针对哺乳母猪饲喂过程中普遍存在的采食控制粗放，以及因拱食行为导致的饲料浪费严重等问题，该研究采用“两阶段递进式”试验设计，系统评估智能分阶段饲喂系统对母猪采食、体况、繁殖效率及仔猪生长性能的影响，并筛选系统关键运行参数。首先，选取94头经产母猪随机分为智能饲喂组与传统饲喂组，探究智能饲喂器的优势；其次，在两个智能饲喂单元中设置不同“餐次×水料比”参数组合（“五餐制×水料比1.3:1”和“四餐制×水料比1.5:1”），比较不同“餐次×水料比”组合对系统运行效果的影响，探究不同能量供给模式的影响。试验结果显示：与传统组（背膘损失2.61 mm）相比，智能饲喂组（背膘损失1.69 mm）在泌乳后期（分娩15 d后）日采食量提高约5%～10%；背膘损失极显著降低（P＜0.01），平均减少0.92 mm，降幅达35.2%；繁殖性能方面，断奶—发情间隔由传统组的9.04 d缩短至智能饲喂组的8.15 d（P＜0.01），缩短了0.89 d；断奶配种率由85%提升至90%，提高了5个百分点。仔猪方面，断奶当日体重均值由7.30 kg增至7.68 kg（P＜0.01），断奶增重均值由6.06 kg增至6.47 kg（P＜0.05），均显著提高；相较于“四餐制×水料比1.5:1”组合，“五餐制×水料比1.3:1”组合在泌乳中后期（12～21 d）维持了更高、更持久的采食平台，回落更缓，且母猪背膘损失分布更集中、极端流失风险更低。综上所述，智能饲喂系统通过其“个体触发补料”机制，在“分阶段供给”的基础上实现了精准的个体化饲喂，有效提升了母猪采食量、体况维持能力和繁殖表现，并带动仔猪生长性能的提升。其中，“五餐制×水料比1.3:1”是泌乳中后期的优选参数组合。该智能饲喂系统通过精准匹配母猪个体营养需求，能有效提升采食效率、维持母猪体况、改善繁殖性能与仔猪生长表现。研究结果可为规模化猪场实现节本增效与动物福利提升提供关键技术支撑。

针对肉牛进食过程中的拱料现象，满足肉牛的个性化进食需求，该研究设计了一款滚刷式补饲推料机器人。为探究补饲推料机器人运动参数对补饲和推料效果的影响，基于EDEM-RecurDyn耦合方法对补饲推料机器人的运动过程进行仿真分析，确定了全混合日粮饲料间、饲料与装置间的接触参数。在补饲性能分析中以螺旋转速和整机行进速度为试验因素，以补饲均匀性和补饲效率为评价指标，在推料性能分析中以滚刷转速、滚刷偏角和整机行进速度为试验因素，以推料率和推料效率作为评价指标，采用单因素与正交试验方法进行仿真分析。试验结果表明：当补饲推料机螺旋轴转速为160 r/min、整机行进速度为0.68 m/s、滚刷转速为450 r/min和滚刷偏角为40°时，补饲均匀性大于96%，补饲效率为120.6 kg/min，推料率为98.25%，推送效率为418.94 kg/min。在此最优参数条件下进行样机试验，得到的结果为：补饲均匀性大于93%，补饲效率为135.8 kg/min，推料率为97.90%，推送效率为311.90 kg/min，所设计的机器人工作性能良好，能够满足中小规模牛舍的辅助饲喂需求。

针对猪场传统针头注射存在的断针风险高、交叉感染大、作业效率低等问题，该研究提出了一种面向限位栏养殖场景的生猪无针注射机器人视觉定位与运动控制方法。首先，根据生猪免疫注射作业流程和工作原理，进行关键部件选型；进一步，提出一种生猪无针注射部位精准定位方法，通过基于改进的YOLOv8n网络提取生猪图像中的尾根部位，构建髋骨肌肉注射区点集，利用最小二乘法拟合曲面点集实现机器人注射点位和注射姿态的准确计算；并开发无针注射机器人控制系统，基于ROS（robot operating system）集成导航移动、视觉检测、机械臂控制等算法，控制机器人沿着预定的轨迹，实现生猪的无针注射功能。在河北省秦皇岛市某生猪养殖场进行了无针注射试验。试验结果表明：所提出的尾根检测算法识别准确率为95.8%，召回率93.5%，平均精度均值97.1%；机器人注射成功率为93.3%，其中垂直注射占比95.2%，单头猪单次注射用时7.9s；X、Y、Z轴方向最大注射偏差分别2.9、3.7、1.9 cm，平均偏差1.30、1.91、0.59 cm，注射精度满足生猪免疫注射作业要求。研究结果可为规模化生猪养殖的少人化、自动化、智能化提供技术参考。

