автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Система диагностики водно-химических режимов АЭУ на базе нечёткой логики

На правах рукописи

БЕНУА СВЕТЛАНА ВИКТОРОВН^

) - т '-"о

СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ВОДНО-ХИМИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ АЭУ НА БАЗЕ НЕЧЁТКОЙ ЛОГИКИ

Специальность 05.11.13 - Приборы и методы контроля природной

среды, веществ, материалов и изделий

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2000

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном технологическом институте (техническом университете)

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Русинов Леон Абрамович

Официальные оппоненты:

- доктор технических наук, профессор Потапов Анатолий Иванович

- кандидат технических наук, доцент Гиляров Владимир Николаевич

Ведущее предприятие - ГИ «ВНИИПИЭТ»

Защита диссертации состоится 22 декабря 2000 года в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 063.25.11 в Санкт-Петербургском государственном технологическом институте (техническом университете) по адресу: 198013, Санкт-Петербург, Московский пр., 26 (ауд. 61).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 198013, СПб, Московский пр., 26, СПбГТИ(ТУ), Ученый

Совет.

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент

\ и±и

»! 1 л ч л I I о -«V

/— I— Г~\

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Образование в ядерных реакторах большого количества радиационных продуктов выдвигает повышенные требования к безопасности и надёжности работы оборудования АЭС, что напрямую зависит от правильности ведения водно-химического режима (ВХР). Поддержание ВХР является неотъемлемой частью задачи обеспечения безопасности атомных станций.

Объектом исследований данной работы является водно-химический режим АЭС с реактором РБМК. Особенностями данного ВХР являются: повышенные требования к чистоте теплоносителя, многосвязность и многообразие различных потоков, разнообразие присутствующих видов коррозии, сложность описания физико-химических процессов, идущих в контурах теплоносителя, и, в связи с этим, отсутствие их адекватного математического описания.

Процессы, идущие в пароводяном контуре АЭС характеризуются наличием высоких температур, нейтронного и гамма излучения, и, в связи с этим, относятся к потенциально-опасным процессам, для которых предусмотрены специальные системы защиты и блокировки. Однако срабатывание этих систем происходит только при достижении контролируемыми параметрами критических значений, в качестве которых используются эксплуатационные пределы, то есть, когда развитие аварийной ситуации уже стало необратимым и привело к необходимости частичного или полного останова процесса. В связи с тем, что нарушение ВХР является наиболее частой причиной снижения мощности АЭС (до 0,8 номинала), это приводит к большим материальным потерям (60% неплановых простоев, отказов и повреждений оборудования связано с работой неядерных узлов).

Поэтому создание диагностических экспертных систем, позволяющих улучшить поддержание ВХР является сегодня актуальной научной задачей и рассматривается в качестве одного из путей повышения надежности, достижения более длительной, безаварийной и экономичной работы АЭС за счёт более раннего обнаружения возможных неисправностей и определения причин их возникновения, позволяющего заблаговременно принять необходимые меры по нормализации ВХР.

Вследствие специфического характера ВХР АЭС с РБМК, а также в связи с тем, что система диагностики использует знания человека-эксперта, возникает необходимость применения подходящего аппарата представления и использования имеющихся нечётких и неопределённых знаний.

Цель работы заключается в разработке экспертной системы диагностики ВХР для АЭС с реактором типа РБМК, использующей аппарат нечёткой логики, как средство соответствующего представления нечётких знаний о процессе.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• разработка структуры системы диагностики ВХР;

• синтез диагностической модели для ВХР АЭС с реактором типа

РБМК;

• разработка алгоритма диагностики;

• разработка программного обеспечения СД ВХР;

• проверка работоспособности системы.

Методы исследования. В ходе выполнения работы были использованы методы: искусственного интеллекта, теории нечётких множеств и технической диагностики.

Научная новизна.

1. Разработана двухуровневая комбинированная фреймово-продукционная диагностическая модель (ДМ), включающая в себя нечёткие экспертные и теоретические знания о ВХР АЭС с реактором РБМК.

