Rashidov G‘olibjon Xayrullaevichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): “Texnologik jarayonlarning parametrlarini nazorat qilish va boshqarish tizimlarini intellektuallashtirish hamda signallarga ishlov berish aniqligini oshirish”, 05.01.06 – Hisoblash texnikasi va boshqaruv tizimlarining elementlari va qurilmalari.
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2024.4.PhD/T5073.
Ilmiy rahbar: Texnika fanlari doktori, professor, O‘zR FA akademigi Yusupbekov Nodirbek Rustambekovich.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Toshkent davlat texnika universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasalar nomi, IK raqami: Toshkent davlat texnika universiteti, DSc. 03/2025.27.12.T.02.03.
Rasmiy opponentlar: texnika fanlari doktori, professor Maraximov Avazjon Raximovich; texnika fanlari nomzodi, professor Sattarov Xurshid Abdishukurovich.
Yetakchi tashkilot: Toshkent kimyo-texnologiya instituti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: sanoat ishlab chiqarishidagi texnologik jarayonlarning parametrlarini o‘lchashda olingan ma’lumotlarga ishlov berish aniqligini oshirish hamda nazorat va boshqarish tizimini intellektuallashtirishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
o‘lchash signallaridagi shovqin, dreyf va dinamik buzilishlarni kompensatsiyalovchi muntazamlashtirilgan Kalman modeli asosida texnologik parametrlarni o‘lchash signallarini filtrlash va qayta ishlash algoritmi ishlab chiqilgan;
filtrlangan vaqt qatorlaridagi vaqtli bog‘lanishlarni LSTM (Long Short-Term Memory – uzoq qisqa muddatli xotiraga asoslangan rekurrent neyron tarmoq) orqali bashoratlashni baholash va normal patternlardan og‘ishni Autoencoder qayta tiklash xatoligi orqali aniqlovchi uch bosqichli intellektual monitoring yondashuvi asosida anomaliyalarni intellektual aniqlash algoritmi ishlab chiqilgan;
Kalman filtri, LSTM, Autoencoder va CNN (Convolutional Neural Network – konvolyusion neyron tarmoq) + LSTM asosida o‘lchash signallariga ishlov berish aniqligini oshiradigan va ularni intellektual tahlil, bashoratlash hamda baholashni amalga oshiruvchi gibrid intellektual model ishlab chiqilgan;
sensor ma’lumotlarini real vaqt rejimida filtrlash, dinamik o‘zgarishlarni bashoratlash va anomaliyalarni avtomatik tasniflash imkonini beruvchi ko‘p kanalli neyro-tahliliy arxitektura asosida texnologik parametrlarni nazorat qilish va boshqarishning intellektual tizimi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. Sanoat jarayonlarining parametrlarini nazorat qilish va boshqarish tizimlarini intellektuallashtirish va signallarga ishlov berish aniqligini oshirish bo‘yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
o‘lchash signallariga intellektual ishlov berish algoritmi “Navoiy kon-metallurgiya kombinati” AJ ning 3-Gidrometallurgiya zavodi (GMZ)da joriy qilingan (“Navoiy kon-metallurgiya kombinati” AJ ning 2026 yil 27 apreldagi 02-15-02/4210-son ma’lumotnomasi). Natijada texnologik jarayonini parametrlarini yuqori aniqlik bilan monitoringlash va diagnostika qilish imkonini bergan;
anomaliyalarni intellektual aniqlash algoritmi “Navoiy kon-metallurgiya kombinati” AJ ning 3-GMZda joriy qilingan (“Navoiy kon-metallurgiya kombinati” AJ ning 2026 yil 27 apreldagi 02-15-02/4210-son ma’lumotnomasi). Natijada texnologik jarayonlardagi nosozliklar va noxush o‘zgarishlarni erta aniqlash va ularni tasniflash imkonini bergan;
parametrlarni nazorat qilish va boshqarishning intellektual tizimi “Navoiy kon-metallurgiya kombinati” AJ ning 3-GMZda joriy qilingan (“Navoiy kon-metallurgiya kombinati” AJ ning 2026 yil 27 apreldagi 02-15-02/4210-son ma’lumotnomasi). Natijada texnologik jarayonlarni boshqarish sifati yaxshilanishiga va energiya tejamkorlikka erishilgan.