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                  1. 行業(yè)新聞

                    NEWS

                    首頁(yè)>新聞資訊>行業(yè)新聞

                    地磅用于動(dòng)物動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究

                    發(fā)布者:革利    時(shí)間:2022-05-09   點(diǎn)擊量:

                    為了在滿足實(shí)時(shí)精確測(cè)量動(dòng)物體重的需求,提出經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法來(lái)解決稱重系統(tǒng)中體重?cái)?shù)據(jù)不準(zhǔn)確的問(wèn)題。算法通過(guò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理,對(duì)EMD算法的適應(yīng)性改進(jìn),同時(shí)采用實(shí)際計(jì)算中較早退出的方法,實(shí)現(xiàn)在短時(shí)間內(nèi)去除噪聲,使得最終體重誤差接近數(shù)據(jù)采集模塊的系統(tǒng)誤差,從而快速準(zhǔn)確的得到動(dòng)物體重值。對(duì)用于動(dòng)物的動(dòng)態(tài)稱重的研究有很好推動(dòng)作用。

                    體重是畜牧業(yè)中對(duì)動(dòng)物評(píng)估的重要指標(biāo),由于動(dòng)物的活動(dòng)難以控制以及需要測(cè)量的動(dòng)物數(shù)量基數(shù)通常較大等原因,在誤差范圍內(nèi)快速測(cè)得動(dòng)物的體重變得尤為重要.當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)動(dòng)態(tài)稱重的研究主要應(yīng)用于交通采礦等相關(guān)方面很少涉及活體動(dòng)物。本系統(tǒng)將EMD算法應(yīng)用于動(dòng)物體重測(cè)量并在截止條件運(yùn)算方式等方面進(jìn)行改進(jìn),使其適應(yīng)于畜牧的實(shí)際環(huán)境。使得本系統(tǒng)可以在測(cè)量動(dòng)物體重時(shí)滿足實(shí)時(shí)性和精度需求。通過(guò)在實(shí)際環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,本系統(tǒng)可以在上限時(shí)間為10s的測(cè)量中測(cè)得體重誤差最小可以接近1%,為傳統(tǒng)稱重方式誤差的1/3。


                    1.EMD算法簡(jiǎn)介:
                    經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法是黃鍔在美國(guó)國(guó)家宇航局與其他人于1998年提出的一種新型自適應(yīng)信號(hào)時(shí)頻處理方法,特別適用于非線性非平穩(wěn)信號(hào)的分析處理,已經(jīng)被應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中。EMD分解算法的基本思想為對(duì)于一個(gè)已知的復(fù)雜信號(hào)先獲得信號(hào)的極值點(diǎn),通過(guò)三次樣條插值法獲得信號(hào)的極大值包絡(luò)線與極小值包絡(luò)線,再得到均值包絡(luò)線,將原始信號(hào)與均值包絡(luò)線的差得到第一層信號(hào);重復(fù)分解動(dòng)作得到最終的分解結(jié)果其中包含若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)和一個(gè)殘余量。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法認(rèn)為任何信號(hào)都可分解成幾個(gè)不一樣的本征模態(tài)函數(shù)和一個(gè)殘余量,各分量反映了原始信號(hào)的局部特性,殘余量則反應(yīng)了原始信號(hào)的趨勢(shì)或均值。EMD算法的不足之處在于沒(méi)有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明
                    ,并且目前也還沒(méi)有一個(gè)用來(lái)評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的準(zhǔn)則,幾乎都是依據(jù)主觀的判斷和觀察來(lái)進(jìn)行對(duì)比這就造成了一些不確定性。
                    2.基于EMD的動(dòng)物動(dòng)態(tài)稱重算法:
                    在畜牧業(yè)中需要稱重的動(dòng)物數(shù)量龐大,必須短時(shí)間內(nèi)測(cè)得體重;為了滿足算法的精度需求,需要足夠的數(shù)據(jù)量,所以我們需要權(quán)衡程序的運(yùn)行時(shí)間和精度。由于算法集成在稱重的數(shù)據(jù)采集程序中,所以必須考慮嵌入式設(shè)備MCU的資源以及處理能力,如果簡(jiǎn)單的將MCU算法應(yīng)用在數(shù)據(jù)處理中,會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量過(guò)大,且精度不高,所以必須進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以及當(dāng)檢測(cè)到體重已經(jīng)滿足精度需求時(shí),及早退出算法,以此來(lái)提高效率動(dòng)物的活動(dòng)無(wú)法預(yù)測(cè),但是存在某些情況動(dòng)物本身滿足靜態(tài)稱重的標(biāo)準(zhǔn),此時(shí)在算法中識(shí)別該情況不需要調(diào)用EMD算法即可得到精確值。
                    2.1動(dòng)物動(dòng)態(tài)稱重算法流程:
                    系統(tǒng)使用了適應(yīng)動(dòng)物的EMD算法,流程。