2. Предложена методика и критерий оценки в диагнозе состояния ВХР, основанный на сравнении нечётких описаний наблюдаемых и заложенных в нечётких правилах ситуаций, составлена база паспортов типичных неисправностей, описанных нечёткими векторами в модели.

3. Разработан алгоритм функционирования системы диагностики.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

Полученные в диссертационной работе результаты имеют прикладное значение для решения задачи диагностики состояния ВХР АЭС с РБМК. Структуру диагностической модели и алгоритм диагностики можно использовать для АЭС с аналогичным типом реакторов.

Первый уровень системы - информационно-аналитическая подсистема контроля, и второй уровень системы, - экспертная диагностическая подсистема, - будут приняты к использованию на первой и второй очереди Ленинградской АЭС. Третий уровень, -подсистема прогноза, - находится в стадии разработки. Система диагностики успешно прошла опытные испытания на имитационных моделях.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы обсуждались на Международной конференции «Методы кибернетики химико-технологических процессов» (KXTTI-IV-94).- Москва, 1994 , на Всероссийской научно-технической конференции «Диагностика, информатика и метрология - 94» (ДИМ-94) - Санкт-Петербург, 1994, на Школе молодых учёных при Международной конференции «Математические методы в химии и химической технологии» (ММХ-10) 1996, на научно-технической конференции аспирантов СПбГТИ(ТУ), посвящённой памяти Максима Максимовича Сычёва -Санкт-Петербург, 1997, на Третьей Санкт-Петербургской Ассамблее молодых учёных и специалистов - Санкт-Петербург, 1998, на Научно-технической конференции «Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций», СПб, 1999, на международной конференции «International conference on water chemistry in nuclear plants», Helsinki, 1999, на научно-техническом совещании «Водно-химический режим действующих АЭС», Москва, 2000.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Работа изложена на 139 страницах основного текста, содержит 57 рисунков, 13 таблиц, библиографический список включает 84 наименования.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель работы, изложены основные научные результаты и дана краткая характеристика ее содержания.

В первой главе проведен обзор состояния проблемы и намечены направления исследований.

Приведено краткое описание принципиальной схемы энергоблока ЛАЭС с реактором типа РБМК, рассмотрен ВХР данного энергоблока, подробно описан объём и уровни химического контроля показателей ВХР, проведён анализ ВХР третьего энергоблока ЛАЭС как объекта диагностики, выявлены особенности его ведения и контроля. В обзоре приведены примеры существующих зарубежных и отечественных экспертных диагностических систем на АЭС с различными типами реакторов, сделан их сравнительный анализ и выделены основные проблемы. Рассмотрено направление в создании диагностических систем, базирующихся на использовании нечёткой логики.

Исследование ВХР АЭС с РБМК как объекта диагностики показало, что он является сложным, многосвязным объектом, для которого пока не существует адекватного математического описания. Это объясняется, прежде всего, большим количеством разнообразных факторов, влияющих на образование и перенос продуктов коррозии в контурах АЭС, что усложняет анализ данного процесса. Существующие модели в большинстве случаев пригодны для описания уже имеющихся результатов по коррозии, но их трудно использовать для целей диагностики и прогнозирования.

Обзор существующих систем диагностики и мониторинга ВХР АЭС в рассматриваемой области показал, что практически все они строятся как экспертные системы реального времени, работающие со знаниями специалистов-экспертов. К сожалению, большинство из приведённых в обзоре диагностических систем являются коммерческими, и опубликованных материалов недостаточно для их воспроизведения. В то же время, при всём многообразии разработанных систем диагностики ВХР для АЭС с различными типами реакторов (Р\\П, РН\\Т1, ВВЭР), отечественных работ

для АЭС с реактором типа РБМК среди них нет.

Анализ особенностей ВХР АЭС с РБМК и проведенный обзор существующих диагностических систем ВХР показали необходимость создания системы диагностики на базе нечёткой логики, формализующей таким образом знания, полученные от опытных специалистов-экспертов в области поддержания ВХР. На основе проведенного анализа сформулированы основная цель и задачи исследований, направленных на решение этой проблемы.

Во второй главе описан общий подход к построению системы диагностики, выбрана стратегия диагностики и разработаны структуры диагностической системы и диагностической модели (ДМ).

