A component-wise expert system (ESRCP) has been developed to diagnose reactor coolant pump (RCP) failure and to offer corrective operational guides to plant operators.
This system consists of three main parts : an inferencing mechanism, a knowledge base and a user interface. The system performs alarm processing by rule matching and priority factor operation. From the alarm processing result, the system can diagnose the primary causal alarm.
To find the cause of RCP failure, the system performs rule-based deduction and Bayesian inference. The system first tries to find a definite cause by the rule-based deduction. If this fails, the system solves probable causes by Bayesian inference. When the diagnosis is finished, the system enables the operator to take corrective actions.
The knowledge base is partitioned into alarm basis knowledge units. In this way, the system is concerned only about the knowledge unit of the primary causal alarm. Moreover, the execution time of the system is considerably saved.
전문가 시스템(Expert System)은 지식을 체계적으로 구축하고 추론 기관(Inference Engine)을 갖고있어 작은 영역에서는 인간 전문가와 대등한 능력을 발휘할 수 있다.
현재까지 원자력 발전소 안전운전을 위해서 개발된 전문가 시스템은 실제로 일어나기 희박한 중대사고들만을 대상으로 했다. 따라서 본 논문 에서는 원자로 냉각재 펌프(Reactor Coolant Pump)를 대상으로 고장진단과 긴급 조치 및 후속 조치를 취할 수 있게 하는 전문가 시스템 (ESRCP)을 PROLOG 언어를 이용해서 개발했다.
펌프에 관련된 경보 장치의 울림을 증상으로 해서, 만약 다중 경보가 울렸을 때는 첫째 단계에서 경보처리 과정을 통해서 일차적인 원인이 되는 경보에 대해서 고장 진단을 할 수 있게 했다. 일차적인 원인이 되는 경보 장치는 룰 매칭 (Rule Matching) 이나 선행인자 (Priority Factor) 조작에 의해서 결정할 수 있도록 했다.
추론 방법은 증상들이 확실한 한가지 원인을 나타낼 때는 룰매칭에 의해서 원인을 진단하고, 반면에 증상들이 확실한 원인을 나타내지 못할 때는 불확실 추론 방법인 베이젼 추론 (Bayesian Inference)을 할 수 있게 했다.
