CC BY
1UDC: 681.518.25(045)(575.1) EDN: https://elibrary.ru/giyvcp
NOQAT'IY MANTIQ ASOSIDA BILVOSITA QUYOSH QURITGICHLARINING HARORAT DINAMIKASINI BASHORAT QILISH
Rejabov Sarvar Abdurasulovich1, Usmonov Botir Shukurillayevich2, Usmanov Komil Isroilovich3, Artikov Asqar Asqarovich4
1tayanch doktorant ORCID: 0000-0001-8491-4122 e-mail: sarvar.rejabov7790@ gmail.com
2rektor
ORCID: 0000-0002-4654-9782 e-mail: [email protected]
3"Avtomatlashtirish va raqamli boshqaruv" kafedrasi mudiri
ORCID: 0000-0002-6400-1200 e-mail: fuzzylogicrules@ gmail.com
4professor
ORCID: 0009-0007-3874-7096 e-mail: [email protected]
Toshkent kimyo-texnologiya instituti
Annotatsiya. 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 oigan holda, optimallashtirishgayordam beradi. Quritish kamerasidagi haroratni bashorat qilish quritish jarayoni samaradorligini oshirish va mahsulot sifatiniyaxshilashda 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 700W/m2 va tashqi muhit harorat 46°C bo'lganda, quritish kamerasidagi harorat 50,9°C hamda quyosh radiatsiyasi 750W/m2 ga tenglashganda, tashqi harorat 50°C atrofida bo'lganda, quritish kamerasidagi harorat 52 °Cga 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. Kalit so'zlar: quyosh radiatsiyasi, tabiiy konveksiyali quritgich, Mamdani algoritmi modeli, noqat'iy mantiq, modellashtirish, bashoratlash.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ТЕМПЕРАТУРЫ КОСВЕННЫХ СОЛНЕЧНЫХ СУШИЛОК НА ОСНОВЕ НЕЧЁТКОЙ ЛОГИКИ
базовый докторант 2ректор
Заведующий кафедрой «Автоматизация и цифровое управление»
4профессор
Ташкентский химико-технологический институт
Режабов Сарвар Абдурасулович1, Усмонов Ботир Шукуриллаевич2, Усманов Комил Исроилович3, Артиков Аскар Аскарович4
Аннотация. Процесс сушки продуктов в косвенных солнечных сушилках, работающих вусловиях изменяющихся погодныхусловий, 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 необходимымусловием дляулучшения качества продукта в процессе сушки и повышения эффективности процесса. В этой статье был проведён ряд экспериментов на косвенной сушилке для различных погодных условий,
H^TH6ocnHK^HTHpoBaHHe/citation: Rejabov, S. A., Usmonov, B. Sh., Usmanov, K. I., & Artikov, A. A. (2024).
8 Predicting temperature dynamics of indirect solar dryers based on fuzzy logic. (In Uzbek). Science and Innovative
Development, 7(5), 8-18.
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 °С температура в камере сушки составит 50,9 °С, а при солнечной радиации 750W/м2 и температуре окружающей среды около 50°С температура в камере достигнет 52 °С, что полностью соответствует экспериментальным данным. Точность предлагаемой модели показала, что среднеквадратичная ошибка (RMSE) составила 0,38°С, 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. Ключевые слова: солнечное излучение, естественная конвекция сушилки, модель алгоритма Мамдани, нечёткая логика, моделирование, прогнозирование.
PREDICTING TEMPERATURE DYNAMICS OF INDIRECT SOLAR DRYERS BASED ON FUZZY LOGIC
Rejabov Sarvar Abdurasulovich1, Usmonov Botir Shukurillaevich2, Usmanov Komil Isroilovich3, Artikov Askar Askarovich4
1Basic Doctoral Student 2Rector
3Head of Department of Automation and Digital Control
4Professor
Tashkent Institute of Chemical Technology
Kelib tushgan/Получено/ Received: 25.09.2024
Qabul qilingan/Принято/ Accepted: 11.10.2024
Nashr etilgan/
Опубликовано/Published:
31.10.2024
Abstract. 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. Keywords: solar radiation, natural convection dryer, mamdani algorithm model, fuzzy logic, modeling, prediction.
Kirish
Oziq-ovqat mahsulotlari, jumladan, mevalar, dorivor o'simliklar va sabzavotlar turli xil vitaminlar va minerallarga juda boy bo'lib, ular inson ratsionining asosiy ozuqa manbayi hisoblanadi. Ushbu mahsulotlarning ko'pchiligi taxminan 90 % suvdan iborat bo'lib, bu ularning tez buzilishiga olib keladi va saqlashni murakkablashtiradi (Deng et al., 2021). Shuning uchun bunday mahsulotlarni uzoq muddatli saqlash uchun quritish texnologiyalari keng qo'llanadi. Quritish jarayoni mahsulotlardagi namlikni kamaytirish orqali ularning
saqlanish muddatini uzaytiradi va foydali xususiyatlarini saqlab qolishga yordam beradi. Shu sababli quritish texnologiyasi oziq-ovqat xavfsizligini ta'minlash va mahsulotlar sifatini yaxshilashda muhim rol o'ynaydi (Madhankumar et al., 2023).
