哺乳母豬智能飼喂系統(tǒng)設計與試驗

呂恩利 陳高峰 夏晶晶 王飛仁 吳凡 曾志雄

摘要：為實現(xiàn)哺乳母豬智能飼喂、人機交互友好和易檢修，設計一套包括智能飼喂器、手持終端PDA、中央控制器和CAN-Bus總線的哺乳母豬智能精準飼喂系統(tǒng)，可在現(xiàn)場方便進行豬只出入欄管理、豬只狀態(tài)動態(tài)監(jiān)測、異常情況實時報警功能。在云南省某規(guī)?；肛i場安裝280臺哺乳母豬智能飼喂器，與配置傳統(tǒng)飼喂的生產(chǎn)線進行生產(chǎn)性能對比試驗。試驗結(jié)果表明，智能飼喂實現(xiàn)人機交互友好、觸碰下料、智能濕拌、無接觸操作和易檢修的特點。智能飼喂較傳統(tǒng)飼喂相比，可提高母豬平均日采食量0.673kg，日飼料浪費量減少0.345kg，智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂不同日齡的平均日采食量和日飼料浪費量存在極顯著差異（P<0.01）；月產(chǎn)健仔數(shù)提高10.44%，窩均健仔數(shù)增加0.69頭，21天斷奶仔豬均重增加0.370kg；哺乳母豬背膘損失降低34.43%，7天斷配率提高4%。對系統(tǒng)進行投資回報率分析，智能飼喂能有效減少飼料浪費，提高生產(chǎn)成績，投資回報率高，可有效助力規(guī)?；i場降本增效。該研究對母豬智能飼喂系統(tǒng)的開發(fā)和應用提供參考。

關(guān)鍵詞：哺乳母豬；智能飼喂；生產(chǎn)性能；采食量；斷配率

中圖分類號：S818.9： S828

文獻標識碼：A

文章編號：20955553 （2023） 070154

09

Design and test of intelligent feeding system for lactating sows

Lü Enli1， Chen Gaofeng1， 2， Xia Jingjing2， 3， Wang Feiren3， Wu Fan1， 4， Zeng Zhixiong1， 5

（1. College of Engineering， South China Agricultural University， Guangzhou， 510642， China; 2. Guangzhou Jiaen

Technology Co.， Ltd.， Guangzhou， 511363， China; 3. Guangdong Mechanical and Electrical Vocational and

Technical College， Guangzhou， 510550， China; 4. Changnong Food Co.， Ltd.， Wenshan， 663000， China;

5. Maoming Branch， Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture， Maoming， 525000， China）

Abstract： To achieve intelligent feeding， user-friendly human-computer interaction， and easy maintenance for lactating sows， a set of intelligent and precise feeding systems for lactating sows was designed. This system includes an intelligent feeder， a handheld personal digital assistant terminal， a central controller， and a CAN-Bus bus. It enables convenient on-site management of pig entry and exit management， dynamic monitoring of pig status， and real-time alarm functions for abnormal conditions. In a large-scale sow farm in Yunnan Province， 280 intelligent feeders for lactating sows were installed， and a production performance comparison test was carried out with the production line equipped with traditional feeding. The test results showed that intelligent feeding facilitates realized user-friendly human-computer interaction， touch-sensitive feeding， intelligent wet mixing， non-contact operation， and easy maintenance. Compared with traditional feeding， intelligent feeding increased the average daily feed intake of sows by 0.673kg and reduced the daily feed waste by 0.345kg， indicating significant differences （P<0.01） in the average daily feed intake and daily feed waste at different ages between intelligent feeding and traditional feeding. The number of healthy piglets per month increased by 10.44%， the number of healthy piglets per litter increased by 0.69， and the average weight of weaned piglets at 21 days increased by 0.370kg. The backfat loss of lactating sows decreased by 34.43%， and the 7-day weaning estrus rate increased by 4%. The return on investment analysis of the system demonstrated that intelligent feeding effectively reduces feed waste， improves production performance， and has a high return on investment， which can effectively help large-scale pig farms reduce costs. This study provides a reference for the development and application of intelligent feeding systems for sows.

