CC BY
2
UDC: 621.039(045)(575.1) EDN: https://elibrary.ru/sndphy
BIOREAKTOR UCHUN NORAVSHAN ROSTLAGICHNI MODELLASHTIRISH VA TAHLIL QILISH
1O'zbekiston Respublikasi Fanlar Akademiyasi akademigi, professor
2 texnika fanlari doktori (DSc), professor, kafedra mudiri
3 texnika fanlari bo'yicha falsafa doktori (PhD), dotsent, ORCID: 0000-0002-0915-9929, e-mail: mahmudov.giyos @mail.ru
1Toshkent davlat texnika universiteti "Ishlab chiqarish jarayonlarini avtomatlashtirish va boshqarish" kafedrasi
2,3Navoiy davlat konchilik va texnologiyalar universiteti "Metrologiya, standartlashtirish va sertifikatlashtirish" kafedrasi
Академик Академии наук Республики Узбекистан, профессор
2доктор технических наук (DSc), профессор, заведующий кафедрой
3доктор философии по техническим наукам (PhD), доцент кафедры
Ташкентский государственный технический университет, кафедра «Автоматизация и управление производственными процессами»
23Навоийский
государственный
горно-технологический
университет, кафедра
«Метрология,
стандартизация и
сертификация»
Yusupbekov Nodirbek Rustambekovich1, Jumayev Odil Abdujalilovich2, Mahmudov G'iyosjon Baqoyevich3
Annotatsiya. Ushbu maqolada bakteriyali oksidlash jarayonida qo'llaniladigan bioreaktorning matematik modelini ishlab chiqish uchun yangi modellashtirish uslubiyati taklif etilgan. Adabiyotlar tahlili natijasiga ko'ra, mavjud model bilan solishtirma tahlil o'tkazildi. Bioreaktordagi parametrlarni rostlash uchun berilgan o'rnatmalar asosida noravshan PID-rostlagichining koeffitsiyentlari sozlandi. Adabiyotlarda keltirilgan rostlagichlarni sozlash usullari solishtirma tahlil qilinganda, taklif etilayotgan uslubning samaradorligi isbotlandi. Tadqiqot natijasi shuni ko'rsatadiki, taklif etilayotgan usul bioreaktordagi parametrlarni oqilona rostlashda yuqori unumdorlikka ega. Bundan tashqari, taklif etilayotgan usul o'lchash jarayonida shovqinlar mavjud bo'lgan holat uchun bioreaktor modelining nochiziqli holatida tekshirildi.
Kalit so'zlar: noravshan rostlagich, genetik algoritm, neyron tarmoq, boshqarish tizimi, dasturlanuvchi mantiqiy kontroller, bioreaktor.
МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ НЕЧЁТКОГО РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ БИОРЕАКТОРА
Юсупбеков Нодирбек Рустамбекович1, Жумаев Одил Абдужалилович2, Махмудов Гиёсжон Бакоевич3
Аннотация. В данной статье представлена новая методология моделирования для разработки математической модели биореактора, используемого в процессе бактериального окисления. В результате изучения соответствующей литературы был проведён сравнительный анализ с существующей моделью. Для настройки параметров в биореакторе коэффициенты нечёткого ПИД-регулятора настраивались исходя из заданных настроек. Эффективность предложенного метода доказана при сравнении способов настройки регуляторов, представленных в литературе. Результаты исследования показывают, что предлагаемый способ обладает высокой эффективностью при рациональном регулировании параметров биореактора. Кроме того, предложенный метод был протестирован в нелинейном состоянии модели биореактора на наличие шума в процессе измерения.
Ключевые слова: нечёткий регулятор, генетический алгоритм, нейронная сеть, система управления, программируемый логический контроллер, биореактор.
