【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、火力・原子力プラント
等において、運転手順書を計算機上にデータベースとし
て構築し、オンラインでプラント状態を診断し、必要な
運転手順を表示装置に表示する運転手順ガイド装置に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates to an operating procedure for constructing an operating procedure manual as a database on a computer, diagnosing a plant state online, and displaying a necessary operating procedure on a display device in a thermal power plant or a nuclear power plant. Regarding the guide device.
【０００２】[0002]
【従来の技術】原子力発電所の監視操作システムは大規
模なものであり、中央集中化が進められてきた。一方、
ハードウェアの進歩に伴いＣＲＴを出力端子とした計算
機システムの監視システムへの大幅な適用が試みられる
ようになってきた。このため、システムと人間の整合性
が求められるようになっている。特に原子力発電所にお
いては、1979年のＴＭＩ−２事故以来、その傾向が強
く、既存の制御盤に対し、ヒューマンファクターを考慮
し運転員の立場から見たマンマシンインタフェイスの開
発が進められている。その結果、従来の形状、寸法、機
器のレイアウト等に人間工学的配慮が行われ、運転員の
肉体的、精神的な負担軽減が図られてきている。2. Description of the Related Art Nuclear power plant monitoring and operating systems are large-scale and have been centralized. on the other hand,
With the advancement of hardware, it has come to be attempted to apply the CRT as an output terminal to a monitoring system of a computer system to a large extent. For this reason, the consistency between the system and humans is required. Especially in nuclear power plants, the tendency has been strong since the TMI-2 accident in 1979, and the development of a man-machine interface from an operator's point of view has been promoted for existing control panels in consideration of human factors. There is. As a result, ergonomic consideration has been given to the conventional shape, dimensions, equipment layout, etc., and the physical and mental burden on the operator has been reduced.
【０００３】運転操作に関しては、通常時および事故時
ともマニュアル化され、シミュレータ訓練によって運転
員の教育が行われている。運転マニュアルは起動時、停
止時はもとより、異常時、事故時の操作までも運転手順
書として整備されている。これら運転手順のうち起動／
停止時の操作は、運転手順書の通りに操作ができ、プラ
ント状態の把握も行い易い。また、操作内容も充分習熟
したものであり、手順書をめくりながらでもできる。With respect to driving operations, manuals are prepared both in normal times and in accidents, and operator training is conducted by simulator training. The operation manual is prepared as a driving procedure manual not only for starting and stopping, but also for operations during abnormalities and accidents. Of these operating procedures, start /
The operation at the time of stop can be performed according to the operation procedure manual, and the plant state can be easily grasped. In addition, the operation contents are sufficiently familiar and can be done by turning over the procedure manual.
【０００４】異常時および事故時の場合には、事前に事
故の展開が予想できないため、常にプラント状態を把握
し、必要があればそれに対応する操作手順を運転手順書
より検索する必要がある。In the event of an abnormality or an accident, the development of an accident cannot be predicted in advance, so it is necessary to always grasp the plant state and, if necessary, retrieve the operating procedure corresponding to it from the operating procedure manual.
【０００５】運転手順書の中には運転操作の流れをフロ
ーチャートと手順ガイドで示したものもある。このよう
な構成の手順書では、運転員が事象の進行状況を的確に
把握し、フローチャートをトレースする必要がある。In some driving procedure manuals, the flow of driving operation is shown by a flowchart and a procedure guide. In the procedure manual having such a configuration, it is necessary for the operator to accurately grasp the progress of the event and trace the flowchart.
【０００６】現在、ロジック判断にて現在のプラント状
態に対応した運転操作を提供するものが実用化されてき
た。しかしながら、異常時ないし事故時の運転操作はプ
ラントを安全に停止させるための流れの中の一部であ
り、現在行っている操作が終われば、次の操作を行う必
要がある。これら操作の流れをフローチャート形式で記
述した手順書においては、プラント状態をこのフローチ
ャート上でトレースする必要があり、これにより運転操
作を決定している。そして、フローチャートの分岐点で
は、判断条件のＹＥＳ／ＮＯで運転操作が決定される
が、この場合、ロジック判断でフローチャートをトレー
スしていると、ＹＥＳ／ＮＯの判定が出るまでどちらの
運転操作になるか分からず、判断が終了した時点で突然
運転操作が決定されることになる。[0006] At present, the one which provides the operation operation corresponding to the current plant state by the logic judgment has been put into practical use. However, the operation operation at the time of an abnormality or an accident is a part of the flow for safely stopping the plant, and when the operation currently being performed is completed, the next operation needs to be performed. In the procedure manual describing the flow of these operations in the form of a flow chart, it is necessary to trace the plant state on this flow chart, and the operation operation is determined by this. Then, at the branch point of the flowchart, the driving operation is determined by the judgment condition YES / NO. In this case, if the flowchart is traced by the logic judgment, which driving operation is performed until the judgment of YES / NO is given. It is not known, and the driving operation is suddenly decided when the judgment is completed.
【０００７】このため、フローチャートの表現上、分岐
点を設けてプラント状態に応じた操作が示される場合、
分岐点に直接関連するパラメータだけでなく関連する機
器、システムなどの作動状態等を監視することにより関
連パラメータの傾向を把握する必要がある。For this reason, in the flow chart representation, when a branch point is provided and an operation according to the plant state is shown,
It is necessary to grasp the tendency of the related parameters by monitoring not only the parameters directly related to the branch point but also the operating states of related devices and systems.
