Nuclear power plant monitoring with recurrent neural network

リカレントニューラルネットワークを用いた原子力プラントの監視

Nabeshima, Kunihiko; Inoue, K.*; Kudo, Kazuhiko*; Suzuki, Katsuo*

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。

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使用言語	:	English
掲載資料名	:	International Journal of Knowledge; Based Intelligent Engineering Systems
巻	:	4
号	:	4
ページ数	:	p.208 - 212
発行年月	:	2000/10
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キーワード	:	原子力プラント; プラント監視; リカレントニューラルネットワーク; 早期異常検知

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登録番号 : A20000212
抄録集掲載番号 : 280697
論文投稿番号 : 17646

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