Academician of Academy of Sciences of Republic of Uzbekistan, Professor
2Doctor of Technical Sciences (DSc), Professor, Head of Department
3Doctor of Philosophy in Technical Sciences (PhD), Associate Professor of the Department
MODELING AND ANALYSIS OF FUZZY REGULATOR FOR BIOREACTOR
Yusupbekov Nodirbek Rustambekovich1, Jumaev Odil Abdujalilovich2, Makhmudov Giyosjon Bakoevich3
Abstract. This paper describes a new modeling methodology destined to develop a mathematical model of a bioreactor used in the bacterial oxidation process. Based
H^TH6ocnHK^HTHpoBaHHe/citation: Yusupbekov, N., Jumaev, O., & Makhmudov, G. (2024). Modeling and analysis of fuzzy regulator for bioreactor (in Uzbek). Science and Innovative Development, 7(2), 61-71. 61
Tashkent State Technical University, Department of Automation and Control of Production Processes
2,3Navoi State University of Mining and Technologies, the Department of Metrology, Standardization and Certification
Kelib tushgan/ Получено/ Received: 19.02.2024
Цабул цилинган/Принято/ Accepted: 26.02.2024
Нашр этилган/ Опубликовано/Published: 22.04.2024
Kirish
Bugungi kunda respublikamiz iqtisodiyotining asosiy ishlab chiqarish tarmog'i bo'lgan konchilik sanoatidagi bakteriyali oksidlash jarayonlarida energiya va resurslarni tejovchi boshqarishning zamonaviy tizimlarini yaratishga katta e'tibor qaratilmoqda. 2022-2026-yillarda O'zbekistonni rivojlantirishning yangi strategiyasida "Sanoat tarmoqlarida yo'qotishlarni kamaytirish va resurslarni ishlatish samaradorligini oshirish bo'yicha..., zamonaviy energiya tejamkor texnologiyalar, asbob-uskunalar va qayta tiklanuvchi energiya manbalarini joriy etish, qayta tiklanuvchi energiya manbalari qurilmalarini ishlab chiqarish va energiya samaradorlikni oshirish bo'yicha loyihalarni moliyalashtirish" kabi vazifalar belgilab berilgan. Zamonaviy texnologik vositalardan foydalanib, murakkab boyitiladigan oltin tarkibli sulfidli ma'danlarni bakteriyali oksidlash jarayonining intellektual boshqarish tizimini yaratish ustuvor vazifalardan hisoblanadi.
Bakteriyali oksidlash jarayonida sulfidli ma'danlarni qayta ishlash flotatsiya jarayonidan keyin amalga oshiriladi. Ushbu jarayonlarda bioreaktorlar bakteriyalar rivojlanishi uchun asosiy rol o'ynaydi. Bioreaktorlar tizimida bakteriyalar tirik organizm bo'lganligi uchun unga zarur sharoitlar yaratish maqsadida hozirgi kunda "Navoiy kon metallurgiya kombinati" AJning 3-GMZ (Gidro Metallurgiya Zavodi)da biooksidlash sexidagi 48 ta bioreaktor modullari to'liq avtomatlashtirilgan.
Bakteriyali oksidlash jarayonidan chiqayotgan biokek boshqarish tizimining sifat ko'rsatkichlariga bog'liq. Bunda boshqarish tizimi bakteriyaning holati hamda uning o'sishini monitoring va nazorat qilishi zarur. Bundan tashqari, bioreaktorga ichki va tashqi g'alayonlar o'z ta'sirini o'tkazishi natijasida ishdan to'xtab qolishi ham mumkin. Bunda bakteriyali oksidlash jarayonini boshqarishda avariyalar sodir bo'lsa, juda katta miqdorda iqtisodiy zarar ko'rilishi aniq. Shuning uchun g'alayonlarga bardoshli, bioreaktor modullarining uzluksiz ishlashini ta'minlash, tezda ishga tushirish va biorektorlar parametrlarini avtomatik rostlash uchun yangi boshqarish usullariga ehtiyoj tug'ilmoqda (Yusupbekov et al., 2022).
Bioreaktorlar tizimi parametrlarini rostlash uchun bir yoki bir necha turg'un holatlarda ishlovchi ishonchli kontrollerlar ishlab chiqish bo'yicha turli adabiyotlar o'rganildi.
(Yusupbekov et al., 2020) maqoladagi mualliflar tomonidan ko'p kirishli bakteriyali oksidlash jarayonlari misolida intellektual boshqarish tizimlari tadqiq etilgan. O'rnatilgan rejimda turli xil ishlash muhitida eksperimental tadqiqot yo'li bilan texnologik jarayonning matematik modeli va strukturaviy sxemasi ishlab chiqilgan.
