초록

AI-Helper

원자력발전소는 안전성을 최우선으로 하는 매우 복잡한 대규모 시스템으로써 이를 제어하는 주제어실에는 4000여 개의 경보 및 감시장치들이 설치되어 있다. 원자력박전소는 시설의 위험성과 복잡성으로 인해 대부분의 공정관리와 진단이 운전원에 의해서 이루어지는데, 운전원은 여러 가지 센서나 계들로 부터 얻어지는 방대한 양의 데이터를 이용하여 운전 상태를 파악한다. 따라서, 발전소가 비정상 상태로 운전될 때, 운전원이 정확한 사고 원인을 분석하고 빠른 시간 안에 해결 방법을 찾는 것이 어려울 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 2단 신경망을 이용하여 센서나 계측기들로부터 얻어진 데이터의 유형은 파악하여 고장 진단 시스템을 구성하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Operating the nuclear power generations safely is not easy way because nuclear power generations are very complicated systems. In the main control room of the nuclear power generations, about 4000 numbers of alarms and monitoring devices are equipped to handle the signals corresponding to operating ...

Operating the nuclear power generations safely is not easy way because nuclear power generations are very complicated systems. In the main control room of the nuclear power generations, about 4000 numbers of alarms and monitoring devices are equipped to handle the signals corresponding to operating equipments. Thus, operators have to deal with massive information and to analyze the situation immediately. If they could not achieve these task, then they should make big problem in the power generations. Owing to too many variables, operators could be also in the uncontrolled situation. So in this paper, the fault diagnosis system is designed using 2-steps neural networks. This diagnosis method is based on the pattern of the principal variables which could represent the type and severity of faults.

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