【０００８】また、手順ガイドの中に記述されている運
転操作の根拠には事故解析の結果から得られたものもあ
り、これら解説は手順書の添付資料として後方に記述さ
れている場合もある。このような手順書では常にページ
をめくり直す必要がある。Some grounds for the driving operation described in the procedure guide are obtained from the result of accident analysis, and these explanations may be described later as an attachment to the procedure manual. . It is always necessary to turn over the pages in such procedures.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】異常時、事故時の対応
をより確実にするためには、事故時用の運転手順書の使
用を容易にする必要がある。この時運転員がまず行うこ
とは、プラント状態を把握し、その状態が手順書の何処
に相当するのかを判断することである。しかしながら、
事故時の緊迫した状態で手順書を検索しなければならな
いような手間は、精神的な負担となり、誤判断の原因と
なる。SUMMARY OF THE INVENTION It is necessary to make it easy to use a driving procedure manual for an accident in order to more reliably respond to an accident or an accident. At this time, the first thing the operator does is to grasp the plant state and determine where the state corresponds to in the procedure manual. However,
The trouble of having to search for the procedure manual in a tense state at the time of an accident becomes a mental burden and causes a misjudgment.
【００１０】さらに、運転員には、事象の進行状態を的
確にとらえプラント状態に即した操作を行うため、手順
書をトレースすることも要求されている。トレースを行
う上で、判断項目の分岐点では、分岐点に直接関連する
パラメータだけでは的確な傾向を把握するのは困難であ
り、このようなパラメータが関連する機器、システムな
どの動作状況も考慮する必要がある。特に多重故障のよ
うな場合は、その関係が複雑となり、迅速な判断は困難
であるにも関わらず、多くの判断は迅速さと的確さを要
求される。Further, the operator is also required to trace the procedure manual in order to accurately grasp the progress of the event and perform the operation according to the plant state. When performing a trace, at the branch point of the judgment item, it is difficult to grasp an accurate tendency only with the parameters directly related to the branch point, and the operating conditions of the equipment, system, etc. to which such parameters are related are also taken into consideration. There is a need to. In particular, in the case of multiple failures, the relationship is complicated and quick judgment is difficult, but many judgments require promptness and accuracy.
【００１１】加えて、事故用の運転手順書の中には、安
全上重要なパラメータと種々の制限値との組み合わせ
で、必要とされる操作が指示されているものもあり、判
断に手間取る上、同時進行でプラントパラメータの徴候
を判断する必要があることや、事故用の運転手順書を使
用する状況は事故時でもかなり緊迫した事態であること
等、複雑な要因による重大事故ほど手順書に基づく操作
が困難である。In addition, in some accident operation manuals, required operations are instructed by a combination of parameters important for safety and various limit values. , It is necessary to judge the signs of plant parameters at the same time, and the situation of using the operating procedure for an accident is quite tense even at the time of an accident. The operation based on is difficult.
【００１２】運転員には、このようにプラント状態を把
握しかつ手順書上の適切な位置を判断するという厳しい
要求が課せられているが、ロジック判断でプラント状態
を判断しているシステムでは、分岐点の判断がデジタル
的であり、制限値を越えてから初めてトレース先が分か
る。このため、システム側より判断結果が突然出力され
ることになり、プラントパラメータの傾向把握は困難で
あり、状態の正確な把握にも支障をきたす。また制限値
判断は、多重故障の様々な場合に対応することが困難で
ある。[0012] Although the operator is severely demanded to grasp the plant state and to determine the appropriate position on the procedure manual in this way, in the system which determines the plant state by logic judgment, The judgment of the branch point is digital, and the trace destination can be known only after the limit value is exceeded. Therefore, the system suddenly outputs the judgment result, and it is difficult to grasp the tendency of the plant parameter, and it is difficult to grasp the state accurately. Moreover, it is difficult for the limit value judgment to deal with various cases of multiple failures.
【００１３】本発明は、かかる点に対処してなされたも
ので、運転手順書の内容を計算機上にデータベースとし
て構築してオンラインでプラント状態を診断し、プラン
ト状態が運転手順書の何処に該当するのかを判断し、該
当する運転手順を分かりやすく表示する運転手順ガイド
装置を提供することを目的とする。The present invention has been made in consideration of such a point. The contents of the operating procedure manual are constructed as a database on a computer to diagnose the plant status online, and the plant status corresponds to where in the operating procedure manual. It is an object of the present invention to provide a driving procedure guide device that determines whether or not to do so and displays the corresponding driving procedure in an easily understandable manner.
【００１４】[0014]
【課題を解決するための手段】すなわち、本発明の運転
ガイド表示装置は、プラントの運転手順を表示する表示
装置と、プラントの各センサーから送られるプラント信
号に基づいてプラント状態を診断するプラント状態診断
手段と、プラント状態に対応して運転手順を記憶する運
転手順記憶手段と、プラント状態診断手段からの診断結
果に基づいて運転手順記憶手段を検索し、診断されたプ
ラント状態に対応する運転手順を同定する運転手順同定
手段と、この運転手順同定手段によって同定された運転
手順を表示装置に表示する表示制御手段とを具備するこ
とを特徴とする。That is, an operation guide display device according to the present invention is a display device for displaying a plant operation procedure and a plant state for diagnosing a plant state based on a plant signal sent from each sensor of the plant. Diagnostic means, operating procedure storage means for storing operating procedure corresponding to plant state, and operating procedure storage means searched based on the diagnosis result from the plant state diagnostic means, and operating procedure corresponding to the diagnosed plant state And a display control means for displaying the operating procedure identified by the operating procedure identifying means on a display device.
【００１５】上記構成において、プラント状態診断手段
および運転手順同定手段はニューラルネットワークにて
構成することができる。In the above construction, the plant state diagnosis means and the operation procedure identification means can be constructed by a neural network.