(Kumar et al., 2005) ishda esa bir turg'un holatda ishlovchi nochiziqli bioreaktor uchun rekurrent neyronli tarmoqlar asosida modellashtirish usuli va kerakli natija olish uchun
on the literature review, a comparative analysis was carried out with the existing model. To customize the parameters in the bioreactor, the coefficients of the fuzzy PID controller were adjusted based on specified settings. The effectiveness of the suggested method is proven by comparing other available methods designed for tuning controllers that described in the literature. The research findings show that the proposed method is highly effective with rational regulation of bioreactor parameters. Moreover, the given method was tested in the nonlinear state of the bioreactor' model for presence of noise within the process of measurement. Keywords: fuzzy controller, genetic algorithm, neural network, control system, programmable logic controller, bioreactor.
bashoratlovchi nochiziqli modelli kontroller taklif etilgan.
Buyuk Britaniyaning Loughborough universiteti professori Zoltan K Nagy bioreaktor modeli uchun neyron tarmoqlar asosida bashoratlovchi boshqarish usulini taklif etgan. Olim modellashtirish natijalariga ko'ra, chiziqli MPC PID-rostlagichiga nisbatan taklif etilayotgan neyron tarmoqlar asosida bashoratlovchi boshqarish usuli samaradorlikni oshirishi mumkinligi haqida xulosaga kelgan (Nagy, 2007).
(Sivakumaran, 2006) maqolada hind olimlari stabil o'rnatilgan rejimda ishlovchi bioreaktorlar tizimini boshqarish uchun genetik algoritm (GA) asosidagi PI-rostlagichini sozlash uslubini muhokama qilishgan.
(Kumar et al., 2008; Mu et al., 2019; Oladele, & Shaibu, 2019; Babak, & Lokender, 2015) ishlarda esa ko'plab yetakchi xorijiy olimlar nostabil statsionar rejimda ishlovchi bioreaktorlar tizimining nostabilligi va murakkabligini ta'kidlab o'tgan.
Material va metodlar
Bakteriyali oksidlash texnologik jarayonlarini boshqarish bo'yicha adabiyotlarni o'rganishda, ushbu jarayonni boshqarish uchun bashoratlovchi model, neyron tarmoqlar, genetik algortimlar va PID-rostlagichlari asosidagi usullar taklif etilgan. PID-rostlagichini sozlashda turg'un va noturg'un tizimlarda rostlagichning optimal parametrlarini aniqlash uchun sonli hisoblashlar talab qilinadigan ko'plab uslublar o'rganilgan (Makhmudov et al., 2022; Jumaev et al., 2022; Igamberdiev, & Mamirov, 2021).
Bugungi kunga kelib, PID-rostlagichini sozlashda parametrlarning qiymatlarini topish uchun hisoblashlar vaqtini kamaytirish maqsadida dasturiy hisoblash usullari ishlab chiqishga alohida e'tibor qaratilmoqda.
PID-rostlagichining parametrlarini sozlashda noravshan usuldan foydalanish eng samarali usullardan biri hisoblanadi. Oxirgi vaqtlarda muhandislik ishlarida dasturlanuvchi mantiqiy kontrollerlardagi rostlagich parametrlarini sozlash uchun optimal usullarni tahlil qilish bo'yicha salmoqli ishlar amalga oshirilmoqda. Mazkur maqola PID-rostlagichi parametrlarini optimallashtirishda noravshan rostlash algoritmini qo'llashga bag'ishlangan. Ushbu usulda boshqariladigan jarayonning to'liq matematik modelini yaratish talab etilmaydi (Abdujaliliovich et al., 2021; Jumaev et al., 2023; Baqoyevich, 2023).
(Makhmudov, Saidova, Mokhilova, 2022) maqolada Xitoy olimlari buriluvchi mayatnikli nochiziqli tizim uchun PID-rostlagichini sozlashda umumlashgan optimallashtirish algoritmini taklif etishgan.
Adabiyotlar tahlili shuni ko'rsatadiki, har xil turg'un holatlardagi nochiziqli tizimlarni rejalashtirilgan kuchaytirgichli boshqarish tizimlari yordamida samarali boshqarish mumkin (Chang, & Shih, 2010). Bunday boshqarish tizimi tarkibiga sex kontrolleri va komutatsion (asosiy) boshqarish bloki kiradi. Asosiy boshqarish bloki butun bioreaktorlar tizimini samarali boshqarishni ta'minlash maqsadida berilgan texnologik reglament asosida sex kontrolleriga boshqaruvchi ta'sirni uzatadi.
