1.一种奶牛健康状况检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、通过设置于奶牛腿上的三轴加速度传感器采集设定时间周期内奶牛的三轴加速度样本集 ，对数据样本集 进行分析处理，判断奶牛不同的运动状态，并建立综合评价模型，判断奶牛的运动量，将运动量通过信号参数 进行表示，其中奶牛运动量与信号参数 对应状态为：，表示奶牛运动量少；

，表示奶牛运动量正常；

，表示奶牛运动量多；

步骤二、通过设置于奶牛腿上的红外温度传感器采集设定时间周期内奶牛的体温数据样本集V， ，计算出这些体温数据的均值 ， ，将均值 与预先设定的温度阈值 、 进行对比，并输出体温信号参数S1、S2和S3，其中 表示奶牛体温正常与体温偏低的临界值， 表示奶牛体温正常与温度偏高的临界值， ，具体方法为：若均值 小于 ，则输出 ；

若均值 满足 ，则输出 ；

若均值 大于 ，则输出 ；

步骤三、融合奶牛的运动量输出信号参数 和奶牛体温输出信号参数 ，通过以下逻辑编码实现奶牛健康状态Y的识别：

其中， 、 为检测的信号参数，“·”表示逻辑与运算，“+”表示逻辑或运算，“▔”表示逻辑非运算，通过上述逻辑运算，当Y输出为1时，表示奶牛生病，当标志Y输出为0时，表示奶牛健康；

所述步骤一中判断奶牛的运动量，并将运动量通过信号参数 进行表示的具体方法为：（1）设定时间周期内奶牛的多组三轴加速度传感器数据样本集 为 ，每个样本由3个指标即奶牛 三轴的加速度构成， ，则可得到原始数据矩阵 ， ；

（2）将原始数据矩阵 标准化处理得到模糊矩阵 ， ；

（3）构造模糊矩阵 中相邻数据模糊相似关系ri；

（4）在设定时间周期内，奶牛存在站立、平躺、慢走、平躺动作、快走和站立动作六种运动状态，将步骤（3）得到的相邻数据模糊相似关系ri与预先设定的阈值比较，从而判断奶牛的运动状态，并统计记录奶牛处于各运动状态下的样本数 ， ；

（5）建立综合评价模型，判断奶牛的运动量：由步骤（4）统计的各运动状态次数确定各运动状态的权重 ： ，其中n表示样本总个数，Ni表示各运动状态的样本次数，，可得出 ，对C归一化得到 ；

（6）对奶牛的运动量进行评价： ， ，其中，D为综合评价矩阵，综合评价矩阵是通过实验对平躺、站立、慢跑、平躺动作、快跑和站立动作6个单因素进行数据统计分析得到的评价结果，⊙为模糊算子，j=1,2,3，运用最大隶属原则，找出数值最大的 ，并将与其标号对应的信号参数 赋值1，其余的信号参数赋值0；

所述步骤（2）中将原始数据 标准化处理得到模糊矩阵 的方法为：首先将原始数据代入公式 进行平移‑标准差变换，其中 ， ，若经过变换后任有 ，则需将其代入公式 进行平移—极差变换，最终可得模糊矩阵 。

2.根据权利要求1所述的一种奶牛健康状况检测方法，其特征在于：所述步骤（3）中构造模糊矩阵 中相邻数据模糊相似关系 公式为：，其中， 。

3.根据权利要求1所述的一种奶牛健康状况检测方法，其特征在于：所述步骤（4）中将步骤（3）得到的相邻数据模糊相似关系 与预先设定的阈值比较，从而判断奶牛的运动状态的具体方法为：① ，且采集到的此状态下样本的次数大于等于3，则可判断奶牛处于平躺或站立状态，然后通过比较奶牛X轴的加速度 的大小判断奶牛是平躺还是站立状态：a：若 ，则判断奶牛处于站立状态，并统计记录奶牛站立状态下的样本数 ;b：若 ，则判断奶牛处于平躺状态，并统计记录奶牛平躺状态下的样本数 ；

② ，且采集到的此状态下样本的次数大于等于3，则可判断奶牛处于慢走状态，并统计记录奶牛慢走状态下的样本数 ；

③ ，且采集到的此状态下样本的次数大于等于3，则可判断奶牛处于平躺动作状态，并统计记录奶牛平躺动作状态下样本数 ；

④ ，数据在此运动状态下剧烈波动且此状态下样本的次数大于等于3，则可判断奶牛处于快走状态，并统计记录奶牛快走状态下的样本数 ；

⑤ ，数据在此运动状态下剧烈波动且此状态下样本的次数大于等于3，则可判断奶牛处于站立动作状态，并统计记录奶牛站立动作状态下的样本数 。