Keywords： lactating sows; intelligent feeding; production performance; feed intake; weaning estrus rate

0 引言

哺乳母豬智能飼喂對提高哺乳期母豬生產(chǎn)成績和降低生產(chǎn)成本具有重要意義，智能飼喂已成為哺乳母豬管理的重點關(guān)注問題［13］。智能飼喂可通過實時采集系統(tǒng)內(nèi)的母豬采食量、飲水量、活仔數(shù)等動態(tài)數(shù)據(jù)，控制下料和下水機構(gòu)，自動完成下料和下水，起到提高哺乳母豬采食量、減少飼料浪費、提高斷配率等生產(chǎn)指標，達到降本增效的目的［45］。

規(guī)模化母豬養(yǎng)殖中，國內(nèi)學者熊本海等［6］設計了哺乳母豬精準飼喂下料控制系統(tǒng)，通過控制電動推桿以獲得穩(wěn)定的下料量，實現(xiàn)了對預設飼喂量的準確投喂。王美芝等［7］分析了智能飼喂器對哺乳母豬采食量、體況和生產(chǎn)性能的影響，通過試驗表明智能化飼喂在今后可替代有經(jīng)驗的人工飼喂。劉妍華等［8］設計了妊娠母豬智能飼喂器，采用多分段飼喂方案，發(fā)現(xiàn)實際下料量與理論下料量較吻合，可減少飼料浪費。劉俊靈等［9］設計了智能母豬飼喂系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通信協(xié)議，利用通信協(xié)議可以實現(xiàn)智能群養(yǎng)母豬飼喂站與后臺飼喂管理系統(tǒng)的雙向穩(wěn)定通信。國外學者Gauthier等［10］采用加拿大Gestal自動飼喂器飼喂母豬，通過記錄哺乳母豬每天的采食量，使得飼喂器能夠根據(jù)母豬自身的營養(yǎng)需求進行自動飼喂，同時有效地限制了飼料浪費。Thomas等［11］采用荷蘭Nedap Velos電子母豬飼喂站，開展了母豬群養(yǎng)飼喂試驗，記錄信息，實現(xiàn)了母豬采食智能化、數(shù)字化和可視化管理。研究結(jié)果表明，智能飼喂能顯著提高哺乳母豬的采食量，減少飼料浪費，控制母豬體況；改善了母豬生長性能，解決了精準喂料等問題；智能飼喂效果可達到優(yōu)秀飼養(yǎng)員的飼喂水平，同時可降低勞動強度，并提高飼料轉(zhuǎn)化效率［1213］。由于豬場一線員工文化水平普遍偏低，且人員流動率較大，因此對智能飼喂提出了更高的要求。另外，目前關(guān)于哺乳母豬智能飼喂的批量應用試驗的文獻相對較少，同時缺少與傳統(tǒng)飼喂方式的生產(chǎn)數(shù)據(jù)對比。

本文主要研究智能飼喂對母豬性能指標的影響，設計了哺乳母豬智能飼喂系統(tǒng)，系統(tǒng)由智能飼喂器、中央控制器、手持終端PDA和CAN-Bus總線4部分集成，并在規(guī)?；肛i場開展智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂批量對比試驗，該研究對哺乳母豬智能飼喂系統(tǒng)的開發(fā)和應用提供參考。

1 智能飼喂系統(tǒng)試驗平臺設計

哺乳母豬智能飼喂試驗平臺，包括中央控制器、智能飼喂器（280臺）、手持終端PDA和CAN-Bus總線4部分，智能飼喂器通過CAN-Bus總線與中央控制器進行通訊，采用無線通訊與手持終端PDA進行交互。系統(tǒng)通過采集母豬采食量、飲水量、活仔數(shù)等動態(tài)數(shù)據(jù)，智能控制下料和下水，起到提高哺乳母豬采食量、降低飼料浪費的目的［1415］，總體架構(gòu)示意圖如圖1所示。