Bugungi kunda quritilgan oziq-ovqat mahsulotlarining 80 %dan ortig'i rivojlanayotgan mamlakatlardagi kichik fermerlar tomonidan ishlab chiqariladi (López-Vidaña et al., 2013). Shu boisdan ushbu fermerlar, odatda, mustaqil energiya manbalariga asoslangan arzon va oson texnik xizmat ko'rsatishni talab qiluvchi qishloq xo'jaligi uskunalariga ehtiyoj sezadi. Yuqori namlikka ega mahsulotlarni quritish jarayoni ko'p miqdorda energiya iste'moli talab qilganligi sababli mavjud va arzon energiya manbalaridan foydalanish iqtisodiy jihatdan maqbul yechim sifatida ko'rilmoqda. Bu yondashuv nafaqat energiya sarfini kamaytirish, balki ishlab chiqarish jarayonlari samaradorligini oshirishga ham xizmat qiladi (Lamidi et al., 2019).
To'g'ridan to'g'ri quyoshda quritish jarayoni rivojlanayotgan mamlakatlar uchun istiqbolli muqobil texnologik jarayon sifatida e'tirof etilmoqda. Bu usul fermerlar tomonidan o'z qishloq xo'jaligi mahsulotlarini quyosh nurlarida va tabiiy shamolning konvektiv kuchidan foydalanib quritishda keng qo'llanadi. Shuningdek, ushbu qurilmalarni mobil tarzda konstruksiyalash imkoniyati mavjudligi bois dala sharoitida qulay iqlim muhitida ishlatish mumkin. Ushbu usulning afzalligi uning arzonligi va oddiyligi bilan bog'liq bo'lsa ham, ob-havo sharoitlariga bog'liqligi tufayli mahsulotning quritish sifati pasayishi mumkin. Buning natijasida mahsulotlar chang, yomg'ir, hasharotlar va mikroorganizmlar kabi tashqi omillarga duch keladi. Natijada quritilayotgan mahsulot sifati yomonlashadi va quritish murakkablashadi (Belessiotis & Delyannis, 2011). Shunga qaramay to'g'ridan to'g'ri quyoshda quritish jarayoni rivojlanayotgan mamlakatlarda qishloq xo'jaligi mahsulotlarini saqlash uchun eng maqbul yechim sifatida qolmoqda. Biroq bu jarayonni yaxshilash zarurati mavjud, chunki sifatli va samarali quritish, oziq-ovqat xavfsizligi va ularning saqlanish muddatini uzaytirish muhim ahamiyatga ega. Optimal quritish sharoitlarini ta'minlash uchun texnologik yondashuvlar, shu jumladan, mexanik va energetik resurslarni yaxshilash zarur (Bala & Woods, 1995).
Quritish jarayoni mahsulotga berilayotgan issiq havo o'rtasida suv-havo almashinuvi orqali sodir bo'ladi. Bilvosita quyosh quritgichi quritilgan mahsulotning ozuqaviy tarkibi va rangi saqlanishiga yordam beradi, shu bilan birga, chang va hasharotlar kabi zararli omillardan ham himoya qiladi. Bilvosita quyosh quritgichida quritish mahsulot sifatini oshirish va quritish jarayoni samaradorligini ta'minlashda muhim ahamiyatga ega (Ho et al., 2011).
Iqlim sharoitlari va quyosh radiatsiyasi o'zgarishi ta'sirida quritish kamerasidagi harorat o'zgaradi. Quritish kamerasidagi harorat quritish tezligiga to'g'ridan to'g'ri ta'sir qiluvchi asosiy parametr hisoblanadi. Quritish jarayonini modellashtirish quritish haroratini baholash va quritgichning gidrotermal parametrlari, masalan, quyosh nurlanishi, atrof-muhit harorati va havo oqimining ta'sirini oldindan bashorat qilish imkonini beradi. Quritgichning ishlash samaradorligini baholash uchun quritish kamerasiga mahsulot yuklangan va yuksiz holatlarda ikki xil tajriba o'tkazish zarur. Yuksiz holatdagi modellashtirish quritgichning issiqlik xatti-harakatini ko'rsatadi.
Noqat'iy mantiq asosida modellashtirish Zoda tomonidan birinchi marta joriy etilganidan buyon sezilarli darajada rivojlandi va turli sohalarda qo'llana boshladi (Zadeh, 1965). Noqat'iy mantiq asosida jarayonni modellashtirishning afzalligi tizim nochiziqli yoki kirish parametrlari o'zgaruvchan bo'lganligiga qaramasdan, natijalarni aniq bashorat qilish imkonini berishidadir.
Mazkur sohada xalqaro tadqiqotchilar tomonidan ko'plab ilmiy izlanishlar olib borilgan. Jumladan, Mohammadi va boshqalar yarim quyosh issiqxonasi muhitini adaptiv, teskari
aloqa va intellektual modellashtirish usullarini taklif qilgan (Mohammadi et al., 2018). Hamdi va boshqalar tomonidan esa issiqxonada uzumni quritish tizimini tegishli sharoitlarda simulyatsiya qilish uchun TRNSYS dasturida matematik model ishlab chiqilgan (Hamdi et al., 2018; Jain & Tiwari, 2004). Bundan tashqari, Zoukit va uning hamkasblari bilvosita aralash quyosh-elektr quritgichida dorivor o'simliklarni quritish uchun noqat'iy mantiq asosida modellashtirish, quritgichning turli rejimlarida simulyatsiyalar o'tkazib, jarayonni aniq boshqarish orqali mahsulotlarni uzoqroq saqlash va samaradorlikni oshirishga erishgan (Zoukit et al., 2019; Hernández & Quiñonez, 2018).