При функционировании системы диагностики предложено использовать комбинированную стратегию, подразумевающую постоянный мониторинг состояния объекта диагностики по ограниченной совокупности диагностических показателей, доступных к измерению в реальном времени, и периодическое углублённое диагностирование объекта с использованием вссх возможных процедур.

ВХР является сложным объектом диагностики, знания о котором носят различный характер. Поэтому для их представления в ДМ использовалась комбинированная фреймово-продукционная модель представления знаний, позволяющая интегрировать знания различной природы. Благодаря такому представлению, реализуется наглядная и структурированная система знаний с достаточно лёгким их определением, приобретением, обновлением и расширением. С целью более гибкого описания нечётких знаний в модели для их представления вместо обычных правил продукции были выбраны нечёткие продукционные правила (НПП), которые имеют нечёткие значения в обеих частях правила со степенями уверенности в посылке и следствии. Они могут быть дополнены пороговыми значениями, локальными и глобальными весами каждого утверждения и правила в целом.

В связи со сложностью и многосвязностью выбранного ОД была проведена его декомпозиция по функционально-территориальному признаку, что позволило структурировать ДМ и снизить её размерность. Выбор такого варианта декомпозиции обусловлен тем, что непрерывно циркулирующий в контуре теплоноситель последовательно проходит несколько групп аппаратов,

которые можно выделить как по функциональному, так и по территориальному признаку. В результате проведённой декомпозиции основной контур АЭС был разбит на пять компактных блоков, характеризующиеся наличием большого количества связанных с ними нарушений ВХР: «Турбинная установка», «Конденсатоочистка», «Деаэраторы», «КМПЦ» и «БО СУЗ».

На основе проведенной декомпозиции была сформирована структура двухуровневой фреймово-продукционной ДМ. Верхний уровень ДМ представляет собой фреймовую сеть из пяти фреймов. Каждый фрейм верхнего уровня ДМ описывает один из пяти выделенных блоков. Общая структура фрейма для описания г'-го блока имеет вид

FrBloki={Nameb Atr¿, GrF„ Lm„ Sth Dmü Ah £>z, ,Су„ Ree,, Next J, (J)

где перечисленные в скобках идентификаторы являются именами слотов.

Слот Name, содержит имя фрейма; слот Atr<■ содержит список диагностических показателей (ДП), используемых в данном фрейме. В слоте GrFt содержатся зависимости для преобразования входных значений используемых ДП в нечёткую форму. В слот St, записывается статус фрейма. В слоте Lm, находится матрица пороговых значений. Слот Dm, содержит базу нечётких продукционных правил, а слот Ai - векторы типовых диагностических ситуаций. В слоте Dz, находится список запросов на дополнительные процедуры, например, на проведение лабораторных анализов, а в слоте Cs,- - список возможных в данном блоке нарушений. Слот Лес,-отведён для полного перечня необходимых рекомендаций персоналу АЭС по их устранению. Слот Next, служит для обеспечения перехода к следующему фрейму сети.

Фреймы объединены в сеть, при этом первым в сети было принято считать фрейм «Турбинная установка», поскольку в соответствующем блоке образуется конденсат, оказывающий в дальнейшем существенное влияние на качество водного теплоносителя, последовательно проходящего все следующие блоки в порядке нумерации.

Структура системы диагностики, приведённая на рис. 1 отражает основные выполняемые системой функции, в соответствии с которыми в ней выделяются три основные подсистемы:

информационная_подсистема_(первый_уровень),

предназначенная для сбора, хранения и первичной обработки оперативной информации о состоянии ВХР и процессов коррозии, на основании которой определяются текущие значения диагностических показателей (ДП);

диагностическая_подсистема_(второй_уровень),

осуществляющая обнаружение отклонений в характере ВХР, идентификацию причин, их вызвавших, и обеспечение функций поддержки принятия оперативных решений операторами, ведущими процесс;

подсистема прогноза состояния ВХР (третий уровень), предназначенная для синтеза прогноза по развитию коррозии и накоплению отложений, расчёта радиационных полей и доз, количественной оценки показателей качества в неконтролируемых точках и разработки рекомендаций по объёмам визуального и инструментального контроля при инспекциях и ремонтах оборудования и трубопроводов.

