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Nuclear reactor monitoring with the combination of neural network and expert system

ニューラルネットワークとエキスパートシステムを組み合わせた原子炉監視

鍋島 邦彦  ; 鈴土 知明   ; 大野 富生*; 工藤 和彦*

Nabeshima, Kunihiko; Suzudo, Tomoaki; Ono, Tomio*; Kudo, Kazuhiko*

本研究では、ニューラルネットワークとルールベース実時間エキスパートシステムを利用したハイブリッド監視システムについて述べる。データ収録システムと支援画面を含めた全システムが、オンラインPWRシミュレータでテストされた。その結果、監視システムのニューラルネットワークは、プラント動特性を適切にモデル化し、異常兆候を従来監視システムよりも早い段階で検知した。また、実時間エキスパートシステムも、ニューラルネットワーク出力と知識ベースと利用してシステム状態を正確に診断し、画面に表示した。

This study presents a hybrid monitoring system for nuclear reactor utilizing neural networks and a rule-based real-time expert system. The whole monitoring system including a data acquisition system and the advisory displays has been tested by an on-line simulator of pressurized water reactor. From the testing results, it was shown that the neural network in the monitoring system successfully modeled the plant dynamics and detected the symptoms of anomalies earlier than the conventional alarm system. The real-time expert system also worked satisfactorily in diagnosing and displaying the system status by using the outputs of neural networks and a priori knowledge base.

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InCites™

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パーセンタイル:69.82

分野:Computer Science, Interdisciplinary Applications

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