1.1 中央控制器設計

中央控制器（Central Controller）系統(tǒng)選用Windows10 64位專業(yè)版操作系統(tǒng)（Intel（R） Celeron（R） CPU J1900，1.99 GHz），內(nèi)存（RAM）選用4.00 GB。中央控制器中的桌面應用軟件選用Qt Creator輕量級集成開發(fā)環(huán)境所設計，并結(jié)合C語言面向?qū)ο缶幊陶Z言所開發(fā)。為方便規(guī)?；i場飼養(yǎng)員的日常管理，中央控制器顯示屏選用觸摸屏式工控機。中央控制器人機交互界面具有顯示設備狀態(tài)信息、豬群信息、飼喂曲線設置與下發(fā)和系統(tǒng)設置等功能，實現(xiàn)了系統(tǒng)操作的人性化和過程的可視化。飼喂曲線設置包括飼喂餐次及對應飼喂比例、水料比。同時，中央控制器動態(tài)記錄與顯示母豬實際采食量、飲水量，為診斷哺乳母豬疫病提供參考。其中，中央控制器的應用軟件采用迭代相加法，可計算豬舍本批哺乳母豬的總飼料消耗量，有助于豬場技術(shù)人員管理生產(chǎn)。人機交互界面的飼喂曲線和餐次設置如圖2所示。

1.2 智能飼喂器設計

為滿足規(guī)模化豬場強酸強堿的復雜環(huán)境，智能飼喂器外殼選用高強度、耐腐蝕性的304不銹鋼制作。為適應哺乳母豬舍高頻率沖洗，排除電路進水隱患，智能控制器的線路出口處選用尼龍塑料的防水電纜接頭，智能飼喂器與中央控制器以及流量計等傳感器之間的線路連接選用拔插式快速防水接頭。智能飼喂器控制方式采用STM32嵌入式技術(shù)，為滿足系統(tǒng)穩(wěn)定運行，核心板選用具有大容量儲存的STM32F103VET6芯片，CPU內(nèi)核為Cortex-M3，主芯片內(nèi)部時鐘頻率為增強型72MHz，最大耗散功率為434mW，工作溫度范圍為-40℃～85℃。核心電路主要接口包括CAN-bus總線通訊、RS-232串口通訊、WiFi通訊、電機控制輸出、流量計A/D采集以及報警燈顯示等。為保證飼喂過程中時間準確，選用低功耗CMOS實時時鐘芯片BM8563，并匹配20pF的電容，32.768kHz標準頻率的晶振，最大總線速度可達400kbits/s。為確保核心板3.3V的端口穩(wěn)定運行，選用具有過流保護、過溫保護以及低噪聲的SPX1117-3.3低壓差線性穩(wěn)壓器。濾波電路中選用高效能TVS-SMAJ6CA瞬態(tài)電壓抑制二極管保護器件，避免豬場大功率設備啟停、電網(wǎng)不穩(wěn)定以及雷擊干擾等現(xiàn)象產(chǎn)生的浪涌脈沖損壞電路。其核心電路控制原理設計如圖3所示。

智能飼喂器根據(jù)中央控制器下發(fā)的飼喂方案，控制下料和下水，并將實時采集的母豬已采食量、已飲水量、活仔數(shù)等數(shù)據(jù)，通過CAN-Bus總線傳輸給中央控制器。智能飼喂器以控制盒上二維碼作為設備ID號碼，報警燈用于對豬只采食異常和設備異常的報警顯示，用戶可通過PDA掃描二維碼查詢該飼喂器的具體報警信息。

1.2.1 下料方式設計

智能投料選用常州路易推桿電機，通過電機軸往復直線運動進行下料，推桿電機選型參數(shù)包括：直流電壓為24V，推桿行程為50mm，速度為36mm/s，最大推力為250N。

為了控制和反饋推桿電機的實時狀態(tài)，電路設計中選用HFD4/5-SR信號繼電器，以構(gòu)成自動控制下料及故障檢測的功能電路。為保證下料信號穩(wěn)定可靠，適應高速大功率的驅(qū)動系統(tǒng)，選用具有電流增益高、帶負載能力強的ULN2003高耐壓復合陣列晶體管，可實現(xiàn)驅(qū)動HFD4/5-SR信號繼電器。推桿電機電路設計如圖4所示。

下料方式采用刺激下料和觸發(fā)下料相結(jié)合。到飼喂時刻，飼喂器會先刺激下一定體積的飼料（約100g，具體依飼料密度）；當母豬觸發(fā)到觸碰傳感器，再投料，直至將本餐次設定飼喂量下完，下料邏輯如圖5所示。