Информационная подсистема осуществляет сбор данных химического контроля с автоматических измерительных приборов на процессе, а также результатов лабораторных анализов, осуществляет их обработку и архивацию, формируя, таким образом, необходимую базу данных (БД) системы. Её содержание отражает текущее состояние процесса и решаемой задачи. Первичная обработка информации включает контроль на достоверность, вычисление диагностических показателей с сигнализацией выхода значений контролируемых параметров за пороговые значения, а также представление результатов в виде различного рода таблиц, графиков, отчётов и протоколов (оперативных, сводных и т.п.).

Непосредственно диагностика ВХР выделяется в отдельную подсистему второго уровня и производится на основе диагностической модели (ДМ) процесса, которая описывает все возможные нарушения ВХР, причины и параметры их характеризующие, а также установленные причинно-следственные связи между ними.

Ш уровень

! Модуль построения | прогноза

Алгоритмы расчета

II уровень

—

1

" 1......

Модуль построения диагноза

Диагностические показатели

Регистрация, оформление протоколов

1 1 I -1 .Л

- ] дм

Прогноз

Фреймы

модели

I Рекомендации

| Архив

Бта данных

Лабораторные | 1 скушан анализы > информация

Первичная обработка

Г"

Нормативно-справочная информация

Паспорта параметров

Подсистема сбора информации

Объект диагностики

Т

I

Рис. 1. Структура системы диагностики

В процессе работы модуля построения диагноза осуществляется последовательный просмотр фреймов сети ДМ, в ходе которого производится обнаружение отклонений в ВХР, идентификация их причин и обеспечение функций поддержки принятия решений путём выдачи соответствующих рекомендаций оператору.

Подсистема третьего уровня вырабатывает прогноз состояния ВХР на основе математических описаний процессов коррозии и эмпирических знаний, полученных как от экспертов, так и на основании работы АЭС.

Вся система интегрируется в общестанционную компьютерную сеть (ОКС).

Третья глава посвящена сбору и обработке экспертной информации, формированию ДМ, рассмотрению подходов к формализации задачи диагностирования в терминах нечёткой логики и разработке алгоритма диагностирования.

Для получения наиболее универсальной и достоверной информации о процессе, при сборе и обработке знаний о ВХР, в зависимости от этапов и возможностей сбора информации, а также от её характера, использовались комбинации существующих методов сбора знаний.

Основным этапом сбора информации являлся экспертный опрос, в ходе которого использовались специально разработанные опросные листы. В качестве экспертов выступили специалисты двух направлений, к первому из которых принадлежат ученые, занимающиеся теоретико-экспериментальными исследованиями ВХР АЭС, а ко второму - специалисты - эксплуатационники, а именно, сотрудники Ленинградской АЭС - руководящий и инженерно-технический персонал химцеха ЛАЭС, начальники смен и другие специалисты-технологи, занимающиеся проблемами ВХР.

Совокупность необходимых диагностических показателей, определённых моделью, была разделена на две части. В первую часть вошли показатели, обеспеченные средствами автоматического химического контроля. Вторую часть составили показатели, требующие лабораторно-аналитического контроля. При этом непрерывный мониторинг состояния ВХР при выбранной стратегии диагностики может осуществляться только по показателям первой группы, а диагностические показатели второй группы могут

использоваться только для уточнения диагноза. Развитость автоматического химического контроля на ЛАЭС обусловила высокий уровень вероятности правильного обнаружения состояния ВХР при мониторинге Рпо, которая оказалась достаточно высокой

(Р„.0.ао,8).

Обработка полученной информации заключалась в проверке на непротиворечивость и согласованность мнений экспертов. Все противоречивые ответы после их выявления были предъявлены экспертам для их осмысления и выбора правильного решения. Гарантией надёжности получаемой информации являлись высокая квалификация и опыт экспертов.

При обработке нечёткой информации присутствовали два типа нечёткой информации: нечёткие величины и нечёткие объекты. Контролируемые показатели, определяющие правильное ведение ВХР, выраженные числовыми значениями в принятых единицах измерения, представлялись и обрабатывались как нечёткие величины. Функции принадлежности этих нечётких величин задавались параметрически на основе анализа экспертной информации. Информация о степенях влияния неисправностей на диагностические показатели была задана на нечисловом множестве, измерялась в порядковой шкале и обрабатывалась как нечёткие объекты.