【００１６】また、本発明の運転ガイド表示装置は、上
記構成に加えて、運転手順同定手段によって同定された
一連の運転手順において、採るべき運転操作が分れる判
断項目のプラントパラメータの動向をプラント信号に基
づいてニューラルネットワークにより予測する運転手順
予測手段をさらに具備し、表示制御手段は運転手順同定
手段によって同定された運転手順のうち運転手順予測手
段によって予測された運転手順を識別可能にフローチャ
ート形式で表示装置に表示することを特徴とする。In addition to the above configuration, the operation guide display device of the present invention shows the plant parameter trend of the judgment item that determines the operation operation to be taken in the series of operation procedures identified by the operation procedure identification means. The display control means further comprises driving procedure predicting means for predicting by a neural network based on the signal, and the display control means can identify the driving procedure predicted by the driving procedure predicting means from among the driving procedures identified by the driving procedure identifying means. Is displayed on the display device.
【００１７】また、本発明の運転ガイド表示装置は、予
め作成された入力パターンに対する出力パターンの組み
合わせからなる学習データを用いて前記ニューラルネッ
トワークの学習を行う運転手順学習装置をさらに具備す
ることを特徴とする。Further, the driving guide display device of the present invention further comprises a driving procedure learning device for learning the neural network using learning data composed of a combination of an output pattern and an input pattern created in advance. And
【００１８】さらに、本発明の運転ガイド表示装置は、
運転手順予測手段の予測結果を判断し、不当な予測結果
をもたらした予測診断処理の修正を行う予測修正手段を
さらに具備することを特徴とする。Further, the driving guide display device of the present invention is
It is characterized by further comprising a prediction correction means for judging the prediction result of the operating procedure prediction means and correcting the prediction diagnosis processing which has brought an unreasonable prediction result.
【００１９】また、上記構成において、表示制御手段
は、運転手順同定手段によって同定された運転手順に基
づいてこの運転手順のフローチャートおよび運転操作ガ
イドを同時に表示装置に表示するものとする。Further, in the above configuration, the display control means simultaneously displays the flowchart of the driving procedure and the driving operation guide on the display device based on the driving procedure identified by the driving procedure identifying means.
【００２０】[0020]
【作用】上記構成において、運転手順記憶手段は、従来
プラントで使用されてきた運転手順書を計算機のデータ
ベースとして構築したものであり、好ましくはプラント
状態に対応する運転手順をフローチャート形式およびガ
イドメッセージ形式で記憶する。プラント状態診断手段
は、例えばプラント信号とプラント状態を結ぶニューラ
ルネットワークによりプラント状態を診断する。運転手
順同定手段は、プラント状態診断手段によって診断され
るプラント状態を入力し、例えばプラント状態と運転手
順記憶手段に記憶されている運転手順を結ぶニューラル
ネットワークにより、診断されたプラント状態に対応す
る運転手順を同定し、運転手順記憶手段から該当するフ
ローチャートデータおよびガイドメッセージデータを取
り出す。表示制御手段は、運転手順同定手段から出力さ
れたフローチャートデータおよびガイドメッセージデー
タを表示処理して表示装置へ運転手順のフローチャート
およびガイドメッセージを同時にそれぞれウィンドウ表
示する。その際、表示制御手段は、好ましくは実行／未
実行の運転手順を色替え等により識別可能に表示すると
ともに、フローチャート上の現在位置を同様に識別可能
に表示する。In the above structure, the operating procedure storing means is constructed by using the operating procedure manual used in the conventional plant as a database of the computer, and the operating procedure corresponding to the plant state is preferably in the form of a flowchart and a guide message. Memorize with. The plant state diagnosis means diagnoses the plant state by, for example, a neural network connecting the plant signal and the plant state. The operating procedure identifying means inputs the plant state diagnosed by the plant state diagnosing means, and, for example, a neural network connecting the plant state and the operating procedure stored in the operating procedure storing means, operates corresponding to the diagnosed plant state. The procedure is identified, and the corresponding flowchart data and guide message data are retrieved from the operating procedure storage means. The display control means displays the flowchart data and the guide message data output from the driving procedure identifying means and displays the flowchart of the driving procedure and the guide message on the display device at the same time in windows. At this time, the display control means preferably displays the executed / unexecuted driving procedure in a distinguishable manner by color change or the like, and also displays the current position on the flowchart in a distinguishable manner.
【００２１】また、運転手順予測手段は、運転手順同定
手段によって同定された運転手順を入力し、フローチャ
ート上の分岐点に現在位置がある場合に、その分岐項目
であるプラントパラメータの動向をプラント信号に基づ
いてニューラルネットワークにより予測診断し、フロー
チャート上で進む可能性の高い方向を表示制御手段に通
知する。表示制御手段は、運転手順予測手段からの予測
結果を受けて、表示装置の運転手順のフローチャート上
に予測されたステップを色替え等により識別可能に表示
する。Further, the operating procedure predicting means inputs the operating procedure identified by the operating procedure identifying means, and when the current position is at the branch point on the flow chart, the trend of the plant parameter which is the branch item is referred to as a plant signal. Based on the above, a predictive diagnosis is made by a neural network, and the display control means is notified of the direction in which there is a high possibility of proceeding on the flowchart. The display control means receives the prediction result from the driving procedure prediction means and displays the predicted step on the flowchart of the driving procedure of the display device in a distinguishable manner by color change or the like.
【００２２】なお、運転手順学習手段は、プラント状態
診断手段、運転手順同定手段および運転手順予測手段に
おける各ニューラルネットワークについて、それぞれ予
め用意した入力パターンに対する出力パターンの多数の
学習データを用いて学習を行い、各ニューラルネットワ
ークごとにシナプス荷重およびしきい値を求めるもので
ある。The operating procedure learning means learns each neural network in the plant state diagnosing means, operating procedure identifying means and operating procedure predicting means by using a large number of learning data of output patterns for input patterns prepared in advance. This is performed to obtain the synaptic weight and the threshold value for each neural network.