1.2.2 水路設計

智能飼喂飲水模塊采用了一分為二的方式，出水管分為鴨嘴式水嘴（供母豬自由飲水）和濕拌料水管，水路設計如圖6所示。

濕拌料下水量依據(jù)飼喂曲線設定的水料比，在下料時刻通過電磁閥和流量計共同控制下水。進水口安裝流量計（工作電壓：5V，流量范圍：1～30L/min，水壓：≤1.75MPa），流量計利用NPN霍爾效應傳感器原理，通過三極管的開關(guān)特性將磁信號轉(zhuǎn)換成高、低電平的開關(guān)信號，以便控制濕拌料的下水量。流量計電路設計中選用TPL521-1XSM光電耦合器能夠單向采集信號，有效抑制干擾、隔離噪聲、提高信噪比，增強電路的安全性。

1.3 手持終端PDA

手持終端PDA（Personal Digital Assistant）基于Android 8.1.0操作系統(tǒng)，利用Java語言作為開發(fā)語言開發(fā)了一款輕量級APP應用軟件。為滿足豬場惡劣環(huán)境以及飼養(yǎng)員方便、快捷地進行人機交互，手持終端PDA的通訊技術(shù)選用具有雙向傳播、抗干擾性強、傳輸距離遠的2.4GHz無線WiFi局域網(wǎng)技術(shù)，通過掃描飼喂器上的二維碼標識與智能飼喂器進行交互通訊［16］。WiFi通訊協(xié)議為IEEE802.11b局域網(wǎng)協(xié)議，傳輸范圍為100m，速度最大可達11Mbps。手持終端PDA內(nèi)置的哺乳母豬智能飼喂APP軟件，主界面設有入欄模塊、分娩模塊、個性飼喂模塊、報警模塊、查詢模塊和出欄模塊。

1.4 CAN-Bus總線

CAN-Bus（Controller Area Network-work Bus）總線采用差分信號傳輸方式，以雙絞線作為物理層，用2根導線作為差分信號線（CAN_H、CAN_L），CAN-Bus總線具有保障通訊可靠、抗干擾能力強等特點［17］。其中，采用ISO1050UBR隔離型CAN總線收發(fā)器、ADUM1201BRZ數(shù)字隔離器、U14HDF4/5通訊繼電器，構(gòu)成穩(wěn)定可靠的總線控制。CAN協(xié)議采用ISO11898標準，通信速率為125kbps。為了減少回波反射，在CAN總線的首端和末端各加裝1個120Ω的終端電阻。為保證CAN-Bus總線模塊高效、穩(wěn)定的傳輸數(shù)據(jù)，設計了分布式電源系統(tǒng)，采用具有可持續(xù)短路保護、溫度特性好的B0505S-1W電源模塊將輸入電源隔離，并輸出高精度電源以供CAN總線模塊使用。其中，電源隔離模塊中的濾波電路采用TVS-SMBJ7CA瞬態(tài)電壓抑制二極管保護器件，防止浪涌脈沖損傷電路。

CAN通訊電路設計如圖7所示。為方便智能飼喂器維護，CAN-Bus總線采用T型分支方式將中央控制器和智能飼喂器進行連接，使得中央控制器和智能飼喂器實現(xiàn)交互控制與數(shù)據(jù)傳輸。

2 試驗結(jié)果與分析

2.1 試驗方案

2021年6—8月在云南省某規(guī)模化母豬場的2條生產(chǎn)線上進行智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂的對比試驗。其中，2條生產(chǎn)線建設欄位標準相同，線長為同一人，管理方式相同。在其中的1條哺乳舍生產(chǎn)線全部安裝智能飼喂系統(tǒng)，5個單元，共計280臺智能飼喂器。每個單元包括1臺中央控制器、56臺智能飼喂器和1臺手持終端PDA。對比組的1條生產(chǎn)線采用傳統(tǒng)的定量桶。智能飼喂根據(jù)設定的飼喂方案進行智能飼喂，喂食水料［1820］；傳統(tǒng)飼喂是由優(yōu)秀飼養(yǎng)員根據(jù)哺乳母豬采食情況手動調(diào)整每日飼喂量，喂食干料［2122］。傳統(tǒng)飼喂和智能飼喂的飼喂餐次設置如表1、表2所示。

2.2 試驗對比指標

在母豬預產(chǎn)前7天到分娩后第21天（仔豬斷奶）期間，統(tǒng)計母豬日投料量、日總飲水量（濕拌料飲水量和鴨嘴式水嘴飲水量之和）、料槽剩料、仔豬質(zhì)量變化、窩均健仔數(shù)、背膘變化等［2325］；在母豬斷奶后，統(tǒng)計母豬7天內(nèi)發(fā)情率，試驗方案設計如表3所示。