PID-rostlagichi parametrlarini sozlash uchun maqsad funksiyasi asosida noravshan rostlash algoritmi taklif etildi. Bioreaktorlar tizimining stabil va nostabil holatlari uchun rostlagichni sozlash alohida amalga oshiriladi. Noravshan algoritm asosida sozlangan PID-rostlagichi bioreaktorlar tizimini to'liq holatda boshqarish uchun qo'llaniladi. Taklif etilayotgan boshqarish tizimi samaradorligini nochiziqli bioreaktor modelini qo'llash orqali asoslash mumkin.
Tadqiqot natijalari
Bakteriyali oksidlash jarayonini tahlil qilishda jarayonda ishlatilayotgan bioreaktorlarning funksional sxemasi 1-rasmda keltirildi. Unda bioreaktorga beriladigan xomashyolar, kirish
va chiqish parametrlari aks etgan. Bioreaktor bioreaktorlar tizimining bir qismi bo'lib, unda flotokonsentrat suyuq holatda bakteriyali oksidlash jarayoni amalga oshiriladi. Bioreaktorning dinamik tavsifi murakkab va unda oltinni ajratib olish jarayonida ishtirok etayotgan bakteriyalarning rivojlanishi qanday kechishini ko'rish mumkin:
4FeS2 + 14O2 + 4H2O +bakteriya ^ 4FeSO4 + 4H2SO4; 4FeSO4 + O2 + 2H2SO4 + bakteriya ^ 2Fe2 (SO4)3 + 2H2O; (1)
4FeS2 -4 1502 + 2H2O + bakteriya = 2Fe2 (SO4)3 + 2H2SO4
Bioreaktor ichidagi bakteriyali oksidlash jarayonining asosiy reaksiyasi quyidagicha ifodalanadi:
R M. (2)
Bu yerda:
R - reagent;
vd - reaksiya tezligining doimiysi;
M - chiquvchi mahsulotlar.
(2) tenglama biooksidlash jarayonini tavsiflaydi. Bakteriyali oksidlash jarayonida bakteriyalar faol holatda bo'lishi uchun asosiy parametrlar texnologik reglament asosida bo'lishini ta'minlash va bakteriya uchun ozuqaning vaqtida yetkazilishi asosiy omillardan sanaladi.
Oziiqa moddalari
^ Cliiquvclii malisulot
Siqilgan havo
1-rasm. Bioreaktorning funksional sxemasi
Ushbu jarayonning stabil borishi uchun bioreaktordagi pH, pulpa harorati, aralashtirgichning aylanish tezligi va kislorod berish maqsadida siqilgan havo bosimini rostlab turish maqsadga muvofiq. Agar keltirilgan parametrlar reglament asosida rostlansa, jarayonda bakteriya faol holatda rivojlanadi. Bakteriyali oksidlash jarayonida tirik organizm bioreaktorlar ichida rivojlanadi va unga bevosita oziqlanishi uchun subtrat beriladi.
Bakteriyaning boshlang'ich davrida ular yangi muhit sharoitida rivojlanishi uchun texnologik parametrlar rostlanib turishi kerak.
Texnologik jarayon unumdorligini oshirish uchun dasturlanuvchi mantiqiy kontroller o'rnatish zarur. Bu kontroller bakteriyalar massasi konsentratsiyasi va subtrat konsentratsiyasini boshqarish uchun qo'llaniladi. Noravshan rostlagich parametrlarini optimallashtirish orqali taklif etilayotgan model asosida bioreaktordagi bakteriya va subtrat konsentratsiyasi stabil rostlanadi. Noravshan rostlagichni bioreaktorlar tizimi uchun joriy etish ishlab chiqarish unumdorligini maksimal oshirish va chiqindilar tarkibidagi nodir metallar tarkibini kamaytirish asosiy maqsadlardan hisoblanadi (Kumari, & Mohan, 2022).
Bakteriyali oksidlash jarayoni borishi davomida elektrokimyoviy potensiali orasidagi farq Eh, pulpa tarkibidagi temir ikki valenti Fe2+, temir uch valenti Fe3+ hamda 1 ml pulpadagi bakteriyalar soniga bog'liqligi bilan xarakterlanadi. Bakteriyali oksidlash jarayonida oltin tarkibli sulfidli ma'danlarda elektrokimyoviy potensiali orasidagi farq Eh jarayoni borishi davomiyligi (kinetikasi)ga bog'liqlik grafigi quyidagi 2-rasmda keltirilgan.
