Xonada issiqlikni boshqarish tizimlari uchun noaniq

Ilm-fan va ta’limda innovatsion yondashuvlar, muammolar, takliflar va yechimlar 
xalqaro ilmiy-amaliy anjumani
98 
 2022 
Ko‘rsatkichlarning ideal qiymatlari vektori xonadagi havo haroratining joriy 
qiymatini kerakli darajaga etkazish uchun zarur: 
B. 
xona ichidagi havoning istalgan harorati 
𝑥
10
, 18 dan 22 ℃ gacha; 
C. 
ob-havo sharoitiga qarab o’zgarib turadigan tashqi havo harorati 
𝑥
20
; 
D. 
harorat o’zgarishining istalgan tezligi 
𝑥
30
, bu xonada sodir bo’ladigan fizik-
kimyoviy jarayonlarga qarab o’zgaradi; 
E. 
xonadagi havo oqimining istalgan tezligi 
𝑥
40
, u 0,3 dan 0,5 m/s gacha o’zgarib 
turadi. 
Ideal qiymatlar vektorini yaratamiz: 
Chiqish parametri konditsionerning ish rejimidir. 
∆-vektori tizimning kirish/chiqish mos kelmasligi. Bu qonuniy va mavjud 
parametrlar o’rtasidagi farq.
𝑋′ vektori harorat datchigiga beriladigan aktuatorning 
chiqish vektori. 
Noaniq neyron tarmoq quyidagi qatlamlar bilan ifodalanadi. Birinchi qatlam 
har bir o‘zgaruvchining alohida noaniqlanishini amalga oshiradi, har bir xulosa 
qoidasi uchun tegishli 
koeffitsientining qiymatini 
aniqlaydi. 
µ
𝑨
𝒊
∗ (𝒙𝒋) 
Qo‘llaniladigan noaniqlanish funksiyasiga ko‘ra, ikkinchi qavat vektor 
elementlarning funksiyalarini jamlab, formula boʻyicha 𝑋 vektori uchun natijada
𝑤
𝑖
 = 
µ
𝑨
𝒊
∗ (𝒙𝒋)ni aniqlaydi. 
(1.4) 
bu yerda - 

---

Ilm-fan va ta’limda innovatsion yondashuvlar, muammolar, takliflar va yechimlar 
xalqaro ilmiy-amaliy anjumani
99 
 2022 
moslashish parametrlari. 
Uchinchi qatlam Sugeno-Takagi funktsiyasining generatori bo’lib, u 1.5 formula 
bo’yicha qiymatlarni hisoblaydi. 
(1.5) 
To‘rtinchi qatlamda signallar 
𝑦𝑖(𝑥) ikkinchi qatlamda hosil bo‘lgan 𝑤𝑖 
qiymatlariga ko‘paytiriladi. Oxirgi beshinchi qatlamda neyron tarmoqning qiymati 
ko‘rsatiladi. Haroratni nazorat qilish tizimining Simulink modelining Ruleviewer 
blogida asosiy elementlaridan Fuzzy Logic Controller hisoblanadi. Ushbu blokda 
o‘qitilgan neyron tarmoq mavjud (1.4-rasm) . 
1.4 –Rasm. Ichki havo haroratini nazorat qilish tizimining Simulink modeli 
Noaniq neyron tarmoqlar noaniq mantiq qoidalarini tuzishga asoslangan. 
Bundan ularning foydalanishda cheklangan kamchiliklari kelib chiqadi. Buning 
sababi shundaki, qoida bazasi sizda aprior fikrga ega bo‘lishingiz kerak bo‘lgan 
lingvistik va raqamli o‘zgaruvchilarning bog‘liqliklarining aniq ko‘rsatkichidir. 
Bunday tarmoqlarda kirish va chiqish parametrlari o‘rtasida aniq bog‘liqlik mavjud 
bo‘ladi.