Prakash va Kumarlar issiqxona havo harorati, namlik bug'lanishini hisoblash hamda quyosh nurlanishi va atrof-muhit harorati asosida issiqxonaning issiqlik samaradorligini prognoz qilish uchun ANFIS modelini ishlab chiqishgan (Prakash & Kumar, 2014). Vafamand va boshqalar esa Takagi - Sugeno (TS) noqat'iy mantiq asosidagi modelida farqlanmaydigan tegishlilik funksiyalarini ko'rib chiqishgan va TS modellarining keng sinflari uchun onlayn parametr hisoblashni amalga oshirgan (Vafamand et al., 2018), (Simo-Tagne et al., 2018). Arslankaya ham jarayonlarni modellashtirishda adaptiv neyron noqat'iy boshqarish (ANFIS) va sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) usullari orqali boshqarish hama bashoratlash bo'yicha ilmiy ishlar olib borishgan (Arslankaya, 2023). Prakash va boshqalar esa sun'iy neyron tarmoqlarini qo'llagan holda, quyosh nurlanishi, atrof-muhit harorati va nisbiy namlik kabi parametrlarni hisobga olib, quritilgan mahsulot massasini bashorat qilishga muvaffaq bo'lishgan (Prakash et al., 2015).
Mamlakatimiz olimlaridan Yusupbekov et al. (2014) ham intellektual boshqaruv (noqat'iy mantiq) tizimlari va qaror qabul qilish jarayonlarini tadqiq qilishga o'z ilmiy ishlarida katta e'tibor qaratishgan. Gulyamov (2018) va Mukhamedieva (2020) kabi tadqiqotchilar esa quritish jarayonida tabiiy hisoblash algoritmlaridan foydalangan holda, optimizatsiya masalalarini hal qilish yondashuvlarini ishlab chiqqanlar. Eshbobayev et al. (2024) ilmiy ishida noqat'iy mantiq xulosa chiqarish tizimiga asoslangan chiqindi suvlarni tozalash jarayonini boshqarish modeli ishlab chiqilgan. Sultonova et al. (2024) va Abduvaxitovna& Isroilovich (2024) noqat'iy mantiqning qo'llanishi, tizimning murakkabligi va noaniqliklarini hisobga olish orqali quritish jarayonini yaxshilash imkoniyatlarini ochib berishgan.
Oldingi tadqiqotlarimizda quyosh quritgichida o'rikdan yuqori sifatli turshak, bargak (qaysa) va kuraga tayyorlash jarayoni tahlil qilingan, shuningdek, quritish vaqtining havo sarfi va haroratga bog'liqligi o'rganilgan (Rejabov et al., 2024). O'riklarni ochiq quyoshda quritish va bilvosita tabiiy konveksiya asosidagi quyosh quritgichi yordamida quritish vaqtlari mahsulot namligi va quritish jarayonida o'rik rangidagi o'zgarishlarni solishtirish va baholashga qaratilgan (Rejabov et al., 2024). Lekin mahsulotlarni quritish jarayonlarini modellashtirish va boshqarish tizimini ishlab chiqishda noqat'iy mantiq usuli qo'llanishi bo'yicha yetarlicha tadqiqot ishlari mavjud emas. Mamdani algoritmi usuli orqali bilvosita quyosh quritgichlarida qishloq xo'jaligi mahsulotlarini (masalan, o'rik) quritish jarayonida haroratni bashorat qilish modeli ishlab chiqilmagan. Bu esa ushbu yo'nalishda yanada chuqur tadqiqot olib borish va yangi ilmiy yondashuvlar joriy etishni talab etadi.
Ushbu ishda yuklanmagan sharoitda ishlaydigan bilvosita quyosh quritgichini modellashtirishda Mamdani algoritmi usulidan foydalanilgan. Taklif etilgan Mamdani algoritmi tabiiy konveksiya sharoitida bilvosita quyosh quritgichining termodinamik xarakteristikalarini aniq bashorat qilishga xizmat qiladi. Bunday Mamdani algoritmi "if-then" qoidalar to'plami orqali tasvirlanadi. Har bir qoida tizimning nochiziqli kirish-chiqish munosabatlarini ifodalaydi. Noqat'iy mantiq asosidagi model nochiziqli parametrlarni noqat'iy mantiq asosida tegishlilik funksiyalarini birlashtirish orqali hisoblashlarni amalga oshiradi.