800 700 600 500 400 300 200 100 0
0 a 9 18 ¿ 27 у 36 „ 45 54
2-rasm. Elektrokimyoviy potensiali orasidagi farq Eh jarayoni borishi davomiyligiga bog'liqlik grafigi: a) boshlang'ich davri; b) faol davri; v) uxlash (statsionar) davri; g) oxirgi davr
Eh, mV
Bakteriyaning stexiometriya faolligi juda murakkab bo'lib, u atrof-muhit sharoiti, ozuqa moddalar sarfi va bioreaktordagi parametrlarga bog'liq. Ushbu sabablarga ko'ra, bioreaktorning modellarini tahlil qilish maqsadida qarab chiqildi.
Turli xil sanoat bioreaktorlarining matematik modellari quyidagi ko'rinishda ifodalanadi:
§ = (м- D) X,
dt
d = D(Sf - S)- MX, dt Y
dP
— = -DP + (ам+ß) X,
Mt ГЛЛ
M S (4)
.._ rmar
+ S'
Bu yerda:
i - bakteriya o'sishining solishtirma tezligi;
X - biomassa konsentratsiyasi;
S - subtrat konsentratsiyasi;
a va ß - chiquvchi biokekning parametrlari.
Turg'un holatda o'zgaruvchilar X = X, S = Ss va P = Ps ga teng bo'ladi. (3) tenglamaga ko'ra, o'rnatilgan rejimda quyidagicha ifodalan adi:
X = o, = o. (5)
dt dt
Nochiziqli bioreaktor uchun matematik modelni tekshirish va uni ishlab chiqish uchun amalga oshiriladigan ishlar ketma-ketligialgoritmi 3-rasmdakeltirilgan.
3-rasm. Modelni ishlab chiqish va adekvatligini tekshirish jarayoni algoritmi
Tadqiqot natijalari tahlili
Natijalarning qo'llanish sohasi
Real vaqt rejimida bioreaktorning modelini ishlab chiqish murakkab masala bo'lib, ba'zan u nochiziqli xususiyatga ega ekanligi nuqtayi nazaridan qoniqarli model sifatida olinmaydi. Bioreaktorning ishlash davomiyligi boshqa turdagi kimyoviy jarayonlarga nisbatan ancha uzoq davom etadi. Odatda, jarayonning to'liq ravishda borishi uchun sanoatdagi bioreaktorlar bir necha kun davomida ishlashi mumkin. Real vaqt rejimida bioreaktorning modelini ishlab chiqish uchun ma'lumotlarni yig'ishda ko'p vaqt talab etiladi.
Shunday qilib, mazkur maqolada adabiyotlar tahlili asosida bioreaktorning matematik modelini ishlab chiqish taklif etildi. Bioreaktorning holat tenglamasi ko'rinishidagi matematik
modeli (3) va (4) tenglamalar asosidv ^lulialD chiqildi. Yuqorida berilgan matematik tavsiflarga ko'ra, tizimning fazoviy holati teBglamssini qiiyidagicha berish taklif etildi. Amalga oshirilgan formallashtirish asosida har biri, оtoda, quyidagi tenglama bilan tavsiflanadigan o'zaro bog'liq to'rtta ost tizimlardvB iH)oBat kstta о'lchamli tizimlar dinamikasi va holat tenglamalarini yozamiz (Sugeno, 201.9):
X(a) h Ax(t) a- BBt) -a f ()),
(6)
y(t) = Cx{ 0
Bu yerda
Ah
Bh
l0 о Ds
qqs
. a
- xs ' Bf tB_
Xsqs
о D о
о qixs a
(7)
Ch[1 0] ; D = [0]
Bu yerda D, Y, S, Sf va Xs - modelni ishlab chiqishda statsionar holatda bioreaktorning oxirgi qiymatlari.
Ushbu qiymatlar bakteriyaning rivojlan°Bi va statsionar holatida bioreaktorning modelini ishlab chiqish uchun (7) tenglamada amalga oshirildi. Bioreaktorning holat tenglama ko'rinishidagi matematik modeli quHiHa°ic°a ishlob c0iqildi:
A =
B =
0 - 0,064"
- 0,77 о0,1 298_
о0,9883 22,5104
(8)
C = [1 0]; D = [0]
4-rasmda bioreaktordagi biomassa konsentratsiyasi va subtrat konsentratsiyasining bir-biriga o'zaro bog'liqligi ko'rsatilgan.
