Management and Future Technologies | Volume 3, Issue 2 | № 010

bu yerda: Ptx – uzatish quvvati (W), Ttx – uzatish vaqti (s), Prx – qabul qilish quvvati (W), Trx – qabul qilish vaqti (s), Eprocessing – qayta ishlash energiyasi (J). Energiya samaradorligini oshirish uchun quyidagi strategiyalar qo‘llaniladi: • Ma’lumotlarni agregatsiya qilish (data aggregation); • Adaptiv uzatish quvvati (adaptive transmission power); • Uyqu rejimlari (sleep modes): PSM va eDRX; • Ma’lumotlarni siqish algoritmlari. Xavfsizlik va shifrlash talablari. Nazorat-o‘lchov ma’lumotlarining maxfiyligi va yaxlitligini ta’minlash uchun shifrlash mexanizmlari qo‘llaniladi. Zamonavir IoT tizimlarda quyidagi xavfsizlik protokollari ishlatiladi: DTLS (Datagram Transport Layer Security), IPsec, OSCORE (Object Security for Constrained RESTful Environments). Shifrlash algoritmlari sifatida AES-128, AES-256, ECC (Elliptic Curve Cryptography) keng qo‘llaniladi [18]. Shifrlash qo‘shimcha energiya sarfi va kechikishni keltirib chiqaradi. AES-128 shifrlash uchun qo‘shimcha energiya sarfi: 𝐸𝑒𝑛𝑐𝑟𝑦𝑝𝑡𝑖𝑜𝑛 = 𝐸𝑘𝑒𝑦 + (𝑁𝑏𝑙𝑜𝑐𝑘𝑠 ⋅ 𝐸𝑏𝑙𝑜𝑐𝑘 ) (5) bu yerda: Ekey – kalit generatsiyasi energiyasi, Nblocks – bloklar soni, Eblock – bitta blokni shifrlash energiyasi. Mobil aloqa texnologiyalarida ma’lumot uzatish protokollari. Sensor tarmoqlarida nazorat-o‘lchov ma’lumotlarini mobil aloqa orqali uzatishda turli protokollar qo‘llaniladi. Protokol tanlovi ilova talablari, energiya cheklovi va tarmoq xususiyatlariga bog‘liq [19]. 2-rasm. Mobil aloqa asosidagi sensor tarmoqlar protokol steki 40

Protokol steki. Mobil aloqa asosidagi sensor tarmoqlarda quyidagi protokol steki ishlatiladi (2-rasm): • Ilova qatlami – CoAP (Constrained Application Protocol), MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), HTTP/HTTPS; • Transport qatlami – UDP (User Datagram Protocol), TCP (Transmission Control Protocol), QUIC; • Tarmoq qatlami – IPv6, 6LoWPAN (IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks); • Kanal qatlami – NB-IoT, LTE-M, 5G NR; • Fizik qatlami – radio interfeys. CoAP protokoli. CoAP – bu cheklangan resurslarga ega IoT qurilmalari uchun maxsus ishlab chiqilgan ilova qatlami protokolidir. CoAP HTTP REST arxitekturasiga o‘xshash, lekin UDP ustida ishlaydi va juda kam resurs talab qiladi. CoAP xabar hajmi 10-100 bayt oralig‘ida bo‘lib, bu energiya tejamkorligini ta’minlaydi [15]. CoAP ning asosiy xususiyatlari: • Observe mexanizmi – sensorlar o‘zgarishlar haqida avtomatik xabar beradi; • Block-wise uzatish – katta hajmli ma’lumotlarni kichik bloklarga bo‘lib uzatish; • Multicast qo‘llab-quvvatlash; • DTLS orqali xavfsizlik. MQTT protokoli. MQTT – bu publish/subscribe arxitekturasiga asoslangan, IoT tizimlari uchun keng qo‘llaniladigan protokol. MQTT broker orqali ma’lumotlar almashish tizimini ta’minlaydi va QoS (Quality of Service) darajalarini qo‘llab-quvvatlaydi [16]: • QoS 0 – "at most once", eng tez, paket yo‘qotish mumkin; • QoS 1 – "at least once", takroriy paketlar bo‘lishi mumkin; • QoS 2 – "exactly once", eng ishonchli, lekin sekin. Nazorat-o‘lchov ma’lumotlari uchun odatda QoS 1 yoki QoS 2 tanlanadi. Ma’lumotlarni siqish va kodlash. Mobil aloqa kanalining cheklangan o‘tkazuvchanligi va batareya resurslarini tejash maqsadida ma’lumotlarni siqish algoritmlari qo‘llaniladi. Skalar ma’lumotlar uchun delta kodlash, Run-Length Encoding (RLE) usullari samarali. Multimedia ma’lumotlar uchun JPEG, H.264, H.265 kabi standart siqish algoritmlari ishlatiladi [12]. Delta kodlash printsipi: faqat o‘zgarishlar uzatiladi, bu ma’lumot hajmini 50-70% ga kamaytiradi: 𝛥𝑥𝑖 = 𝑥𝑖 − 𝑥𝑖−1 (6) bu yerda: Δxi – i-o‘lchov o‘zgarishi, xi – joriy qiymat, xi-1 – oldingi qiymat. O‘zbekiston sharoitida qo‘llanish xususiyatlari. O‘zbekiston geografik va iqlimiy sharoitlari sensor tarmoqlarida nazorat-o‘lchov ma’lumotlarini uzatishda qo‘shimcha talablar va muammolar keltirib chiqaradi [6-7]. Geografik va iqlimiy omillar. O‘zbekistonning katta hududi (448,978 km²) va kontinental iqlimi sensor tarmoqlari dizaynida quyidagi omillarni hisobga olishni talab qiladi: • Harorat diapazoni: -30°C dan +50°C gacha; • Yuqori chang va chang bo‘ronlari – sensorlarning himoya darajasi IP65 va undan yuqori bo‘lishi kerak; 41

• Quyosh radiatsiyasi intensivligi yuqori – quyosh panellaridan foydalanish imkoniyati. Mobil aloqa qamrovi cheklovlari. Qishloq joylarida va cho‘l hududlarida mobil aloqa signali zaif yoki yo‘q. Bu muammoni hal qilish uchun quyidagi yechimlar taklif etiladi: • Gibrid topologiya: sensor tugunlar mesh tarmoq orqali bir-biriga ulanib, bir yoki bir nechta gateway tugun mobil aloqa orqali markaziy serverga ulanadi; • Satellite IoT texnologiyalaridan foydalanish (masalan, LoRaWAN + satellite backhaul); • Ma’lumotlarni lokalda saqlash va mobil aloqa mavjud bo‘lganda uzatish (storeand-forward). Xulosa qilib aytganda, sensor tarmoqlarida nazorat-o‘lchov ma’lumotlarini uzatish jarayonida ma’lumot turi, hajmi, uzatish chastotasi, kechikish, ishonchlilik va energiya sarfi talablari hisobga olinishi zarur. Mobil aloqa texnologiyalari (NB-IoT, LTE-M, 5G) ushbu talablarni qondirishga qodir. Protokol tanlovi (CoAP, MQTT) va ma’lumotlarni siqish algoritmlari energiya samaradorligini oshiradi. O‘zbekiston sharoitida geografik va iqlimiy omillar, shuningdek, mobil qamrov cheklovi hisobga olinishi kerak. 3. ZAMONAVIY TADQIQOTLAR VA YECHIMLAR TAHLILI. Sensor tarmoqlarida mobil aloqa texnologiyalaridan foydalanish so‘nggi 10 yil davomida jadal rivojlanib kelmoqda. Xalqaro tadqiqotlar NB-IoT, LTE-M va 5G texnologiyalarining sensor tarmoqlari uchun keng imkoniyatlar yaratishini ko‘rsatmoqda [20-21]. Ayniqsa, IoT qurilmalari soni 2025-yilga kelib 75 milliarddan oshishi kutilmoqda, bu esa mobil operatorlar uchun yangi bozor segmentini shakllantirmoqda [22]. Zamonaviy tadqiqotlar quyidagi asosiy yo‘nalishlarda olib borilmoqda: Energiya samaradorligini oshirish. NB-IoT va LTE-M texnologiyalari uchun yangi energiya tejamkor algoritmlar ishlab chiqilmoqda. PSM (Power Saving Mode) va eDRX (extended Discontinuous Reception) mexanizmlari batareya umrini 10 yilgacha uzaytirish imkonini beradi [23]. Tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, adaptiv uzatish quvvati va optimal ma’lumot uzatish strategiyasi energiya sarfini 40-60% ga kamaytirishi mumkin. QoS (Quality of Service) ta’minlash. Turli turdagi sensor ma’lumotlari uchun differentsiallangan xizmat ko‘rsatish mexanizmlari ishlab chiqilmoqda. 3GPP Release 16 va 17 da kiritilgan yangi xususiyatlar critical IoT ilovalarini qo‘llab-quvvatlashga imkon beradi [24]. Bu ayniqsa tibbiy monitoring va sanoat avtomatikasi kabi real-time tizimlar uchun muhimdir. Edge computing integratsiyasi. Sensor ma’lumotlarini tarmoq chetida (edge) qayta ishlash latensiyani kamaytirish va markaziy server yuklamasini kamaytirishga yordam beradi. Multiaccess Edge Computing (MEC) arxitekturasi sensor tarmoqlar bilan integratsiyalashtirilmoqda [25]. Texnik muammolar va cheklovlar. Sensor tarmoqlarida mobil aloqa texnologiyalaridan foydalanishda bir qator texnik muammolar va cheklovlar mavjud: Signal tarqalishi va qamrov muammolari. NB-IoT va LTE-M texnologiyalari keng qamrov ta’minlasa-da, bino ichidagi chuqur penetratsiya (deep indoor penetration) va tog‘li hududlarda signal zaiflashuvi muammosi mavjud (3-rasm). 42