2.3 結(jié)果與分析

2.3.1 對哺乳母豬采食量的影響

試驗期間為母豬分娩前7天到分娩后第21天（斷奶）。智能飼喂通過中央控制器統(tǒng)計每日數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)飼喂按照定量桶刻度統(tǒng)計每日數(shù)據(jù)。針對智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂，分別選取30頭初產(chǎn)二元母豬，對比其日投料量、日采食量和日浪費量的變化，如圖8所示。日投料量是指每日投放到每頭母豬食槽的平均飼料質(zhì)量；日浪費量是指每日每頭母豬食槽的剩余飼料質(zhì)量；日采食量是指每日每頭母豬的平均實際采食量。

從圖8可以看出，智能飼喂較人工飼喂的日投料量和日采食量都高，其中日投料量平均每天提高0.328kg，增加8.01%，日采食量平均每天提高0.673kg，增加17.33%，分析得出智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂不同日齡的日平均采食量存在極顯著差異（P＜0.01）。智能飼喂較人工飼喂的日飼料浪費量減少0.345kg，降低61.80%，分析得出智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂不同日齡的日平均飼料浪費量存在極顯著差異（P＜0.01）。從飼料利用率分析表明，智能飼喂飼料利用率為94.80%，傳統(tǒng)飼喂飼料利用率為85.18%，智能飼喂較傳統(tǒng)飼喂飼料利用率高9.61%，有效減少了飼料浪費。

2.3.2 哺乳母豬日飲水量變化

智能飼喂可以統(tǒng)計哺乳母豬的日用水總量變化，日用水總量為濕拌料用水量和飲水嘴用水量之和，哺乳母豬從分娩前7天到分娩第21天（斷奶）日飲水量變化如圖9所示。智能飼喂通過中央控制器統(tǒng)計每日飲水量，傳統(tǒng)飼喂喂干料，不統(tǒng)計飲水量。從圖9可以看出，母豬總用水量隨日齡的增加而增加，在母豬分娩后第10～21天日平均用水量是分娩前7天日平均用水量的2.81倍。

2.3.3 對仔豬生長性能的影響

分別選取智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂的10頭體況相近的母豬，分別在仔豬日齡為1、4、7、10、14、18、21天時對仔豬進行稱重，分析智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂對仔豬生長性能的影響，仔豬重量隨日齡變化如圖10所示。從圖10可以看出，智能飼喂較傳統(tǒng)飼喂相比，21日齡仔豬斷奶均重增加0.370kg，仔豬均勻度更高，分析得出智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂不同日齡的仔豬質(zhì)量存在極顯著差異（P＜0.01）。

2.3.4 生產(chǎn)成績

分別統(tǒng)計智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂在2021年7月和8月的生產(chǎn)成績，包括基母存欄數(shù)、分娩母豬總數(shù)、月產(chǎn)總仔數(shù)、窩均產(chǎn)仔數(shù)、月產(chǎn)健仔數(shù)、窩均健仔數(shù)和7天斷配率，生產(chǎn)數(shù)據(jù)如表4所示。從表4可以看出，采用智能飼喂的生產(chǎn)線較傳統(tǒng)飼喂的生產(chǎn)線相比，月產(chǎn)健仔數(shù)提高10.44%、窩均健仔數(shù)增加0.69頭、7天斷配率提高4%，分析得出智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂的窩均健仔數(shù)存在顯著差異（P＜0.05），7天斷配率存在極顯著差異（P＜0.01）。

統(tǒng)計智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂仔豬在欄時間、母豬產(chǎn)后在欄時間和產(chǎn)床周轉(zhuǎn)周期3個生產(chǎn)指標，智能飼喂均比傳統(tǒng)飼喂早，分析得出智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂母豬產(chǎn)后在欄時間存在極顯著差異（P＜0.01）。特別是產(chǎn)床周轉(zhuǎn)周期提早了5d，母豬生產(chǎn)效率高，提高產(chǎn)房周轉(zhuǎn)率［26］，如圖11所示。試驗結(jié)果表明：智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂比較，智能飼喂可為豬場提高經(jīng)濟效益，將有效促進中、小型母豬場降本增效。

