計装自動制御学会東北支部第163回研究集会（1粥吼10．18，1ウ）
資料番号163一ユO

Resource制約条件下のプラント診断手法に関する研究

AStudyonPlantDiagnosticl七chmiqueunderResource−BoundedConditions○竹井修輔、北村正晴
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リソー ス制約岬朗OmBo皿血d）・実時間探索アルゴリズム（R亡山m亡S吋ChAlgodt加m）

遵、（句教育訓練の抜本的見直しなど多くの課題が

1 緒言

これまでにも指括されており【1乱それぞれを対現在原子力プラントをはじめとする大患模プラ

象とした技術開発も試みられているが【1，叫、こントの多くでは、安全性・稼働率向上のため通常れらに加えて、間寛解決のための推論時において時の運転・管理の面において操作の自動化が進め情報収集時間・判断時間・得られる情報の種類・られている。この種な自動化は運転員への無用な可能な操作などの点において様々な制約（リソー負担を減らし人的過誤の発生を未然に防止するもス制約）があることも大きな困難のひとつである臥のと期待されている。しかし異常時における原因この観点から従来の研究を見直Lた場合、それら事象診断及びそれらへの対処方策の許定についての多〈は準静的なデータを敬う人工知能技術に基は、従来から多種多様な手法の研究がなされてき盤をおいており、リソース制約下での推論、閉篭ているものの、実装にまでは至っていないフィー解決が要諦される状況における運転属支援のシスルドも少なくない。掛こ故障確率は低くとも万一テムの技術基盤として適切なものとはいいがたいの事故時の災専レベルが大きい、いわゆるハイリと考える。

スクシステムにおいてその傾向は大きい。この実本研究では以上のような現状憩軌こ基づいて、用化に虫ける困難の原田は単一ではなく、運転月種々なリソース制糾こ対応する診断システムにつの支援という作業の本質まで立ち戻って考えるぺいて考察を試みる。本研究プロジェクトで開発をき多くの国子を含んでいる。（1）センサー故障と棟計指す運転眉システムは、信頼性や性能の向上

器故障の識別、ロ）多重故障、なかでも待機属の倍憑性情報の捷供、説明機能の実現などに力点をl咄nt鮎山花への対応、ロ）運範貞の皿血腫tや各種おく立場から多数の実時間診断志向型アルゴリズ

バイアスへの対応、帥未経験事象対応、閂インタ

ムを統合したアーキテクチュアを基本枠観みとしフェース知能化に起因するブラックボックス化回て構築されるが聞、本発表では特にその重要な構

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Senso柑A亡hl乱旭巧■王 嘉■■一■■■■巾イメージ匹＝ サブサンナションアーキテクチャ（SSA）

推論実行中においても新しく得られた情報を推論成要素とLて記憶ペース推論を取り上げ、その有機構が逐次的に獲得可能であることが望まれる。

効性を調べた。ここでは具体的対象として原子力

また異常事象発生後の対処を考えると、推論機構プラントをとりあげているが、同様の技術はそのは中断が可能で、それまでの探索時間に対応した他の複雑な機械システムにおいても応用可能なも精度の解を得ることが望まれる。一方でこれらののである。

要諦に応えるに際しては、不確実な情報の提供は無用の混乱ヤストレスの原因となるので、提供情2 リソース制約と実時間処理報の意味的な内容については十分な配慮が必要である。またこの場合、各時割における回答は「完リソース制約全な」ものではないためその後の事象の予見が本大規模横械システムにおける異常事集診断を考質的に必要となる。特に予想される最善・最悪のえた場合、以下のような様々な制約が支配朗にな状態を予見することはその後の対処においてきわる状況が存在しうる。

めて重要となる。

1） 情報収集時間の制約：明確に原因を絞り込んだ結論を得るのに十分な情報が得られて実時間処理に適した競合機構いない段階でも、要諦に応じてその条件下リソース制約対応型の診断機構を構築する際にで合理的な診断を行うことが要求される。