3-rasm. Signal quvvatining masofaga bog‘liqligi Path loss modeli quyidagicha ifodalanadi: 𝑃𝐿(𝑑) = 𝑃𝐿0 + 10𝑛𝑙𝑜𝑔10 (𝑑/𝑑0 ) + 𝑋𝜎 (7) bu yerda: PL(d) – masofa d dagi yo‘qotish (dB), PL₀ – mos yozuvlar masofasidagi yo‘qotish, n – yo‘l yo‘qotish ko‘rsatkichi (2-6 oralig‘ida), d₀ – mos yozuvlar masofasi (1 m), Xσ – shadow fading (Gaussian tasodifiy o‘zgaruvchi). Interferensiya va spektr cheklovlari. Litsenziyalangan chastota diapazonlarida ishlash afzalliklarga ega bo‘lsa-da, spektr resurslari cheklangan. NB-IoT bir LTE PRB (Physical Resource Block) ichida ishlaydi, bu esa maksimal tezlikni 250 Kbps ga cheklaydi [26]. Ko‘p sonli qurilmalar bir vaqtda ulanishga harakat qilganda collision va random access overload muammolari yuzaga keladi. Energiya sarfi va batareya umri. Nazariy jihatdan 10 yillik batareya umri va’da qilinsa-da, amaliy sharoitlarda bu ko‘rsatkich turli omillarga bog‘liq. Energiya balansi tenglamasi: Etotal = Esensing + Eprocessing + Etransmission + Eidle (8) bu yerda: Esensing – sensorlash energiyasi, Eprocessing – qayta ishlash energiyasi, Etransmission – uzatish energiyasi, Eidle – kutish rejimi energiyasi. Tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, uzatish jarayoni umumiy energiya sarfining 60-80% ini tashkil etadi [27]. PSM va eDRX rejimlarini optimal sozlash batareya umrini 3-5 barobar oshirishi mumkin. Ishonchlilik va xavfsizlik muammolari. Sensor tarmoqlarida mobil aloqa orqali ma’lumot uzatishda ishonchlilik va xavfsizlik muhim ahamiyatga ega: Paket yo‘qotish va retransmission. Zaif signal sharoitida va interferensiya ta’sirida paket yo‘qotish ehtimolligi ortadi. HARQ (Hybrid Automatic Repeat Request) mexanizmi qo‘llanilsada, bu qo‘shimcha kechikish va energiya sarfiga olib keladi. Paket muvaffaqiyat ehtimolligi: 43

Psuccess = 1 – (1 – Ptx)N (9) bu yerda: Ptx – birinchi urinishdagi muvaffaqiyat ehtimolligi, N – maksimal qayta urinishlar soni. Xavfsizlik tahdidlari. IoT qurilmalari uchun asosiy xavfsizlik tahdidlari quyidagilardan iborat: DDoS hujumlari, Man-in-the-Middle (MITM) hujumlari, ma’lumotlarni o‘g‘irlash va qurilmalarni masofadan boshqarib olish. 3GPP standartlari AES-128 shifrlash va mutual authentication mexanizmlarini taqdim etsa-da, ko‘plab IoT qurilmalar cheklangan hisoblash resurslari tufayli murakkab shifrlash algoritmlarini qo‘llay olmaydi [28]. O‘zbekiston sharoitidagi muammolar. O‘zbekistonda sensor tarmoqlarida mobil aloqa texnologiyalaridan foydalanishda o‘ziga xos muammolar mavjud: Geografik va infrastruktur cheklovlar. Mamlakatning katta hududi (448,978 km²) va aholi zichligining notekis taqsimlanishi mobil qamrovni ta’minlashni qiyinlashtiradi. Qishloq joylarida va cho‘l hududlarida 4G qamrov 40-50% ni tashkil etadi, bu sensor tarmoqlarini keng ko‘lamda joriy etishni cheklaydi [7]. Iqlimiy sharoitlar ta’siri. O‘zbekistonning kontinental iqlimi va yuqori harorat amplitudasi (-30°C dan +50°C gacha) sensor qurilmalarining ishlashiga ta’sir ko‘rsatadi. Batareya samaradorligi yuqori haroratlarda 20-30% ga kamayadi. Shuningdek, chang bo‘ronlari va yuqori namlik antenna va elektronika komponentlariga salbiy ta’sir ko‘rsatadi. Standartizatsiya va sertifikatsiya yo‘qligi. O‘zbekistonda IoT va sensor tarmoqlar uchun milliy standartlar va sertifikatsiya tizimi hali to‘liq shakllanmagan. Bu import qurilmalarning yuqori narxi va mahalliy ishlanmalarning rivojlanishini sekinlashtiradi [8]. Kadrlar va texnik xizmat ko‘rsatish muammolari. Sensor tarmoqlar va IoT texnologiyalari bo‘yicha malakali mutaxassislar yetishmasligi loyihalarni joriy etish va texnik xizmat ko‘rsatishni qiyinlashtiradi. Shuningdek, uzoq hududlarda joylashgan sensor tugunlariga xizmat ko‘rsatish logistik muammolar tug‘diradi. 4. XULOSA. Ushbu maqolada sensor tarmoqlarida nazorat-o‘lchov ma’lumotlarini mobil aloqa texnologiyalari orqali uzatishning nazariy asoslari, texnik talablari va amaliy muammolari tizimli ravishda tahlil qilindi. Olib borilgan tahlil asosida quyidagi xulosalar shakllandi. Birinchidan, nazorat-o‘lchov ma’lumotlarining turi (skalar, vektor, multimedia, voqea) uzatish tizimiga qo‘yiladigan talablarni to‘g‘ridan-to‘g‘ri belgilaydi. Skalar ma’lumotlar uchun NB-IoT texnologiyasi (1–10 Kbps) etarli bo‘lsa, multimedia ma’lumotlari uchun LTE-M yoki 5G texnologiyalari zarur bo‘ladi. Turli ilovalar uchun kechikish talablari 10 ms dan 60 soniyagacha keng oraliqda farqlanadi va texnologiya tanlovi aynan shu mezon asosida amalga oshirilishi kerak. Ikkinchidan, energiya samaradorligi sensor tarmoqlarining markaziy muammosi bo‘lib qolmoqda. Uzatish jarayoni umumiy energiya sarfining 60–80% ini tashkil etishi hisobga olinsa, PSM va eDRX rejimlarini optimal sozlash, delta kodlash va adaptiv uzatish quvvati strategiyalarini birlashtirish batareya umrini 3–5 barobar uzaytirish imkonini beradi. Ayniqsa, masofaviy hududlarda quyosh panellari bilan kombinatsiyalangan energiya tejamkor arxitekturalar istiqbolli yechim sifatida ko‘rib chiqilishi kerak. Uchinchidan, protokol tanlovi ilova talablariga muvofiq amalga oshirilishi lozim: real-vaqt tizimlari va tez-tez o‘zgarib turadigan ma’lumotlar uchun CoAP (UDP ustida, minimal 10–100 44