【００２３】さらに、予測修正手段は、運転手順予測手
段によって予測されたプラントパラメータの動向が実態
と明らかに異なる場合に、ニューラルネットワークの予
測機能を修正する。Further, the prediction correction means corrects the prediction function of the neural network when the trend of the plant parameter predicted by the operation procedure prediction means is obviously different from the actual state.
【００２４】以上により、従来運転手順書をめくりなが
ら対応する運転操作を探すのが困難であった多重故障な
どの事故時においても、自動的にプラント状態を診断し
て必要な運転手順を分かりやすく表示装置に表示するこ
とができ、運転員が容易に手順書に基づいた操作を選択
することが可能となる。As described above, even in the event of an accident such as multiple failures in which it was difficult to find the corresponding operation while turning over the operation manual in the past, the plant state is automatically diagnosed and the necessary operation procedure is easy to understand. It can be displayed on the display device, and the operator can easily select an operation based on the procedure manual.
【００２５】[0025]
【実施例】以下、図面に基づいて本発明の実施例を説明
する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００２６】図１は、本発明の運転手順ガイド装置の一
実施例を示すもので、プラント１の状態を診断するプラ
ント状態診断装置２と、プラント状態診断装置２が診断
するための診断ルールを記憶する診断ルール記憶装置３
と、診断されたプラント状態に対応する運転手順を求め
る運転手順同定装置４と、運転手順書の内容を記憶する
運転手順記憶装置５と、運転手順同定装置４が運転手順
記憶装置５を参照して運転手順を同定するためのルール
を記憶する同定ルール記憶装置６と、運転手順のフロー
チャートで運転操作が分かれる分岐点での進行方向を予
測する運転手順予測装置７と、運転手順予測装置７の予
測機能を修正する予測修正装置８と、運転手順同定装置
４および運転手順予測装置７で求められた結果を入力
し、運転操作ガイド、フローチャートをそれぞれ表示装
置９に表示する運転手順表示制御装置１０およびフロー
チャート表示制御装置１１と、プラントの模擬状態を発
生するシミュレータ１２と、シミュレータ１２からの模
擬信号等を用いて、運転手順予測装置７等のニュートラ
ルネットワークにおける入力に対する最適な出力の関係
を学習する運転手順学習装置１３と、運転手順学習装置
１３の学習結果を記憶する学習結果記憶装置１４とで構
成される。FIG. 1 shows an embodiment of the operating procedure guide device of the present invention. It shows a plant state diagnosing device 2 for diagnosing the state of the plant 1 and a diagnostic rule for the plant state diagnosing device 2 to make a diagnosis. Diagnostic rule storage device 3 to be stored
, An operating procedure identification device 4 for obtaining an operating procedure corresponding to the diagnosed plant state, an operating procedure storage device 5 for storing the contents of an operating procedure manual, and an operating procedure identification device 4 for referencing the operating procedure storage device 5. Of the identification rule storage device 6 for storing a rule for identifying the driving procedure, the driving procedure prediction device 7 for predicting the traveling direction at the branch point where the driving operation is divided in the flowchart of the driving procedure, and the driving procedure prediction device 7. The prediction correction device 8 for correcting the prediction function, the results obtained by the driving procedure identification device 4 and the driving procedure prediction device 7 are input, and the driving procedure display control device 10 that displays the driving operation guide and the flowchart on the display device 9 respectively. And a flow chart display control device 11, a simulator 12 for generating a simulated state of the plant, a simulated signal from the simulator 12, and the like, And operating procedures learning apparatus 13 for learning the relationship between the optimum output to input in the neutral network of rolling steps prediction apparatus 7 or the like, and a learning result storage unit 14 for storing the learning result of the operation procedure learning apparatus 13.
【００２７】上記構成において、プラント状態診断装置
２は、プラント１からのプロセス信号を入力し、診断ル
ール記憶装置３に記憶されているルールに従ってプラン
ト状態を診断する。このプラント状態を診断するため
に、ニューラルネットワークを用いることができる。こ
の場合、ニューラルネットワークにおけるシナプス荷重
およびしきい値データが運転手順学習装置１３によって
作成され、診断ルール記憶装置３に診断ルールとして記
憶される。このプラント状態診断装置２の診断結果は、
運転手順同定装置４に出力される。In the above configuration, the plant state diagnosis device 2 inputs the process signal from the plant 1 and diagnoses the plant state according to the rules stored in the diagnosis rule storage device 3. A neural network can be used to diagnose this plant condition. In this case, the synapse weight and threshold data in the neural network are created by the driving procedure learning device 13 and stored in the diagnostic rule storage device 3 as a diagnostic rule. The diagnosis result of the plant state diagnosis device 2 is
It is output to the operating procedure identification device 4.