Material va metodlar
O'zbekiston janubiy kenglikda joylashgani sababli yoz mavsumida bevosita quyosh nurlanishi ko'proq tushadi va bu jarayon uzoq davom etadi. Toshkent shahrida yil davomida quyosh nurlari o'rtacha 2900 soat davomida tarqaladi. Qarshi shahrining janubida esa bu ko'rsatkich 3100 soatni tashkil etadi. O'zbekiston iqlim sharoitida, asosan, ochiq va bulutli kunlar kam bo'lgani uchun (ayniqsa, maydan oktabrgacha) qishloq xo'jaligi mavsumida quyosh uzoq vaqt nur sochadi. Toshkentda yiliga 1749 soat, Qarshida esa 2012 soat quyosh nur sochishi kuzatilgan. Mamlakatda yil davomida 320 kundan ortiq quyoshli kunlar bo'lib, yillik o'rtacha quyosh radiatsiyasi 1400 dan 1800kW/m2 oralig'ida o'zgaradi va O'zbekistondagi ushbu boy quyosh energiyasi manbayidan samarali foydalanish imkoniyatlarini oshiradi.
Tabiiy konveksiya asosida ishlaydigan quyosh quritgichi quyosh havoni isitish moslamasi va quritish kamerasidan iborat (1-rasm). Quyosh havoni isitish moslamasi 1,71m2 yuzaga ega bo'lgan tekis shisha plastinkadan iborat bo'lib, uning o'lchamlari 1,9 x 0,9 x 0,2 m. Isitish moslamasining ichki yuzasi quyosh nurlarini maksimal darajada yutish uchun qora bo'yoq bilan qoplangan. Quritish kamerasi 2 mm qalinlikdagi oddiy po'latdan yasalgan bo'lib, uning kengligi, chuqurligi va balandligi 0,7x0,9x0,5mni tashkil qiladi. Quritish kamerasining ichki qismi quritish uchun optimal sharoitlarni saqlash maqsadida 6 mm yog'och panellar bilan to'liq izolyatsiya qilingan. Ushbu quritish uskunasi kuniga 5 kg o'rikni quritishga mo'ljallangan. Quyosh nurlari shaffof shisha oyna orqali o'tib, uning ostidagi havoni isitadi. Isitilgan havo quritish kamerasiga oqib kiradi. Quyosh havoni isitish moslamasi O'zbekiston sharoitida yil davomida samarali ishlashi uchun gorizontga nisbatan 30° burchak ostida joylashtirilgan va quyosh nurlaridan maksimal foydalanish maqsadida janubga yo'naltirilgan.
HTC-2 raqamli termometr-gigrometri tizimdagi havo harorati va nisbiy namlikni o'lchash uchun qo'llangan. Ushbu qurilma bir vaqtning o'zida soat, signal hamda o'lchangan harorat va namlikning maksimal va minimal qiymatlarini yozib oluvchi xotira funksiyasiga ega. O'lchov natijalari katta o'lchamli LCD ekranda aks ettiriladi, bu esa oson va aniq kuzatish imkonini beradi. HTC-2 bir dona 1,5 V AAA batareyasi yordamida quvvatlanadi va u termogigrometr bilan birga taqdim etiladi.
*
4 N \
\ \ \ N \ 4
\
^ \ \ \
\
\
\
Quyosh ko Nekton
1-rasm. Tabiiy konveksiyali quyosh quritgichining sxematik ko'rinishi
Tizimning chiqish xarakteristikalarini to'liq tahlil qilish uchun, avvalo, uning statik va dinamik xususiyatlarini aniqlash talab etiladi. Ushbu xususiyatlar turli quyosh radiatsiyasi va atrof-muhit harorati sharoitida quritish kamerasidagi haroratni o'lchash asosida aniqlanadi. Tajribalarni amalga oshirish uchun quritgich mahsulot yuklanmagan holda ochiq joyga, daraxtlar va binolar soyasidan uzoqroqqa joylashtirildi. Tajribalar ertalab 10:00 dan 17:00 gacha davom etgan, chunki bu vaqtda quyosh radiatsiyasi va atrof-muhit harorati nisbatan barqaror deb hisoblanadi. Natijalar 1-jadvalda keltirilgan.
1-jadval
Quyosh radiatsiyasi va tashqi muhit haroratiga qarab quritish kamerasidagi haroratning o'zgarishi
Vaqt 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00
Quyosh radiatsiyasi 538 620 673 700 705 683 646 584
Tashqi muhit harorati 39,4 42,2 44,3 45,7 41,1 39,2 40 41,6
Tashqi muhit namligi 22 20 18 17 17 16 16 17
Quritish kamerasi ichidagi harorat 42,9 45,8 48,5 50,4 51 48,8 47,6 46,9
Turli ob-havo sharoitlarida olib borilgan tajribalar zarur bo'lgan quyosh radiatsiyasi qiymatlarini ta'minlash uchun mo'ljallangan. Harorat, atrof-muhit harorati va quyosh radiatsiyasi har soatda o'lchangan. Quritish kamerasidagi harorat tabiiy rejimda uchta nuqtasida o'lchangan. Tanlangan uchta nuqtadagi o'rtacha haroratlar orasida sezilarli farq aniqlanmadi (eng katta farq 1,4°C bo'ldi). Shuning uchun modellashtirish jarayonida faqat quritish kamerasidagi harorat qiymati inobatga olinadi.
Quyosh quritgichi murakkab tizim bo'lib, ikkita kirish (quyosh radiatsiyasi, atrof-muhit harorati) va bitta chiqish (quritish kamerasi harorati) o'zgaruvchilariga ega. Har bir operatsion nuqtada quritgichni nochiziqli model orqali modellashtirish mumkin. Shunday qilib, quritgichni identifikatsiyalangan operatsion nuqtalar atrofida bir nechta nochiziqli modellardan foydalanib modellashtirish mumkin. Har qanday operatsion nuqtada mos nochiziqli modelni tanlash uchun Mamdani algoritmi interfeysi tizimi ishlatiladi.
