МОДУЛЬ БАЗОВОЙ СТАНЦИИ ПРИЕМА-ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРС

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 трем основным параметрам: кислотность, pH; температура; двигательная активность. Модуль БС состоит из двух 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.

1. Сорокин В.С. Развитие рынка продукции животноводства в системе обеспечения продовольственной безопасности России // Агроинженерия. 2020. № 2 (96). С. 40-45. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2020-2-40-45

2. Сердюченко И.В., Калмыков З.Т., Бобкин С.С., Балюк Л.С. Характеристика содержания и кормления КРС в условиях молочно-товарной фермы № 10 АХ «Кубань» Кореновского района // Аллея науки. 2018. Т. 7, № 6 (22). С. 523-526.

3. Свитенко О.В., Сердюченко И.В. Химический состав мяса бычков голштинской породы // Научное обеспечение АПК: Сборник статей по материалам Х Всероссийской конференции молодых ученых, посвященной 120-летию И.С. Косенко; Отв. за вып. А.Г. Кощаев. Краснодар: КубГАУ, 2017. С. 271-272.

4. Довлатов И.М., Прошкин Ю.А. Блок автоматики устройства автоматического обеззараживания воздуха и контроля времени освещения в птичниках // Агротехника и энергообеспечение. 2019. № 2 (23). С. 82-90.

5. Свитенко О.В., Сердюченко И.В. Повышение молочной продуктивности голштинских первотелок // Животноводство юга России. 2017. № 6 (24). С. 24-25.

6. Довлатов И.М., Рудзик Э.С. Улучшение микроклимата в сельскохозяйственных помещениях озоном на примере птичников // Сборник статей по итогам II Международной научно-практической конференции «Горячкинские чтения», посвященной 150-летию со дня рождения академика B. П. Горячкина. 2019. С. 448-452.

7. Alzahal O., Kebreab E., France J., Froetschel M., Mc-Bride B.W.Ruminal temperature may aid in the detection of subacute ruminal acidosis. Journal of Dairy Science. 2008. № 91. 202-207

8. Дорохов А.С., Кирсанов В.В., Владимиров Ф.Е., Павкин Д.Ю. Гелетий Д.Г., Юрочка С.С., Матвеев В.Ю. Температура и уровень рН рубца КРС как показатели вероятности репродуктивного успеха // Вестник НГИЭИ. 2019. № 6 (97). C. 117-126.

9. Arcidiacono C., Porto S.M.C., Mancino M., Cascone G. Development of a threshold-based classifier for real-time recognition of cow feeding and standing behavioural activities from accelerometer data.Comp. Electron. Agricult. 2017. № 134. Рр. 124-134.

10. Mudziwepasi S.K., Scott M.S. Assessment of a wireless sensor network-based monitoring tool for zero effort technologies: a cattle-health and movement monitoring test case. 2014 IEEE6th Int. Conf. Adaptive Science & Technology (ICAST), Ota, Nigeria, 2014. 29 October. Рp. 1-6.

11. Владимиров Ф.Е., Кирсанов В.В., Павкин Д.Ю., Юрочка С.С., Никитин Е.А., Гелетий Д.Г., Рузин С.С. Измерение pH и температуры рубца у коров в послеродовой период для диагностики ацидоза // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 3 (32). С. 225-232.

12. Андреев Р.Н., Леонов С.Ю., Печенин Е.А. Анализ базовых станций для систем радиосвязи уис на основе многолучевых антенных решеток // Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. В 2 ч. 2019. С. 265-267.

13. Кочин В.П., Воротницкий Ю.И., Стрикелев Д.А. Быстрая оценка мощности WI-FI-сигнала при прохождении препятствий в пределах здания // Вестник БГУ Серия 1 «Физика. Математика. Информатика». 2013. № 1. С. 45-50.