В результате проведённого сбора и обработки экспертной информации о ВХР были выявлены приоритетность обработки, вероятность и степень проявления различных неисправностей в ОД, определён характер изменения ДП в случае их возникновения, разработаны функции принадлежности для преобразования используемой информации в нечёткую форму, а также определены нечёткие пороговые значения для каждого ДП.

С целью более наглядного представления причинно-следственных связей в ОД, был построен многоярусный граф, который затем преобразован в двухъярусный, и, в соответствии с проведённой декомпозицией, из него были выделены подграфы отдельных блоков.

На базе полученной информации синтезирована ДМ, основу которой составляет фреймовая сеть из пяти фреймов одинаковой структуры. В качестве примера фрейма модели приведён фрейм "Турбинная установка" в сокращённом виде (рис. 2).

Слоты Значения

Name t Fr Blokl «Турбинная установка»

Atr i Atr 1.!, X, КНД51, E, мкСм/см, 1 Atr 1.2, X, КНД52, E, мкСм/см, 2 Atr 1.3, X, КНД53, E, мкСм/см, 3 Atr 1.12, O,, KT6, E, мкг/см',12

GrF, r 0 если x<B, то y=0 y= i 0.5|1 + ——— I если B<x<C | 1 с-в) 1 1 если х>С 1, В = 0.4, С = 4 2, В = 0.4, С = 4 12, В = 50, С = 150

lm j 0.65 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.65 0.0 0.0 0.65 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.75 0.0 0.0 0.0 0.75 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.75 0.0 0.0 0.75 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

St, Stl=l /Stl=0

Dm , 1 Если Atrl.1 и AnCl+, toCs 1.1, Al,Reel.1 16 Если Atr 1.4 и Atrl.8 и AnCl+, то Cs 1.20, А16, Recl.5 17 Если Atr 1.2 и Atr 1.6 и AnCI+ и AnNCb-, то Cs 1.2!, A17, Reel.6.

A, 0.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9 0.0 0.0 0.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9 0.0 0.0 0.0 0.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.95 0.0 0.0 0.95 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

Dz, 1. Определить содержание С) в КНД с повышенной электропроводимостью АпС1+ - содержание С1 больше нормы AnCl- - содержание С1 в норме

Cs, Csl.l: Присос охлаждающей морской воды в КНД-51 Csl,20: Поступление загрязнений после СВО, TK, КПО Csl.21: Повышение удельной электрической проводимости подпиточной воды в баках 3(4) А-0205, или, в отдельных случаях, ХОВ.

Reci Rec 1.1: Определить содержание С1 в соответствующем КНД. Отключить негерметичный КНД и провести ремонт. Recl.5: Проанализировать конденсат греющего пара СВО, КПО, TK. Отключить соответствующее неисправное оборудование и провести ремонт. Reel.6: Отключить бак от схемы подпитки, пранализировать воду на рН, CI, Na, NOj. Устранить причину загрязнения, произвести очистку воды.

Nexti FrBlokj «Конденсатоочистка»

Рис. 2 Фрейм блока «Турбинная установка»

Описаны два основных подхода к формализации задачи диагностирования в терминах нечёткой логики: на базе максминной композиции и на основе нечётких продукционных правил (НПП). Рассмотрены достоинства и недостатки обоих подходов и обоснована целесообразность использования для данного ОД второго варианта, основанного на применении НПП.

Объект диагностики в этом случае описывается множеством НПП R = {Rh R2,... ,R„}, где НПП R, имеет следующий вид

R,: Если (xt есть Cj) и (х2 есть с у) и ... ... и (хп есть сг), то (у, есть cl),

ФО, ii(x2).....ju(xJ, ju(y¡), цт, (2)

где xv x2,.„ x„ - фаззифицированные значения диагностических показателей xh хг,... xn;

d, с2,... c„ - пороговые значения ДП;

fi(xi), ..., jj(Xrj - функции принадлежности i-x

лингвистических переменных, характеризующих соответствующую степень близости значений ДП к их критическим значениям;

уг ;-я неисправность;

d - значение z'-й неисправности;

fifyi) - степень уверенности в наличии г'-ой неисправности;

fiRi - степень уверенности в правиле Л,.

