オンライン臨界安全監視システムの開発研究(II)

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安価で即応性の良い臨界安全監視システムの開発が望まれている。昨年度は、過去6年間の研究によって得られた知見を基に、実際の臨界安全監視システムとしてシステム化するために必要となるシステムの構成要素モジュールに関する検討をおこなった。そこで、本年度は昨年度提案した解析表示モジュールの中で、ARMAモデル同定と平行して信号解析を行う冗長系として重要な要素となるアダプティブフィルタ(ADF)アルゴリズムモジュールの開発と、このモジュールを用いた実データ解析を行い、ADFアルゴリズムの未臨界度推定手法としての有効性を検討し、以下の成果を得た。ADFによるシステム同定においては、修正係数が大きい時には推定されるパラメータは入力データの統計的性質の変化に素早く追従するが、その反面推定されたパラメータの統計的変動が大きい。逆に修正係数を小さくすると統計的変動は小さくなるが、実際にシステムパラメータに変動がある場合には追従が遅くなり、この現象は定常時系列、非定常時系列を問わず、全てのADFパラメータ推定結果について言える。推定されたパラメータから得られる未臨界度はいずれの場合においても統計的変動が非常に大きい。この統計的変動は逐次型ARMAモデル同定アルゴリズムによる未臨界度推定の場合に比べて非常に大きく、ADFアルゴリズムによる結果をそのまま未臨界度推定値とするにはやや問題がある。従って、推定結果を平滑化する二次的なアルゴリズムを付加することが重要になる。本研究では、ADFによる推定パラメータに500次の単純移動平均、更に、その平滑化されたパラメータの再移動平均、500データ毎の相加平均などの平滑化を行った結果、いずれも統計的変動を充分小さくすることができた。

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