申请/专利权人：青岛科技大学

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117760530A

主分类号：G01G17/08

分类号：G01G17/08;G06F18/10;G06F18/2433;A01K45/00;G01G23/16;G01G23/37

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明涉及动态称重技术领域，具体涉及一种适用于禽类养殖的无线动态自适应称重验证方法。其包括如下步骤：S1、无线动态自适应称重系统的构建；S2、重量数据的自动去皮算法的提出；S3、禽类动态称重算法运行前的准备；S4、禽类动态称重算法的自适应称重。本发明通过对本发明进行合理的方案设计和验证，与传统的EMD分解、截尾均值法和小波变换算法进行对比，并在养殖场中进行实际应用监测，得出在同时兼具速度和精度的情况下很好满足禽类养殖过程中对于体重检测的要求的方法，具有较高的实用性；通过在肉鸡养殖场中采集的数据表明，在笼内肉鸡生长状况较均匀的情况下测得体重误差最小保持在1％以内，是人工称重误差的13。

主权项：1.一种适用于禽类养殖的无线动态自适应称重验证方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、无线动态自适应称重系统的构建：系统包括饲养笼1，饲养笼1在养殖舍内按照多点式间隔摆放的方式设置，将秤台采集器2放置于饲养笼1固定的点位；秤台采集器2内置有LoRa电路，LoRa电路将采集到的重量数据发送至LoRa转RS485电路3，若干台秤台采集器2通过星型组网模式与智能网关4进行数据交互；智能网关4用于系统数据的运算和处理；S2、重量数据的自动去皮算法的提出：秤台采集器2表面不断积累粪便和饲料，将系统采集到的重量数据单独按照先出的规则进入队列中，每次数据入队均对队列数据进行两两比较，当队列中的数据两两之间差值在范围内，把队列中的数据进行去极值平均滤波得到结果，将平均值与初始值相减得到差值，正值代表有禽类上到秤台采集器2；每隔一段时间就会通过EMD分解得到一个真实的禽类重量，将其作为新的基准重量进行称重，达到自动去皮效果；S3、禽类动态称重算法运行前的准备：在算法运行之前进行数据清洗滤波来剔除离群值以及在运行中检测是否满足精度需求，提高系统的运行效率；S4、禽类动态称重算法的自适应称重：秤台采集器2不断采集数据的同时会判断禽类的体态特征；当检测到有连续的相近数据，此时禽类处于静止状态，将这一段连续数据进行中位值平均滤波，得到的平均值作为最终结果，并跳过清洗滤波和EMD算法来节省系统的资源；由于EMD分解时存在边界效应导致最终IMF结果出现误差，因此在分解前需要解决边界效应来减少系统误差；通过镜像延拓在消除端点效应的同时还增加数据的基数，使得EMD分解准确性提升，包括如下小步：S41、当禽类处于非静止状态时，经过清洗后的数据为gt，在gt中从头到尾和从尾到头找到极值点，以两个极值点作为对称点进行镜像延拓得到数据设为st；S42、通过排序比较找出st中的所有极大值和极小值，通过三次样本插值得到上包络线fmaxt和下包络线fmint；取上下包络线的平均值，记为m1t，即： 将原始信号st与m1t相减得到：h1t＝st-m1t2S43、判断h1t是否满足以下条件：a极值点和过零点的数目相等或最多相差1；b上下包络线的均值为0；若h1t满足上以上条件，则h1t为第一个IMF分量记为c1t；反之将h1t作为新的原始信号重复上述过程，即：h2t＝h1t-m2t3S44、假设重复k次后满足IMF的两个条件，此时得到第一个IMF分量，即：c1t＝hkt4将c1t从原始信号中除去，得到剩余信号：r1t＝st-c1t5将r1t作为新的原始信号重复上述过程n次后，将st最终分解成n个IMF分量以及代表原始信号趋势的残余量rnt： S45、为防止EMD不断分解下去导致分解出的本质模态函数失去瞬时频率和瞬时振幅的物理意义，需要对信号的迭代次数进行限制；采用标准差准则作为停止准则，当标准差在0.2到0.3之间时，停止迭代，其公式为： 在进行EMD分解过程中有时会出现虚假分量，即会存在不具有物理意义或与信号无关的分量，进而影响最终体重结果的准确性；S5、采用Pearson相关系数来进行判别当前IMF是否虚假，当与原始数据接近程度低于阈值时则认定为是虚假IMF，相关系数函数为： 需要判断各个IMF分量和原始信号之间的相关程度来去除虚假分量，即各个IMF分量和原始信号的相关系数定义为： 设置阈值为相关系数序列中最大值的十分之一，即： 通过相关系数法去除虚假分量后得到代表信号趋势的一维数组形式残余量，通过中值滤波计算残余量得平均值，得到结果即为本次动态称重得真实重量记为W。

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百度查询： 青岛科技大学 适用于禽类养殖的无线动态自适应称重验证方法

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