31

Ҳозирги кунда ишлаб чиқариш саноатидаги асосий эътибор энергия ва ресурс тежамкорлигига эришиш масалаларига қаратилмоқда. Технологик жараёнларни автоматлаштиришдаги асосий вазифалардан бу кам энергия ва ресурс сарфлаб, юқори сифатли маҳсулотлар ишлаб чиқариш ҳамда бошқарув жараёнининг сифатини яхшилайдиган интеллектуал усуллардан фойдаланиб, юқори самарали бошқариш тизимларини яратишдир. Мазкур вазифалар юзасидан бир қатор етакчи хорижий мамлакатларда кўпгина ютуқларга эришилган бўлиб, бунда, асосан, технологик объектларни бошқариш тизимларини такомиллаштириш ва ишлаб чиқариш самарадорлигини ошириш муҳим аҳамият касб этмоқда. Бошқарув объекти сифатида олинган технологик қурилма кўп ўлчамли ва кўп боғланишли бўлганлиги учун рақамли бошқариш тизимини моделлаштириш ва синтезлаш алгоритмлари интеллектуал усуллар сирасига мансуб бўлган алгоритмлардан фойдаланиб ечилди.

  • Ссылка в интернете
  • DOIhttps://dx.doi.org/10.36522/2181-9637-2024-1-3
  • Дата создание в систему UzSCI 07-10-2024
  • Количество прочтений 31
  • Дата публикации 08-02-2024
  • Язык статьиO'zbek
  • Страницы32-44
Ўзбек

Ҳозирги кунда ишлаб чиқариш саноатидаги асосий эътибор энергия ва ресурс тежамкорлигига эришиш масалаларига қаратилмоқда. Технологик жараёнларни автоматлаштиришдаги асосий вазифалардан бу кам энергия ва ресурс сарфлаб, юқори сифатли маҳсулотлар ишлаб чиқариш ҳамда бошқарув жараёнининг сифатини яхшилайдиган интеллектуал усуллардан фойдаланиб, юқори самарали бошқариш тизимларини яратишдир. Мазкур вазифалар юзасидан бир қатор етакчи хорижий мамлакатларда кўпгина ютуқларга эришилган бўлиб, бунда, асосан, технологик объектларни бошқариш тизимларини такомиллаштириш ва ишлаб чиқариш самарадорлигини ошириш муҳим аҳамият касб этмоқда. Бошқарув объекти сифатида олинган технологик қурилма кўп ўлчамли ва кўп боғланишли бўлганлиги учун рақамли бошқариш тизимини моделлаштириш ва синтезлаш алгоритмлари интеллектуал усуллар сирасига мансуб бўлган алгоритмлардан фойдаланиб ечилди.

Русский

В настоящее время в обрабатывающей промышленности основное внимание сосредоточено на достижении энергоэффективности и ресурсоэффективности. Одной из основных задач автоматизации технологических процессов является создание высокоэффективных систем управления с использованием интеллектуальных методов, позволяющих использовать меньше энергии и ресурсов, производить качественную продукцию, повышать эффективность процесса управления. В связи с решением этих задач в ряде ведущих зарубежных стран достигнуты положительные результаты, в которых главным образом большое значение имеют совершенствование систем управления технологическими объектами и повышение эффективности производства. Поскольку технологическое устройство, взятое в качестве объекта управления, является многомерным и многосвязным, для его решения использовались алгоритмы моделирования и синтеза цифровых систем управления, относящиеся к ряду интеллектуальных методов.

English

Major attention in the manufacturing industry is being currently focused on achieving energy and resource efficiency. One of the main objectives in automation of technological processes is to create high-efficiency control systems using intelligent methods that use less energy and resources, produce high-quality products, and improve the quality of control processes. A lot of achievements have been made in a number of leading foreign countries in terms of this, mainly improving the management systems of technological facilities and increasing production efficiency are of great importance. Since the technological device taken as a control object is of multi-dimensional and multi-connected nature, the algorithms of digital control system modeling and synthesis, belonging to a series of intellectual methods have been used to find its appropriate solution.

