6

Технологик жараёнларни автоматлаштиришдаги асосий вазифалардан бири – бу кам энергия ва ресурс сарфлаб, юқори сифатли маҳсулотлар ишлаб чиқариш ҳамда бошқарув жараёни сифатини яхшилайдиган интеллектуал усуллардан фойдаланиб, юқори самарали бошқариш тизимлари яратишдир. Бундай тизимларнинг бошқариш объекти мураккаб, кўп ўлчамли, ночизиқли бошқариш тизимлари бўлиб, бу каби тизимларнинг хусусиятлари кўплаб имкониятларни қамраб олади ва мазкур тизимнинг жорий ҳолатига мос келиши билан изоҳланади. Бошқарув объекти сифатида синтезлаш колоннаси олинган бўлиб, кўп ўлчамли ва кўп боғланишли эканини инобатга олган ҳолда, интеллектуал бошқариш тизимини моделлаштириш квант алгоритмларидан фойдаланиб ечилди.

  • Ссылка в интернете
  • DOI
  • Дата создание в систему UzSCI 21-11-2024
  • Количество прочтений 6
  • Дата публикации 26-08-2024
  • Язык статьиO'zbek
  • Страницы27-36
Ўзбек

Технологик жараёнларни автоматлаштиришдаги асосий вазифалардан бири – бу кам энергия ва ресурс сарфлаб, юқори сифатли маҳсулотлар ишлаб чиқариш ҳамда бошқарув жараёни сифатини яхшилайдиган интеллектуал усуллардан фойдаланиб, юқори самарали бошқариш тизимлари яратишдир. Бундай тизимларнинг бошқариш объекти мураккаб, кўп ўлчамли, ночизиқли бошқариш тизимлари бўлиб, бу каби тизимларнинг хусусиятлари кўплаб имкониятларни қамраб олади ва мазкур тизимнинг жорий ҳолатига мос келиши билан изоҳланади. Бошқарув объекти сифатида синтезлаш колоннаси олинган бўлиб, кўп ўлчамли ва кўп боғланишли эканини инобатга олган ҳолда, интеллектуал бошқариш тизимини моделлаштириш квант алгоритмларидан фойдаланиб ечилди.

Русский

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 качество процесса управления. Объектом управления такими системами являются сложные, многомерные, нелинейные системы управления, характеристики таких систем охватывают множество возможностей и объясняются в соответствии с текущим состоянием этой системы. В качестве объекта управления была взята колонна синтеза, а моделирование интеллектуальной системы управления решалось с помощью квантовых алгоритмов с учётом, что она многомерна и многосвязна.

English

One of the main tasks of automation of technological processes is creating of highly efficient control systems by means of intelligent methods that enable using less energy and resources, manufacturing high-quality products, and improving the quality of control processes. The object of control of such systems is complex, multidimensional, nonlinear control systems; characteristics of such systems cover many possibilities and are explained in accordance with the state-of-the art of this system. A synthesis column was taken as a control object, and the modeling of an intelligent control system was solved using quantum algorithms, with account of its being multidimensional and multi-connected.

Имя автора Должность Наименование организации
1 Yakubova N.S. dotsent Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti
Название ссылки
1 Ablayev, F., & Ablayev, M. (2015). On the concept of cryptographic quantum hashing. Laser Phys. Lett., 12 (12), 125204, 1-5. https://doi.org/10.1088/1612-2011/12/12/125204
2 Avedyan, E. D., Galushkin, A. I., & Pantyukhin, D. V. (2011). Associative neural network SMAS and its modifications in the problem of pattern recognition. (In Russian). Information Technologies. New Technologies, 7, 63-71.
3 Cirac, J. I., & Zoller, P. (2010). Goals and opportunities in quantum simulation. Nature Physics, 264–266.
4 El-Madany, H. T., Fahmy, F. H., El-Rahman, N. M. A., & Dorrah, H. T. (2011). Artificial Intelligence Techniques for Controlling Spacecraft Power System. Proceedings of the International Conference on Renewable Energies and Power Quality (pp. 163-172). Spain: Las Palmas de Gran Canaria.
5 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. Korean Institute of Electrical Engineers.
6 Li, Zh.-B., Wang Zh.-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.
7 Rastegar, S. Araújo, R. Sadati, J., & Mendes J. (2017). A novel robust control scheme for LTV systems using output integral discrete-time synergetic control theory. Control, 34. https:// doi.org/10.1016/j.ejcon.2016.12.006
8 Ulyanov, S. V., & Nefedov, N. Yu. (2012). Efficiency and quality of intelligent control using quantum fuzzy inference: Globally unstable dynamic system. (In Russian). Systems Analysis in Science and Education, 1. http:/www.sanse.ru/archive/23
9 Ulyanov, S. V., Mishin, A. A., & Minogin, A. A. (2010). Information technology for designing robust knowledge bases of fuzzy controllers. Part III: quantum fuzzy inference and quantum information. (In Russian). Systems Analysis in Science and Education, 3, 423-430. Dubna.
10 Usmanov, K. I., Yakubova, N. S., Urmanova, V. T., & Abdurasulova, G. E. (2023a). Synthesis of a control system for the process of diesel fuel hydropuring with the Adar method. E3S Web of Conferences 458, EMMFT-2023. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202345801025
11 Usmanov, K., Yakubova, N. S., Eshbobaev, J. (2023b). Modeling and Optimization of the Ammonium Solution Extraction Process. Eng. Proc., 56, 198. https://doi.org/10.3390./ASEC2023- 16274
12 Yakubova, N. (2022). Method of hybrid control based of dynamic objects of neuro-fuzzy inference. Karakalpak Scientific Journal, 5(2), 8-18. Nukus.
13 Yakubova, N. S. (2023a). Synthesis of the control system of complex dynamic objects based on quantum computing methods. (In Uzbek). Descendants of Muhammad Al-Khorazmi, 3 (25), 229.
14 Yakubova, N. S. (2023b). Application of quantum algorithms in the synthesis of dynamic objects. Сhemical Technology. Control and Management, 6, 61-67. https://ijctcm.researchcommons. org/journal
15 Yakubova, N. S., & Abdurasulova, G. E. (2023). Study of fuzzy controllers in intelligent control systems based on quantum computing. (In Russian). Universum: Technical Sciences, 3(108). https://7universum.com/ru/tech/archive/item/15148
16 Yakubova, N. S., & Jamolova, S. R. (2023, June 27). Software for research of dynamic object control systems based on quantum algorithms. (In Uzbek). Certificate of official registration of the program created for computer. No. DGU 26026.
17 Yakubova, N. S., & Quramboyev I. N. (2024, March 4). Software for application of quantum algorithms in control of complex dynamic objects. (In Uzbek) (Certificate of official registration of the program created for computer No. DGU 34448).
18 Yakubova, N. S., Maksudova, A. I., & Urmanova, V. T. (2021). Intelligent control of multidimensional dynamic objects. (In Russian). Universum: Technical Sciences, 5-1(86), 80-83. https://7universum.com/ru/tech/archive/item/11818
19 Zhang K., & Korepin V. E. (2020). Examples on quantum search algorithm with optimized depth. Phys. Rev. A., 101(3), 032346, 1-12. https://doi.org/10.1103/Phys-RevA.101.032346
В ожидании