は、各手法には長所と短所（処理速度、頑健性、

2）判断時間の制約：診漸確定の対応操作に十梓鹿など）があるため、倍額性の向上のため複数分な時間的余裕を与えるためにも、運転貞の診断エージェントの併用が求められる。実時間に心理的余袴を与えるためにも、診断作業処理における複傲手法の競合については、サブサ自体に消費される時間はなるぺく短いこと

ンナション・アーキテクチャ（SSA）を応用したが一般には望ましい。

機構を用いることにより分散協調的に競合する方

3） 情報自体の制約：センサ故障時において限式がよく知られている（固1）。周知のようにられた種類の倍号から判断する必要に迫ら

Br00bが捷喝したSSAは、移動ロボットの制御系れることがある。の構築技術として提案されたものである【恥従来等の制約が加わる。更に診断後の対応操作に際しのロボットでは全体の処理は観測→モデリング→ても、状況により利用できない機器・系統が存在プラニング→実行という直親的な手荒きで行なわする一方で、緊急時にはある機器虐本来の設置目れている。この様な枠組みでは、環境のモデリン的以外への転用をあえて行うこともありうるなど、グに多大な計井時間を要し、ロボットの動きが非様々な制約条件が加わる。

常に緩慢となる。これに射しSSAでは、高度な処このようなリソース制約の状況で推論を行う場合、状態が推論と無関係に動的に変化するので、理を行う上位レベルの行動（例：地図作成）とより単純な処理（例：障害物回避）が並列に横能し、修正が必要となる【8】。

上位レベルが下位レベルを抑制（S吐血me）することこれに射し多段推論を行わないアルゴリズムとにより制御を行う（園2）。各レベルのタスクはしては、記憶ペース推論（Mim叩B血R亡aSO血g：直接センサから情報を受け取り、並列に処理をすMBR）等力嘩げられるp】。MBRでは、知識ペースすめるため従来の方式よりも実時間性に摩れていとして間悪と回答のペアを大量にデータベースにる。本研究プロジェクトにおいて開発を目指して蓄えておき、新たな質問にはデータベース内からいる診断機構においてはこの方法をそのまま踏♯最も類似した事例を検索し、その類似事例の回答することはできないが、多数のエージェントの自をそのまま質問の回答としている（囲3）。この律的協評と目的合理性のある動作の実現という意

ため、味で同様の考え方に立った櫻構の実現が望まれる。

・エキスパートから知識を引き出す必要がないため知敵獲得が容易。

実時間探索アルゴリズム

・ルールが多段に連結することなく、1段しか従来の人工知能システムでは、実際には存在するリソース制約を考慮せず準静的なデータを扱うことが多かった。これに射しここで推論エンジンとして用いられる実時間探索アルゴリズムには適用されない。
・記憶ペースにない回答を生成する能力はない。
といった特徴をMBRは有するとされている。

MBRを用いる場合注意しなけれぼならないのは、・（ある程度の質を犠牲にした）高速な探索

MBRは質問と知誰のマッチングのみによって推論・時間制限内にできる限．り良い解を得るを行うため、類似度の決定方法が回答に大きな影・中断が可能で、それまでの探索時間に対応し響を与えることである。

た糖度の解雇得る（皿y血eアルゴリズムm）

質問膚号と回答の類似度はといったことが特に求められる。
ルールペースのアルゴリズム（エキスパートシ

抽血叫（叫γ）王∑w（恥りJ毎Vf）lステム等）では通常路血m型のルールを蓄えた知諏ペースを構築し、ルールを何段にも連鎖させる多段推論を行っている。この種な手法を実時間探索アルゴリズムに用いた場合、答を出すための時間が予め設定できなかったり、推論途中で結論を出せないため実時間探索アルゴリズムにはあまり適

但し、
Ⅵ：

訓練事例

Y：

テスト事例（質問）㌔：■i番目の特徴㌔： 訓練事例nの属するカテゴリ
餌ちy）＝1（げ呵）
0 （それ以外）

していないので、これを用いる場合にはDELnト
MINアルゴリズムの様に実時間処理に有効な様にMemoryBaseの用にマッチングの際に一致した特徴の重み値を足しあわせることで得られる。各特徴とカテゴリ間の重み億仰の決定方法としては人間が専門知識DataXを考慮して決める方法や条件付き確率を基にした方法などがある。MBRは推論構造が非常に単純で田あり、高速な探索がおこなえる。また探索時間に応じた解を得ることも可能であり、本研究で実現を目的とする実時間アルゴリズムの要素技術としStatusisAbecauseXissimiFartoYl．
国3 1己檀ベース推幹て有望な特性を持っていると考える。なお、支援の対象とするプラント運転員は、豊かな経験と高鹿の知識を持ち、かつクルーとして互いに情報交