Имя автора Должность Наименование организации
1 Yakubova N.S. dotsent Toshkent Davlat texnika universiteti
Название ссылки
1 Altunin, A., & Vostrov, N. (1980). Methods for determining the membership function in fuzzy set theory. Proceedings of Zapsib NIGNI, 154, 62-72. Tyumen.
2 Avedyan, E., Galushkin, A., & Pantyukhin, D. (2011). Associative neural network SMAS and its modifications in the problem of pattern recognition. Information technologies. New technologies(7), 63-71.
3 Buhrman, H., & de Wolf, R. (2002). Complexity Measures and Decision Tree Complexity. Theoretical Computer Science, 288(1), 21-43.
4 El-Madany, H., Fahmy, F., El-Rahman, N., & Dorrah, H. (2011). Artificial Intelligence Techniques for Controlling Spacecraft Power System. Proceedings of the International Conference on Renewable Energies and Power Quality, (рр. 163-172). Spain, Las Palmas de Gran Canaria
5 El-Madany, H., Fahmy, F., El-Rahman, N., & Dorrah, H. (2011). Spacecraft Neural Network Control System Design using FPGA. World Academy of Science, Engineering and Technology, 229-235.
6 Lee, J., Shung, W., Kim, E., & Kim, S. (2010). A new genetic approach structure learning of Bayesian networks: matrix genetic algorithm. International Journal of Control, Automation and Systems(4), 398-407.
7 Li, Z.-B., Wang, Z.-L., & Li, J.-F. (2004). A hybrid control scheme of adaptive and variable structure for flexible spacecraft. Aerospace Science and Technology, 8(5), 423-430.
8 Lu, K., & Yuanqing, X. (2013). Adaptive attitude tracking control for rigid spacecraft with finite-time convergence. Automatica, 49(12), 3591-3599.
9 Mukhamedieva, D. (2020). Approaches to solving optimization tasks based on asks based on natural calculation algorithms. Scientific-technical journal, 24(2), 58-67.
10 Sidikov, I., Usmanov, K., & Yakubova, N. (2020). Synergetic control of nonlinear dynamic objects. Chemical Technology. Control and Management, 2(92), 44-55. Retrieved from https://uzjournals.edu.uz/ijctcm/vol2020/ iss2/8
11 Sidikov, I., Yakubova, N., Usmanov, K., & Kazakhbayev, S. (2020). Fuzzy synergetic control nonlinear dynamic objects. Karakalpak Scientific Journal, 3(2), 6-20.
12 Ulyanov, S., & Nefedov, N. (2012). Efficiency and quality of intelligent control using quantum fuzzy inference: Globally unstable dynamic system. System Analysis in Science and Education(1). Retrieved from http:/ www.sanse.ru/archive/23
13 Ulyanov, S., Mishin, A., & Minogin, A. (2010). Information technology for designing robust knowledge bases of fuzzy controllers. Part III: quantum fuzzy inference and quantum information. System analysis in science and education(3).
14 Usmanov, K., Islamova, F., & Yakubova, N. (2023). Development of a mathematical model of the diesel fuel hydrotreating process. Universum: Technical Sciences, 2(107). Retrieved from https://7universum.com/ru/tech/ archive/item/15003
15 Usmanov, K., Sidikov, I., Yakubova, N., & Raxmonov, A. (2018). Adaptive identification of the neural system of controlling nonlinear dynamic objects. International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology, 5(2), 5195-5199.
16 Usmanov, K., Yakubova, N., Urmanova, V., & Abdurasulova, G. (2023). Synthesis of a control system for the process of diesel fuel hydropuring with the Adar method. Proceedings of the E3S Web of Conferences. 458, p. 01025. EMMFT. doi:10.1051/e3sconf/202345801025
17 Yakubova, N. (2022). Method of hybrid control based of dynamic objects of neuro-fuzzy inference. Karakalpak Scientific Journal, 5(2), 8-18.
18 Yakubova, N. (2023). Murakkab dinamik obʼektlarning boshqarish tizimini kvant hisoblash usullari asosida sintezlash. Descendants of Muhammad al-Khorazmi, 3(25).
19 Yakubova, N., & Abdurasulova, G. (2023). Study of fuzzy controllers in intelligent control systems based on quantum computing. Universum: technical sciences, 3(108). Retrieved from https://7universum.com/ru/tech/ archive/item/15148
20 Yakubova, N., & Jamolova, S. (27 June 2023 г.). Certifikatе № DGU 26026.
21 Yakubova, N., & Rahimova, M. (2023). Intellektual tizimlar samaradorligini oshirishda qaror qabul qilish. Theory of the Latest Scientific Researches(8).
22 Yakubova, N., & Rahimova, M. Intellektual boshqarish tizimlarini kvant algoritmlari yordamida yaratish. Journal of Innovations in Scientific and Educational Research, 2(16).
23 Yakubova, N., Maksudova, A., & Urmanova, V. (2021). Intelligent control of multidimensional dynamic objects. Universum: technical sciences, 5(86). Retrieved from https://7universum.com/ru/tech/archive/ item/11818
24 Yakubova, N., Maksudova, A., & Urmanova, V. (2021). Intelligent control of multidimensional dynamic objects. Universum: Technical Sciences, 5-1(86), 80-83.
В ожидании