baytli xabar hajmi) afzalroq, murakkab topologiyali tizimlar va uzatish kafolati talab qilinadigan holatlar uchun esa MQTT (QoS 1 yoki QoS 2) maqsadga muvofiq. Ma’lumotlarni delta kodlash orqali siqish esa kanaldan foydalanish samaradorligini 50–70% ga oshiradi. To‘rtinchidan, O‘zbekiston sharoitida (448 978 km² hudud, -30°C dan +50°C gacha harorat diapazoni, qishloq hududlarida 4G qamrovining 40–50% darajasi) gibrid arxitektura zarurati alohida ahamiyat kasb etadi. Sensor tugunlarini mesh tarmoq orqali gateway–NB-IoT sxemasiga birlashtirish va “store-and-forward” printsipidan foydalanish qamrov muammosini qisman hal etadi. Shuningdek, mamlakatda IoT va sensor tarmoqlari uchun milliy standartlar va sertifikatsiya tizimini shakllantirish, tarmoqni joriy etish va texnik xizmat ko‘rsatish bo‘yicha malakali mutaxassislar tayyorlash kelajakdagi tadqiqotlar va davlat siyosatining ustuvor yo‘nalishi bo‘lishi lozim. Umumiy xulosada shuni ta’kidlash lozimki, sensor tarmoqlari va mobil aloqaning integratsiyasi “Raqamli O‘zbekiston-2030” strategiyasining qishloq xo‘jaligi monitoringi, ekologik nazorat, aqlli shahar va sanoat avtomatikasi kabi muhim yo‘nalishlarida keng imkoniyatlar ochadi. Kelajakdagi tadqiqotlar sun’iy intellekt algoritmlari va Edge Computing yechimlarini sensor tarmoqlariga integratsiyalash, shuningdek, O‘zbekiston sharoitida sinovdan o‘tkazilgan mahalliy prototiplar yaratishga qaratilishi maqsadga muvofiq. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR: 1. Akyildiz I.F., Su W., Sankarasubramaniam Y., Cayirci E. Wireless sensor networks: a survey // Computer Networks. – 2002. – Vol. 38, No. 4. – P. 393-422. 2. А. М. Бершадский, Л. С. Курилов, А. Г. Финогеев. Обзор методов маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях // Технические науки. Информатика, вычислительная техника. – 2012. – №1(21). – С. 47-57. 3. Горячев В.А., Аверкин А.Н. Беспроводные сенсорные сети XXI в // Системный анализ в науке и образовании. – 2021. – №4. – С. 72-76. 4. Chowdhury A., Karmakar G., Kamruzzaman J., Islam S. Trustworthiness of SelfDriving Vehicles // IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems. – 2021. – Vol. 22, No. 6. – P. 3282-3301. 5. П.В. Галкин. Анализ энергопотребления узлов беспроводных сенсорных сетей // Scientific Journal «ScienceRise», №2(2), – 2014. – С. 55-61. 6. O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalarni rivojlantirish vazirligi. Mobil aloqa statistikasi // https://digital.gov.uz. – 2024. 7. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktabrdagi PQ-4842-sonli "Raqamli O‘zbekiston-2030" strategiyasini tasdiqlash to‘g‘risida"gi qarori. 8. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2023-yil 28-avgustdagi PF-158-sonli "20232026 yillarda sun’iy intellektni rivojlantirish strategiyasi to‘g‘risida"gi farmoni. 9. В.И. Парфенов, Л.В. Донг. Беспроводные сенсорные сети. Принципы комплексирования информации от сенсоров при обнаружении объекта излучения. – Инфра-Инженерия, 2025. – 105 с. 10. Kamal A.R.M., Bleakley C.J., Dobson S. Packet-level attestation for wireless sensor networks // Computer Networks. – 2013. – Vol. 57, No. 13. – P. 2548-2556. 11. IEEE 1451.0-2007. Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators – Common Functions, Communication Protocols, and Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) 45

Formats. – IEEE, 2007. 12. Misra S., Reisslein M., Xue G. A survey of multimedia streaming in wireless sensor networks // IEEE Communications Surveys & Tutorials. – 2008. – Vol. 10, No. 4. – P. 18-39. 13. Фрейдин Я. Современные датчики. Справочник. – М.: Техносфера, – 2021. – 800 с. 14. Sundararaman B., Buy U., Kshemkalyani A.D. Clock synchronization for wireless sensor networks: a survey // Ad Hoc Networks. – 2005. – Vol. 3, No. 3. – P. 281-323. 15. Shelby Z., Hartke K., Bormann C. The Constrained Application Protocol (CoAP). RFC 7252. – IETF, 2014. 16. Banks A., Gupta R. MQTT Version 3.1.1. OASIS Standard. – OASIS, 2014. 17. Liu Y., Yuen C., Cao X., Hassan N.U., Chen J. Design of a scalable hybrid MAC protocol for heterogeneous M2M networks // IEEE Internet of Things Journal. – 2014. – Vol. 1, No. 1. – P. 99-111. 18. Raza S., Trabalza D., Voigt T. 6LoWPAN compressed DTLS for CoAP // 8th IEEE International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems. – 2012. – P. 287-289. 19. Centenaro M., Vangelista L., Zanella A., Zorzi M. Long-range communications in unlicensed bands: the rising stars in the IoT and smart city scenarios // IEEE Wireless Communications. – 2016. – Vol. 23, No. 5. – P. 60-67. 20. Ratasuk R., Mangalvedhe N., Zhang Y., Robert M., Koskinen J. Overview of narrowband IoT in LTE Rel-13 // 2016 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN). – 2016. – P. 1-7. 21. Chen M., Miao Y., Jian X., Wang X., Humar I. Cognitive-LPWAN: Towards intelligent wireless services in hybrid low power wide area networks // IEEE Transactions on Green Communications and Networking. – 2019. – Vol. 3, No. 2. – P. 409-417. 22. Statista Research Department. Internet of Things (IoT) connected devices installed base worldwide from 2015 to 2025 // https://www.statista.com. – 2024. 23. Malik H., Pervaiz H., Alam M.M., Le Moullec Y., Kuusik A., Imran M.A. Radio resource management scheme in NB-IoT systems // IEEE Access. – 2018. – Vol. 6. – P. 1505115064. 24. 3GPP TR 38.824. Study on physical layer enhancements for NR ultra-reliable and low latency case (URLLC). Version 16.0.0. – 2019. 25. Pham Q.V., Fang F., Ha V.N., Piran M.J., Le M., Le L.B., Hwang W.J., Ding Z. A survey of multi-access edge computing in 5G and beyond: Fundamentals, technology integration, and state-of-the-art // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 116974-117017. 26. Adhikary A., Lin X., Wang Y.P.E. Performance evaluation of NB-IoT coverage // 2016 IEEE 84th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall). – 2016. – P. 1-5. 27. Lauridsen M., Nguyen H., Vejlgaard B., Kovacs I.Z., Mogensen P., Sorensen M. Coverage comparison of GPRS, NB-IoT, LoRa, and SigFox in a 7800 km² area // 2017 IEEE 85th Vehicular Technology Conference (VTC Spring). – 2017. – P. 1-5. 28. Naoui S., Elhdhili M.E., Saidane L.A. Enhancing the security of the IoT LoraWAN architecture // 2016 International Conference on Performance Evaluation and Modeling in Wired and Wireless Networks (PEMWN). – 2016. – P. 1-7. 46

KATEGORIYALANGAN OB’EKTLAR PARAMETRLARI MONITORINGI VA VIZUAL O‘LCHASH TEXNOLOGIYALARI TAHLILI Nazarov Аbdulaziz Мuminovich1, Baymatova Nargiza Tuxtabayevna2, Rayimov Farrux Тo‘ra o‘g‘li3, Jumaqulov Foziljon Komiljonovich4 1 TDTU, “Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi professori. t.f.d, nazarov58@rambler.ru 2 TDTU, “Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi katta o‘qituvchisi, baymatovanargiz77@gmail.com 3 TDTU, “Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi tayanch doktoranti, farruxrayimov16@gmail.com 4 TDTU, “Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi tayanch doktoranti, foziljonkomiljonovich@gmail.com Annotatsiya: Ushbu maqolada xavfsizlik, ishonchlilik va uzluksiz ishlash nuqtai nazaridan maxsus nazorat talab qiladigan kategoriyalangan ob’ektlar – xavfli ishlab chiqarish ob’ektlari, kritik infratuzilma, transport, energetika va milliy xavfsizlik ob’ektlari – tasnifi, ularning asosiy fizik, geometrik, dinamik va kimyoviy-ekologik parametrlari ko’rib chiqilgan. Nazorat tizimlariga qo’yiladigan ishonchlilik (MTBF, Availability, SIL darajalari), aniqlik va kiberhimoya talablari, shuningdek xalqaro (ISO, IEC, API) hamda O’zbekiston milliy standartlari tahlil qilingan. Zamonaviy radiotexnik (radar, RFID, wireless sensor tarmoqlari), optik-tolali (DOFS, FBG, interferometrik datchiklar) va vizual o’lchash texnologiyalari (LiDAR, lazer Doppler vibrometriya, infraqizil termografiya, kompyuter ko’rish) imkoniyatlari, aniqlik ko’rsatkichlari va qo’llanish sohalari nuqtai nazaridan qiyosiy baholangan. Gibrid sensor fusion va IoT-asosli monitoring platformalari orqali predictive maintenance strategiyasini joriy etishning texnik va iqtisodiy afzalliklari ko’rsatilgan. Maqola O’zbekistondagi sanoat va infratuzilma monitoringini rivojlantirishga yo’naltirilgan amaliy xulosalar bilan yakunlanadi. Kalit so'zlar: kategoriyalangan ob’ektlar, monitoring tizimi, vizual o‘lchash, optik-tolali datchiklar, FBG, LiDAR, infraqizil termografiya, radiotexnik nazorat, sensor fusion, IoT, kritik infratuzilma, xavfli ishlab chiqarish ob’ektlari, xavfsizlik standartlari. 1.KIRISH. Zamonaviy sanoat, energetika va infratuzilma ob’ektlarining texnologik murakkabligi ortishi bilan birga ularning xavfsiz va uzluksiz ishlashini ta’minlash masalasi tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Neft-gaz qazib olish inshootlari, atom elektr stantsiyalari, magistral quvurlar, transport tugunlari va kritik kommunal infratuzilma kabi ob’ektlarda ro’y beradigan avariya yoki nosozlik nafaqat moddiy zarar, balki insonlar hayoti va atrof-muhit uchun jiddiy xavf tug’dirishi mumkin. Shu sababli bu turdagi – ya’ni kategoriyalangan – ob’ektlarni uzluksiz va yuqori ishonchlilik bilan monitoring qilish zamonaviy muhandislik fanining dolzarb vazifasiga aylangan [1, 2]. An’anaviy nazorat usullari – davriy vizual ko’rikdan o’tkazish, yakka tartibdagi datchiklar va qo’lda amalga oshiriladigan o’lchovlar – zamonaviy talablarga ko’pincha javob bera olmaydi. Ular real vaqt rejimida to’liq ma’lumot bermaydi, ko’p mehnat talab qiladi va xato omillarini istisno eta olmaydi. Shu bilan birga, so’nggi o’n yilliklarda radiotexnik, optik-tolali, lazer va vizual o’lchash texnologiyalari sohasida tub sifatiy o’zgarishlar yuz berdi: taqsimlangan optik-tolali 47

