本文關鍵詞：有機生豬智能化綜合飼養(yǎng)系統(tǒng)中關鍵技術的研究及實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著全球豬肉供應鏈的迅猛發(fā)展,人們對豬肉的需求量與日俱增,并且對豬肉質(zhì)量的要求也越來越高。我國國內(nèi)現(xiàn)有的生豬養(yǎng)殖方式多種多樣,但普遍存在一些問題,比如規(guī)�；潭炔桓�,一體化技術不完全；養(yǎng)殖場飼養(yǎng)管理不科學,導致豬肉的品質(zhì)和產(chǎn)量不達標;養(yǎng)殖場的效益普遍不高,人們養(yǎng)豬熱情減小等。為了解決我國國內(nèi)養(yǎng)豬業(yè)存在的一些問題,本文對有機生豬智能化綜合飼養(yǎng)系統(tǒng)中的關鍵技術進行了研究與實現(xiàn),系統(tǒng)中所用到的關鍵技術包括：基于蟻群算法的動態(tài)飼料組合選擇方法的研究、無線通訊技術、射頻識別技術(RFID)、全球定位技術(GPS)等。有機飼料喂養(yǎng)是有機豬養(yǎng)殖的重要環(huán)節(jié)；有機豬在養(yǎng)殖過程中需要食用有機玉米,有機大豆,有機麩皮等天然有機農(nóng)作物,并且要根據(jù)不同生長階段的生豬選擇不同的飼料類型,以此來滿足生豬各個生長階段的營養(yǎng)需求。為了滿足有機豬對有機飼料的需求,本文提出了一種基于蟻群算法的動態(tài)飼料組合選擇方法,此方法可以根據(jù)有機豬的不同生長階段的營養(yǎng)仿真模型動態(tài)地選擇有機飼料組合,使得有機飼料的選取更加符合有機豬的營養(yǎng)需求。文中通過對蟻群算法的綜合應用,使得此算法的研究可以針對多個服務商所提供的不同飼料組合進行動態(tài)選擇,形成一個滿足約束條件的多目標決策問題,經(jīng)過計算得到吸收率較高,花費成本較低的最優(yōu)解組合,最終選擇此最優(yōu)解組合所對應的服務商組合,并且實驗結果表明,該方法不僅降低了成本,而且所得的營養(yǎng)元素含量更加接近生豬飼養(yǎng)標準要求。另外,為了改變我國國內(nèi)養(yǎng)殖技術落后的現(xiàn)狀,本系統(tǒng)中的關鍵技術還包括通過射頻識別技術(RFID)識別生豬個體,自動獲取其采食量、日增重、體溫等個體數(shù)據(jù),經(jīng)過軟件分析,繪制出生長曲線和采食量曲線,獲得日糧配方所需的基礎數(shù)據(jù),然后根據(jù)擬合的豬生長的營養(yǎng)仿真模型自動計算飼養(yǎng)數(shù)據(jù),通過無線通訊技術傳送信息來控制自動喂養(yǎng)設備下料；通過傳感器采集豬舍的溫度、濕度和氨濃度等環(huán)境數(shù)據(jù),經(jīng)過專家系統(tǒng)的分析,得出生豬生長所需要的適宜環(huán)境,并通過網(wǎng)絡自動控制豬舍環(huán)境設備,使得生豬始終處在最佳的生長環(huán)境下,提高生豬生長的速率；通過全球定位技術(GPS)獲取生豬的實時位置信息,便于喂養(yǎng)人員對生豬進行有效的監(jiān)控,防止散養(yǎng)豬丟失。綜上,整個系統(tǒng)是將計算機技術、無線通訊技術、射頻識別(RFID)技術等進行整合與優(yōu)化,很好地完成了學科間的交叉研究與融合,為國內(nèi)養(yǎng)殖業(yè)帶來新的視角。
【關鍵詞】：養(yǎng)豬業(yè) 蟻群算法 RFID 無線通訊 傳感器
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S828;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 養(yǎng)豬業(yè)存在的問題10-11
• 1.3 養(yǎng)豬業(yè)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.1 國內(nèi)養(yǎng)豬業(yè)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 國外養(yǎng)豬業(yè)研究現(xiàn)狀12
• 1.4 本文研究目的及意義12-13
• 1.5 本文主要工作及章節(jié)安排13-15
• 第二章 系統(tǒng)的總體設計15-19
• 2.1 系統(tǒng)概述15
• 2.2 系統(tǒng)的關鍵技術15-16
• 2.3 系統(tǒng)總體設計方案16-18
• 2.4 本章小結18-19
• 第三章 系統(tǒng)的硬件設計和軟件設計19-25
• 3.1 系統(tǒng)硬件設計19-23
• 3.1.1 硬件總體設計19
• 3.1.2 硬件模塊功能設計19-23
• 3.2 系統(tǒng)軟件設計23-24
• 3.3 本章小結24-25
• 第四章 基于蟻群算法的動態(tài)飼料組合選擇方法的研究25-43
• 4.1 蟻群算法25-32
• 4.1.1 蟻群算法的概述25-26
• 4.1.2 蟻群算法基本原理26-28
• 4.1.3 蟻群算法描述28-31
• 4.1.4 蟻群算法的應用現(xiàn)狀31-32
• 4.2 研究目的32
• 4.3 模型的建立32-34
• 4.4 算法實現(xiàn)的具體步驟34-35
• 4.5 算法流程圖35-36
• 4.6 實驗驗證36-42
• 4.6.1 算例分析36-38
• 4.6.2 實驗結果及存在的問題38-42
• 4.7 本章小結42-43
• 第五章 系統(tǒng)實現(xiàn)43-60
• 5.1 硬件實現(xiàn)43-46
• 5.1.1 微控制器模塊43
• 5.1.2 步進電機模塊43-44
• 5.1.3 WIFI模塊44
• 5.1.4 人機接口實現(xiàn)44-45
• 5.1.5 RFID模塊45
• 5.1.6 溫濕度傳感器模塊45-46
• 5.2 軟件實現(xiàn)46-59
• 5.2.1 WIFI通信模塊47-48
• 5.2.2 環(huán)境自動采集系統(tǒng)48-52
• 5.2.3 環(huán)境自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)52-56
• 5.2.4 一體化自動喂養(yǎng)系統(tǒng)56-59
• 5.3 本章小結59-60
• 第六章 結論和展望60-62
• 6.1 結論60-61
• 6.2 展望61-62
• 參考文獻62-66
• 附錄A 圖索引66-68
• Appendix A Figure Index68-70
• 附錄B 表索引70-71
• Appendix B Table Index71-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況73

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