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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 860 - 865 (6page)
- DOI
- https://doi.org/10.1016/j.net.2020.08.002
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A data-based model, such as an AAKR model is widely used for monitoring the drifts of sensors in nuclearpower plants. However, since a training dataset and a test dataset for a data-based model cannot beconstructed with the data from all the possible states, the model uncertainty cannot be good enough torepresent the uncertainty of estimations. In fact, the errors of estimation grow much bigger if theincoming data come from inexperienced states. To overcome this limitation of the model uncertainty, anew measure of uncertainty for a data-based model is developed and the predicted uncertainty isintroduced. The predicted uncertainty is defined in every estimation according to the incoming data. Inthis paper, the AAKR model is used as a data-based model. The predicted uncertainty is similar inmagnitude to the model uncertainty when the estimation is made for the incoming data from theexperienced states but it goes bigger otherwise. The characteristics of the predicted model uncertaintyare studied and the usefulness is demonstrated with the pressure signals measured in the flow-loopsystem. It is expected that the predicted uncertainty can quite reduce the false alarm by using thevariable threshold instead of the fixed threshold.
목차
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H. Hashemian / 2011 / On-line monitoring applications in nuclear power plants / Prog. Nucl. Energy 53(2):167~181
J.B. Coble / 2012 / A Review of Sensor Calibration Monitoring for Calibration Interval Extension in Nuclear Power Plants
J. W. Hines / 2006 / Technical Review of On-Line Monitoring Techniques for Performance Assessment Vol. 1. State-Of-The-Art
C. K. Williams / 2006 / Gaussian Processes for Machine Learning / MIT Press
이성엽 / 2019 / An enhanced prediction model for the on-line monitoring of the sensors using the Gaussian process regression / Journal of Mechanical Science and Technology 33(5):2249~2257
J.B. Coble / 2012 / A Review of Sensor Calibration Monitoring for Calibration Interval Extension in Nuclear Power Plants
J. W. Hines / 2006 / Technical Review of On-Line Monitoring Techniques for Performance Assessment Vol. 1. State-Of-The-Art
C. K. Williams / 2006 / Gaussian Processes for Machine Learning / MIT Press
이성엽 / 2019 / An enhanced prediction model for the on-line monitoring of the sensors using the Gaussian process regression / Journal of Mechanical Science and Technology 33(5):2249~2257
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