최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 울산과학기술원 Ulsan National Institute of Science and Technology |
---|---|
연구책임자 | 최재식 |
참여연구자 | Kallol Roy , 신혜진 , QinXie , AnhTong , RafaelLima , 주장훈 , 이수빈 , 전기영 , 김솔아 , 한지연 , AliTousi , 이교운 , Thanh , 천예은 |
보고서유형 | 3단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-11 |
과제시작연도 | 2016 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000007268 |
과제고유번호 | 1711044981 |
사업명 | 원자력기술개발사업 |
DB 구축일자 | 2020-09-26 |
키워드 | 차세대 원자력 발전.원자로 안전.지능형 진단 시스템.질적 추론.모델 기반 진단.Next generation nuclear plant.nuclear reactor safety.intelligent diagnosis system.qualitative inference.model based diagnosis. |
안전한 차세대 원전의 핵심 기술 중 하나인 지능형 고장 부품 진단 알고리즘을 연구 개발한다. 원자력 발전소의 제어계통의 설비 부품이 고장이 났을 경우에, 서로 연관되어 있는 부품들이 많아서, 실제 원인이 되는 계통 및 부품을 찾는데 많은 노력과 시간이 든다. 본 연구에는 원자력 발전소의 제어 계통이 가지고 있는 물리적 특성인, 에너지, 운동량 및 질량의 평형 방정식을 논리적인 규칙으로 변환하여 모델-기반 진단 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 원전 부품의 노후화 및 신호 잡음에 의한 거짓 경보를 줄이기 위해서 연속 신호를 논리 신
The proposed research addresses the safety and availability aspects of an operator’s response to failures in plant control systems and of physical equipment. Presently the timeliness and appropriateness of an operator’s response suffers from an inadequate ability to quickly diagnose the cause of the
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.