ニューラルネットの適応的構成法による原子炉診断知識の獲得と体系化

利用神经网络自适应配置方法获取核反应堆诊断知识并系统化

• 批准号: 04680221
• 负责人: 北村 正晴
• 金额: $ 1.02万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1992 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04680221/
• 关键词: 異常診断; 原子炉安全性; ニューラルネットワーク; 異種情報統合; 協調的問題解決; 情報ダイバーシティ

原子力プラントの診断システム性能の飛躍的な向上を目的として、プラントの動的挙動を診断効率を最適にする[事象-症候]対応知識として集約、整理する手法の開発を行った。具体的には、機能分散システムを構成する多数のニューラルネット群が協調的に診断を行うマルチエージェント型診断機構の枠組みを設定し、このシステムの診断性能と着目症候との関係を分析することを通じて、知識構造の解明と体系化の可能性を追求した。ニューラルネットの構築には、これまでの予備的検討の結果その有用性が確認されている適応型構造学習アルゴリズムを採用し、また系統的、包括的な異常事象シミュレーションには既開発の加圧水型原子力プラント動特性解析用コードを利用している。基本異常事象34事例、これに摂動や雑音を重畳した拡張異常事象136事例という多数の事象群に対し、系統的な数値実験を実施し、以下のような成果を得ている。1.従来の中心的方式であった空間的な症候記述に加え、主要信号の時間的挙動に着目する時間的症候記述、複数の変数の相互関係を記述する相関的症候記述を導入し、それらの異種症候記述各々につき固有の診断性能を明らかにした。2.これら相互に独立性の高い異種類の症候記述を相補的に利用する、情報ダイバーシティ方式を提案し、これにより診断の性能が従来の方式に比べ格段に向上することを確認した。3.情報ダイバーシティ実験の実用的な方式として、本研究で提唱した多数ニューラルネット群による協調的問題解決機構は柔軟性、拡張性が高く、対象の規模を実用レベルに拡大した場合にも十分対応可能である見通しが得られた。以上の結果から、将来の診断システムが着目すべき知識の構造とその獲得方法について、明確で重要な知見を得ることができたと考える。今後はさらに大規模なシステムを対象として手法の有効性が検証するとともに、多数のニューロエージェントの判断を統合するより合理的な手法の構築を図る計画である。

为了显着改善核电厂的诊断系统性能，我们开发了一种方法来巩固和组织植物的动态行为，作为[事件 - 症状]反应知识，可优化诊断效率。具体而言，我们已经建立了一个多代理诊断机制的框架，其中许多构成功能分布式系统的神经网络执行合作诊断，并通过分析该系统的诊断性能与感兴趣的症状之间的关系，我们追求了阐明和系统化知识结构的可能性。神经网络是由自适应结构学习算法构建的，该算法已被证实在先前的初步研究后被证实是有用的，并且先前开发的用于加压水核电站的动态特征分析的代码用于系统和全面的异常事件模拟。对大量事件进行了系统的数值实验，包括34个基本异常事件，136个扩展的异常事件与扰动和噪声重叠，并实现了以下结果。 1。除了是常规方法的中心方法的空间症状描述外，我们还引入了侧重于主要信号的时间行为的时间症状描述，以及相关的症状描述，描述了多个变量的相互关系，并揭示了这些异型症状的独特诊断表现。 2。我们提出了一种信息多样性方法，该方法以互补方式使用这些高度独立的，不同类型的症状描述，并确认与传统方法相比，这显着改善了诊断性能。 3。作为信息多样性实验的一种实用方法，本研究中提出的合作解决问题的机制使用大量神经网络具有高度灵活性和可扩展性，并且发现它可以充分适应目标的规模达到实际级别。从以上结果来看，我们认为我们已经对知识结构有了清晰而重要的见解，即未来的诊断系统应重点关注以及如何获取知识。将来，计划是验证该方法对甚至更大尺度系统的有效性，并建立一种更合理的方法来整合许多神经剂的判断。

项目成果

"Advanced Diagnosis of Complex Dynamic Systems Through Consensus Formation Among Multiple Neural Networks" Proc.ANNIE'93 Artificial Neural Networks in Engineering.1993.11.

“通过多个神经网络之间形成共识的复杂动态系统的高级诊断”Proc.ANNIE93 工程中的人工神经网络.1993.11。

"Diversification of Symptom Description and Causal Reasoning for Higher Credibility of Computer-Assisted Diagnosis in Nuclear Plants" Proc.ANS Topical Meeting on Nuclear Plant Instrumentation,Control and Man-Machine Interface Technologies,1993.4.

“核电厂计算机辅助诊断的症状描述和因果推理的多样化提高了可信度”Proc.ANS核电厂仪表、控制和人机接口技术专题会议，1993.4。