【００２８】運転手順同定装置４は、プラント状態診断
装置２の診断結果を基に、同定ルール記憶装置６に記憶
されているルールに従って運転手順記憶装置５に格納さ
れている運転手順データ上で対応する運転手順を同定す
る。運転手順記憶装置５は従来プラントで使用されてき
た運転手順書に記載されているものをデータベース化し
たもので、プラント状態に対応する運転操作の流れが文
書およびフローチャートの図形で記憶されている。運転
手順同定装置４においてもプラント状態診断装置２と同
様にニューラルネットワークを用いることができる。こ
のニューラルネットワークにおけるシナプス荷重および
しきい値データも運転手順学習装置１３によって作成さ
れ、同定ルール記憶装置６に同定ルールとして記憶され
る。The operating procedure identifying device 4 corresponds to the operating procedure data stored in the operating procedure storage device 5 according to the rule stored in the identification rule storage device 6 based on the diagnosis result of the plant state diagnostic device 2. Identify the operating procedure to be performed. The operating procedure storage device 5 is a database of what is described in the operating procedure manual that has been used in the conventional plant, and the flow of the operating operation corresponding to the plant state is stored in the form of a document and a flowchart. A neural network can be used in the operation procedure identification device 4 as in the plant state diagnosis device 2. The synapse load and threshold data in this neural network are also created by the driving procedure learning device 13 and stored in the identification rule storage device 6 as an identification rule.
【００２９】運転手順予測装置７はプラント信号、運転
手順同定装置４の同定結果および学習結果記憶装置１４
のデータを基に、運転手順を示したフローチャート上で
分岐点に導入された場合、多数のプラント信号をニュー
ラルネットワークで処理し今後、導入されると思われる
方向を出力する。The operation procedure predicting device 7 stores a plant signal, an identification result of the operation procedure identifying device 4, and a learning result storage device 14.
When it is introduced at the branch point on the flowchart showing the operating procedure based on the data of 1., a large number of plant signals are processed by the neural network and the direction which is considered to be introduced in the future is output.
【００３０】運転手順同定装置４の同定結果および運転
手順予測装置７の予測結果は運転手順表示制御装置１
０、フローチャート表示制御装置１１へ出力される。The identification result of the operation procedure identification device 4 and the prediction result of the operation procedure prediction device 7 are the operation procedure display control device 1
0, output to the flow chart display control device 11.
【００３１】運転手順表示制御装置１０は、主に運転手
順同定結果を基に、運転操作を文字情報として表示する
際の制御を行っている。そして、プラント状態診断装置
２の診断結果を用いて同定された運転手順のうち、実行
された手順および未実行の手順を色替え等により区別し
て表示する。The operation procedure display control device 10 mainly controls the operation operation as character information based on the operation procedure identification result. Then, among the operating procedures identified by using the diagnosis result of the plant state diagnosis device 2, the executed procedure and the unexecuted procedure are distinguished and displayed by color change or the like.
【００３２】フローチャート表示制御装置１１は、主に
プラント状態診断装置２の出力に基づく現在のプラント
状態をフローチャート上で示すとともに、運転手順予測
装置７の予測結果をもとに今後向かう可能性の高い方向
を示す。そして、フローチャート上で過去に成立した項
目、現在位置の項目および今後導入されると予測される
項目を区別し、色替え等の表示を行う。The flow chart display control device 11 mainly shows the current plant state based on the output of the plant state diagnosing device 2 on a flow chart, and is highly likely to move in the future based on the prediction result of the operating procedure prediction device 7. Indicates the direction. Then, the items established in the past, the items at the current position, and the items expected to be introduced in the future are distinguished from each other on the flowchart, and display such as color change is performed.
【００３３】運転手順表示制御装置１０およびフローチ
ャート表示制御装置１１により作成され制御された文
字、フローチャート情報は表示装置９に表示される。Characters and flowchart information created and controlled by the driving procedure display controller 10 and the flowchart display controller 11 are displayed on the display device 9.
【００３４】ここでは、運転手順の予測には、ニューラ
ルネットワークが用いられる。また、プラント状態の診
断や運転手順の同定にもニューラルネットワークを用い
ることができる。これを用いるためにはプラント状態と
運転操作の関連を学習によって関連付けられたデータが
必要である。データの作成はシミュレータ１２で模擬事
故を発生させ、運転手順学習装置１３にて模擬事故に対
応した運転手順を評価する。この評価結果を主にニュー
ラルネットにおけるシナプス荷重およびしきい値データ
として、学習結果記憶装置１４に記録する他、診断ルー
ル、同定ルールとして各記憶装置３、６に記録する。Here, a neural network is used to predict the driving procedure. A neural network can also be used for diagnosing plant conditions and identifying operating procedures. In order to use this, it is necessary to have data that associates the plant state with the operation by learning. To create the data, the simulator 12 causes a simulated accident, and the driving procedure learning device 13 evaluates the driving procedure corresponding to the simulated accident. The evaluation result is mainly recorded in the learning result storage device 14 as synapse weights and threshold data in the neural network, and is also recorded in the storage devices 3 and 6 as a diagnostic rule and an identification rule.
【００３５】また、予測修正装置８は、運転手順予測装
置７のニューラルネットワークにより予測されたプラン
ト状態、手順、パラメータ動向が期待されるものと明ら
かに異なる場合、運転手順予測装置７のニューラルネッ
トワークにおける成立ネットの除外や手動入力等による
修正を行う。In addition, the predictive correction device 8 uses the neural network of the operating procedure predicting device 7 when the plant state, procedure, and parameter trend predicted by the neural network of the operating procedure predicting device 7 are clearly different from those expected. Exclude established nets and make corrections by manual input, etc.