datchiklar butun ob’ekt bo’ylab uzluksiz o’lchashni ta’minlasa, sun’iy intellekt algoritmlari bilan integratsiyalangan kameralar nosozliklarni avtomatik va yuqori ishonchlilik bilan aniqlay olmoqda [3, 4]. O‘zbekiston Respublikasida “Raqamli O‘zbekiston-2030” strategiyasi va sanoat xavfsizligi sohasidagi milliy dasturlar doirasida monitoring va nazorat tizimlarini yangilash ustuvor vazifalar qatoriga kiritilgan. Biroq amaliyotda kategoriyalangan ob’ektlarning parametrlarini o’lchashda qo’llaniladigan texnologiyalar ko’lami va ularni tanglash mezonlari hali ham yetarlicha tizimlashtirilmagan [5]. Ushbu maqolaning maqsadi kategoriyalangan ob’ektlar tasnifini tuzib, ularning nazorat qilinadigan parametrlarini tizimlashtirish, xalqaro va milliy standartlar talablarini umumlashtirish hamda zamonaviy o’lchash texnologiyalarini qiyosiy tahlil qilishdan iborat. Tadqiqot natijalari O‘zbekiston sharoitida samarali monitoring tizimlarini loyihalash va joriy etishga amaliy asos bo‘lib xizmat qilishi mo’ljallangan. 2. ASOSIY QISM. Zamonaviy sanoat va infratuzilma rivojlanishi bilan birga, alohida nazorat va monitoring talab qiladigan ob'ektlar soni tobora ortib bormoqda. Kategoriyalangan ob'ektlar deb, xavfsizlik, ishonchlilik va uzluksiz ishlash nuqtai nazaridan yuqori talablar qo'yiladigan hamda ularning buzilishi yoki noto'g'ri ishlashi jiddiy oqibatlarga olib kelishi mumkin bo'lgan texnik ob'ektlar va tizimlar majmuasiga aytiladi [1, 2]. Jahon amaliyotida kategoriyalangan ob'ektlar quyidagi asosiy guruhlarga tasniflanadi: A) Xavfli ishlab chiqarish ob'ektlari. Xavfli ishlab chiqarish ob'ektlari (ХIChО) zaharli, portlovchi, yonuvchan moddalar bilan ishlaydigan yoki yuqori bosim, temperatura sharoitlarida faoliyat yuritadigan korxonalar va qurilmalarni o'z ichiga oladi [6]. Jahon Sog'liqni Saqlash Tashkiloti (JSST) ma'lumotlariga ko'ra, har yili 340 ming kishidan ortiq ishchi xavfli ishlab chiqarish ob'ektlaridagi baxtsiz hodisalar natijasida halok bo'ladi [7]. Xavfli ob'ektlar turlari: Neft-gaz qazib olish va qayta ishlash inshootlari; Kimyo sanoati korxonalari; Portlovchi moddalar ishlab chiqarish zavodlari; Yuqori bosimli idishlar va qozonxonalar; Magistral quvurlar va gaz taqsimlash tizimlari. O'zbekiston Respublikasida 2023-yil ma'lumotlariga ko'ra, 3500 dan ortiq xavfli ishlab chiqarish ob'ekti ro'yxatga olingan [5]. Ularning nazorati "Texnik nazorat va xavfsizlik bo'yicha davlat qo'mitasi" tomonidan amalga oshiriladi. B) Kritik infratuzilma ob'ektlari. Kritik infratuzilma ob'ektlari (КIО) - bu buzilishi yoki yo'q qilinishi davlat xavfsizligiga, iqtisodiyotga, aholining hayot faoliyatiga jiddiy ta'sir ko'rsatishi mumkin bo'lgan tizimlar va resurslardir [8]. AQSh Milliy Standartlar va Texnologiyalar Instituti (NIST) tomonidan ishlab chiqilgan Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity (2018) hujjatida 16 ta kritik infratuzilma sektori aniqlangan [9]. Asosiy kategoriyalar: Energetika ta'minoti tizimlari (elektr stantsiyalari, nimstansiyalar); Suv ta'minoti va kanalizatsiya; Telekommunikatsiya va aloqa; Transport infratuzilmasi; Bankmoliya sektori ob'ektlari; Tibbiy muassasalar. Yevropa Ittifoqi hududida 2022-yil ma'lumotlariga ko'ra, kritik infratuzilma ob'ektlariga qarshi kiberhujumlar 2020-yilga nisbatan 42% ga oshgan [10]. 48

C) Transport va logistika ob'ektlari. Transport sektori zamonaviy iqtisodiyotning asosiy tarkibiy qismi hisoblanadi. Jahon Savdo Tashkiloti (JST) ma'lumotlariga ko'ra, global yalpi ichki mahsulotning (YIM) 9-10% transport va logistika xizmatlariga to'g'ri keladi [11]. Transport ob'ektlari turkumlari: Temir yo'l infratuzilmasi (ko'priklar, tunnellar, rel yo'llari); Aeroport komplekslari va uchish-qo'nish yo'laklari; Dengiz va daryo portlari; Avtomobil yo'llari va yo'l-transport inshootlari; Magistral quvurlar (neft, gaz, mahsulotlar). O'zbekiston hukumati 2023-2027 yillar uchun transport infratuzilmasini rivojlantirish bo'yicha 22 milliard AQSH dollari hajmida investitsiyalar dasturini qabul qilgan [12]. D) Energetika sektori ob'ektlari. Energetika tizimi zamonaviy jamiyatning asosiy qontomirlari hisoplanadi. Xalqaro Energetika Agentligi (IEA) prognozlariga ko'ra, 2030-yilga kelib jahon energiya iste'moli 2020-yilga nisbatan 30% ga oshadi [13]. Energetika ob'ektlari: Elektr stantsiyalari (IES, GES, YES, alternativ energiya); Yuqori kuchlanishli elektr uzatish liniyalari (110-500 kV); Transformator nimstansiyalari; Tarqatish tarmoqlari (6-35 kV); Smart grid (aqlli tarmoq) tizimlari. O'zbekistonda 2024-yil boshiga energetika tizimi quvvati 16500 MVt ni tashkil etadi [14]. Mamlakat energetika xavfsizligini ta'minlash maqsadida monitoring va nazorat tizimlarini joriy etish ustida ish olib borilmoqda. E) Milliy xavfsizlik ob'ektlari. Milliy xavfsizlik ob'ektlari davlat suverenitetini, territorial yaxlitligini va aholining xavfsizligini ta'minlovchi maxsus muhofaza qilinadigan ob'ektlardir [15]. Kategoriyalar: Harbiy ob'ektlar va qurol-yarog' ombori; Strategik ahamiyatga ega korxonalar; Davlat boshqaruv ob'ektlari; Atom va radiatsion xavfli ob'ektlar; Ma'lumot xavfsizligi markazlari. Nazorat qilinadigan parametrlar turlari. Kategoriyalangan ob'ektlarning xavfsiz va samarali ishlashini ta'minlash uchun ularning turli fizik, kimyoviy va texnik parametrlarini uzluksiz monitoring qilish zarur. Zamonaviy nazorat tizimlari bir vaqtning o'zida yuzlab parametrlarni kuzatishi mumkin [16]. A) Fizik parametrlar. Temperatura o'lchash: Temperatura - eng muhim fizik parametrlardan biri hisoblanadi. Sanoat ob'ektlarida temperatura diapazoni -200°C dan +2000°C gacha o'zgarishi mumkin [17]. Yuqori aniqlikli temperatura o'lchash uchun quyidagi datchiklar qo'llaniladi: • Termojuftlar (Thermocouple): ±0.5-2°C aniqlik. • Qarshilik termometrlari (RTD - PT100, PT1000): ±0.1-0.5°C aniqlik. • Termorezistorlar: ±0.05°C aniqlik. • Infraqizil pirometrlar: kontaktsiz o'lchash, -50°C dan +3000°C gacha. • Optik-tolali temperatura datchiklari: ±0.1°C, elektromagnit chidamlik. Bosim nazorati: Bosim o'lchash xavfli ishlab chiqarish ob'ektlari uchun kritik ahamiyatga ega. Zamonaviy bosim datchiklari 0.01% gacha aniqlikni ta'minlaydi [18]. • Piezorezistiv datchiklar: yuqori chastotali dinamik bosim. • Suyuqlikli (sig'imli) datchiklar: statik bosim, 0.025% aniqlik. • Rezonansli datchiklar: ultra yuqori aniqlik. • Optik-tolali bosim datchiklari: portlovchi muhitda xavfsizlik. Tebranish va akustik emmissiya: Rotorli mexanizmlar, turbinalar va muhim konstruksiyalarning texnik holatini baholashda tebranish tahlili muhim rol o'ynaydi [19]. ISO 49

