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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 308 - 322 (15page)
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This paper presents a conceptual design for a plant-wide autonomous operation system that uses artificial intelligence techniques. The autonomous operation system has the power and ability to perform the control functions needed for the emergency operation of a nuclear power plant (NPP) with reduced operator intervention. This paper discusses the emergency operation and level of automation in an NPP and presents the design requirements for an autonomous emergencyoperation system (A-EOS). Then, an architecture that consists of several modules is proposed, with descriptions of the functions. Finally, this paper introduces a prototype of the suggested autonomous system that integrates the authors’ previous works
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P.J. Antsaklis / 1993 / An Introduction to Intelligent and Autonomous Control / Kluwer Academic
P. J. Antsaklis / 1991 / An introduction to autonomous control system / IEEE Control Syst 11:5~13
D. Lee / 2018 / Autonomous operation algorithm for safety systems of nuclear power plants by using long-short term memory and function-based hierarchical framework / Ann. Nucl. Energy 119:287~299
Y. Bengio / 2012 / Unsupervised feature learning and deep learning: a review and new perspectives / Clin. Orthop. Relat. Res. 1
Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521:436~444
P. J. Antsaklis / 1991 / An introduction to autonomous control system / IEEE Control Syst 11:5~13
D. Lee / 2018 / Autonomous operation algorithm for safety systems of nuclear power plants by using long-short term memory and function-based hierarchical framework / Ann. Nucl. Energy 119:287~299
Y. Bengio / 2012 / Unsupervised feature learning and deep learning: a review and new perspectives / Clin. Orthop. Relat. Res. 1
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