2.3.5 母豬背膘

針對智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂，分別選取體況相近的10頭初產(chǎn)二元后備母豬為試驗對象，用牧斯德（MUSYDER）背膘儀分別測母豬入欄、分娩1d、7d、14d、21d的背膘膘厚，測量位置為母豬最后一根肋骨的外切橫截面，距離背中線兩側(cè)6.5cm處［27］，測量參數(shù)如圖12所示。試驗結(jié)果表明：智能飼喂較傳統(tǒng)飼喂相比，哺乳母豬背膘損失率降低34.43%，將有助于斷奶母豬在7天內(nèi)發(fā)情［28］。分析得出智能飼喂和傳統(tǒng)飼喂不同日齡的母豬背膘存在顯著性差異（P＜0.05）。哺乳母豬背膘損失率

Loss=（Bio-Bie）-（Bto-Bte）

Bto-Bte

式中：

Loss——

智能飼喂比傳統(tǒng)飼喂母豬背膘損失降低的百分比；

Bio——

智能飼喂中母豬入欄時的平均背膘厚度，mm；

Bie——

智能飼喂中母豬21日齡的平均背膘厚度，mm；

Bto——

傳統(tǒng)飼喂中母豬入欄時的平均背膘厚度，mm；

Bte——

傳統(tǒng)飼喂中母豬21日齡的平均背膘厚度，mm。

2.3.6 哺乳母豬智能飼喂器投資回報率

對比哺乳母豬智能飼喂與傳統(tǒng)定量桶飼喂，從降本增效的角度，對單個智能飼喂器每月增加的收益進行分析［2930］。智能飼喂較傳統(tǒng)飼喂飼料利用率高9.61%，按照哺乳母豬飼料4000元/噸，每個飼喂器減少飼料浪費約1.38元/天，按照市場價1臺飼喂器2100元左右，采用哺乳母豬智能飼喂器，豬場可較快回收成本，投資回報率高，可有效助力豬場降本增效。

3 結(jié)論

1） 為實現(xiàn)哺乳母豬智能飼喂、改善生產(chǎn)性能、降低飼喂成本，本文設計了一套哺乳母豬智能飼喂系統(tǒng)，系統(tǒng)包括智能飼喂器、手持終端PDA、中央控制器和CAN-Bus總線四部分。智能飼喂器通過CAN-Bus總線與中央控制器進行通訊，采用WiFi無線通訊技術(shù)與手持終端PDA進行交互。系統(tǒng)具有人機交互友好、觸碰下料、智能濕拌、無接觸操作、異常情況報警和易檢修等特點，可滿足哺乳母豬的飼喂管理需求。

2）? 為研究哺乳母豬智能飼喂系統(tǒng)的應用效果，利用智能飼喂系統(tǒng)與傳統(tǒng)飼喂方式進行對比飼喂試驗，結(jié)果表明：智能飼喂提高了母豬平均日采食量0.673kg，增加17.33%，日飼料浪費量減少0.345kg，降低61.80%，智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂不同日齡的平均日采食量和日飼料浪費量存在極顯著差異。

3）? 針對智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂方式的差異，對母豬生產(chǎn)性能數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，結(jié)果表明：智能飼喂與傳統(tǒng)飼喂的生產(chǎn)成績差異顯著，其中，智能飼喂的母豬生產(chǎn)成績較好，月產(chǎn)健仔數(shù)提高10.44%，窩均健仔數(shù)增加0.69頭，21天斷奶仔豬均重增加0.370kg，哺乳母豬背膘損失降低34.43%，7天斷配率提高4%；智能飼喂可有效控制母豬體況，改善母豬的生產(chǎn)性能。

4）? 在投資回報率分析過程中，智能飼喂系統(tǒng)較傳統(tǒng)飼喂飼料利用率高9.61%，可有效限制飼料浪費，提高生產(chǎn)成績，節(jié)省人力，可助力規(guī)?；肛i場降本增效。

參 考 文 獻

［1］ 孟蕊， 崔曉東， 余禮根， 等. 畜禽精準飼喂管理技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與展望［J］. 家畜生態(tài)學報， 2021， 42（2）： 1-7.

Meng Rui， Cui Xiaodong， Yu Ligen， et al. The development status and prospects of livestock and poultry precise feeding management technologies ［J］. Journal of Domestic Animal Ecology， 2021， 42（2）： 1-7.