10816 standartiga ko'ra, tebranish tezligi 0.28 mm/s dan oshsa, uskunaning holati "xavfli" deb baholanadi. • Akselerometrlar: ±0.5% aniqlik, 0-5000 Hz chastota diapazoni. • Tebranish tezligi datchiklari. • Akustik emmissiya datchiklari: yoriqlar va deformatsiyalarni aniqlash. B) Geometrik parametrlar. Konstruksiyalarning geometrik parametrlarini nazorat qilish ularning mustahkamlik va barqarorligini baholash uchun zarur [20]. O'lchash parametrlari: Chiziqli o'lchamlar: ±0.01-1 mm aniqlik; Burchak o'lchamlar: ±0.110" aniqlik; Shakl va yassilik: ±0.001-0.1 mm; Egilish va burilish: ±0.1-1 mm; Siljish va ko'chish: mikron va millimetr darajasida. O'lchash texnologiyalari: Lazer skanerlash: ±1-3 mm, 3D model yaratish; Fotogrammetriya: ±0.1-5 mm, keng hudud qamrovi; Total stansiyalar: ±0.5-2 mm + 1-2 ppm; GNSS/GPS nazorati: ±5-20 mm, vertikal va gorizontal; Inklinometrlar: ±0.01° nishablik o'lchash. C) Dinamik parametrlar. Ob'ektlarning harakatlanish parametrlari xavfsizlik va samaradorlikni ta'minlashda muhim [21]. Asosiy parametrlar: Tezlik: 0.01-500 m/s diapazoni; Tezlanish: 0.001-100 g; Aylanish chastotasi: 1-100,000 rpm; Oqim tezligi: 0.001-100 m/s; Deformatsiya tezligi: mikrodeformatsiya/s. O'lchash usullari: Doppler radiolokatsiyasi: kontaktsiz tezlik o'lchash; Lazer vibrometrlar: ±0.01 μm/s aniqlik; MEMS akselerometrlar: ±0.5% xatolik; Ultratovushli oqim o'lchagichlar: ±0.5% aniqlik. D) Kimyoviy va ekologik parametrlar. Atrof-muhitni muhofaza qilish va xodimlar salomatligini ta'minlash maqsadida kimyoviy parametrlarni monitoring qilish zarur [22]. Nazorat parametrlari: Gaz konsentratsiyasi: ppm va ppb darajasida; pH darajasi: ±0.01 pH aniqlik; Namlik: ±0.5-2% RH; Chang konsentratsiyasi: PM2.5, PM10 zarrachalari; Radiatsiya fonini: mkZv/soat; Toksik moddalar: CO, CO₂, H₂S, CH₄, NH₃. Datchiklar turlari: Elektrokimyoviy sensorlar: 0-2000 ppm diapazoni; Infraqizil (NDIR) gaz analizatorlari: CO₂ o'lchash; PID (PhotoIonization Detector): uchuvchi organik birikmalar; Lazer spektroskopiya: yuqori selektivlik va sezgirlik. 3. ZAMONAVIY NAZORAT QILISH TALABLARI VA STANDARTLARI. Kategoriyalangan ob'ektlarni nazorat qilish uchun milliy va xalqaro standartlar tizimi mavjud bo'lib, ular xavfsizlik va sifat talablarini belgilaydi [23]. A) Xalqaro standartlar tizimi. ISO (International Organization for Standardization): ISO 9001:2015 - Sifat menejmenti tizimlari; ISO 45001:2018 - Mehnat muhofazasi menejmenti; ISO 55001:2014 - Aktivlarni boshqarish tizimlari; ISO 13373 seriyasi - Holatni monitoring qilish va diagnostika. IEC (International Electrotechnical Commission): IEC 61508 Elektr/elektron/dasturlashtiriladigan elektron tizimlar uchun funksional xavfsizlik; IEC 61511 Jarayon sanoati uchun xavfsizlik instrumental tizimlari; IEC 60812 - Nosozliklar turlarini va oqibatlarini tahlil (FMEA). API (American Petroleum Institute): API 570 - Jarayon quvurlari inspeksiyasi; API 580 Riskga asoslangan inspeksiya; API 653 - Tankerlar va sig'diruvchi idishlar inspeksiyasi. 50

B) O'zbekiston milliy standartlari. O'zbekiston Respublikasi "O'zstandart" agentligi tomonidan 15000 dan ortiq milliy standartlar ishlab chiqilgan va qo'llanilmoqda [24]. Asosiy standartlar: O'z DSt 1040:2019 - Xavfli ishlab chiqarish ob'ektlari. Umumiy xavfsizlik talablari; O'z DSt 2918:2016 - Sanoat xavfsizligi menejmenti tizimlari; O'z DSt ISO 9001:2020 - Sifat menejmenti tizimlari; O'z DSt 3322:2018 - Qozonxonalar va bosim idishlari. Texnik nazorat qoidalari. C) Xavfsizlik va ishonchlilik ko'rsatkichlari. Kategoriyalangan ob'ektlar uchun quyidagi asosiy ko'rsatkichlar belgilanadi [25]. Ishonchlilik ko'rsatkichlari: MTBF (Mean Time Between Failures) - nosozliklar orasidagi o'rtacha vaqt: ≥50000 soat; MTTR (Mean Time To Repair) - ta'mirlash uchun o'rtacha vaqt: ≤4 soat; Mavjudlik koeffitsienti (Availability): ≥99.9%; FIT (Failures In Time): 10⁹ soatda nosozliklar soni. Xavfsizlik darajalari (SIL - Safety Integrity Level): SIL 1: Xavfli hodisa ehtimoli 10⁻² - 10⁻¹ (yiliga); SIL 2: 10⁻³ - 10⁻² (kritik ob'ektlar uchun); SIL 3: 10⁻⁴ - 10⁻³ (yuqori xavfli jarayonlar); SIL 4: 10⁻⁵ - 10⁻⁴ (atom energetikasi, aviatsiya). O'lchash aniqligi talablari: Turli ob'ektlar uchun o'lchash aniqligi standartlar bilan belgilanadi [26]. Temperatura, bosim va oqimni o'lchashga aniqlik talablari 1-jadvalda keltirilgan. Parametr Temperatura 1-jаdval O'lchash aniqligi talablari Nisbiy xatolik Qo'llanish ±0.5°C Umumiy sanoat ±0.1°C Farmatsevtika Etalon ±0.1% o'lchovlar ±0.25% Laboratoriya Texnologik ±0.5% jarayonlar Hisobot ±0.5% o'lchovi Texnologik ±1.0% nazorat Aniqlik sinfi A AA 0.1 Bosim 0.25 0.5 0.5 Oqim 1.0 Monitoring chastotasi talablari: Turli parametrlar uchun minimal monitoring chastotasi quyidagicha belgilanadi [27]: Kritik xavfsizlik parametrlari: 1-10 Hz (real-time); Texnologik jarayon parametrlari: 0.1-1 Hz; Sekin o'zgaruvchi parametrlar: 1 marta/soat - 1 marta/kun; Prognozli texnik xizmat parametrlari: 1 marta/hafta - 1 marta/oy. D) Ma'lumotlar xavfsizligi va kiberhimoya. Zamonaviy nazorat tizimlari kiberxavflar oldida himoyalangan bo'lishi kerak [28]. IEC 62443 standartlar seriyasi sanoat avtomatlashtirish va nazorat tizimlari kiberhimoyasi uchun talablarni belgilaydi. Asosiy talablar: Autentifikatsiya: ko'p bosqichli tasdiqlash; Shifrlash: AES-256, TLS 1.3 protokollari; Kirish nazorati: role-based access control (RBAC); Audit jurnali: barcha amaliyotlarni qayd etish; Zaxira nusxalash: ma'lumotlarning 3-2-1 strategiyasi. 51