                    2.2預(yù)處理:
                    限制于傳感器的采樣頻率和程序處理時(shí)間,必須在充分利用數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上剔除干擾數(shù)值。本系統(tǒng)采用了數(shù)字濾波,在數(shù)據(jù)的開(kāi)頭與結(jié)尾處通過(guò)移動(dòng)以中值為中心的可行窗口來(lái)剔除偏離中心值過(guò)大的點(diǎn)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn):可行窗口選擇需求精度的1/2為界,既可以滿足精度需求又可以剔除干擾數(shù)據(jù)中間階段的數(shù)據(jù),因?yàn)镋MD算法區(qū)分出來(lái)IMF分量,需要保持其物理意義,所以不能使用濾波繼續(xù)保留加入算法運(yùn)算。
                    2.3EMD算法的適應(yīng)性改進(jìn):
                    為了適應(yīng)動(dòng)物的行為,本系統(tǒng)每隔一段時(shí)間采集一次數(shù)據(jù),判斷動(dòng)物的體態(tài)特征,如果連續(xù)檢測(cè)到某3次的數(shù)據(jù)很接近,我們就認(rèn)為動(dòng)物處于靜止?fàn)顟B(tài),并把這段時(shí)間的值取平均作為最終結(jié)果,并跳過(guò)EMD算法,從而避免多余的計(jì)算.
                    若判斷沒(méi)有處于靜止?fàn)顟B(tài),則需要將所有已有的數(shù)據(jù)加入EMD算法進(jìn)行計(jì)算,得到當(dāng)前的體重值。同樣為了能在保證精度的基礎(chǔ)上提高效率當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)次的結(jié)果都很接近時(shí),就認(rèn)為是動(dòng)物的活動(dòng)趨于穩(wěn)定,并將連續(xù)三次的值取平均,作為最終結(jié)果提早退出計(jì)算。
                    根據(jù)EMD算法,可以得到N個(gè)IMF和一個(gè)殘余量,使用標(biāo)準(zhǔn)差準(zhǔn)則作為停止準(zhǔn)則。標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)為:


                    3.結(jié)果與討論:
                    系統(tǒng)的采集模塊采用STC12c5a60s2型號(hào)單片機(jī),稱重傳感器型號(hào)為革利-100kg,靈敏度為2.0±0.002mV/V;AD轉(zhuǎn)換模塊采用CS1180s將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。分辨率在無(wú)失碼情況下為20位,量化誤差可以忽略不計(jì),在使用4.1592MHZ的晶振下可設(shè)置為30HZ的采集頻率;系統(tǒng)整體的誤差達(dá)到0.1kg.
                    實(shí)驗(yàn)流程原始數(shù)據(jù)由系統(tǒng)采集10s共150個(gè)點(diǎn),在預(yù)處理、鏡像法處理后使用EMD算法得到IMF和殘余量,最后取平均測(cè)得數(shù)據(jù)為86.5kg;當(dāng)在靜態(tài)情況下,測(cè)得體重的理論值為85.6kg,滿足1%的精度需求。
                    a為原始圖像,b為預(yù)處理結(jié)果,c為鏡像法結(jié)果,d為IMF0結(jié)果,e為IMF1結(jié)果,f為IMF2結(jié)果,g為IMF3結(jié)果,h為殘余量結(jié)果。
                    為了突出本系統(tǒng)算法對(duì)比傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì),通過(guò)和多次排序的平均法,分別在數(shù)據(jù)為長(zhǎng)時(shí)間采樣和短時(shí)間采樣的兩種情況下進(jìn)行比較 。長(zhǎng)時(shí)間采樣的數(shù)據(jù)量為900點(diǎn),含有50%以上穩(wěn)態(tài)值這種情況模擬了在測(cè)量時(shí)間較長(zhǎng),動(dòng)物在稱重系統(tǒng)上有一段時(shí)間靜止不動(dòng)的狀態(tài);短時(shí)間采樣的數(shù)據(jù)量為150點(diǎn),不含穩(wěn)態(tài)值這種情況模擬了動(dòng)物在稱重過(guò)程中的快速通過(guò),沒(méi)有停留的狀態(tài) 。長(zhǎng)時(shí)間的比較結(jié)果.短時(shí)間的比較結(jié)果。
                    從測(cè)試結(jié)果中,可以得到在含有大量的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí),多次排序的平均法會(huì)取到穩(wěn)態(tài)值,該值非常接近標(biāo)準(zhǔn)值,但本系統(tǒng)的測(cè)量的結(jié)果與多次排序的平均法結(jié)果不相上下,甚至有優(yōu)勢(shì)。從測(cè)試結(jié)果中可以得到在短時(shí)間采集且無(wú)穩(wěn)態(tài)值時(shí),也即數(shù)據(jù)的波動(dòng)非常大的情況下排序平均法誤差很大而本系統(tǒng)的算法可以有效的降低誤差。
                    多次排序平均法只適合于低速測(cè)量,在采樣率大于500HZ時(shí),誤差才能達(dá)到2%,而且由于多次的排序計(jì)算量并不低,不能滿足在畜牧業(yè)中快速測(cè)量體重的需求。本系統(tǒng)既可以在長(zhǎng)時(shí)間測(cè)量的傳統(tǒng)方式中取得不錯(cuò)的效果,又可以在短時(shí)間集的較少數(shù)據(jù)量點(diǎn)的情況下,也即在動(dòng)物不斷運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生不良數(shù)據(jù)的情況下,獲得良好的表現(xiàn)。從而實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)物體重快速稱重,滿足實(shí)際畜牧業(yè)中動(dòng)物稱重的需求。
                    4.結(jié)束語(yǔ):
                    本系統(tǒng)的算法較一般算法復(fù)雜但可以同時(shí)兼具速度和精度,對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)下的牧場(chǎng)管理有著重要的意義。同時(shí)如果能在數(shù)據(jù)采集部分,如果使用更高采樣頻率的采集模塊,可以減少采樣時(shí)間并且提高精度;通過(guò)對(duì)采集的大量數(shù)據(jù)樣本的分析可以對(duì)算法中的臨界閾值等參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,使得算法更加適用于某種特定的動(dòng)物。






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