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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.11.2007.tde-04032008-181236
Document
Author
Full name
Mauricio Perissinotto
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2007
Supervisor
Committee
Moura, Daniella Jorge de (President)
Cruz, Vasco Manuel Fitas da
Miranda, Késia Oliveira da Silva
Pinheiro, Maria da Graça
Titto, Evaldo Antonio Lencioni
Title in Portuguese
Sistema inteligente aplicado ao acionamento do sistema de climatização em instalações para bovinos leiteiros
Keywords in Portuguese
Bioclimatologia animal
Bovinos leiteiros
Comportamento animal
Conforto térmico
Fuzzy
Instalações para animais
Mineração de dados.
Abstract in Portuguese
O objetivo deste estudo foi desenvolver um sistema especialista para controlar o acionamento do sistema de climatização em instalações para bovinos leiteiros. A modelagem foi desenvolvida a partir de dados fisiológicos dos animais (temperatura retal e freqüência respiratória) em função dos dados climáticos do interior das instalações (temperatura e umidade relativa do ar, e índice de temperatura e umidade). O banco de dados foi formado em dois ambientes distintos: clima subtropical (município de São Pedro, SP) e clima mediterrâneo (cidade de Évora, Portugal). Para a formação do banco de dados fisiológicos foram utilizadas vacas Holandesas multíparas, em lactação, selecionadas de acordo com o peso e a produção de leite. As vacas permaneceram durante todo o dia com livre acesso às baias e demais áreas do abrigo, mas sem acesso à pastagem. A temperatura retal foi obtida por um termômetro clínico digital, inserido no reto, e a freqüência respiratória pela contagem dos movimentos da região do flanco, durante 15 s. Para a análise física do ambiente no interior e exterior das instalações utilizou-se de estações meteorológicas, com leituras de temperatura e umidade relativa do ar realizadas a cada 30 min ao longo das 24 horas. No processo inicial de análise dos dados foi utilizada a técnica de Mineração de Dados com o objetivo de formar uma árvore de decisão para a indução de regras. Para isso foi utilizado o programa computacional Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA®), versão 3-4, que executou tarefa de classificação, utilizando o algoritmo J48 em validação cruzada (cross validation) para a construção da árvore de decisão. Os resultados obtidos foram posteriormente utilizados na aplicação da lógica fuzzy, onde foi utilizado o software Fuzzy Logic Toolbox do MATLAB® 6.1. A análise do banco de dados indicou uma alta capacidade do modelo em representar as classes de conforto para o conjunto de dados analisado. Segundo os resultados é possível adaptar o ITU por intermédio da Mineração de Dados meteorológicos e fisiológicos. A utilização da Mineração de Dados e da lógica fuzzy permitiu estabelecer alguns parâmetros ideais de conforto aos bovinos leiteiros da raça Holandesa em lactação manejados em condição de confinamento total. Observou-se que o limite superior da zona de termoneutralidade (ZTN) se situa próximo dos 26ºC de temperatura de bulbo seco. Observou-se também que valores do ITU por volta de 77 proporcionam condição normal de conforto para os animais confinados, e quando o ITU atinge valores acima de 80 é indicado estresse térmico alto.
Title in English
Applied intelligent system used for controlling acclimatization of dairy housing
Keywords in English
Ambient thermal comfort
Animal welfare
Bioclimatologia
Data mining
Fuzzy logic.
Abstract in English
The objective of this study was to develop a specialist system for controlling the acclimatization system in free-stall dairy housing. The modeling procedure used animal physiological data (rectal temperature and respiratory track) as function of environmental data inside housing (air temperature and relative humidity, and temperature and humidity index). Data base was constructed using two distinct environment as: subtropical climate (São Pedro, SP country) and Mediterranean climate (city of Évora, Portugal). Holstein multipart cows in lactation selected according to their weight and milk yield were used for building the data base with the physiological data. The cows were maintained during all day with free access to the beds and the other áreas in the housing, however without access to pasture. Body core temperature was measured with a clinical thermometer inserted un the rectum, and the respiratory frequency was measured by counting the flank movements for 15s. Meteorological stations were used for registering air temperature and relative humidity every 30 min along 24 hours, for the analysis of the physical environment both inside and outside the housing. In the initial process of analysis of the data base Dataming technique was used with the objective to form a decision tree in order to induce the base of rules. In this stage the software Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA®), version 3-4, was used, and executed the task of classifying using the algorithm J48 applying cross validation technique for building up the decision tree. Results obtained were used afterwards applying fuzzy logic using the software Fuzzy Logic Toolbox do MATLAB® 6.1. The data base analysis indicated a good capability of the model to represent the classes of thermal comfort for the analyzed data. According to the found results it is possible to adapt the temperature and humidity index (THI) using Datamining of meteorological and physiological data. The use of the association of Datamining and fuzzy logic allowed establishing some ideal thermal comfort parameters for Holstein dairy cattle during lactation housed in total confinement. It was observed that the superior limit for the thermoneutral zone (ZTN) is located near dry bulb temperature of 26ºC. It was also found that values of THI around 77 may result in normal comfort conditions for the confined animals, and when the THI reaches values above 80 it indicates high heat stress.
 
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Publishing Date
2008-03-25
 
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