Development of anomaly diagnosis method using neuro-expert for PWR monitoring system

PWR運転監視システムのためのニューロエキスパートを用いた異常診断手法の開発

Subekti, M.*; 工藤 和彦*; 鍋島 邦彦  

Subekti, M.*; Kudo, Kazuhiko*; Nabeshima, Kunihiko

大きくて複雑なPWRの運転監視システムは、多数のプラント信号によるダイナミックシステムであるため、その監視は困難である。監視システムの中に統合されたニューラルネットワークによる異常検知は、従来の警報装置より早い段階で異常を検知することで原子炉の安全性を向上させる。監視システムのタスクを完全なものにするため、エキスパートシステムによるオンライン異常診断を考慮する。開発したニューラルネットワークとエキスパートシステムの組合せ(ニューロエキスパート)は、PWRシミュレータでの幾つかの異常事象でテストされ、従来の警報装置より早く異常を検知し、診断することができた。

The monitoring system for a huge and complex Pressurized Water Reactor (PWR) has some difficulties of monitoring task due to the dynamic system with large number of plant signals. The anomaly detection using neural networks integrated in the monitoring system improves the reactor safety to detect the anomaly faster than conventional methods. The advanced research considered the online anomaly diagnosis using expert system to complete the monitoring system tasks. The combination of neural network and expert system (neuro-expert) has been developed and tested in some anomaly conditions using PWR simulator. In simulation, the neuro-expert system could detect and diagnose the anomalies faster than the conventional alarm system.