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大草 享一; 玉山 清志; 北村 智美*
GENES4/ANP2003, 0 Pages, 2003/00
もんじゅを対象とした分散型監視診断システムを開発した。システムは、分散構造を持ち、システムへの機能追加・改変が容易である。また、汎用的な計算機・ソフトウェアを利用し、計算機間の通信にイントラネットを使用しているため、結果表示用の端末の追加が容易で、プラント内およびその他の任意の場所に設置可能である。
玉山 清志; 宇田川 一幸*; 藤波 優; 大草 享一; 村中 誠*; 北村 智美*; 光元 里香*
JNC TN4410 2001-007, 8 Pages, 2001/12
JNC-TN4410-2001-007.pdf:0.63MB
国際技術センターにおいて、「もんじゅ」への適用を目的とした分散型プラント監視・診断システムの開発を行っている。データ収録装置を用い「もんじゅ」からのプロセスデータをLANを介して入力し、異常診断部分はエージェントとしてモジュール化した。診断モジュールのインタフェースを標準化し診断機能の拡大・変更等が容易に行える柔軟な構成のシステムとした。本システムはインターネット技術を用いたため、建設所の多くのエンジニアがLANに接続されたパソコンで利用でき、また安価である。今回システムのプラットフォームと基本的な診断部分を完成させ基本機能を確認したので報告する。
小沢 健二; 佐伯 昭; 遠藤 昭; 大草 享一
Nuclear Technology, (6), 0 Pages, 1996/00
原子力発電プラント向けの自律型運転制御システム研究を実施している。本システムでは,人工知能(AI)システムが,運転員と従来型の制御方式に代わるものとして重要な役割を果たす。著者らは,運転員が行っていると考えられる意志決定過程を人工知能システムにより実現するためニ,モデルベース推論法を基本方針とした。自律型運転制御システムの主な設計概念としては,多面的モデル構築,方式の多様化等を提案した。これらの概念により,共通要因によるシステム機能の喪失を防ぐことが可能となる。プロトタイプシステムの開発目的は,人工知能システムの自律型運転への適用性評価と実現性を確認するためである。シミュレーション実験の結果,診断機能は,異常発生後の複雑なプロセス挙動に対して対応できること,制御機能は,従来型の制御方式に比べ性能が向上していることが確認できた。
吉川 信治; 大草 享一; 小澤 健二
PNC TN9410 95-035, 19 Pages, 1995/03
本報告書は、多層構造を有するニューラルネットワークに、出カ変数の入力変数に対する微係数を同時に出力する機能を付加する手法を開発、堤案するものである。多層構造を有するニューラルネットワークは、非線形の多変数関数を比較的容易に学習させられること、構築が容易なこと等の理由から、近年ますます広範囲の目的に使用されている汎用の関数学習/発生器である。しかしながら、学習の終了したニューラルネットワークが発生する関数の、特定の入力変数に関する感度解析等は、近接した2点での出力値を用いた計算によって行われるのが通常であり、非線形性の強い場合でも精度を確保できる微係数導出法が求められてきた。筆者らは、ニューラルネットワークの各ノードの特性関数として用いられるシグモイド関数が、微分値が自らの多項式で表現されることに着目し、通常のニューラルネットワークの処理に、四則演算のみを組み合わせた処理を付加することで、出カ変数の入力変数に対する微係数を同時に算出する機能を実現する手法を開発した。
大草 享一; 佐伯 昭; 小沢 健二; 遠藤 昭
動燃技報, (93), p.94 - 101, 1995/03
ファジィ制御は言語的な規則の記述が可能であるという特徴を持ち、広い範囲できめ細かく制御が行える等の利点がある一方、推論に使用する規則の決定を経験や試行錯誤によらなければならないと言う問題がある。この問題点の解決策の一つとして、忘却付き学習を用いたニューラルネットワーク駆動型ファジィ制御法(以下NDF制御)を開発し、DHX出口Na温度制御に適用した。「常陽」の動特性解析コードにNDF機能を付加し、DHX出口Na温度制御を行った結果、人間が試行錯誤で構築した規則によるファジィ制御と同等な制御ができた。
大草 享一; 佐伯 昭; 吉川 信治; 遠藤 昭
9th Power Plant Dynamics, Control & Testing Symposium, ,
原子力プラントにおいて、運転員が果たしていた役割を人工知能で代替し、加えて制御性能を向上させるべく自律型運転制御システムの開発を行っている。この開発では、運転員の知識ベースレベルの判断をAIで実現する為、モデルベーストアプローチを採用する。システム構成としては、機能の動的な再組織化などに優れた階層分散型強調システムを採用し、その実現は、マルチエージェントシステムによる。自律運転に対するこれらAI技術の適用性を評価する為にプロトタイプシステムの開発を行っている。プロトタイプシステムは、プラント全体の診断・制御を行うプラントレベル、実際の機器を対象にそれらを行うローカルレベルの階層からなり、それぞれの階層は、診断や制御を行う複数のサブシステムからなる。これまでに製作を行ったサブシステムについて、その機能及び実験結果について報告する。
大草 享一; 吉川 信治; 小沢 健二; 遠藤 昭
ICONE-4, ,
ファジイ制御は言語的な記述が可能である特徴を持ち,広い範囲できめ細かく制御ができる等の利点がある一方,推論に使用する規則や試行錯誤に依らなければならないという問題がある。この問題点の解決法の一つとして,ニューラルネットワークの学習機能により,ファジイ規則を構築するニューラルネットワーク駆動型ファジイ制御(以下,NDF)が提案されている。本研究では,忘却付き学習を従来のNDFに取り入れ,「常陽」DHX出口Na温度制御に適用した。「常陽」の動特性解析コードにNDF機能を付加し,DHX出口Na温度制御を行った結果,人間が試行錯誤で構築した規則によるファジイ制御とほぼ同等な制御が実現できた。