【００３６】次に、本実施例の運転手順ガイド装置の処
理動作を図２のフローチャートを参照して説明する。Next, the processing operation of the driving procedure guide device of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００３７】まず、プラント状態診断装置２によりプラ
ント状態診断を行う（ステップ２１）。この診断結果を
基に運転手順同定装置４により運転手順の同定を行う
（ステップ２２）。このステップでは、診断されたプラ
ント状態が運転手順記憶装置５に記憶されている運転手
順書のどの部分に対応するのかを見極めて運転手順を同
定する。同定された運転手順に従って運転手順記憶装置
５より表示すべき運転手順ガイドを検索するとともに
（ステップ２３）、表示すべきフローチャートを検索す
る（ステップ２４）。ついで、運転手順予測装置７にて
ニューラルネットワークを用いて分岐点における運転手
順の予測を行う（ステップ２５）。First, the plant state diagnosis device 2 performs a plant state diagnosis (step 21). Based on this diagnosis result, the driving procedure identifying device 4 identifies the driving procedure (step 22). In this step, the operating procedure is identified by determining which part of the operating procedure manual stored in the operating procedure storage device 5 corresponds to the diagnosed plant state. In accordance with the identified driving procedure, the driving procedure storage device 5 is searched for a driving procedure guide to be displayed (step 23), and a flowchart to be displayed is searched (step 24). Next, the driving procedure prediction device 7 predicts the driving procedure at the branch point by using the neural network (step 25).
【００３８】このようにして、プラント状態に対応する
運転手順ガイドおよびフローチャートが決定される。こ
れらの情報は表示装置９に表示するために、運転手順表
示制御装置１０およびフローチャート表示制御装置１１
によりそれぞれ表示処理される（ステップ２６、３
１）。In this way, the operation procedure guide and flow chart corresponding to the plant state are determined. In order to display these pieces of information on the display device 9, the driving procedure display control device 10 and the flowchart display control device 11
Display processing is performed by each (steps 26 and 3).
1).
【００３９】運転手順表示制御装置１０では、表示処理
を行うにあたって（ステップ２６）、検索された運転手
順ガイドについて、各操作項目ごとに実行されたか否か
を判断する（ステップ２７）。ここで、実行が確認され
た操作項目については、表示する色を実行済みを示す色
に指定し（ステップ２８）、未実行の操作項目について
は、実行済みの色とは異なる未実行を示す表示色に指定
する（ステップ２９）。これら実行／未実行の評価は検
索された運転手順のすべての操作項目に対して行われる
（ステップ３０）。評価する操作項目が残っていれば、
前記評価が繰り返し行われる。すべての運転手順の評価
が完了すれば、色替えされた文字情報として画面に表示
される。When performing the display process (step 26), the driving procedure display control device 10 determines whether or not the retrieved driving procedure guide has been executed for each operation item (step 27). Here, for the operation item whose execution has been confirmed, the color to be displayed is designated as a color indicating that it has been executed (step 28), and for the operation item that has not been executed, a display indicating that the operation item has not been executed and that is different from the executed color is displayed. The color is designated (step 29). These executed / unexecuted evaluations are performed for all operation items of the retrieved driving procedure (step 30). If the operation item to be evaluated remains,
The evaluation is repeated. When the evaluation of all driving procedures is completed, it is displayed on the screen as color-changed character information.
【００４０】フローチャート表示制御装置１１では、運
転手順同定結果および運転手順予測結果を基に検索され
たフローチャートのトレースを行い、表示処理を行う
（ステップ３１）。まず、フローチャート上で現在の位
置に対応する項目を色替えし（ステップ３２）、分岐点
か否かを判断する（ステップ３３）。現在位置が分岐点
であれば、予測結果から進む可能性の高い方を色替えで
表示する（ステップ３４）。これら処理の後、ステップ
３５において、前回行った評価より事象が進展していれ
ば、前回の現在位置を過去を示す色に替える（ステップ
３６）。The flow chart display controller 11 traces the retrieved flow chart based on the driving procedure identification result and the driving procedure prediction result, and performs display processing (step 31). First, in the flowchart, the item corresponding to the current position is changed in color (step 32), and it is determined whether or not it is a branch point (step 33). If the current position is a branch point, the one that is more likely to move from the prediction result is displayed in a different color (step 34). After these processes, in step 35, if an event has progressed from the evaluation performed last time, the previous current position is changed to a color indicating the past (step 36).
【００４１】以上の処理を経て、運転手順およびフロー
チャートは表示装置９に表示される（ステップ３７）
が、修正の必要があれば（ステップ３８）、ステップ２
５の運転手順の予測に戻る。Through the above processing, the operating procedure and the flow chart are displayed on the display device 9 (step 37).
However, if correction is necessary (step 38), step 2
Returning to the prediction of the driving procedure in 5.
【００４２】ここで、運転手順予測等で用いられている
ニューラルネットワークについて述べる。ここでは階層
型ニューラルネットワークが用いられており、学習によ
るパターン認識、非線形関数の生成を基本としたもので
ある。Here, the neural network used in the prediction of the driving procedure will be described. A hierarchical neural network is used here, and is based on pattern recognition by learning and generation of a non-linear function.
【００４３】パターン認識の学習にあたっては、図１に
示すシミュレータ１２により入力パターンが与えられ、
これに対して出力すべき基本パターンとの多数の対をニ
ューラルネットワークに与えることで、図１に示す運転
手順学習装置１３によりパターン認識、非線形関数の学
習が行われる。すなわち、パターン認識の学習は入力パ
ターンと出力パターンとの多数の対をニューラルネット
ワークに与えることで自動的に行われる。学習が終了す
ると、ニューラルネットワークは入力パターンにノイズ
等に若干の変形が加わっても解を出すようになる。In learning pattern recognition, an input pattern is given by the simulator 12 shown in FIG.
On the other hand, by giving a large number of pairs with the basic pattern to be output to the neural network, the driving procedure learning device 13 shown in FIG. 1 performs pattern recognition and learning of a non-linear function. That is, the learning of pattern recognition is automatically performed by giving many pairs of input patterns and output patterns to the neural network. When the learning is completed, the neural network comes to provide a solution even if the input pattern is slightly deformed due to noise or the like.