针对侧墙小窗进风纵向通风系统（holistic sidewall ventilation system，HSVS）规模化鸡舍存在的舍内前端截面风速低、回流区位置不合理等问题，该研究在规模化HSVS鸡舍进行试验，通过梯度调整舍前区进风口开启角度，多点实测不同工况下的舍内外压差、笼内风速变化，结合计算流体动力学（computational fluid dynamics，CFD）模拟方法，系统分析HSVS鸡舍流场优化效果。结果表明，鸡舍压差随前区进风口开启角度增加而降低，且仍分布均匀，所有工况下鸡舍中部平均压差较前端高（1.7±0.2）Pa。前区进风口开启角度增加至90°时，鸡舍中部风速最大，且风速与压差变化呈反比关系，舍内风速不均匀系数可降至0.30以下；通过CFD模拟可知，增加前区进风口角度可使舍内整体风速提升，鸡舍前端截面风速平均升高0.10 m/s，且可改善鸡舍中部风速，降低不均匀系数。该研究结果表明，增加前区进风口开启角度至70°及以上可有效改善鸡舍前端气流环境，提升舍内气流均匀性，为纵向通风等鸡舍环境控制策略提供参考。

猪舍温湿环境影响猪体热平衡调节，系统探究不同环境下猪体生理响应特征及其内在调节机制，揭示猪体热调节规律，对实现猪舍环境精准调控具有重要意义。然而，现有建立在热交换平衡原理基础上的猪体热调节模拟模型难以精准反映不同环境条件下猪体真实的体热响应过程。为突破现有机理模型的局限，提升猪体关键生理指标的模拟精度，该研究通过机器视觉技术识别并量化饮水频率来优化猪体热交换动态机理模型。首先，通过基于生物物理学定律和热平衡原理构建猪体双节点热交换机理模型，模拟猪体核心层-皮肤层-舍内环境之间的热量交换过程，揭示猪体热响应调节机制；然后，通过构建基于YOLOv11优化的DCB-YOLO饮水目标感知模型来识别猪只饮水行为并量化其饮水频率，将饮水频率作为修正因子优化机理模型的血液对流与呼吸散热参数，以提升猪体热交换机理模型的精准性。结果表明，优化后的猪体热交换机理模型输出的直肠温度、心率和呼吸频率的决定系数分别为0.831、0.771和0.775。该研究提出的优化的猪体热交换机理模型可为猪舍环境温湿环境质量评价及精准调控提供技术支撑。

立体栖架蛋鸡舍采用多层空间布局，舍内气流组织复杂，易产生环境参数区域分布不均与短时动态波动问题，给鸡舍环境精准调控及风险提前预警带来较大难度。为及时掌握舍内关键环境参数的短期变化情况，支撑环境调控策略快速优化与精准施策，该研究基于多点连续监测数据，使用梯度提升回归算法分别建立可反映未来24 h舍内环境温度、相对湿度和NH₃浓度变化的短期预测模型，并对模型预测性能进行验证与评价。结果表明，蛋鸡舍温度、相对湿度和NH₃浓度的平均值分别为18.99～20.88 ℃、46.52%～51.98%和1.32～1.86 mg/m³，其空间极差均值分别为2.31 ℃、11.84%和1.27 mg/m³，舍内环境参数存在显著的局部差异。温度预测模型的决定系数（R²）、均方根误差（root mean square error，RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别为0.96、0.73 ℃和0.50 ℃，相对湿度预测模型的R²、RMSE和MAE分别为0.97、2.94%和1.77%，NH₃浓度预测模型的R²、RMSE和MAE分别为0.76、0.44 mg/m³和0.27 mg/m³。温度、相对湿度和NH₃浓度预测值与实测值的平均回归决定系数分别为0.95、0.96和0.71，且未来24 h递推预测曲线均能较好延续各环境参数的历史变化趋势，模型预测结果与实测值具有较好一致性。研究表明，基于梯度提升回归算法的环境参数短期预测方法可为立体栖架蛋鸡舍通风量预调、高风险时段识别及热湿与氨气协同调控提供技术支撑，对提升该养殖模式下环境管理的稳定性与精细化水平具有参考意义。

针对肉鸡育雏舍内垫料表层粪污铲抛清理作业中，铲抛装置因关键结构参数依赖经验设计而存在效率低、振动大、性能不佳等问题，该研究通过开展双曲柄铲抛机构与粪污颗粒ADAMS-EDEM耦合仿真分析，建立基于最优拉丁超立方抽样法的设计变量—铲抛量高斯过程回归代理模型；针对优化问题中存在的目标函数量纲差异、结构参数与作业性能高度非线性映射、多目标协同冲突等问题，构建集自适应归一化机制、混合优化框架、最优解选择方法于一体的改进型NSGA-II（non-dominated sorting genetic algorithm II）多目标优化遗传算法，求解所得铲抛机构参数的Pareto解集收敛且分布均匀。利用优化后的参数组合试制了双曲柄铲抛装置并开展了育雏舍内现场清收试验，结果表明：铲抛机构的铲抛效率提升138.24%，驱动力矩减小35.12%，抛铲末端角加速度峰值降低35.60%，表面粪层残留率下降55.99%，极大改善了整台装置的工作性能和动力学特性。该方法为铰链四杆机构设计参数的优化和农业机械中双曲柄装置的综合应用提供了新的理论参考。