［2］ Normile D. Arrival of deadly pig disease could spell disaster for China ［J］. Science， 2018， 361： 741.

［3］ Stokstad E. Deadly virus threatens European pigs and boar ［J］. Science， 2017， 358： 1516-1517.

［4］ 郭瑤， 姚春燕， 王強軍， 等. 智能電子飼喂系統(tǒng)下豬采食時間對行為節(jié)律和生長的影響［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2022， 38（11）： 206-214.

Guo Yao， Yao Chunyan， Wang Qiangjun， et al. Effects of eating time on behavioral rhythm and performance of pigs under an intelligent electronic feeding system ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2022， 38（11）： 206-214.

［5］ 黎煊， 帥永輝， 劉小磊， 等. 自鎖式小群妊娠母豬智能飼喂機構(gòu)設計與試驗［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2022， 38（13）： 38-46.

Li Xuan， Shuai Yonghui， Liu Xiaolei， et al. Mechanism design and experiments of the self-locking intelligent feeding system for small-group pregnant sows ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2022， 38（13）： 38-46.

［6］ 熊本海， 楊亮， 鄭姍姍， 等. 哺乳母豬精準飼喂下料控制系統(tǒng)的設計與試驗［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2017， 33（20）： 177-182.

Xiong Benhai， Yang Liang， Zheng Shanshan， et al. Design and test of precise blanking control system for lactating sows ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2017， 33（20）： 177-182.

［7］ 王美芝， 安濤， 劉繼軍， 等. 智能飼喂器對哺乳母豬采食量體況和生產(chǎn)性能的影響［J］. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2019， 35（6）： 190-197.

Wang Meizhi， An Tao， Liu Jijun， et al. Effect of intelligent feeder on feed intake， body condition and production performance of lactating sows ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2019， 35（6）： 190-197.

［8］ 劉妍華， 周思理， 曹永峰， 等. 妊娠母豬智能飼喂器設計與試驗［J］. 中國農(nóng)機化學報， 2021， 42（4）： 183-189.

Liu Yanhua， Zhou Sili， Cao Yongfeng， et al. Design and testing of intelligent feeder for pregnant sows ［J］. Journal of Chinese Agricutural Mechanization， 2021， 42（4）： 183-189.

［9］ 劉俊靈， 石軍鋒. 智能母豬飼喂系統(tǒng)的高效可靠數(shù)據(jù)通信協(xié)議設計［J］. 中國農(nóng)機化學報， 2020， 41（8）： 185-190， 210.

Liu Junling， Shi Junfeng.Design of efficient and reliable data communication protocol for intelligent sows feeding system ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2020， 41（8）： 185-190， 210.

［10］ Gauthier R， Largout C， Rozé L， et al. Online forecasting of daily feed intake in lactating sows supported by offline time-series clustering， for precision livestock farming ［J］. Computers and Electronics in Agriculture， 2021， 188： 106329.

［11］ Thomas L L， Herd L K， Goodband R D， et al. Effects of increasing standardized ileal digestible lysine during gestation on reproductive performance of gilts and sows ［J］. Animal， 2021， 15（7）： 100221.

［12］ Gaillard C， Durand M， Largout C， et al. Effects of the environment and animal behavior on nutrient requirements for gestating sows： Future improvements in precision feeding ［J］. Animal Feed Science and Technology， 2021， 279： 115034.

［13］ Ma Weihong， Fan Jinwei， Zhao Chunjiang， et al. The realization of pig intelligent feeding equipment and network service platform ［C］. Proceedings of the International Conference on Intelligent Agriculture 2017 （ICIA2017） Part II， 2017.

［14］ 梁逸夫. 母豬批次化管理和精準飼喂技術(shù)研究［D］. 武漢： 華中農(nóng)業(yè)大學， 2022.

Liang Yifu. Precision feeding technology studies on sow batch management and precision feeding technology ［D］. Wuhan： Huazhong Agricultural University， 2022.

［15］ 曹永峰， 陳高峰， 王飛仁， 等. 保育豬智能粥料飼喂系統(tǒng)設計與試驗［J］. 中國農(nóng)機化學報， 2022， 43（7）： 36-43.

