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B.H.Far*; 中道 松郎*
IEEE Trans. Syst. Man Cybern., 23(1), p.14 - 30, 1993/01
プラントの故障診断システムには、主観的な故障診断システムと客観的な故障診断システムがある。主観的な故障診断システムは、専門家の診断方法を見習うことができる。客観的な故障診断システムは、人間が処理するには面倒な診断作業を自動化することができる。従来、主観的な故障診断システムを作成する場合、モデルや推論方法を診断に要求される詳細レベルのものにすることが難しい、センサー情報や経験的データを効率的に扱うことができない等の問題点があった。本論文では、階層的な定性推論方法を付加した主観的故障診断システムを提案する。専門家の認知モデルを定性的に記述したこと、定性推論によりシステムの状態を予測したこと、計算負荷を避けるために抽象的な情報を取り扱ったことが主な特徴である。
B.H.Far*
JAERI-M 92-058, 79 Pages, 1992/04
情報システムセンターでは、原子力知能化システム技術の研究テーマの中で人間動作シミュレーション・プログラム(Human Acts Simulation Program:HASP)と名付けた人工知能とロボティックスに関する研究を行っている。具体的には、原子力施設の巡回点検作業を対象として、知能ロボットが与えられた作業命令を解釈、実効する為に必要なソフトウェア及びハードウェアの研究開発を行うものである。本レポートでは、HASPにおける人工知能の研究の1つである定性推論の研究と応用、つまり、モデルベース推論と学習、故障診断、そして機能推論等について述べる。技能・ルール・知能(S-R-K)構造と対応する時間的な状態変化とその同期を含めた定性モデルの階層構造、定性感度解析手法、主観的な定性故障診断手法、そして定性機能形成手法を紹介する。
B.H.Far*; 中道 松郎*
1991年度人工知能学会全国大会 (第5回)論文集, p.685 - 688, 1991/00
本論文では階層的な定性推論手法を大規模システムの多重故障診断に応用した例を紹介する。定性推論の階層構造はSkill-Rule-Knowledge(S-R-K)構造と対応する。本研究の特徴を以下に示す。1.知識レベルのモデル(Qualitative Deep Model)を用いてルールレベルのモデルまたは浅いレベルの診断ルールを作る。このようなモデルベースのルールはheuristicルールに比べてより信頼性がある。2.故障の集合と定性的な振舞いの集合との関係を表わす手段としてBehavioral Fragment(BF)を定義し、システムの振舞いからBFを使用して多重故障仮定のうちからその一部を原因として同定する。3.更にQualitative Data Base Generation(QDBG)方法を紹介して、同定した多重故障仮定に関連する知識ベースを更新する。
弘田 実彌; 篠原 慶邦; 斉藤 慶一*; 黒田 義輝*; 福西 宏有*; 西原 英晃*; 藤田 祐志*; 角田 十三男*; 田村 誠司*; 須田 信英*
日本原子力学会誌, 24(3), p.188 - 198, 1982/00
被引用回数：0 パーセンタイル：0.02(Nuclear Science & Technology)原子炉雑音解析の安全関連応用における最近の進歩を、1981年10月に東京で開催された第3回原子炉雑音専門家会合(SMORN-III)で発表された論文を中心にレビューした。ARモデルの応用、コヒーレンス解析およびパターン認識技法における進歩は1977年のSMORN-II以後著しい。炉雑音解析にもとづく原子炉診断システムの開発も進み、原子力発電プラントへの安全関連応用における実際的経験が蓄積されつつある。PWRにおける内部構造物の振動の定量的監視、BWRにおける炉心安定性や制御系特性の診断など、その進歩は注目に値する。また、LMFBRにおけるナトリウム沸騰検出のため、音響法も改良されてきた。さらに、SMORN-IIIと関連して日本が実施した炉雑音解析ベンチマークテストは成功し、ベンチマークテストの第2段階へ進むことが可能となった。
