自己回帰モデルを用いた原子炉診断手法の確立に関する研究

原子炉雑音解析で用いるAR(自己回帰)モデルの極配置に関する漸近的性質は既に明らかである。つまり、ARモデルの極は、主にモデル構造による円環状配置の極とその円環内のシステム極からなるとわかっている。ここで、本研究では以下のことを調べた。1.測定に伴う観測雑音の影響を調べ、ARモデルを用いたシステム同定上の性質を明らかにした。円環状のAR極配置を定める因子として主たるものは炉雑音を等価的に記述する零点の位置である。ところが、零点の位置は観測雑音の影響を受けて変化する。雑音源の分散をパラメータとした時、零点の動きは制御で言うフィードバック係数を変えたときの根軌跡の動きと擬双対性をもつとわかった。以上をまとめて、61年計測自動制御学会関西支部シンポジウム「計測,制御におけるディジタル信号処理」にて発表を行なった。この成果は観測雑音が混入したARモデルの極配置を知る上で数値計算によらず推察を可能にする点にある。2.AR極の重みについての数理構造を明らかにした。上述の円環状極配置の特性を利用すればAR極の重みの漸近的評価が可能になった。つまり、ARモデル次数を上げてゆくときAR極の重みは、それが同定システム極に対する重みであるとき一定であるのに、円環状極の重みであるときモデル次数に反比例して小さくなることがわかった。以上をまとめて、62年原子力学会年会に発表する予定である。この成果は重みの持つ漸近的性質を調べることで、同定AR極がシステム極であるか円環状極であるかを判別できる可能性を与える点にある。つまり、雑音解析結果を炉診断ヘ応用するとき、この極の分離ルールは有用になるはずである。尚上述の成果の実機データへの適用性を検討するためのデータ解析は進行中である。

原子炉雑音解析で用いるAR(自己回帰)モデルの極配置に関する漸近的性質は既に明らかである。つまり、ARモデルの極は、主にモデル構造による円環状配置の極とその円環内のシステム極からなるとわかっている。ここで、本研究では以下のことを調べた。1.測定に伴う観測雑音の影響を調べ、ARモデルを用いたシステム同定上の性質を明らかにした。円環状のAR極配置を定める因子として主たるものは炉雑音を等価的に記述する零点の位置である。ところが、零点の位置は観測雑音の影響を受けて変化する。雑音源の分散をパラメータとした時、零点の動きは制御で言うフィードバック係数を変えたときの根軌跡の動きと擬双対性をもつとわかった。以上をまとめて、61年計測自動制御学会関西支部シンポジウム「計測,制御におけるディジタル信号処理」にて発表を行なった。この成果は観測雑音が混入したARモデルの極配置を知る上で数値計算によらず推察を可能にする点にある。2.AR極の重みについての数理構造を明らかにした。上述の円環状極配置の特性を利用すればAR極の重みの漸近的評価が可能になった。つまり、ARモデル次数を上げてゆくときAR極の重みは、それが同定システム極に対する重みであるとき一定であるのに、円環状極の重みであるときモデル次数に反比例して小さくなることがわかった。以上をまとめて、62年原子力学会年会に発表する予定である。この成果は重みの持つ漸近的性質を調べることで、同定AR極がシステム極であるか円環状極であるかを判別できる可能性を与える点にある。つまり、雑音解析結果を炉診断ヘ応用するとき、この極の分離ルールは有用になるはずである。尚上述の成果の実機データへの適用性を検討するためのデータ解析は進行中である。