Каждая неисправность yt характеризуется своим набором значений ДП, входящих в условную часть правила.

К достоинствам подхода относятся простота и наглядность, возможность учёта разнообразной экспертной информации (оценка веса правил, пороги и т.п.), быстрота поиска решения и возможность объяснения оператору цепочки выводов системы.

Все существующие алгоритмы поиска решения по НПП имеют одинаковый принцип функционирования, заключающийся в просмотре левых условных частей всех правил в ДМ. Проверка

выполнения условий и нахождение решения основывается на определении степени сходства Б(АЁ) типовой ситуации для данного правила, описываемой в модели вектором А =(а,, а2,... аг), элементы которого характеризуют наиболее вероятное проявление симптомов, описывающих данную неисправность, и текущей ситуации, описываемой вектором Ё. Вектор/предварительно определяется при фаззификации типовых значений ДП для ¡-й ситуации х^л, найденных по экспертной информации. При этом использован простейший метод фаззификации: нечёткое значение показателя представлено одноточечным нечётким множеством

х, =ju(xj\xj (3)

cij= fi(Xj)\ xj.xjL4. (4)

Аналогично формируется вектор £= (e¡, <г2. ■•• ег), описывающий текущую ситуацию в терминах i-ro правила (для используемых i-м правилом лингвистических переменных)

ej=M(Xj) \xj-ijiE- (5)

Xjj£ - текущее значение показателя x¡.

Рассмотрены варианты расчёта степени сходства S(ÁE), в результате чего, выбран наиболее надёжный и оптимальный вариант, максимально соответствующий определению степени сходства экспертами. В этом варианте степень сходства Á и Ё определяется как

s(А ё) = м@ 0 ^ = min(ai' ei) + ••• + ej

м(л) -

Степень близости будет равна 1 в том случае, когда векторы типовой и реальной ситуации полностью совпадут. Однако, на практике, величина степени сходства для найденных системой неисправностей чаще всего отлична от 1. Тогда наиболее вероятной считается та неисправность, для которой значение 8(АЁ) больше. Окончательное значение степени уверенности в правильности диагноза /1(у¡) рассчитывается с использованием значения степени уверенности в нечётком продукционном правиле

И(у}=8(АЕ)(7) Разработан алгоритм ВХР ЛАЭС на базе НПП (рис. 3). Алгоритм формирует текущий вектор Ё, описывающий нечёткую

ситуацию в ВХР, и сравнивает его с имеющимися в БЗ векторами типовых ситуаций, описывающих возможное нарушение. Сравнение производится для тех векторов, значения элементов которых меньше элементов наблюдаемого. Полученный диагноз вместе с необходимыми рекомендациями выдаётся оператору.

Четвертая глава посвящена вопросам практической реализации предложенной системы диагностики ВХР АЭС. Рассмотрено техническое и программное обеспечение системы.

Техническая реализация системы диагностики базируется на приборах системы АХК нижнего уровня и связанном по сети компьютере верхнего уровня. В качестве подсистемы сбора информации первого уровня используется разработанная ГИ «ВНИИПИЭТ» «Система Контроля», которая была установлена на Ленинградской АЭС в начале 1998 года.

Для установки системы диагностики верхнего уровня необходим связанный по сети с подсистемой нижнего уровня компьютер Pentium с тактовой частотой не менее 75 Мгц, операционной памятью (RAM) - не менее 16 Мб, накопителем на жестком магнитном диске объемом - не менее 600 Мб, цветным SVGA монитором и дисководом 3,5" емкостью 1,44 Мб.

В качестве программных средств разработки системы были использованы: среда Microsoft Access, программного продукта фирмы Microsoft, среда визуальной разработки Delphi 3.0 и язык программирования Delphi Object Pascal фирмы Borland/Inprise

Исследование работы системы проводилось на имитационных моделях с помощью специального программного модуля. При этом система обнаруживала все неисправности, заложенные в БЗ ДМ и идентифицировала их согласно заложенным предметным знаниям.