Ushbu maqolaning asosiy maqsadi Mamdani algoritmi modelini tadqiq qilinayotgan tabiiy konveksiyali quyosh quritgichining umumiy xarakteristikalarini modellashtirishda qo'llashdir. Mamdani tizimidan murakkab va noaniq tizimlarni ifodalashda keng foydalaniladi va u turli nochiziqli hamda noaniq modellarni birlashtirish orqali tizimning o'zgaruvchan xatti-harakatlarini aniqlashga yordam beradi. Noqat'iy mantiq asosidagi modelning har qanday ish sharoitida mos chiqish natijasini ta'minlash imkoni bo'ladi.
Mamdani algoritmi "if-then" qoidalari asosida quriladi va bu qoidalar tizimning kirish va chiqish ma'lumotlari hamda ayrim operatsion nuqtalarda nochiziqli modellar bo'yicha aniqlangan parametrlarni o'z ichiga oladi. Quyosh radiatsiyasi uchun yaratilgan tegishlilik funksiyalari quyosh nurlanishining yuqori va past qiymatlariga e'tibor qaratgan holda tuziladi, chunki bu qiymatlar tizimning yuqori noaniqlik ko'rsatadigan holatlarini aks ettiradi. Atrof-muhit harorati uchun mos tegishlilik funksiyalari tizimning ma'lum xatti-harakatlariga moslashtirilgan bo'lib, quritgich kamerasi ichidagi haroratga mos tegishlilik funksiyalari esa tizimning havo harakatiga bo'lgan sezgirligini ifodalaydi.
Mamdani algoritmi asosida qurilgan noqat'iy mantiq modelning chiqishi (quritish kamerasidagi harorat) tegishli nochiziqli va noaniq modellarga asoslangan holda baholanadi. Bu yondashuv tizimning murakkab o'zaro ta'sirlarini hisobga olgan holda, quritgich samaradorligi va uning dinamik jarayonlarini modellashtirish imkonini beradi.
Tadqiqot natijalari
Matlab R2014a dasturida Mamdani algoritmi interfeysi tanlanib, modelda ishtirok etadigan kirish (quyosh radiatsiyasi, tashqi muhit harorati) va chiqish (quritish kamerasi ichidagi harorat) o'zgaruvchilari belgilab olindi (2-rasm). Kirish o'zgaruvchilari tizimga ta'sir qiluvchi faktorlar bo'lsa, chiqish o'zgaruvchilari tizimning natijalarini ifodalaydi (Sidikov et al., 2020).
2-rasm. Mamdani algoritmi interfeysi ko'rinishi
Har bir kirish va chiqish o'zgaruvchisi uchun noaniq mantiq qoidalari ishlab chiqildi. Quyosh radiatsiyasi uchun toifalar quyidagicha belgilangan: "eng past", "pastroq", "o'rtacha", "yuqoriroq" va "eng yuqori". Tashqi muhit harorati esa "sovuq", "iliq", va "issiq" kabi toifalarga ajratilgan. Quritish kamerasi harorati uchun esa "past harorat (T1)", "pastroq harorat (T2)", "o'rtacha harorat (T3)", "yuqoriroq harorat (T4)" va "eng yuqori harorat (T5)" toifalari aniqlangan.
Ushbu qoidalarga asoslangan holda, har bir toifa uchun mos tegishlilik funksiyalari (membership functions) ishlab chiqilgan (3-rasm). Tegishlilik funksiyalari tizimning noqat'iy mantiq o'zgaruvchilarini aniqlash va noaniqlikni aniqlik bilan modellashtirishda muhim rol o'ynaydi. Bu yondashuv tizimning noaniq va nochiziqli xatti-harakatlarini bashorat qilish imkonini beradi.
Membership function plots Membership function plots
3-rasm. Quyosh radiatsiyasi (a), tashqi muhit harorati (b) va quritish kamera ichidagi haroratlar (c) uchun noqat'iy xulosalar tizimining tegishlilik funksiyalari ko'rinishi
Belgilashlar yordamida tegishlilik funksiyalari ishlab chiqilgandan so'ng tajriba natijalaridan foydalangan holda, xulosa chiqarish mexanizmi uchun qoidalar bazasi yaratildi.
