NOQAT’IY MANTIQ ASOSIDA BILVOSITA QUYOSH QURITGICHLARINING HARORAT DINAMIKASINI BASHORAT QILISH

O‘zgaruvchan ob-havo sharoitida ishlaydigan bilvosita quyosh quritgichlarida mahsulotlarni quritish jarayoni murakkab nochiziqli tizim hisoblanadi. Ushbu turdagi quritgichlar samaradorligini aniqlash, tahlil qilish va kelgusidagi ish faoliyatini bashorat qilish uchun tizimni modellashtirish dolzarbdir. Modellashtirish quritish jarayonining murakkab dinamikasini hisobga olgan holda, optimallashtirishga yordam beradi. Quritish kamerasidagi haroratni bashorat qilish quritish jarayoni samaradorligini oshirish va mahsulot sifatini yaxshilashda muhim ahamiyat kasb etadi. Haroratni nazorat qilish mahsulotning namlik darajasini samarali kamaytirish bilan birga uning oziqaviy xususiyatlarini maksimal darajada saqlash imkonini beradi. Shu sababli harorat qiymatlarini oldindan aniq bashorat qilish quritish jarayonida mahsulot sifatini yaxshilash va jarayonni yanada samarali qilish uchun zaruriy shartdir. Ushbu maqolada turli ob-havo sharoitlari uchun o‘rganilgan quritgichda bir qator eksperimental tajribalar o‘tkazilib, uning statik va dinamik xususiyatlari o‘rganildi. Tajriba natijalari asosida Mamdani usulidan foydalangan holda, tegishlilik funksiyalari shakllantirilgan va xulosa chiqarish mexanizmining qoidalar bazasi ishlab chiqilgan. Mamdani algoritmi modeli o‘qitilganda, quyosh radiatsiyasi 700 W/m² va tashqi muhit harorat 46 °C bo‘lganda, quritish kamerasidagi harorat 50,9°C hamda quyosh radiatsiyasi 750 W/m² ga tenglashganda, tashqi harorat 50 °C atrofida bo‘lganda, quritish kamerasidagi harorat 52 °C ga teng bo‘lishi aniq bashorat qilindi. Bu esa tajriba natijalari bilan to‘liq mos keladi. Taklif etilayotgan modelning aniqligi o‘rtacha kvadratik xatolik (RMSE) 0,38 °C, o‘rtacha kvadratik xatolik foizi (RMSE %) 0,82 % ekanligini ko‘rsatdi. Bu usul orqali kelajakda quyosh quritgichlarining avtomatik rostlash tizimlarini yaratish va quritish texnologiyalarini takomillashtirish imkoniyati oshadi.

Процесс сушки продуктов в косвенных солнечных сушилках, работающих в условиях изменяющихся погодных условий, представляет собой сложную нелинейную систему. Моделирование таких систем имеет важное значение для определения их эффективности, анализа и прогнозирования работы сушилок в будущем. Моделирование помогает оптимизировать процесс сушки, учитывая сложную динамику системы. Прогнозирование динамики температуры в камере сушилки играет важную роль в повышении эффективности процесса сушки и улучшении качества продукции. Контроль температуры позволяет максимально сохранить питательные свойства продукта, эффективно снижая уровень его влажности. По этой причине предварительное точное прогнозирование температурных значений является необходимым условием для улучшения качества продукта в процессе сушки и повышения эффективности процесса. В этой статье был проведён ряд экспериментов на косвенной сушилке для различных погодных условий, изучены её статические и динамические свойства. На основе результатов эксперимента с использованием метода Мамдани были сформированы относительная функция и разработана база правил механизма вывода. При обучении модели по алгоритму Мамдани было точно спрогнозировано, что при солнечной радиации 700 W/м² и температуре окружающей среды 46 °C температура в камере сушки составит 50,9 °C, а при солнечной радиации 750 W/м² и температуре окружающей среды около 50 °C температура в камере достигнет 52 °C, что полностью соответствует экспериментальным данным. Точность предлагаемой модели показала, что среднеквадратичная ошибка (RMSE) составила 0,38 °C, а процент среднеквадратичной ошибки (RMSE %) – 0,82 %. Этот метод открывает возможности для создания автоматических систем регулирования в солнечных сушилках и совершенствования технологий сушки в будущем.

The drying process in indirect solar dryers operating under changing weather conditions represents a complex nonlinear system. Modeling these types of dryers is essential for determining their efficiency, analyzing performance, and predicting future operations. Modeling helps optimize the drying process by accounting for the complex dynamics involved. Predicting the temperature in the drying chamber is considered crucial for improving the efficiency of the drying process and enhancing product quality. Temperature control enables effective reduction of product moisture while preserving its nutritional properties. Therefore, accurate forecasting of temperature values in advance is a required prerequisite for improving the quality of the product during the drying process and increasing its overall efficiency. In this article, a series of experimental tests were conducted on the dryer under various weather conditions, and its static and dynamic characteristics were examined. Based on the experimental findings, membership functions were formed using the Mamdani method, and a rule base for the inference mechanism was developed. When the Mamdani algorithm model was trained, it was accurately predicted that with solar radiation at 700 W/m² and ambient temperature at 46 °C, the drying chamber temperature would be 50.9 °C. Similarly, when solar radiation was 750 W/m² and the ambient temperature was around 50 °C, the drying chamber temperature would reach 52 °C, which fully corresponds to the experimental results. Accuracy of the proposed model demonstrated that the root mean square error (RMSE) was 0.38 °C, and the percentage of the root mean square error (RMSE %) was 0.82 %. This method paves the way for the future development of automatic control systems for solar dryers and further advancements in drying technologies.