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The Combination of neural networks and an expert system for on-line nuclear power plant monitoring

オンライン原子力プラント監視のためのニューラルネットワークとエキスパートシステムの結合

鍋島 邦彦  ; Ayaz, E.*; Seker, S.*; Barutcu, B.*; T$"u$rkcan, E.*

Nabeshima, Kunihiko; Ayaz, E.*; Seker, S.*; Barutcu, B.*; T$"u$rkcan, E.*

ニューラルネットワークとエキスパートシステムを利用して、オランダボルセレ原子力発電所のオンラインプラント監視システムを開発した。フィードフォワード型及びリカレント型ネットワークを用いてプラントのモデル化と異常検知を行い、ルールベース型エキスパートシステムでプラント診断を行った。オフラインによる結果から、ニューラルネットワークがプラント動特性を正確にモデル化できることが示された。また、オンラインの結果より、本監視システムがプラント状態を実時間で診断できることが明らかになった。

On-line plant monitoring system with neural networks and an expert system has been developed for Borssele Nuclear Power Plant (NPP) in the Netherlands. The feedforward and the recurrent neural networks are utilized for plant modeling and anomaly detection. The rule-based expert system is applied for plant diagnosis with the outputs of the neural networks. The off-line results showed that the neural network could model the plant dynamics precisely. The on-line results indicated that the monitoring system could sufficiently diagnose the plant status in real time.

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