2000年度

International Journal of Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems

280697
Nuclear power plant monitoring with recurrent neural network
鍋島邦彦・井上浩司*・工藤和彦*・鈴木勝男*
International Journal of Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems 4(4), p.208-212(2000) ; (JAERI-J 17646)

　リカレントニューラルネットワークを用いて，原子力プラント監視システムの開発を行った．原子炉の現在と過去の入出力データを学習することにより，プラント動特性をモデル化し，1タイムステップ後の状態を予測する．本異常検知手法は，実際のプラントからの測定信号とネットワークによる予測値の誤差を監視するものである．この監視システムをオフラインで適用した結果，リカレントニューラルネットワークが原子炉の動特性を正確にモデル化し，かつ従来の監視手法よりは早い段階で微少な異常兆候を検知できることが明らかになった．