1,6 1,8 2 2,2 Subtrat konsentratsiyasi
4-rasm. Bioreaktordagi biomassa va subtrat konsentratsiyasining o'zaro bog'liqlik grafigi
Dastlab biomassaning konsentratsiyasi subtrat konsentratsiyasiga nisbatan chiziqli ravishda oshadi. Keyin esa bakteriyaning maksimal o'sish tezligiga erishilganda, hattoki ozuqaning kam miqdorida ham bioreaktordagi sharoit ta'minlansa, biomassa konsentratsiyasi oshib boraveradi.
Bilimlar bazasini shakllantirishda boshqarish va ijro etuvchi qurilmalarning eng past sarf-xarajati asosiy mezon sifatida olingan. Bundan tashqari, bakteriyali oksidlash jarayonini boshqarish tizimi uchun noravshan rostlagichlarni qo'llashning asosiy sababi shundaki, tadqiqot jarayonida ikkita rnstlagich, ya'ni an'anaviy PID va noravshan rostlagichining sifat ko'rsatkichlari tahlil qilinganda, noravshan rostlagichning sifat ko'rsatkichlari yaxshiroq ekanligini quyida keltirilgan sclishtisish jadvalidan ham ko'rish mumkin (Baqoyevich, Modeling and adjustment.., 2023).
1-jadval
Rostlagichlar sifat ko'rsatkichlarining solishtirma jadvali
Rostlagichlarning turlari S ifat ko'rsatkichlari
O'r natilgan qiymatga eris hi sh vaqti (s) O'ta rostlas h ycy Rostlash vaqti (s) Xatolik (%)
PID 48,3 21,7 72 0,78
Noravshan rostlagich 19,6 4,8 52 0,23
Ilmiy tadqiqot ishi doirasida keltirilgan adabiyotlarni tahlil qilib, shuni ta'kidlash mumkinki, bakteriyali oksidlash jarayoni uchun intellektual boshqarish tizimlarini yaratish masalalarini yechishda noravshan-mantiqiy rostlagichlardan foydalanish bir qator afzalliklarga ega. Shu nuqtayi nazardan tadqiqot ishida murakkab boyitiladigan oltin tarkibli sulfidli ma'danlarni bakteriyali oksidlash iahayonining intellektual boshqarish tizimini noravshan rostlagich asosida yaratish uchun noravshan to'plam modellari va noravshan-mantiq usullaridan foydalanishga asoslangan. Chunki bu usullar obyektda sodir bo'ladigan turli xil parametrik noaniqliklar, obyekt xossalarining vaqt mobaynida o'zgaruvchanligi hamda jarayonga ta'sir qiluvchi turliomiliarning o'zaro bir-biriga bog'liqligini hisobga olgan holda, yuqori samarali boshqayishjahayo nini amalga oshirish imkonini beradi (Baqoyevich, Modeling and adjustment.., 2023).
Nochiziqli tizimlarni boshqarish uchun parallel strukturaga ega bo'lgan PID-rostlagichining ifodalanishi ko'rib chiqildi:
/
K
1
\
1 H---H TDS
V TIS У
V
к
KP ++ KDs
s
У
(9)
Bu yerda x{ = K /K, td = KD/Kp - integrallash va differensiallash vaqti.
Noravshan PlD-rostlagichini sozlash jarayoni Kp, K va KD ning mumkin bo'lgan eng yaxshi qiymatlarini topish uchun ishlatiladi. Koeffitsiyentlarning optimal qiymatini topishda maksimal aniqlikka erishishni noravshan algoritm asosida amalga oshirish kerak.
5-rasm. Noravshan algoritm asosida PID-rostlagichini sozlash blok-sxemasi
PID-rostlagichini sozlashda uning parametrlari (Kp Kr KD)ning optimal qiymatlarini topish maqsad funksiyasini minimallashtirish orqali amalga oshiriladi. Rostlagich parametrlarining mos qiymatlarini aniqlash uchun optimallashtirish algoritmlaridan foydalanish maqsadga muvofiq.
O'rganib chiqilgan adabiyotlarda nashr etilgan rostlagichlar (PI, PD, PID) rostlash grafiklarining noravshan PID-rostlagichi bilan solishtirma grafik tahlili amalga oshirildi. Taklif etilayotgan noravshan PID-rostlagichi bakteriyali oksidlash jarayonining unumdorligini oshiradi. Rostlash vaqti tez, o'ta rostlash va tebranuvchanlik ko'rsatkichi qolganlariga nisbatan juda yaxshi ekanligini 6-rasmda yaqqol ko'rish mumkin.