Kategoriyalangan ob'ektlarning parametrlarini nazorat qilish va o'lchash zamonaviy sanoat xavfsizligining muhim tarkibiy qismidir. So'nggi yillarda bu sohada radiotexnik, optik-tolali va vizual o'lchash texnologiyalari keng qo'llanilmoqda. Ushbu texnologiyalar yuqori aniqlik, real vaqt rejimida monitoring va kontaktsiz o'lchash imkoniyatlarini taqdim etadi. Radiotexnik nazorat texnologiyalari. Radiotexnik usullar elektromagnit to'lqinlarning turli xususiyatlaridan foydalangan holda ob'ektlarning parametrlarini kontaktsiz o'lchash imkonini beradi (1-rasm). Ushbu texnologiyalar portlovchi va yuqori temperaturali muhitlarda qo'llash uchun ayniqsa qulay hisoblanadi [29]. 1-rasm. Radiotexnik nazorat texnologiyalarining umumiy tuzilishi Radar va radiolokatsiуa tizimlari. Zamonaviy radar tizimlari ob'ektlarning masofa, tezlik va o'lchamlarini yuqori aniqlik bilan aniqlash imkonini beradi. FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar texnologiyasi millimetr to'lqin diapazonida ishlab, ±0.1 mm gacha aniqlikni ta'minlaydi [30]. Bunday tizimlar quvurlar deformatsiyasini, tanker devorlarining qalinligini va konstruksiyalarning siljishini nazorat qilishda qo'llaniladi. Radiorele'li o'lchash tizimlari. Radiorele'li usullar ob'ektlar ichidagi jarayonlarni nazorat qilish uchun ishlatiladi. Mikroto'lqin datchiklari suyuqlik darajasini, namlikni va material zichligini o'lchashda samarali natijalar beradi. Zamonaviy tizimlar 0.5% gacha nisbiy xatolik bilan o'lchash imkoniyatiga ega [31]. RFID texnologiyasi va wireless sensor tarmoqlari. RFID (Radio Frequency Identification) tizimlari ob'ektlarni avtomatik identifikatsiyalash va ularning parametrlarini kuzatish uchun keng qo'llanilmoqda. UHF diapazonidagi RFID teglar 10 metrgacha masofada o'qiladi va xavfli muhitda ishchi xodimlarning harakatini monitoring qilishda foydalaniladi [32]. Wireless sensor tarmoqlari (WSN) yuzlab datchiklar ma'lumotlarini yig'ish va real vaqtda uzatish imkonini beradi. Optik-tolali datchiklar va monitoring tizimlari. Optik-tolali texnologiyalar kategoriyalangan ob'ektlarni nazorat qilishning eng istiqbolli yo'nalishlaridan biri hisoblanadi (2rasm). Ular elektromagnit interferensiyaga chidamli, portlovchi muhitda xavfsiz va uzoq masofaga signal uzatish imkoniyatiga ega [33]. Taqsimlangan optik-tolali datchiklar (DOFS). DOFS tizimlari bir toladan foydalanib, butun ob'ekt bo'ylab uzluksiz o'lchash imkonini beradi. Reley, Raman va Brillyuen sochilish effektlariga asoslangan tizimlar temperatura, deformatsiya va tebranishlarni 1 metr fazoviy o'lchamlarda aniqlaydi [34]. 52

2-rasm. Optik-tolali datchiklar va monitoring tizimlari Optik-tolali datchiklar turlari va ularning xususiyatlari 2-jadvalda keltirilgan. 2-jadval Optik-tolali datchiklar tasnifi Datchik turi O'lchash parametri Temperatura, deformatsiya BOTDR (Brillouin) ROTDR Temperatura (Raman) DAS Tebranish, (Distributed tovush Acoustic) FBG (Fiber Nuqtaviy Bragg Grating) o'lchov Fazoviy o'lcham Aniqlik Masofasi 1-2 m ±1°C, ±20 με 50-100 km 1m ±0.5°C 10-30 km 1-10 m 1 nε/√Hz 40-80 km - ±0.1°C, ±1 με 100+ km FBG datchiklari. Fiber Bragg Grating (FBG) datchiklari yuqori aniqlik va tezkorlik bilan o'lchash imkonini beradi. Bir optik tolaga 100 tagacha FBG datchik ulanib, ko'prik, tunel va bino konstruksiyalarining deformatsiyasini millisekundlarda kuzatish mumkin [35]. FBG datchiklar 200°C dan +800°C gacha temperatura diapazonida ishlay oladi. Interferometrik optik datchiklar. Fabry-Perot va Mach-Zehnder interferometrlari nanometr darajasida siljishni va mikro-deformatsiyalarni aniqlash imkonini beradi. Bunday datchiklar atom elektr stantsiyalari va aerokosmik sohasida qo'llaniladi [35]. Lazer va fotonik texnologiyalar. 3D lazer skanerlash. Zamonavir lazer skanerlar (LiDAR) murakkab ob'ektlarning to'liq geometrik modelini yaratish imkonini beradi. Terrestrial Laser Scanner (TLS) tizimlari millimetr aniqlik bilan soniyasida 1 million nuqtani o'lchaydi va 300 metrgacha masofani qamraydi [36]. Bu texnologiya yirik sanoat inshootlari, ko'priklar va tarixiy binolarning monitoringida qo'llaniladi. Lazer Doppler vibrometriya. Lazer Doppler vibrometrlari (LDV) kontaktsiz tarzda ob'ektlarning tebranishini o'lchash imkonini beradi. Zamonavir LDV tizimlari 0.01 μm/s gacha tebranish tezligini va 50 kHz gacha chastotani qayd etadi [37]. Bu texnologiya turbinalar, nasoslar va boshqa aylanuvchi mexanizmlarning diagnostikasida muhim ahamiyatga ega. 53

Vizual va multispektral monitoring tizimlari. Yuqori o'lchovli kameralar va komp'yuter ko'rish. Zamonaviy industrial kameralar 20 megapiksel va undan yuqori o'lchamda tasvirlarni 100 kadr/s tezlikda qayd etadi. Sun'iy intellekt va chuqur o'rganish algoritmlaridan foydalanib, ob'ektlarni avtomatik identifikatsiyalash va nuqsonlarni aniqlash amalga oshiriladi [4]. YOLO va Mask R-CNN algoritmlari real vaqt rejimida 95% dan yuqori aniqlik bilan ob'ektlarni klassifikatsiyalaydi. Infraqizil termografiya. Termografik kameralar ob'ektlarning issiqlik taqsimotini vizualizatsiya qilish orqali yashirin nuqsonlarni aniqlash imkonini beradi. Zamonaviy FLIR kameralar 0.02°C temperatura farqini ajrata oladi va elektr qurilmalarining qizib ketishi, izolyatsiya buzilishi va yashirin yoriqlarni aniqlashda qo'llaniladi [38]. Gibrid va intellektual monitoring tizimlari. Sensor fusion (sintez) texnologiyasi. Zamonaviy yondashuv turli xil datchiklar ma'lumotlarini birlashtirib, ob'ekt holatini kompleks baholashni ta'minlaydi. Kalman filtri va Bayesian tarmoqlari yordamida turli manbalardan keladigan noaniq ma'lumotlar sintez qilinadi va ob'ektiv xulosa chiqariladi [39]. Bu yondashuv xato ehtimolini 40-60% ga kamaytiradi. IoT va cloud-based monitoring. Internet of Things (IoT) texnologiyalari yuzlab minglab datchiklar ma'lumotlarini markaziy platformada to'plash va tahlil qilish imkonini beradi (3-rasm). Cloud-based tizimlar Big Data tahlili, machine learning modellari va prognozli texnik xizmatni amalga oshiradi. Predictive maintenance strategiyasi avariya ehtimolini 30-40% ga kamaytiradi va texnik xizmat xarajatlarini 25% ga qisqartiradi [40]. Zamonaviy monitoring tizimlarining asosiy afzalliklari shundaki, ular real vaqt rejimida ishlaydi, uzoq vaqt davomida avtonom faoliyat ko'rsatadi va sun'iy intellekt yordamida avtomatik qaror qabul qilish imkoniyatiga ega. Kelgusida quantum datchiklar va 5G/6G aloqa texnologiyalari monitoring tizimlarining samaradorligini yanada oshiradi. 3-rasm. IoT texnologiyalarining ishlash tamoyili Shunday qilib, zamonaviy texnologiyalar kategoriyalangan ob'ektlarni nazorat qilishda yuqori aniqlik, avtomatlashtirilganlik va ishonchlilikni ta'minlaydi. Radiotexnik, optik-tolali va 54