【００４４】非線形関数の生成は、与えられたデータと
データの中間値を内挿によって推定する補間の機能によ
って実現される。初期状態の内部結線のシナプス荷重は
乱数として与えられるが、学習を繰り返すうちに最適な
荷重を持つ非線形関数を生成するようになる。これによ
り未知の入力データに対しても対応できるようになる。
また、正しく認識できなかったデータについてはさらに
学習して追加される。The generation of the non-linear function is realized by the function of interpolation for estimating the intermediate value between the given data and the data by interpolation. The synaptic weight of the internal connection in the initial state is given as a random number, but as learning is repeated, a non-linear function having an optimum weight is generated. This makes it possible to deal with unknown input data.
In addition, data that could not be recognized correctly will be learned and added.
【００４５】ニューラルネットワークを構成するニュー
ロンモデルについて、プラント状態判定に使用した場合
を例に挙げて、図３を参照して説明する。図３におい
て、ニューロンモデルは、プラント信号（Ｘ1 ，Ｘ2 ，
…，Ｘn ）とシナプス荷重（Ｗ1 ，Ｗ2 ，…，Ｗn ）と
の積を計算し、総和（Ｘ1*Ｗ1 ＋Ｘ2*Ｗ2 ＋…＋Ｘn*Ｗ
n ）を演算する。ついで、非線形処理をして０から１の
間のアナログ値を出力する。The neuron model forming the neural network will be described with reference to FIG. 3, taking as an example the case where it is used for the plant state determination. In FIG. 3, the neuron model is a plant signal (X1, X2,
, Xn) and the synaptic load (W1, W2, ..., Wn) are calculated, and the sum (X1 * W1 + X2 * W2 + ... + Xn * W)
n) is calculated. Then, nonlinear processing is performed to output an analog value between 0 and 1.
【００４６】例えば、水位の挙動の予測判断において
は、水位の挙動を上昇、安定、下降に分けた時、従来で
は水位の時間変化を基にロジック判断により行ってい
た。このため、予測は過去のデータを基に水位の傾きを
求め、これに基づいて決定していた。これに対し、上記
ニューロンモデルを水位の挙動の予測判断に用いた場
合、例えば各水位計の値や原子炉温度の各値、給水流
量、主蒸気流量等を入力し、ある部分の温度が高いため
どこの水位計の信頼度が低く、使える水位計の変化率と
今の給水量および主蒸気量とから水位下降中と言える等
の判断が可能である。For example, in predicting and determining the behavior of the water level, when the behavior of the water level is divided into rising, stable, and descending, conventionally, it was made by a logic determination based on the temporal change of the water level. For this reason, the prediction was made based on the water level slope obtained based on past data. On the other hand, when the above neuron model is used for predictive judgment of water level behavior, for example, the value of each water level gauge, each value of reactor temperature, feed water flow rate, main steam flow rate, etc. are input, and the temperature of a certain part is high. because where the low reliability of the water level gauge, it is possible to determine such said from the rate of change of the usable water gauge and now water supply amount and the main steam flow and in the water level down.
【００４７】ニューラルネットワークはニューロンモデ
ルを多数結合したものであり、本実施例ではフィードフ
ォワード型のニューラルネットワークが用いられる。こ
れは、図４に示すように、ニューロンモデルが層状に配
置された階層型ニューラルネットワークで構成され、パ
ターン認識などに応用される。The neural network is a combination of many neuron models, and in this embodiment, a feedforward type neural network is used. As shown in FIG. 4, this is composed of a hierarchical neural network in which neuron models are arranged in layers and is applied to pattern recognition and the like.
【００４８】このニューラルネットワークを水位維持可
能判定に使用した場合、中間層に前述の水位挙動、給復
水系作動状況、ＥＣＣＳ（非常用炉心冷却系）作動状況
等のニューロンモデルを配し、各モデルの出力Ｙ1 、Ｙ
2 、Ｙ3 にそれぞれ荷重Ｗ1、Ｗ2 、Ｗ3 を持たせ、水
位維持をしきい値判定する。When this neural network is used for water level maintainability determination, neuron models such as the above-mentioned water level behavior, supply / condensation system operation status, ECCS (emergency core cooling system) operation status, etc. are arranged in the intermediate layer, and each model is arranged. Output of Y1, Y
2 and Y3 are given loads W1, W2 and W3 respectively, and the threshold for water level maintenance is judged.
【００４９】例えば、前述のように、水位挙動のニュー
ロンモデルと、各給水系機器のポンプや弁の状態から給
水系状態を判断するニューロンモデルと、同様に判定し
た高圧および低圧ＥＣＣＳ状態のモデルや、Ｓ／Ｒ弁
（逃し安全弁）状態、原子炉水位、原子炉圧力などの運
転状態のモデルの各出力を入力し、学習で得られたシナ
プス荷重およびしきい値を基に判断すると、高圧系が使
用不可能で水位は下降中だが今の圧力変化ならそのうち
使用可能な低圧系が入るし、給水系が復帰しそうなので
水位維持可能と言える等の予想が可能となる。For example, as described above, the neuron model of the water level behavior, the neuron model for judging the water supply system state from the state of the pumps and valves of each water supply system equipment, the model of the high pressure and low pressure ECCS state similarly judged, , S / R valve (relief safety valve) status, reactor water level, reactor pressure, and other operating status models are input, and judgment is made based on the synapse load and threshold values obtained by learning, However, it is not possible to use it and the water level is falling, but if the current pressure changes, a usable low pressure system will enter soon and the water supply system is likely to return, so it can be predicted that the water level can be maintained.