1. If (Radiatsiya is eng_past) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T1).
2. If (Radiatsiya is eng_past) and (Tashqitemp is iliq) then (Kameratemp is T2).
3. If (Radiatsiya is eng_past) and (Tashqitemp is issiq) then (Kameratemp is T2).
4. If (Radiatsiya is pastroq) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T2).
5. If (Radiatsiya is pastroq) and (Tashqitemp is iliq) then (Kameratemp is T3).
6. If (Radiatsiya is pastroq) and (Tashqitemp is issiq) then (Kameratemp is T3).
7. If (Radiatsiya is ortacha) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T2).
8. If (Radiatsiya is ortacha) and (Tashqitemp is iliq) then (Kameratemp is T3).
9. If (Radiatsiya is ortacha) and (Tashqitemp is issiq) then (Kameratemp is T4).
10. If (Radiatsiya is yuqoriroq) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T3).
11. If (Radiatsiya is yuqoriroq) and (Tashqitemp is iliq) then (Kameratemp is T4).
12. If (Radiatsiya is yuqoriroq) and (Tashqitemp is issiq) then (Kameratemp is T5).
13. If (Radiatsiya is eng_yuqori) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T3).
14. If (Radiatsiya is eng_yuqori) and (Tashqitemp is iliq) then (Kameratemp is T5).
15. If (Radiatsiya is eng_yuqori) and (Tashqitemp is issiq) then (Kameratemp is T5). Tabiiy konveksiya sharoitlarida quritish kamerasidagi harorat qiymatlarini bashoratlash
uchun 15 ta noqat'iy mantiq qoidalar (if-then) to'plami yaratildi (4-rasm). Ushbu modelda Mamd ani usulidan foydalangan holda, tegishlilik funksiyalari shakllantirildi va xulosa chiqarish mexanizmi qoidalar bazasidan foydalanib o'qitildi.
1 If (Radiatsita в eng_past) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T1 ) (1 )
2. If (Radiatsita «s eng_past) and (Tashqitemp is Iliq) then (Kameratemp is T2) (1)
3 If (Radiatsita is eng_past) and (Tashqitemp is Issiq) then (Kameratemp is T2) (1 )
4 If (Radiatsita ts pastroq) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T2) (1)
If (Radiatsita в pastroq) and (Tashqitemp is Iliq) then (Kameratemp is T3) (1)
6. If (Radiatsita is pastroq) and (Tashqitemp is issiq) then (Kameratemp isT3) (1)
7. If (Radiatsita в ortacha) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T2) (1)
8. If (Radiatsita is ortacha) and (Tashqitemp is Iliq) then (Kameratemp is T3) (1)
9. If (Radiatsita в ortacha) and (Tashqitemp is Issiq) then (Kameratemp is T4) (1)
10. If (Radiatsite is yuqoriroq) and (Tashqitemp is sovuq) then (Kameratemp is T3) (1)
ГПнЖиПлВ Л
pastroq
ortacha
yuqoriroq
eng_yuqori
none
□ not
Connection -, О or (•) and
and Then
Tashqitemp is Kameratemp is
sovuq Г1 T1 A
Iliq T2
is s с T3
none T4
та
none V
□ not □ not
Weight:
Delete rule
Add ruie I Change rule |
4-rasm. Noqat'iy qoidalar bazasi oynasi
Mamdani algoritmi modelida natijalar noqat'iy mantiq qoidalar to'plami asosida hisoblanadi. Noqat'iy mantiq natijalarni aniq qiymatlarga aylantirish uchun defuzzifikatsiya jarayoni qo'llanadi. Bu jarayon noqat'iy mantiq natijalarini o'lchash va aniq chiqish qiymatini olish uchun kerak.
5-rasm. Noqat'iy xulosalar tizimining mantiqiy qoidalari (a) va uch o'lchovli sirt grafik (b) interfeysi
Modelda quyosh radiatsiyasi, tashqi muhit harorati parametrlarining o'zgarishi bilan quritish kamerasidagi haroratning o'zgarish dinamikasi hisoblab chiqilgan. 5b-rasmda uch o'lchovli sirt diagrammasi, ushbu uchta omilning o'zaro bog'liqligi ko'rsatilgan, ya'ni quyosh radiatsiyasi va tashqi muhit haroratining oshishi quritish kamerasidagi haroratga sezilarli ta'sir ko'rsatayotgani keltirilgan. 2-jadvalda Mamdani modeli orqali bashorat qilingan quritish kamerasi haroratining qiymatlari berilgan. Quyosh radiatsiyasi va tashqi muhit omillari asosida yaratilgan quritgich modelini tajriba natijalari bilan taqqoslash jarayoni modelning aniqlik darajasi va amaliyotda qo'llanishi mumkinligini baholashda muhim ahamiyatga ega.
Mamdani modeli orqali bashorat qilingan quritish kamerasidagi haroratning qiymatlari
2-jadval
Quyosh radiatsiyasi 538 620 673 700 705 683 646 584
Tashqi muhit harorati 39,4 42,2 44,3 45,7 41,1 39,2 40 41,6
Quritish kamerasidagi harorat Tajriba orqali olingan natijalar 42,5 45,8 48,5 50,4 51 48,8 47,6 46,9
Mamdani modeli natijalari 42,9 46,3 49 50,8 50,7 48,7 47,1 46,7
Quyosh radiatsiyasi 750 W/m2 ga yetganda va tashqi harorat 50 °C atrofida bo'lganda, kameradagi harorat 52 °C ga yaqinlashmoqda, bu quritish jarayonini optimallashtiradi. 5a-rasmda ko'rsatilgan qoidalarga asoslangan mantiqiy model ham xuddi shu parametrlar bo'yicha kameradagi harorat qiymatini bashorat qiladi. Ushbu natijalarni real tajriba o'lchovlari bilan solishtirganda, ma'lum bir moslik mavjudligini ko'rish mumkin. Masalan, tajriba davomida 700 W/m2 radiatsiya va 46 °C tashqi harorat sharoitida kameradagi harorat 50.9°C ga yetgan, bu modelning bashoratiga juda yaqin natija hisoblanadi. Quritgich modeli tajriba natijalari bilan yuqori darajada mos keldi. Ayniqsa, quyosh radiatsiyasi va tashqi muhit haroratining yuqori qiymatlarida model aniq natijalar beradi. Bu esa modelning amaliy sharoitda ishlatishga yaroqli ekanligini ko'rsatadi. Ushbu modelning quritish jarayonini oldindan baholash va boshqarishda samarali ekanligi aniqlandi. Ishlab chiqilgan model orqali optimal quritish sharoitlarini aniqlash va energiya sarfini kamaytirishga erishish mumkin. Modelning aniqligi o'rtacha kvadratik xatolik (RMSE) 0,38 °C, o'rtacha kvadratik xatolik foizi (RMSE %) 0,82% ekanligi aniqlandi. Ishlab chiqilgan noqat'iy mantiqning xulosalash modeli qurilmaning ishlashini qisqa vaqt ichida
yuqori aniqlikda bashorat qilish imkonini beradi. Bu esa ushbu bashoratlash usulining boshqa klassik usullariga nisbatan samaraliroq ekanligini ko'rsatadi.