vizual texnologiyalarning integratsiyasi kelajakda yanada samarali monitoring tizimlarini yaratish imkonini beradi. 4. XULOSA. Olib borilgan tahlil asosida kategoriyalangan ob’ektlarni monitoring qilish sohasida quyidagi xulosalar shakllandi. Birinchidan, kategoriyalangan ob’ektlarni besh asosiy guruhga — xavfli ishlab chiqarish ob’ektlari, kritik infratuzilma, transport, energetika va milliy xavfsizlik ob’ektlari — tasniflanishi monitoring tizimlarini maqsadli loyihalash uchun zaruriy metodologik asos bo’lib xizmat qiladi. Har bir guruh uchun nazorat parametrlari (temperatura, bosim, tebranish, geometrik siljish, kimyoviy konsentratsiya va boshqalar), aniqlik sinflari va monitoring chastotasi turlicha bo’lib, muhandislik yechimlarini ob’ektning o‘ziga xos xususiyatlariga moslashtirishni talab qiladi. Ikkinchidan, zamonaviy o’lchash texnologiyalari ichida optik-tolali datchiklar (ayniqsa, DOFS va FBG tizimlari) eng yuqori potentsialni namoyon etadi: ular bir toladan foydalanib 100 km gacha masofada ±0.5°C harorat va ±1 με deformatsiya aniqligini ta’minlaydi, elektromagnit interferensiyaga chidamli va portlovchi muhitda xavfsiz ishlaydi. LiDAR texnologiyasi esa murakkab sanoat inshootlari va ko’priklarning millimetr aniqlikdagi 3D geometrik modelini real vaqtda yaratish imkonini beradi. Infraqizil termografiya yashirin nuqsonlarni erta bosqichda aniqlashda, lazer Doppler vibrometriya esa kontaktsiz rejimda aylanuvchi mexanizmlar diagnostikasida samarali vosita sifatida tasdiqlangan. Uchinchidan, sensor fusion (ma’lumotlarni sintez qilish) va IoT-asosli monitoring platformalarining qo’llanilishi xato ehtimolini 40–60% ga kamaytiradi va predictive maintenance strategiyasini amalga oshirishga imkon beradi. Mazkur yondashuv avariyalar ehtimolini 30–40% ga pasaytiradi va texnik xizmat xarajatlarini 25% gacha qisqartiradi, bu esa iqtisodiy jihatdan juda muhim ahamiyatga ega, ayniqsa qimmat va uzoq joylashgan ob’ektlarda. To‘rtinchidan, O‘zbekistonda 3500 dan ortiq xavfli ishlab chiqarish ob’ekti ro‘yxatga olingan bo’lsa-da, zamonaviy monitoring texnologiyalarini joriy etishda milliy standartlar va sertifikatsiya tizimining yetarlicha rivojlanmaganligi, malakali kadrlar tanqisligi va import jihozlarining yuqori narxi asosiy to‘siqlar bo’lib qolmoqda. Shu muammolarni bartaraf etish uchun “Raqamli O‘zbekiston-2030” strategiyasi va 2023-2026 yillardagi sun’iy intellektni rivojlantirish dasturi doirasida IoT, optik-tolali va vizual monitoring texnologiyalari bo’yicha ilmiy-texnik tadqiqotlarni kuchaytirish, mahalliy prototiplar ishlab chiqish va tegishli mutaxassislar tayyorlash zarur. Kelajakdagi tadqiqotlar quantum datchiklar, 5G/6G aloqa tarmoqlari bilan integratsiyalashgan monitoring platformalari va generativ sun’iy intellekt asosidagi prognozli tahlil tizimlarini ishlab chiqishga yo‘naltirilishi maqsadga muvofiq. Bu yo’nalishlar kategoriyalangan ob’ektlar xavfsizligini ta’minlashda yangi imkoniyatlar ochib beradi. FOYDАLАNILGАN АDАBIYOTLАR: 1. Махутов Н.А. Безопасность и риски: системные исследования и разработки. Новосибирск: Наука, 2017. - 724 с. 2. Smith D.J., Simpson K.G.L. Safety Critical Systems Handbook: A Straightforward Guide to Functional Safety, IEC 61508 and Related Standards. 4th Edition. - ButterworthHeinemann, 2016. - 584 p. 55

3. Bao X., Chen L. Recent Progress in Distributed Fiber Optic Sensors // Sensors. - 2012. - Vol. 12, No. 7. - P. 8601-8639. 4. Redmon J., Farhadi A. YOLOv3: An Incremental Improvement // arXiv preprint arXiv:1804.02767. - 2018. 5. O'zbekiston Respublikasi Favqulodda vaziyatlar vazirligi. Statistik ma'lumotlar, 2023. URL: https://fvv.uz 6. Лисанов М.В., Печеркин А.С., Сидоров В.И. Анализ риска и декларирование безопасности опасных производственных объектов // Безопасность труда в промышленности. - 2019. - №4. - С. 7-15. 7. WHO. Occupational Health: Workplace Hazards. World Health Organization Report, 2022. URL: https://www.who.int/health-topics/occupational-health 8. Rinaldi S.M., Peerenboom J.P., Kelly T.K. Identifying, understanding, and analyzing critical infrastructure interdependencies // IEEE Control Systems Magazine. - 2001. - Vol. 21, No. 6. - P. 11-25. 9. NIST. Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity, Version 1.1. National Institute of Standards and Technology, 2018. - 55 p. 10. ENISA. Threat Landscape for Supply Chain Attacks. European Union Agency for Cybersecurity, 2022. - 94 p. 11. WTO. World Trade Statistical Review 2023. World Trade Organization, Geneva, 2023. - 218 p. 12. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2022-yil 12-dekabrdagi "2023-2027 yillarda transport infratuzilmasini rivojlantirish konsepsiyasi to'g'risida"gi PF-131-son Farmoni. 13. IEA. World Energy Outlook 2023. International Energy Agency, Paris, 2023. - 524 p. 14. O'zbekiston Respublikasi Energetika vazirligi. Yillik hisobot, 2023. 15. Буркатовская Ю.Б. Национальная безопасность: вопросы определения и классификации // Вестник Томского государственного университета. - 2020. - №457. - С. 198-204. 16. Webster J., Eren H. Measurement, Instrumentation, and Sensors Handbook. 2nd Edition. - CRC Press, 2014. - 2612 p. 17. Childs P.R.N. Practical Temperature Measurement. - Butterworth-Heinemann, 2001. 328 p. 18. Bao X., Chen L. Recent Progress in Distributed Fiber Optic Sensors // Sensors. - 2012. - Vol. 12, No. 7. - P. 8601-8639. 19. ISO 10816-1:1995. Mechanical vibration - Evaluation of machine vibration by measurements on non-rotating parts. 20. Lienhart W. Geotechnical Monitoring Using Total Stations and Laser Scanners // Geomechanics and Tunnelling. - 2017. - Vol. 10, No. 1. - P. 2-8. 21. Doebling S.W., Farrar C.R., Prime M.B. A Summary Review of Vibration-Based Damage Identification Methods // Shock and Vibration Digest. - 1998. - Vol. 30, No. 2. - P. 91105. 22. Kumar A., Kim H., Hancke G.P. Environmental Monitoring Systems: A Review // IEEE Sensors Journal. - 2013. - Vol. 13, No. 4. - P. 1329-1339. 23. ISO/IEC Guide 2:2004. Standardization and related activities - General vocabulary. 24. O'zbekiston Respublikasi "O'zstandart" agentligi. Milliy standartlar katalogi, 2024. 56

URL: https://standart.uz 25. IEC 61508:2010. Functional safety of electrical/electronic/programmable electronic safety-related systems. Parts 1-7. 26. ISO 5725-1:1994. Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results. 27. API 670. Machinery Protection Systems. 5th Edition. American Petroleum Institute, 2014. - 238 p. 28. IEC 62443-3-3:2013. Industrial communication networks - Network and system security - System security requirements and security levels. 29. Skolnik M.I. Radar Handbook. 3rd Edition. - McGraw-Hill Education, 2008. - 1352 p. 30. Peng Z., Li C. Portable Microwave Radar Systems for Short-Range Localization and Life Tracking // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. - 2021. - Vol. 69, No. 1. - P. 512-527. 31. Nyfors E., Vainikainen P. Industrial Microwave Sensors. - Artech House, 1989. - 351 p. 32. Landaluce H., Arjona L., Perallos A., et al. A Review of IoT Sensing Applications and Challenges Using RFID and Wireless Sensor Networks // Sensors. - 2020. - Vol. 20, No. 9. Article 2495. 33. Lu P., Lalam N., Badar M., et al. Distributed optical fiber sensing: Review and perspective // Applied Physics Reviews. - 2019. - Vol. 6, No. 4. - Article 041302. 34. Kersey A.D., Davis M.A., Patrick H.J., et al. Fiber grating sensors // Journal of Lightwave Technology. - 1997. - Vol. 15, No. 8. - P. 1442-1463. 35. Rao Y.J. Recent progress in fiber-optic extrinsic Fabry-Perot interferometric sensors // Optical Fiber Technology. - 2006. - Vol. 12, No. 3. - P. 227-237. 36. Vosselman G., Maas H.G. Airborne and Terrestrial Laser Scanning. - CRC Press, 2010. - 336 p. 37. Rothberg S.J., Allen M.S., Castellini P., et al. An international review of laser Doppler vibrometry: Making light work of vibration measurement // Optics and Lasers in Engineering. 2017. - Vol. 99. - P. 11-22. 38. Meola C., Carlomagno G.M. Recent advances in the use of infrared thermography // Measurement Science and Technology. - 2004. - Vol. 15, No. 9. - P. R27-R58. 39. Hall D.L., Llinas J. An introduction to multisensor data fusion // Proceedings of the IEEE. - 1997. - Vol. 85, No. 1. - P. 6-23. 40. Lee J., Kao H.A., Yang S. Service Innovation and Smart Analytics for Industry 4.0 and Big Data Environment // Procedia CIRP. - 2014. - Vol. 16. - P. 3-8. TA’LIMDA AI TIZIMLARIDAGI ALGORITMIK BIAS VA SHAXSIY MA’LUMOTLAR XAVFSIZLIGI. H.E.Mamarajabov1, D.T.Shukurov2, I.I.Shahriyorov3, N.T.Allamurodov4 Sarbon universiteti, Muhandislik va raqamli texnologiyalar kafedrasi katta o‘qituvchisi, husankarimov09@gmail.com 2 Sarbon universiteti, Muhandislik va raqamli texnologiyalar kafedrasi katta o‘qituvchisi, dadanur0094@gmail.com 1 57