针对传统温度预测方法难以充分捕捉温度序列中的局部特征与长期趋势，进而造成模型预测性能不佳的问题，该研究提出一种融合一维卷积神经网络（one-dimensional convolutional neural network，1DCNN）、双向长短记忆神经网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）与深度Q网络（deep Q-network，DQN）的1DCNN-BiLSTM-DQN温度预测模型。针对鸭舍温度时序信号蕴含的多尺度变化特征，通过离散傅里叶变换将温度时序信号分解为高频分量和低频分量，利用1DCNN提取高频分量中的短期波动特征，利用BiLSTM提取低频分量中长期波动的时序依赖特征。随后，采用拼接模型将两部分特征融合，通过全连接层映射得出温度预测值。在此基础上，引入DQN智能体实现预测模型超参数的迭代优化，DQN智能体以8维状态空间、12维动作空间构建自适应优化机制，以实现对学习率、隐藏层数量、Dropout率等关键超参数动态寻优，提升模型在季节交替、极端天气场景下的预测鲁棒性。利用网养鸭舍采集的舍内外温度数据对模型进行验证试验，结果表明，该模型的决定系数R²为0.99，最优输入步长为48，平均绝对误差、均方根误差指标优于时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）、Transformer等传统模型，说明该研究提出的1DCNN-BiLSTM-DQN模型可实现鸭舍温度的精准预测，为降低肉鸭的环境应激风险提供数据支撑。

再生稻以“一种两收”在有限耕地上提升周年产量，是保障中国粮食安全并推动农业绿色高质量发展的重要种植模式。再生稻头季机械化收获易造成稻桩折断和再生芽受损，已成为再生稻适度规模化扩展的关键瓶颈。该文从农业工程视角系统综述机收再生稻减损增产提质的研究进展，重点围绕装备、品种和栽培技术3个方面展开。在装备方面，总结低比压轻量化底盘、履带与割幅优化、自动割台高度控制、稻桩扶正装置及智能路径规划等技术进展，阐明其对降低碾压损伤和提升留桩一致性的作用。在品种方面，归纳不同品种在耐碾压性和再生力方面的差异，梳理以再生芽存活率、再生蘖数和茎秆力学性状为核心的评价指标及相关遗传研究进展。在栽培技术方面，重点总结预留机收行、收获期控水提升田间承载力、再生季精准养分管理和碾压区修复等配套措施，提出覆盖收前、收中与收后的综合减损增产提质思路。在此基础上，分析了当前机收再生稻在装备与农艺协同不足、区域适应性和评价标准体系薄弱、品种改良与技术推广滞后等方面面临的主要问题，并展望以轻量化与智能化装备升级、耐碾压与强再生力品种培育以及农机品种农艺一体化集成为核心的发展方向。该文旨在为机收再生稻减损增产提质技术的适度规模化、标准化和产业化应用提供参考。

在旋耕作业工况下，机具高负载干扰易导致轮胎滑转率过大和车速跟踪精度不足，严重影响分布式设施园艺电动平台的纵向稳定性。针对上述问题，该研究提出一种基于积分鲁棒车速-滑模滑转率串级控制方法，并通过仿真和实车试验验证其有效性。首先，考虑车轮-土壤相互作用及旋耕作业阻力特性，建立分布式设施园艺电动平台-旋耕机具耦合系统的动力学模型，在此基础上设计外环车速控制器，通过引入积分鲁棒控制方法抑制建模误差与负载扰动引起的稳态偏差，从而保证作业速度的稳定性；进一步基于滑模控制设计内环滑转率控制器，以轮胎力学模型反向求解得到的最优滑转率作为参考输入，实现滑转率的快速收敛与精确跟踪。在突遇泥泞路段工况下，串级控制方法的车速平均误差为0.10 km/h，相较于切换控制和车速控制分别降低了16.6%和67.7%；车速恢复时间为0.11 s，相较于切换控制和车速控制分别缩短了64.5%和68.6%。在耕深变换工况下，串级控制方法的车速平均误差为0.07 km/h，相较于切换控制和车速控制分别降低了40.0%和52.0%。实车试验结果表明，加速工况下，该控制方法的平均滑转率相较于切换控制和车速控制分别降低了11.7%和16.6%，车速平均误差分别降低了4.3%和8.3%；在深耕工况下，该控制方法的平均滑转率相较于切换控制和车速控制分别降低了23.5%和31.6%，车速平均误差分别降低了20.0%和37.5%。所设计的串级控制方法通过外环与内环控制器协同作用，形成驱动防滑与车速调节的一体化控制，提升了整车在高扰动工况下的纵向稳定性，有效抑制了平台在旋耕作业过程的滑转率，提升了车速控制性能和作业稳定性。