Olingan grafik ko'rinishlar noravshan rostlagichning kirish o'zgaruvchisining o'zgarishi chiqish o'zgaruvchisiga bog'langanligini xarakterlaydi. Bakteriyali oksidlash jarayonidagi bioreaktorni avtomatik rostlash tizimi uchun noravshan rostlagichni qo'llashda dasturlanuvchi mantiqiy kontrollerlarga dastur yaratish rostlashning sifat ko'rsatkichlarini samarali oshiradi. Matlab amaliy dasturi muhitida noravshan rostlagich bilan an'anaviy PID-rostlagichi o'tkinchi xarakteristikasining solishtirma grafigi quyidagicha olindi.
10 20 30 40 50 60 70 80
Kd
a)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Vaqt _
Noravshan PID ---- PID
PT ---PD
b)
Vaqt
6-rasm. PID-rostlagichining parametrlari (a), an'anaviy va noravshan PID-rostlagichlari asosida texnologik parametrlarni rostlash natijalarini solishtirish (b)
Olib borilgan imitatsion modellashtirish natijalari asosida nazariy xulosalarni keltirish mumkin, ya'ni bakteriyali oksidlash jarayoniga ta'sir etayotgan tashqi muhit o'zgarishi noaniqligi sharoitida sintezlangan noravshan rostlagichli avtomatik boshqarish tizimi bioreaktor haroratini kerakli qiymatda stabil ushlab turishni ta'minlaydi hamda obyekt parametrlari keng diapazonda o'zgarganda ham texnologik jarayonni sifatli boshqarish imkonini beradi. 6-rasmda keltirilgan grafikdan ko'rinib turibdiki, bioreaktor modullarining harorat rejimlarini noravshan mantiqiy boshqarish tizimini imitatsion modellashtirish orqali an'anaviy PID-rostlagichi bilan noravshan PID-rostlagichini solishtirganda, o'rnatilgan haroratni stabil ushlab turish aniqligi 2,1 %ga oshgan.
Xulosalar
Bakteriyali oksidlash jarayonidagi bioreaktor modeli asosida noravshan boshqarish tizimi qurish murakkab masala hisoblanadi. Ushbu maqolada nochiziqli bioreaktorning modeli asosida noravshan PID-rostlagichini modellashtirish va ishlab chiqish keltirilgan. Bioreaktorning modeli eksperiment o'lchash natijalariga ko'ra holat tenglamasi ko'rinishida ifodalandi. Shuningdek, maqolada nochiziqli bioreaktorning matematik modelini ishlab chiqish uchun yaratilgan algoritmi va uning tavsifi bayon qilindi. Bundan tashqari, noravshan boshqarishning strukturaviy sxemasi, olingan solishtirma grafik va uning tahlillari hamda noravshan PID-rostlagichining koeffitsiyentlarini sozlash usullari keltirilgan.
Tadqiqot natijasiga ko'ra, shuni xulosa qilish mumkinki, taklif etilayotgan rostlagich tashqi g'alayonli ta'sirlarga chidamli va jarayonni stabil rostlash imkonini beradi. Nochiziqli tizimlarni boshqarishda boshqa adabiyotlar tahlilida keltirilgan rostlagichlarga nisbatan noravshan PID-rostlagichlarini barqarorlashtirish rostlash vaqti tezligi nuqtayi nazaridan samarali ekanligini ko'rish mumkin.
REFERENCES
1. Abdujaliliovich, J.O., Bakoyevich, M.G., & Eldor, A. (2021). Fuzzy logic controller in the management of technological processes of bacterial oxidation. Web of Scientist: International Scientific Research Journal, 2 (06), 191-197.
2. Babak, R., & Lokender, P.R. (2015, December). Concept and Application of PID Control and Implementation of Continuous PID Controller in Siemens PLCs. Indian Journal of Science and Technology, 8 (35), 1-9. doi: 10.17485/ijst/2015/v8i35/82262
3. Baqoyevich, M. G. (2023). Modeling and adjustment of a fuzzy controller in a bioreactor control system. Chemical Technology, Control and Management, 2, 14-21.
4. Chang, W. D., & Shih, S. P. (2010). PID controller design of nonlinear systems using an improved particle swarm optimization approach. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 15 (11), 36323639.