Xulosa
Mazkur tadqiqotda tabiiy konveksiya rejimida ishlaydigan quyosh quritgichining prototipi modellashtirilib, uning statik va dinamik xususiyatlari tahlil qilindi. Tadqiqot natijalari tizimning quyosh radiatsiyasi va atrof-muhit harorati kabi parametrlarning kombinatsiyalariga sezgir ekanligini ko'rsatdi. Noaniqliklarni bartaraf etish maqsadida noqat'iy mantiq asosida Mamdani algoritmi modeli qo'llandi. Ushbu yondashuv quyosh quritgichining turli ob-havo sharoitlaridagi xatti-harakatlarini aniq bashorat qilish imkonini berdi.
Mamdani modeli, xususan, 700W/m2 radiatsiya va 46°C tashqi harorat sharoitida kameradagi haroratni 50,9°C deb aniq bashorat qildi, bu tajriba natijalari bilan mos keladi. Quyosh radiatsiyasi 750W/m2 ga yetib, tashqi harorat 50°C atrofida bo'lganda, kameradagi harorat 52 °C ga yetishi mumkinligi aniqlandi. Tadqiqot natijalariga ko'ra, modelning aniqligi o'rtacha kvadratik xatolik (RMSE) 0,38°C, RMSE % 0,82 %ni tashkil etgani aniqlandi. Shuningdek, Mamdani algoritmi quritish jarayonini tez simulyatsiya qilish, mahsulot uchun optimal quritish sharoitlarini aniqlash hamda energiya sarfini kamaytirishda samarali vosita sifatida o'zini namoyon etdi. Bu yondashuv quyosh quritgichlarida samarali nazorat tizimlarini yaratish va quritish texnologiyalarini takomillashtirish imkonini beradi.
REFERENCES
1. Abduvaxitovna, S. S., & Isroilovich, U. K. (2024). Dorivor o'simliklarni gelioquritish qurilmasida quritish jarayonini matematik modellashtirish [Mathematical modeling of the drying process of medicinal plants in a helio-drying device]. (In Uzbek). Science and Innovative Development, 7(4), Article 4.
2. Arslankaya, S. (2023). Comparison of performances of fuzzy logic and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for estimating employee labor loss. Journal of Engineering Research, 11 (4), 469-477. https://doi.Org/10.1016/j.jer.2023.100107
3. Bala, B. K., & Woods, J. L. (1995). Optimization of natural-convection, solar drying systems. Energy, 20 (4), 285-294. https://doi.org/10.1016/0360-5442(94) 00083-F
4. Belessiotis, V., & Delyannis, E. (2011). Solar drying. Solar Energy, 85 (8), 1665-1691. https://doi. org/10.1016/j.solener.2009.10.001
5. Deng, Z., Li, M., Xing, T., Zhang, J., Wang, Y., & Zhang, Y. (2021). A literature research on the drying quality of agricultural products with using solar drying technologies. Solar Energy, (229), 69-83. https://doi.Org/10.1016/j.solener. 2021.07.041
6. Eshbobaev, J., Norkobilov, A., Usmanov, K., Khamidov, B., Kodirov, O., & Avezov, T. (2024). Control of Wastewater Treatment Processes Using a Fuzzy Logic Approach. The 3rd International Electronic Conference on Processes (p. 39). https://doi.org/10.3390/engproc2024067039
7. Gulyamov, Sh. M. (2018). Intelligent control technology, the reliability of the measuring information. Chemical Technology, Control and Management, 3, 128-131.
