХ Нечерноземной зоны СССР под руководством академика и доказали эффективность получаемых решений.

Появилась необходимость обучения этому методу и широкого его внедрения в учебный процесс. Этому способствует имеющееся специальное программное обеспечение для моделирования систем автоматического управления на персональных ЭВМ. Метод стал доступен широкому кругу исследователей, инженеров и студентов.

Общий порядок синтеза систем автоматического управления с применением моделирования на ЭВМ в рамках экспериментально-теоретического системного подхода изложен в работе [1].

Основной методической трудностью синтеза систем с применением моделирования на ЭВМ является необходимость одновременно обеспечить выбор общего вида оптимального закона управления и его оптимальных параметров. Для решения этого вопроса предложено на основании анализа всех требований к системе строить ранжированный ряд гипотез о приемлемых законах управления и проверять каждую гипотезу путем параметрической оптимизации закона управления, начиная с наиболее простого решения. При параметрической оптимизации предложено применять поисковые экспериментальные методы [2]. После оптимизации проверяются ограничения, наложенные на функционирование системы. Если все требования к системе соблюдаются, гипотеза принимается. Если требования к системе не соблюдаются, переходят к проверке следующей гипотезы. Задача синтеза считается решенной, если при проверке очередной гипотезы все требования к системе соблюдаются.

Наиболее творческим этапом решения задачи синтеза является формирование ранжированного ряда гипотез. На этом этапе необходимо хорошее представление о свойствах систем с различными законами управления.

Для выработки у студентов таких навыков в рамках дисциплины «Теория автоматического управления», «Автоматика и электроника» организован специальный курс лабораторных работ.

Курс включает исследование поведения систем с типовыми законами регулирования. Исследования проводятся путем активного самостоятельного экспериментирования. Изучается изменение поведения систем при изменении параметров настройки регуляторов.

В рамках дисциплины «Моделирование и оптимизация систем автоматизации» организовано изучение методики синтеза и курсовое проектирование.

В процессе курсового проектирования на основании требований к системе студенты строят ранжированный ряд гипотез. Гипотезы проверяются, начиная с самого простого решения. Для этого структурная схема системы набирается из готовых структурных модулей, имеющихся в программном обеспечении. Задаются параметры системы в центре плана эксперимента, выбирается экспериментальный поисковый метод оптимизации с учетом особенностей структуры системы. Проводится параметрическая оптимизации системы. После оптимизации параметров проверяется выполнение ограничений, наложенных на поведение системы. Если ограничения не выполняются, проверяется следующий (более сложный) вариант и т. д.

Полученные студентами навыки синтеза позволяют использовать этот метод в дипломном проектировании и в последующей работе по специальности.

ЛИТЕРАТУРА

1. Сидоренко, на ЭВМ как системный экспериментально-теоретический метод анализа и синтеза систем автоматического регулирования / Ю. А. Сидоренко // Агропанорама. – 2007. – № 2. – С. 13–14.

2. Красовский, эксперимента / , Г. Ф. Филаретов. – Минск: Изд-во БГУ, 1982. – 302 с.

УДК 331.44

ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ

ОПЕРАЦИЙ С ПЕСТИЦИДАМИ В ТЕХНОЛОГИИ УХОДА

ЗА КЛЮКВЕННЫМ ЧЕКОМ

В. Л. МИСУН, преподаватель;

С. В. КОВАЕВ

УО «Белорусский государственный аграрный технический университет»

г. Минск, Республика Беларусь

При выполнении производственных операций с пестицидами – их хранение, складирование, транспортировка в технологиях ухода за растениями на клюквенном чеке (защита культуры от сорняков, болезней и вредителей) – должны выполняться организационные, технологические и технические меры по соблюдению экологических требований к охране поверхностного водоема, входящего в структуру промышленной клюквенной плантации [1], почвы, атмосферного воздуха, своевременной и эффективной очистке и обезвреживанию складских помещений, технологического оборудования, транспортных средств, спецодежды, отходов, а также сточных и ливневых вод. Так, на территории склада, где хранятся пестициды вместимостью менее 50 тонн, размер санитарно-защитной зоны должен составлять 100 м. При этом предусматривается наличие площадки с водонепроницаемым колодцем-нейтрализатором или емкости для сбора и обезвреживания сточных и промывных вод, загрязненных пестицидами [2]. Складская территория должна иметь твердое покрытие, предотвращающее загрязнение почвы вокруг склада.

Размещение склада для хранения пестицидов, устройство площадки для приготовления рабочих растворов пестицидов, обезвреживания техники и тары из-под пестицидов не допускаются на расстоянии менее 300 м от поверхностного водоема [2]. Организация и технология процессов обезвреживания должны исключать негативное воздействие препаратов на природные водные объекты [3].

Уборку помещений для хранения пестицидов и мытье загрязненного пола проводят по мере необходимости с использованием 0,5%-ных растворов кальцинированной соды, хлорной извести и других разрешенных для этих целей моющих или дегазирующих средств [2].

Складирование пестицидов следует производить в штабелях на плоских и стоечных поддонах или на стеллажах. Высота штабеля при хранении препаратов в металлических барабанах, банках вместимостью не менее 5 л, мешках, картонных полимерных коробках, ящиках, флягах, допускается в три яруса [2]. Транспортные средства [4] по мере загрязнения и после завершения работ подвергаются влажной очистке и обезвреживанию. Проводить эти работы вблизи поверхностного водоема не допускается.