またサンプリング時間は10秒で、異常発生時か換を行いながら問題解決できる環境におかれていら240秒間のデータを用いた。検証用データとる。したがって支援システムからの提供情報は必しては、構築用データにその分散の5％を最大値ずしも最終的な正解である必要はなく、皿血d鍾tやとする一様乱数を付加することにより摂動データ心理的バイアスからの解放をうながすヒントだけを作成した後、同様に離散化した。このデータをでも貴重な情報となりうること、MBRによる捷供用い、異常発生時から情報収集の時間を変化させ情報は、もし適切になされるならばこのような目て記憶ペース推論の性能を評価した。

的にも活用可能であることを指摘しておく。

観測借号としてはプラント全体を網羅する様に17種の膚号を用いた。類似度計算時における各3 原子力プラント異常診断への記
憶べ一ス推論の適用

席号の重みづけは、各席号と異常事象聞の重みについての客観的な億を用意できなかったため、同一の値を採用した叫＝1／17）○

記憶ペース推論のデt夕べース構築において、評価には実データを利用することが最も理想的だ
が、対象とした異常のほとんどが実際の原子力プラントで試験的に発生させることは難しい。山方
近年十分な精度をもつシミュレーションコードが利用可能となっている。このため本研究においては3ループ型PWRシミュレーションコードによる異常時過渡応答データを計装席号データとLて用いた。対象とする異常事象としては、蒸気発生器伝熟菅破損

b制御棒連鰯引き抜書

亡

タービン制御弁誤聞d

タービン制御弁誤閉○

給水漬上部分喪集

一棟水器循環水部分喪失の6埋を用いた。これちの異常事集は推論中に状評価には適している。瞬間的、突発的な異常事象への対応は、診肺システムの礁能拡充よりはむL

常事集）がその外のカテゴリより類似度が大きいかどうかにより行うことカ可能である。結果を見ると、収集時間が短くてもある程度の事象同定が可能なこと、収集時間が増加するにつれ異常事象b以外の類似度が詫少していることから、より糖度の高い同定力可能であることがわかる。また他の各事象についても同様の良好な結果が得られた。
このことから本記憶ベース推論手法が、着日事例の範囲では診断用実時間アルゴリズムとして高い有効性を持つことが確認きれた。
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麿の遵移が比較的ゆるやかにおこるため、手法の度の変化を示す。異常事集同定はあるカテゴリ（異︵貰︶嶋■⊥巾↑零u月︳■

a囲4に情報収集時間と異常事集bに対する類似Ⅶ

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技術に力点をおいて考える方が現実的である。本

固4 類似度の変化

研究で選択している事象群はその意味で賓当なものと考えている。

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4 結言

データベース構築用データとしては、これまでに進めてきた診断技法の開発経験に基づいて、過渡応答データを各席号について、最小値と最大値を用いてその間を5等分することにより鞋散化した。

リソース制約対応型プラント診断で求められる実時間探索アルゴリズムの一つとLて、記憶ペース推論（MBR）を用いて原子力プラントにおける異常幸象の同定を行い、この手法が有効であることを確認した。今後の研究としては、MBRについては・各停号と異常事象間の適切な重み・ゴけの導入
・借号の値の牡散化手法による影響の評価・より大きな事例データベースを対象とした場合の性能評価等を考えている。また、各種の診断アルゴリズムの情報欠落時や憎報収集・判断時間制釣時の性能評価も必要である。最終的には複数のアルゴリズムのシステムとしての合理的競合を試みる計画である。

参考文献【1】N．0．bv悦0□こS血w肛亡，Sy血mS且血中岨dComput亡rS，
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