5. Igamberdiev, Kh.Z., & Mamirov, U.F. (2021). Regulyarnyy sintez sistem adaptivnogo upravleniya neopredelennymi dinamicheskimi ob"yektami [Regular synthesis of adaptive control systems for uncertain dynamic objects]. (In Russian, 215 p.). Tashkent: Bilim va intellektual salohiyat Publ.
6. Jumayev, O. A., Kovaleva, I.L., & Makhmudov, G.B. (2023). Upravleniye temperaturnym rezhimom protsessa bakterial'nogo okisleniya na osnove nechetkoy logiki [Control of the temperature regime of the bacterial oxidation process based on fuzzy logic]. (In Russian). System Analysis and Applied Informaticsa, 2, 4247.
7. Jumayev, O.A., Makhmudov, G. B., & Majidova, R. B. (2022). Primeneniya nechetkogo kontrollera dlya upravleniya protsessa vyshchelachivaniya zolota iz produktov bakterial'nogo vskrytiya [Application of a fuzzy controller to control the process of gold leaching from bacterial dissection products]. (In Russian). Journal of Advances in Engineering Technology, 1, 5-9.
8. Kumar, S. M. G., Jain, R., Anantharaman, N., Dharmalingam, V., & Begam K. M. M. Sh. (2008). Genetic algorithm based PID controller tuning for a model bioreactor. Indian Institute of Chemical Engineers, 50 (3), 214226.
9. Kumar, S. V. S., Kumar, V. R., & Reddy, G. P. (2005). Nonlinear control of bioreactors with input multiplicitiesan experimental work. Bioprocess and Biosystems Engineering, 28 (1), 45-53.
10. Kumari, K., & Mohan, B.M. (2022). Minimum t-norm leads to unrealizable fuzzy PID controllers. Information Sciences, 587, 323-334.
11. Makhmudov, G.B., Saidova, A.Kh., & Mokhilova, N.T. (2022). Modelirovaniye nechetkoy logiki dlya upravleniya protsessom bakterial'nogo okisleniya kontsentratov v reaktorakh s meshalkoy [Fuzzy logic modeling for controlling the process of bacterial oxidation of concentrates in reactors with a stirrer]. (In Russian). Modern Innovations, Systems and Technologies, 2, 0201-0214.
12. Makhmudov, G.B., Saidova, A.Kh., Mokhilova, N.T., & Ibragimova, Ch.K. (2022, April). Issledovaniye intellektual'nykh sistem upravleniya na osnove nechetkoy logiki [Research into intelligent control systems based on fuzzy logic]. (In Russian). E Conference Zone, 302-308.
13. Mu, S., Goto, S., Shibata, S., & Yamamoto, T. (2019). Intelligent position control for pneumatic servo system based on predictive fuzzy control. Computers and Electrical Engineering, 75, 112-122.
14. Nagy, Z. K. (2007). Model based control of a yeast fermentation bioreactor using optimally designed artificial neural networks. Chemical Engineering Journal, 127 (1-3), 95-109.
15. Oladele, D.A., Farouq, E., Shaibu (2019, September). An Improved Performance of Fuzzy Logic Based Controller Design for Bioreactor Process Plant. EJERS, European Journal of Engineering Research and Science, 4(9), 177-179.
16. Prabhu, K., Dharani, P., Vijayachitra, S., & Kavya, C. (2021). Design of fuzzy - Pid controller for continuous stirred tank reactor plant. Nat. Volatiles & Essent. Oils, 8 (5), 199-205.
17. Sivakumaran, N., Radhakrishnan, T. K., & Babu, J. S. C. (2006). Identification and control of bioreactor using recurrent networks. Instrumentation Science and Technology, 34 (6), 635-651.
18. Sugeno, M. (2019). Application of Choquet Calculus to Statistics with Distorted Probabilities. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 27 (9), 3-15.
19. Yusupbekov, N.R., Jumayev, O.A., Mahmudov, G'.B., & Ismoilov, M.T. (2020). Noaniq mantiq asosida intellektual boshqarish tizimlarini ishlab chiqish [Development of intelligent control systems based on fuzzy logic]. (In Uzbek). Journal of Advances in Engineering Technology, 2, 20-25.
20. Yusupbekov, N., Igamberdiev, H., & Mamirov, U. (2022). Algorithms for robust stabilization of a linear uncertain dynamic object based on an iterative algorithm. Intelligent and Fuzzy Techniques for Emerging Conditions and Digital Transformation: Proceedings of the INFUS 2021 Conference (vol. 1, pp. 225-232). Springer International Publishing.
