Türk Tarım – Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2(6): 251-255, 2014 Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi www.agrifoodscience.com Türk Bilim ve Teknolojisi Bulanık Mantık ile Kefir Üretiminin Modellenmesi Hüseyin Nail Akgül 1* , Filiz Yıldız Akgül 2 , Tuna Doğan 3 1 *Adnan Menderes Üniversitesi, Koçarlı MYO, Tarım Makineleri Programı, 09100 Aydın, Türkiye 2 Adnan Menderes Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Süt Teknolojisi Bölümü, 09100 Aydın, Türkiye 3 Adnan Menderes Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Makineleri Bölümü, 09100 Aydın, Türkiye M A K A L E B İ L G İ S İ Ö Z E T Geliş 21 Ocak 2014 Kabul 22 Mayıs 2014 Çevrimiçi baskı, ISSN: 2148-127X Endüstriyel kefir üretiminde fermentasyon pH 4,6 ile sonlandırılmaktadır. Çalışmada kefir değişken parametreleri olarak inkübasyon sıcaklığı, kültür inokülüm oranı ve inkübasyon süresi seçilmiştir. pH değeri, geleneksel kontrol sistemlerinde deneme yöntemi ile bulunabilmektedir. Bu sistemlerde eğer girdi parametrelerinin sayısı fazla ise deneme yanılma yöntemi hem zahmetli hem de kişiye bağımlı bir sistem oluşturmaktadır. Bu gibi durumlarda bulanık mantık kullanılabilmektedir. Bu modelleme çalışmasında bulanık mantık ile kontrol, iki kısım halinde incelenmiştir. Birinci kısım bulanık kurallar ve üyelik fonksiyonları, ikinci kısım ise berraklaştırmadan oluşmaktadır. Kefirin optimum üretim koşulları için inkübasyon sıcaklığı 20 ile 25°C, inkübasyon süresi 18-22 saat ve kültür inokülüm oranı %1-5 arası seçilmiştir. İnkübasyon sıcaklığı, inkübasyon süresi ve kültür inokülüm oranı değerlerini bulanıklaştırmak için 3 ayrı bulanık küme (üçgen üyelik fonksiyonu) kullanılmıştır. Giriş parametrelerine ait üyelik fonksiyonlarının sayıları 3’er tane olduğu için bu sayılarının çarpılmasıyla 3x3x3=27 kural satırı elde edilmiştir. Bulanık kurallar tablosu Mamdani yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Berraklaştırma için oluşturulan üyelik fonksiyonlarından üç yamuk alanı kullanılarak, ağırlık ortalamaları yöntemi ile üyelik fonksiyonlarının değerleri bulunmuştur. Sistemin başarısı, olması gereken pH değerleri ile elde edilen sayısal değerlerin karşılaştırılmasıyla bulunacaktır. Sonuçta kefir üretiminde istenen 4,6 pH değerine ulaşmak için bulanık mantık yönteminin kullanılması ile insan iş yükü azaltılarak iş prodüktivitesi artırılabilecektir. Bu durumda hem maliyetten hem de zamandan tasarruf edilmesini sağlayabilecektir. Anahtar Kelimeler: Tarım Süt Kefir Otomasyon Yapay Zeka Turkish Journal Of Agriculture - Food Science And Technology, 2(6): 251-255, 2014 Modeling of Kefir Production with Fuzzy Logic A R T I C L E I N F O A B S T R A C T Article history: Received 21 January 2014 Accepted 22 May 2014 Available online, ISSN: 2148-127X The fermentation is ended with pH 4.6 values in industrial production of kefir. In this study, the incubation temperature, the incubation time and inoculums of culture were chose as variable parameters of kefir. In conventional control systems, the value of pH can be found by trial method. In these systems, if the number of input parameters is greater, the method of trial and error creates a system dependent on the person as well as troublesome. Fuzzy logic can be used in such cases. Modeling studies with this fuzzy logic control are examined in two portions. The first part consists of fuzzy rules and membership functions, while the second part consists of clarify. Kefir incubation temperature between 20 and 25°C, the incubation period between 18 to 22 hours and the inoculum ratio of culture between 1-5% are selected for optimum production conditions. Three separate fuzzy sets (triangular membership function) are used to blur the incubation temperature, the incubation time and the inoculum ratio of culture. Because the membership function numbers belonging to the the input parameters are 3 units, 3x3x3=27 line rule is obtained by multiplying these numbers. The table of fuzzy rules was obtained using the method of Mamdani. The membership function values were determined by the method of average weight using three trapezoidal area of membership functions created for clarification. The success of the system will be found, comparing the numerical values obtained with pH values that should be. Eventually, to achieve the desired pH value of 4.6 in the production of kefir, with the using of fuzzy logic, the workload of people will be decreased and the productivity of business can be increased. In this case, it can be provided savings in both cost and time. Keywords: Agriculture Milk Kefir Automation Artificial Intelligence * Corresponding Author: E-mail: hakgul@adu.edu.tr * Sorumlu Yazar: E-mail: hakgul@adu.edu.tr