【００５０】図５は、運転手順ガイド装置の出力画面を
例示する。この画面例ではウィンド４０にフローチャー
トを、ウィンド４１に運転操作および参考事項をそれぞ
れ表示している。図５ではフローチャートの項目が未成
立で運転操作も未実行の状態を表している。FIG. 5 illustrates an output screen of the driving procedure guide device. In this screen example, a flow chart is displayed in the window 40, and a driving operation and reference items are displayed in the window 41. In FIG. 5, the items of the flowchart are not satisfied and the driving operation is not executed.
【００５１】図６は、フローチャートの項目が成立した
状態を示している。この図において、符号４２ａは過去
に成立した項目である。４２ｂは現在のプラント状態に
相当する項目である。４２ｃは運転手順の予測を示して
いる。このとき、文字情報で運転手順を示すウィンド４
１は、実行された運転手順を色替え表示する。FIG. 6 shows a state where the items in the flowchart are satisfied. In this figure, reference numeral 42a is an item established in the past. 42b is an item corresponding to the current plant state. 42c has shown the prediction of the driving procedure. At this time, the window 4 showing the driving procedure with the text information
1 displays the executed operating procedure in different colors.
【００５２】以上の説明からも明らかなように、本実施
例によれば運転手順としてフローチャートを表示する
際、現在／過去／予測を区別して表示するため、フロー
がこの先分岐するであろう方向が明らかになる。また、
運転操作ガイドを実行／未実行を色替えして表示するた
め、なすべき運転操作を明瞭に提示することができる。As is clear from the above description, according to the present embodiment, when the flowchart is displayed as the driving procedure, the present / past / prediction are displayed separately, so that the direction in which the flow may branch ahead is Will be clear. Also,
Since the driving operation guide is displayed in different colors for execution / non-execution, it is possible to clearly indicate the driving operation to be performed.
【００５３】[0053]
【発明の効果】上記したように、本発明においては、従
来事故発生時に運転手順書のページを自分でめくりなが
らプラント状態を把握し、それに対応した操作手順を検
索していた運転員は、システムがプラント状態を自動的
に判断し、その時のプラント状態に対応したフローチャ
ート、手順ガイドを表示することにより、その負担を軽
減され、従来の運転手順書の運用と比較して精神的なゆ
とりをもつことができ、苛酷事故時の運転手順の導出を
より迅速かつ正確なものとすることができる。As described above, according to the present invention, an operator who conventionally grasps the plant state while turning over the page of the operating procedure manual when an accident occurs and retrieves the operating procedure corresponding to the plant is operated by the system. Automatically determines the plant status and displays the flow chart and procedure guide corresponding to the plant status at that time, which reduces the burden on the plant and has more mental space compared to the operation of the conventional operation procedure manual. Therefore, the derivation of the driving procedure at the time of a severe accident can be made quicker and more accurate.
【００５４】また、従来のロジック判断では分岐点の判
定がデジタル的で判定値を越えてから初めて方向が表示
されていたが、本発明では入力パターンにより予測を行
うので、より迅速かつ確実な判断を行うことができる。
またこの予測出力に基づいて、フローチャートの表示色
を現在／過去／予測と分けて表示することによりプラン
ト状態の変化を傾向も含めフローチャート上で把握する
ことができ、先の見通しがつけ易い。Further, in the conventional logic judgment, the judgment of the branch point is digital and the direction is displayed only after the judgment value is exceeded, but in the present invention, the prediction is made by the input pattern, so that the judgment can be made more quickly and surely. It can be performed.
Further, by displaying the display colors of the flowchart separately from present / past / prediction based on the predicted output, it is possible to grasp the change in the plant state including the tendency on the flowchart, and it is easy to give a forward view.
【００５５】以上の結果、運転信頼性、安全性の向上に
寄与することができる。As a result, the operational reliability and safety can be improved.
【図１】本発明の一実施例の運転手順ガイド装置を示す
ブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a driving procedure guide device according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の運転手順ガイド装置の処理動作を示す
フローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a processing operation of the driving procedure guide device of the present invention.
【図３】ニューロンモデルを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a neuron model.
【図４】階層型ニューラルネットワークを示す図であ
る。FIG. 4 is a diagram showing a hierarchical neural network.
【図５】運転手順を表示する画面例である。FIG. 5 is an example of a screen displaying a driving procedure.
【図６】運転手順を現在／過去／予測に色分けして画面
に表示するフローチャートの一例である。FIG. 6 is an example of a flowchart for displaying a driving procedure on a screen by color-coding current / past / prediction.
２………プラント状態診断装置 ３………診断ルール記憶装置 ４………運転手順同定装置 ５………運転手順記憶装置 ６………同定ルール記憶装置 ７………運転手順予測装置 ８………予測修正装置 ９………表示装置 １０………運転手順表示制御装置 １１………フローチャート表示制御装置 １２………シミュレータ １３………運転手順学習装置 １４………学習結果記憶装置 2 ......... plant state diagnosis device 3 ......... diagnosis rule storage device 4 ......... operating procedure identification device 5 ...... operating procedure storage device 6 ......... identification rule storage device 7 ......... operating procedure prediction device 8 ... Prediction correction device 9 ... Display device 10 ... Driving procedure display control device 11 ... Flowchart display control device 12 ... Simulator 13 ... Driving procedure learning device 14 ... Learning result storage device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０５Ｂ 23/02 ３０１ Ｊ 7716−3Ｈ Ｎ 7716−3Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/18 17/60─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (51) Int.Cl.6 Identification code Office reference number FI technical display location G05B 23/02 301 J 7716-3H N 7716-3H G06F 15/18 17/60
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1163295AJPH08202431A (en) | 1995-01-27 | 1995-01-27 | Driving procedure guide device |
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| JPH08202431Atrue JPH08202431A (en) | 1996-08-09 |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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