8. Hamdi, I., Kooli, S., Elkhadraoui, A., Azaizia, Z., Abdelhamid, F., & Guizani, A. (2018). Experimental study and numerical modeling for drying grapes under solar greenhouse. Renewable Energy, (127), 936-946. https://doi.org/10.1016/j.renene. 2018.05.027
9. Hernández, A. L., & Quiñonez, J. E. (2018). Experimental validation of an analytical model for performance estimation of natural convection solar air heating collectors. Renewable Energy, 117, 202-216. https://doi.org/10.1016/j.renene. 2017.09.082
10. Ho, C.-D., Yeh, H.-M., & Chen, T.-C. (2011). Collector efficiency of upward-type double-pass solar air heaters with fins attached. International Communications in Heat and Mass Transfer, 38 (1), 49-56. https://doi.org/10.1016/j.icheat masstransfer.2010.09.015
11. Jain, D., & Tiwari, G. N. (2004). Effect of greenhouse on crop drying under natural and forced convection II. Thermal modeling and experimental validation. Energy Conversion and Management, 45(17), 2777-2793. https://doi.org/10.1016/j. enconman.2003.12.011
12. Lamidi, R. O., Jiang, L., Pathare, P. B., Wang, Y. D., & Roskilly, A. P. (2019). Recent advances in sustainable drying of agricultural produce: A review. Applied Energy, (233-234), 367-385. https://doi. org/10.1016/j.apenergy.2018.10.044
13. López-Vidaña, E. C., Méndez-Lagunas, L. L., & Rodríguez-Ramírez, J. (2013). Efficiency of a hybrid solar-gas dryer. Solar Energy, (93), 23-31. https://doi.Org/10.1016/j.solener.2013.01.027
14. Madhankumar, S., Viswanathan, K., Taipabu, M. I., & Wu, W. (2023). A review on the latest developments in solar dryer technologies for food drying process. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 58, 103298. https://doi.org/10.1016Zj.seta.2023.103298
15. Mohammadi, B., Ranjbar, S. F., & Ajabshirchi, Y. (2018). Application of dynamic model to predict some inside environment variables in a semi-solar greenhouse. Information Processing in Agriculture, 5(2), 279-288. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2018.01.001
16. Mukhamedieva, D.T. (2020). Yechim optimizatsiya vazifalarini hal qilish yondashuvlari, tabiiy hisoblash algoritmlariga asoslangan [The solution is based on approaches to solving optimization tasks, natural computing algorithms]. (In Uzbek). Scientific and Technical Journal, 24 (2), 58-67.
17. Prakash, O., & Kumar, A. (2014). ANFIS modelling of a natural convection greenhouse drying system for jaggery: An experimental validation. International Journal of Sustainable Energy, 33(2), 316-335. https://doi.org/10.1080/ 14786451.2012.724070
18. Prakash, O., Kumar, A., Kaviti, A. K., & Kumar, P. V. (2015). Prediction of the rate of moisture evaporation from jaggery in greenhouse drying using the fuzzy logic. Heat Transfer Research, 46 (10), 923-935. https://doi.org/10.1615/HeatTrans Res.2015007463
19. Rejabov, S., Usmonov, B., Usmanov, K., & Artikov, A. (2024). Experimental Comparison of Open Sun and Indirect Convection Solar Drying Methods for Apricots in Uzbekistan. The 3rd International Electronic Conference on Processes (p. 26). https://doi.org/10.3390/engproc2024067026
20. Rejabov, S. A., Usmonov, B. Sh., & Artiqov, A. A. (2024). O'rik mevasini majburiy konveksiyali quyosh quritgichida quritish vaqtini hisoblash [Calculation of the drying time of apricots in a forced convection solar dryer]. (In Uzbek). Science and Innovative Development, 7(2), 48-60. https:// cyberleninka.ru/article/n/o-rik-mevasini-majburiy-konveksiyali-quyosh-quritgichida-quritish-vaqtini-hisoblash
21. Sidikov, S. I., Usmanov, K. I., Yakubova, N. S., & Kazakhbayev, S. A. (2020). Nechetkoye sinergeticheskoye upravleniye nelineynykh sistem [Fuzzy synergetic control of nonlinear systems]. (In Russian). Journal of Advances in Engineering Technology, (2), 16-19. https://doi.org/10.24412/2181-1431-2020-2-16-19
22. Simo-Tagne, M., Zoulalian, A., Rémond, R., & Rogaume, Y. (2018). Mathematical modelling and numerical simulation of a simple solar dryer for tropical wood using a collector. Applied Thermal Engineering, (131), 356-369. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2017.12.014
23. Sultanova, S., Usmanov, K., Ungbayeva, D., & Tadjibayeva, D. (2024). Development of adaptive neural-fuzzy models for predicting solar dryer performance. Universum: Technical Sciences, 122 (5). https://doi.org/10.32743/ UniTech.2024.122.5.17503
24. Vafamand, N., Arefi, M. M., & Khayatian, A. (2018). Nonlinear system identification based on Takagi-Sugeno fuzzy modeling and unscented Kalman filter. ISA Transactions, 74, 134-143. https:// doi.org/10.1016/j.isatra.2018.02.005
25. Yusupbekov, N. R., Aliyev, R. A., Aliyev, R. R., & Yusupbekov, N. A. (2014). Intellektualniy sistemalar boshqaruvi va qaror qabul qilish [Management of intelligent systems and decision-making]. (P. 490). (In Uzbek). Tashkent: O'zbekiston milliy entsiklopediyasi.
26. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353. https://doi. org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
27. Zoukit, A., El Ferouali, H., Salhi, I., Doubabi, S., & Abdenouri, N. (2019). Design of mamdani type fuzzy controller for a hybrid solar-electric dryer: Case study of clay drying. 2019 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies - CoDIT (pp. 1332-1337). https://doi. org/10.1109/CoDIT. 2019.8820581