Исследование влияния отклонений в типовых значениях ДП на работу алгоритма диагностики и правильность идентификации ситуаций показало, что 25%-ные отклонения не нарушают построение диагноза, но изменяют степень уверенности в нём.

Приложения содержат полный перечень нарушений ВХР, неисправностей в объекте диагностики и список рекомендаций, фрагмент графа причинно-следственных связей, графики функций принадлежности для каждого ДП, набор разработанных фреймов ДМ, распечатки видов экранов, иллюстрирующие работу системы и копию документа о практической значимости работы.

Рис. 3 Блок-схема алгоритма работы диагностической системы

ВЫВОДЫ

1. На основе анализа особенностей ведения и контроля ВХР показана целесообразность разработки для него системы диагностики с использованием нечёткой логики.

2. Разработана структура системы диагностики, организованная по принципу экспертной системы, в которой выделяются три основные подсистемы (3 уровня): информационная подсистема, диагностическая подсистема и подсистема прогноза состояния ВХР.

3. Разработан алгоритм диагностики ВХР ЛАЭС на основе нечётких продукционных правил, использующий дополнительные параметры, такие как пороговые значения и коэффициенты уверенности. Алгоритм максимально использует доступную экспертную информацию и является достаточно устойчивым к довольно значительным (до 25%) колебаниям входных данных.

4. Разработана комбинированная фреймово-продукционная диагностическая модель как наиболее отвечающая характеру решаемой задачи и позволяющая объединить достоинства и избежать недостатков фреймовых и продукционных систем в чистом виде. Благодаря представлению диагностических знаний в таком виде реализуется наглядная и структурированная система знаний с достаточно лёгким их определением, приобретением, обновлением и расширением. В качестве модели представления нечётких знаний вместо обычных правил продукции в ДМ были использованы НЛП, которые имеют нечёткие значения в обеих частях правила со степенями уверенности в посылке и следствии. Они могут быть дополнены пороговыми значениями, локальными и глобальными весами каждого утверждения и правила в целом.

5. Проведена декомпозиция объекта диагностики по функционально-территориальному признаку, что в дальнейшем позволило снизить размерность ДМ.

6. Разработаны опросные листы для выявления возможных неисправностей в объекте диагностики, детального выяснения характера имеющихся причинно-следственных связей между ними и их проявлениями, а также для выявления необходимых действий, которые персонал АЭС должен предпринять для устранения указанных неисправностей. Осуществлён выбор специалистов-экспертов и организован экспертный опрос.

7. Проведён сбор экспертной информации о ВХР, в результате которого выявлены приоритетность обработки, вероятность и степень проявления различных неисправностей в объекте диагностики, определён характер изменения диагностических показателей в случае возникновения неисправностей, разработаны графические зависимости для преобразования используемой информации в нечёткую форму, а также определены нечёткие пороговые значения для каждого показателя.

8. На базе полученной информации сформирована ДМ, основу которой составляет фреймовая сеть из пяти фреймов одинаковой структуры, содержащих знания о пяти выделенных при декомпозиции блоках.

9. Система реализована на базе приборов системы автоматического химического контроля на нижнем уровне и компьютере верхнего уровня.

10. Первый уровень системы - информационно-аналитическая подсистема контроля, и второй уровень системы, - экспертная диагностическая подсистема, - будут приняты к использованию на первой и второй очереди Ленинградской АЭС. Третий уровень, -подсистема прогноза, - находится в стадии разработки.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Бенуа C.B., Русинов Л. А. Интерпретатор для диагностических экспертных систем на базе нечёткой логики./Тез. докл. IV Межд. науч. конф. «Методы кибернетики химико-технологических процессов» (КХТП-1У-94).-Москва,1994.-С.119

2. Танчук Н.В., Бенуа C.B., Русинов Л.А. Диагностическая система контроля состояния химико-технологических процессов./Тез. докл. науч.-техн. конф. «Диагностика, информатика и метрология-94» (ДИМ-94).-Санкт-Петербург, 1994.-С.46-47