Cao Yongfeng， Chen Gaofeng， Wang Feiren， et al. Design and experiment of intelligent feeding system for piglets ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2022， 43（7）： 36-43.

［16］ 趙春江. 智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與未來展望［J］. 華南農(nóng)業(yè)大學學報， 2021， 42（6）： 1-7.

Zhao Chunjiang. Current situations and prospects of smart agriculture ［J］. Journal of South China Agricultural University， 2021， 42（6）： 1-7.

［17］ 丁友強， 劉彥偉， 楊麗， 等. 基于Android和CAN總線的玉米播種機監(jiān)控系統(tǒng)研究［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2019， 50（12）： 33-41.

Ding Youqiang， Liu Yanwei， Yang Li， et al. Monitoring system of maize precision planter based on Android and CAN bus ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2019， 50（12）： 33-41.

［18］ Juul L， Kristensen T， Theil P K， et al. Effect of two different feeding strategies on energy intake from pasture， feed efficiency and growth performance of growing-finishing pigs in a mobile pasture system ［J］. Livestock Science， 2021， 252： 104690.

［19］ Xin H， Wang M， Xia Z， et al. Fermented diet liquid feeding improves growth performance and intestinal function of pigs ［J］. Animals （Basel）， 2021， 11（5）.

［20］ 劉莫塵， 馬郡祥， 韓守強， 等. 固態(tài)發(fā)酵飼料自動發(fā)酵飼喂一體設備設計與試驗［J］. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2018， 49（11）： 141-147.

Liu Mochen， Ma Junxiang， Han Shouqiang， et al. Design and experiment of automatic fermenting and feeding equipment for solid-state fermented feed ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2018， 49（11）： 141-147.

［21］ 呂恩利， 何欣源， 羅毅智， 等. 哺乳母豬智能飼喂物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設計［J］. 華南農(nóng)業(yè)大學學報， 2023， 44（1）： 57-64.

Lü Enli， He Xinyuan， Luo Yizhi， et al. Design of intelligent feeding IoT system for lactating sows ［J］. Journal of South China Agricultural University， 2023， 44（1）： 57-64.

［22］ Gaillard C， Brossard L， Dourmad J Y. Improvement of feed and nutrient efficiency in pig production through precision feeding ［J］. Animal Feed Science and Technology， 2020， 268： 114611.

［23］ Pierozan C R， Callegari M A， Dias C P， et al. Herd-level factors associated with piglet weight at weaning， kilograms of piglets weaned per sow per year and sow feed conversion ［J］. Animal， 2020， 14（6）： 1283-1292.

［24］ Clowes E J， Aherne F X， Foxcroft G R， et al. Selective protein loss in lactating sows is associated with reduced litter growth and ovarian function ［J］. Journal of Animal Science， 2003， 81（3）： 753-764.

［25］ Gianluppi R D F， Lucca M S， Mellagi A P G， et al. Effects of different amounts and type of diet during weaning-to-estrus interval on reproductive performance of primiparous and multiparous sows ［J］. Animal， 2020， 14（9）： 1906-1915.

［26］ 李煜， 黃程， 林五清， 等. 長大初產(chǎn)母豬背膘厚度對繁殖性能的影響［J］. 華中農(nóng)業(yè)大學學報， 2020， 39（1）： 111-115.

Li Yu， Huang Cheng， Lin Wuqing， et al. Effect of backfat thickness on reproductive performance in Landrace × Yorkshire gilt ［J］. Journal of Huazhong Agricultural University， 2020， 39（1）： 111-115.

［27］ Lavery A， Lawlor P G， Magowan E， et al. An association analysis of sow parity， live-weight and back-fat depth as indicators of sow productivity ［J］. Animal， 2019， 13（3）： 622-630.

［28］ Jang J C， Jung W S， Jin S S， et al. The effects of gilts housed either in group with the electronic sow feeding system or conventional stall ［J］. Asian Australas Journal of Animal Sciences， 2015， 28（10）： 1512-1518.

［29］ Ali B M， Berentsen P B M， Bastiaansen J W M， et al. A stochastic bio-economic pig farm model to assess the impact of innovations on farm performance ［J］. Animal， 2018， 12（4）： 819-830.

［30］ Gaillard C， Dourmad J. Application of a precision feeding strategy for gestating sows ［J］. Animal Feed Science and Technology， 2022， 287： 115280.