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자기 동적 신경망을 이용한 RCP 감시 시스템의 경보진단
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  • 자기 동적 신경망을 이용한 RCP 감시 시스템의 경보진단
저자명
유동완,김동훈,성승환,구인수,박성욱,서보혁,Yu. Dong-Wan,Kim. Dong-Hun,Seong. Seung-Hwan,Gu. In-Su,Park. Seong-Uk,Seo. Bo-Hyeok
간행물명
전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. D / D, 시스템 및 제어부문
권/호정보
2000년|49권 9호|pp.512-519 (8 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.