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陳 振茂; 青砥 紀身; 加藤 章一
JNC TN9400 99-061, 32 Pages, 1999/07
本報告書では、自然磁束漏洩からき裂・損傷を非破壊的に検査する研究の一環として、測定した磁束信号より材料における磁荷分布(損傷による)の再構成を行った。この代表的な非適切問題には最小自乗法に基づいた反復計算アルゴリズムを用いた。問題を適切化するために初期値、重み係数及び反復計算の回数の選び方を検討した。シミュレーション信号を用いた再構成結果より、本手法がノイズの少ない信号に対して有効であることを確認した。ノイズに対するロバースト性を向上するために、ウェーブレットをガラキン法に適用した手法をシステム方程式の離散化に導入した。最小自乗法と比較した結果、ウェーブレットを用いた手法はS/N比の低い信号に対しても有効であることが判った。本報告書では最小自乗法に基づいた手法を1次元及び2次元の磁荷分布、ウェーブレットを用いた手法を1次元の磁荷の再構成に適用し、提案した手法の妥当性を実証した。
Yang Jin An*; 三原 隆嗣
JNC TN9400 99-013, 89 Pages, 1998/12
成功基準が時間と共に変化するシステムの信頼度をより現実的に評価することを目的として、使命時間を複数のフェイズに分割して評価を行うフェイズドミッション解析コード:PHAMMONの開発を行っている。大規模なシステムモデルにも適用可能とするためモンテカルロ法を採用しており、既に強制遷移法と故障バイアス法という2種類の分散低減法を取り入れている。しかしながら、評価対象によってはこれらの方法のみでは分散低減の度合が不十分な場合もあり、本研究ではさらなる改良を目的として、頂上事象成立バイアス法を適用した計算アルゴリズムの改良を行った。頂上事象成立バイアス法では、任意のシステム状態から各々のカットセット成立状態までの遷移の起こりやすさを指標化した「遷移距離」を計算し、機器の運転成功から故障状態への状態遷移のサンプリングを「遷移距離」の最も短いカットセット成立に向けてバイアス(偏向)させることにより、カットセットが成立する有効ヒストリーをより効率的に発生させようとするものである。上述の頂上事象成立バイアス法をPHAMMONコードに導入し、大型高速増殖炉モデルプラントの崩壊熱除去系を評価例として適用計算を実施した。その結果、本方法はモンテカルロ法による出力結果の分散をさらに低減する上で有効であるとの結論を得た。
not registered
PNC TJ1632 98-001, 112 Pages, 1998/03
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。
Ugolini; 吉川 信治; 小澤 健二
PNC TN9410 95-210, 11 Pages, 1995/09
蒸気発生器の出口蒸気温度の正確な制御は、原子力発電所の水/蒸気系全体の性能を向上させるために重要である。本報告書では、制御対象の挙動予測及び制御対象の上流で時間的に先行して観測される境界条件をニューラルネットワークによって制御信号に反映させるアルゴリズムについて述べる。このアルゴリズムはニューラルネットワークを用いたモデル適応制御法(MRACnn)に組み込まれている。MRACnnが原子炉の蒸気発生器のような非線形な機器をも制御できることは既に報じられているが、MRACnnシステムの性能向上のためにニューラルネットワークの特性を更に利用する手法については今まで考えられてはいなかった。本報告書に述べるMRACnnの改良型は高速炉プラントシュミレータと接続して、蒸気発生器出口蒸気温度の制御に用いられた。この結果、制御対象の挙動予測及び制御対象の上流で時間的に先行して観測される境界条件を制御信号に反映させることが制御性能を向上させることを確認した。
not registered
PNC TJ1632 94-001, 91 Pages, 1994/03
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。本研究は未臨界体系で観測される中性子信号揺らぎを用いてオンラインで未臨界を推定しようとする試みであり、そのための基礎的研究を平成3年度より行ってきたが、未臨界度の変化を迅速に検出できるアルゴリズムの検討が最も重要となる。我々は非定常状態に対するパラメータ推定法として、従来の逐次型ARMAモデル同定アルゴリズムの中でパラメータ修正係数の大きさを決定する予測誤差の相関行列を強制的に操作するP行列活性化法を提案してきた。本年度はこの手法に的を絞り、計算機シミュレーションと近畿大学原子炉からの実データを用いてアルゴリズムの検討を行い、以下の検討を得た。変動する未臨界度を追跡するアルゴリズムとして我々が提案してきたP行列活性化(P-matrix Activation:PMA)法が有効である。未臨界度が浅い方向に変化する場合は尤度関数を評価関数とするRML法にP行列活性化を組み合わせたアルゴリズムが、また、深い方向に変化する場合は最小2乗関数を評価関数とするELS法が優れており、未臨界度の変化を総合的に追跡するためにはELS法にP行列活性を組み合わせたアルゴリズムが優れているといえる。未臨界体系のモデルとしてARMA(1,1)モデルを用いた場合、推定値の統計的変動が少ないが、速やかに変動を検出する能力にやや欠ける。また、ARMA(2,2)モデルは比較的未臨界度の変動の検出能力はあるが、ARMA(1,1)モデルに比べ推定値のばらつきが大きく、また時系列データの変化が急激な場合には、一時的に誤った未臨界度を推定する場合がある。また、サンプリング周波数を高くすることは未臨界度の変化に対する推定値の追従性能を向上させ、未臨界度が深い方へ変化するときに推定値が追従しきれないUnder Estimation現象を抑制する効果がある。