Sarbon universiteti, Muhandislik va raqamli texnologiyalar kafedrasi katta o‘qituvchisi, shahriyorovikrom6@gmail.com 4 Sarbon universiteti, Muhandislik va raqamli texnologiyalar kafedrasi katta o‘qituvchisi, norbobo1996@gmail.com 3 Annotatsiya: Maqolada ta’limda qo‘llanilayotgan sun’iy intellekt tizimlarida algoritmik tarafkashlik va shaxsga doir ma’lumotlar xavfsizligi muammolari ilmiy-nazariy hamda amaliy jihatdan tahlil qilinadi. Tadqiqotning maqsadi ta’lim AI tizimlarida adolat, shaffoflik, maxfiylik va huquqiy muvofiqlikni ta’minlashga qaratilgan audit modelini asoslashdan iborat. Maqolada UNESCO, OECD, NIST AI RMF, EU AI Act, GDPR hamda O‘zbekiston Respublikasining “Shaxsga doir ma’lumotlar to‘g‘risida”gi Qonuni asosida qiyosiy tahlil, tizimli yondashuv va pedagogik-huquqiy modellashtirish metodlari qo‘llanildi. Natijada ta’lim AI tizimlarining ma’lumot, model, qaror, xavfsizlik va monitoring bosqichlarida baholanishi zarur bo‘lgan ko‘rsatkichlar ishlab chiqildi. Taklif etilgan model algoritmik tarafkashlikni aniqlash, tushuntiriluvchan AI, differensial maxfiylik, federativ o‘qitish, ma’lumotlarni minimallashtirish va inson nazoratini yagona metodik tizimda birlashtiradi. Kalit so‘zlar: algoritmik bias, shaxsiy ma’lumotlar xavfsizligi, ta’limda AI, algoritmik audit, differensial maxfiylik, XAI, huquqiy muvofiqlik. 1. KIRISH Raqamli ta’lim muhitida sun’iy intellekt texnologiyalarining qo‘llanishi avtomatik baholash, adaptiv ta’lim trayektoriyasini shakllantirish, kontent tavsiyalash, onlayn proktoring, talaba faolligini monitoring qilish va akademik yordam xizmatlarini avtomatlashtirish imkonini bermoqda. Bunday tizimlar ta’lim jarayonini tezlashtirishi va individuallashtirishi mumkin, biroq ularning noto‘g‘ri loyihalanishi yoki nazoratsiz joriy etilishi talaba huquqlari, shaxsga doir ma’lumotlar daxlsizligi, baholash adolatliligi va akademik tenglikka bevosita ta’sir qiladi. Algoritmik tarafkashlik deganda AI tizimining ma’lum guruhlar bo‘yicha noxolis natija berishi, qarorlarida demografik, hududiy, til, ijtimoiy-iqtisodiy yoki boshqa belgilar asosida farqlanish yuzaga kelishi tushuniladi. Ta’limda bu holat ayrim talabalar guruhining past baholanishi, tavsiya tizimlari orqali cheklangan resurslarga yo‘naltirilishi, onlayn nazorat tizimlarida noto‘g‘ri xavfli deb belgilanishi yoki o‘qish imkoniyatlaridan teng foydalana olmasligiga sabab bo‘lishi mumkin. Shaxsga doir ma’lumotlar xavfsizligi esa talabaning identifikatsion, akademik, biometrik, xulq-atvor va psixometrik ma’lumotlarini qonuniy, adolatli, cheklangan maqsadlarda va xavfsiz texnik choralar asosida qayta ishlashni talab qiladi. Xalqaro miqyosda UNESCO sun’iy intellekt etikasi bo‘yicha tavsiyalarida inson huquqlari, inklyuzivlik, shaffoflik, maxfiylik va javobgarlikni asosiy tamoyillar sifatida ko‘rsatadi [2]. OECD AI Principles esa ishonchli AI uchun inson markazlilik, shaffoflik, mustahkamlik, xavfsizlik va javobgarlik talablarini ilgari suradi [4]. NIST AI Risk Management Framework AI tizimlari risklarini boshqarishda “govern, map, measure, manage” bosqichlariga tayanadi [5]. EU AI Act ta’lim va kasbiy tayyorgarlikda kirish, baholash va o‘quv jarayonini yo‘naltirishga xizmat qiladigan ayrim AI tizimlarini yuqori xavfli tizimlar qatoriga kiritadi [7]. O‘zbekiston sharoitida esa shaxsga doir ma’lumotlar sohasidagi munosabatlar O‘RQ-547-son Qonun bilan tartibga solinadi [1]. 58

Tadqiqotning maqsadi ta’lim AI tizimlarida algoritmik tarafkashlikni kamaytirish hamda shaxsga doir ma’lumotlar xavfsizligini ta’minlashga qaratilgan metodik-audit modelini asoslashdan iborat. Vazifalar quyidagilardan iborat: birinchidan, mavjud xalqaro va milliy hujjatlarni tahlil qilish; ikkinchidan, algoritmik tarafkashlik manbalari va ko‘rsatkichlarini tizimlashtirish; uchinchidan, shaxsga doir ma’lumotlar xavfsizligi uchun audit mezonlarini belgilash; to‘rtinchidan, ta’lim muassasalari uchun amaliy tavsiyalar ishlab chiqish. 2. MAVZUGA OID ADABIYOTLARNING TAHLILI Ilmiy adabiyotlarda algoritmik tarafkashlik ko‘pincha ma’lumotlar tarafkashligi, model tarafkashligi va qaror jarayoni tarafkashligi ko‘rinishida izohlanadi. Ma’lumotlar tarafkashligi trening to‘plamida ayrim guruhlarning yetarli aks etmasligi yoki tarixiy tengsizliklarning ma’lumotlarga singib qolishi bilan bog‘liq. Model tarafkashligi xususiyatlarni tanlash, maqsad funksiyasini belgilash va optimallashtirish jarayonida yuzaga keladi. Qaror tarafkashligi esa model natijasini inson nazoratisiz bevosita ma’muriy yoki pedagogik qarorga aylantirishda kuchayadi [10; 11]. Ta’lim AI tizimlari alohida ehtiyotkorlikni talab qiladi, chunki bu tizimlar insonning ta’lim olish imkoniyati, baholanishi va kelajakdagi kasbiy trayektoriyasiga ta’sir ko‘rsatadi. Masalan, avtomatik baholash algoritmlari yozma ish uslubi, til darajasi yoki hududiy nutq xususiyatlarini noto‘g‘ri talqin qilishi; onlayn proktoring tizimlari yuzni aniqlash, ko‘z harakati yoki xatti-harakat belgilariga haddan tashqari tayanishi; tavsiya tizimlari esa talabani ilgari o‘zlashtirgan yo‘nalishlariga “qamalib qolgan” holda boshqarishi mumkin. Bu holatlar faqat texnik xatolik emas, balki pedagogik adolat va ijtimoiy tenglik masalasidir. UNESCOning generativ AI bo‘yicha ta’lim va tadqiqot uchun qo‘llanmasi ta’lim muassasalariga ma’lumotlar maxfiyligini ta’minlash, yoshga mos yondashuv, inson nazorati va pedagogik maqsadga muvofiqlikni birinchi o‘ringa qo‘yishni tavsiya qiladi [3]. NIST AI RMF esa AI risklarini baholashda texnik aniqlik bilan bir qatorda inson, tashkilot va jamiyatga ta’sirni ham hisobga olishni talab etadi [5]. Bu yondashuv ta’lim AI tizimlarini faqat aniqlik darajasi bo‘yicha emas, balki adolat, maxfiylik, xavfsizlik, tushuntiriluvchanlik va javobgarlik bo‘yicha ham baholash zarurligini ko‘rsatadi. Shaxsga doir ma’lumotlar xavfsizligi bo‘yicha adabiyotlarda privacy by design, data minimization, consent management, encryption, access control, retention policy, DPIA va audit trail kabi mexanizmlar asosiy himoya vositalari sifatida ko‘riladi. O‘zbekiston Respublikasining “Shaxsga doir ma’lumotlar to‘g‘risida”gi Qonunida shaxsga doir ma’lumotlar sohasidagi munosabatlarni tartibga solish maqsadi belgilangan [1]. 2026-yildagi o‘zgartirishlar esa O‘zbekiston fuqarolarining shaxsga doir ma’lumotlarini saqlash va ularga ishlov berish masalasini yanada dolzarblashtirdi [8]. Demak, ta’lim muassasalarida AI tizimlarini joriy etish nafaqat texnik, balki huquqiy va tashkiliy boshqaruv masalasi hamdir. 3. TADQIQOT METODOLOGIYASI Metodologik asos sifatida besh bosqichli audit modeli ishlab chiqildi: 1) ma’lumotlar auditini o‘tkazish; 2) model adolatliligi va tarafkashlik metrikalarini baholash; 3) qarorlarni tushuntirish va inson nazoratini tekshirish; 4) shaxsga doir ma’lumotlar xavfsizligi va huquqiy muvofiqlikni baholash; 5) doimiy monitoring va tuzatish choralarini belgilash. Har bir bosqichda tekshiriladigan obyekt, asosiy savol, o‘lchov mezoni va kutiladigan natija ko‘rsatildi. 59