3. Севергин М.В., Бенуа C.B., Керимкулов Ж.К., Русинов Л.А. Экспертная система для диагностики состояния химико-технологических процессов на базе нечёткой логики./Тез. докл. Межд. конф. «Математические методы в химии и химической технологии» (ММХ-10).-Тула, 1996.-С.66-67

4. Русинов Л.А., Куркина В.В., Севергин М.В., Бенуа C.B. Диагностика и мониторинг процессов химических технологий./Экологическая химия.-1997.-№3.-С.210-216

5. .Бенуа C.B. Построение диагноза в диагностических экспертных систем на базе нечёткой логики./Тез. докл. науч.-технич. конф. аспирантов СПбГТИ(ТУ) памяти М.М.Сычёва.-Санкт-Петербург, 1997.-С. 143

6. Бенуа C.B. Система диагностики водно-химических режимов./Тез. докл. Третьей Санкт-Петербургской ассамбл. Молодых учёных и специалистов.-Санкт-Петербург,1998.-С.66

7. В.Б.Бенедиктов и др. Экспертная система для оценки качества водно-химического режима на АЭС с РБМК/В.Б.Бенедиктов, В.Г.Крицкий, Ф.В.Николаев, В.Д.Сафутин, В.М.Симаповский, М.Н.Шведова, С.В.Бенуа, Л.А.Русинов, В.М.Тишков/Экология и атомная энергетика.-1999-№2.-С.86-91

8. Русинов Л.А. и др. Система мониторинга и диагностики состояния водно-химического режима (ВХР) на атомной электростанции (АЭС)/ Русинов Л.А., Бенуа C.B., Крицкий В.Г., М.Н.Шведова, Ф.В.Николаев/ Тез. докл. науч.-техн. конф. «Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций».-Санкт-Петербург, 24-25 ноября, 1999-С.23-25

9. В.Б.Бенедиктов и др. Экспертные системы для диагностики и мониторинга водно-химического режима АЭС/В.Б.Бенедиктов, В.Г.Крицкий, Ф.В.Николаев, М.Н.Шведова, С.В.Бенуа, Л.А.Русинов, В.М.Тишков// Тез. докл. науч.-техн. совещ. «Водно-химический режим действующих АЭС».-Москва, 19-21 сентября, 2000, С. 35 - 36,

21.11.00г. Зак.265-50 РТП ИК «Синтез» Московский пр., 26

Список принятых сокращений.

Введение.б

1. ВХР как объект диагностики.

1.1ВХР энергоблока.

1.1. Необходимость контроля ВХР.

1.1.2 Объём и уровни химического контроля показателей ВХР.

1.2 Принципиальная схема энергоблока ЛАЭС с РБМК.

1.2.1 Краткое описание принципиальной схемы.

1.2.2 Особенности ведения и контроля

ВХР 3 энергоблока ЛАЭС.

1.3 Системы диагностики ВХР на электростанциях.

1.3.1 Обзор состояния проблемы диагностики.

1.3.2 Использование нечёткой логики в системах диагностики ВХР.

1.4 Выводы. Постановка задачи.

2. Структура системы диагностики.

2.1 Диагностика состояния технологических объектов и выбор способов ее реализации.

2.2 Представление знаний о ВХР.

2 . 3 Представление нечётких знаний.

2.4 Декомпозиция объекта.

2.5 Структура системы диагностики.

2.6 Выводы по 2 главе.

3. Построение ДМ системы.

3.1 Сбор и обработка знаний.

3.1.1 Методы сбора и обработки знаний.

3.1.2 Методы сбора и обработки нечёткой информации.

3.1.3 Сбор знаний о ВХР третьего блока ЛАЭС.

3.1.4 Обработка знаний о ВХР третьего блока ЛАЭС.

3.2. Формирование ДМ.

3.2.1.Построение графа причинно-следственных связей.

3.2.2. Заполнение фреймов модели.

3.3 Алгоритмы диагностики.

3.3.1 Формализация задачи диагностики в терминах нечёткой логики.

3.3.2 Методы диагностики на основе НПП.

3.3.3 Алгоритм работы системы.

3.5 Выводы по 3 главе.

4. Реализация системы диагностики.

4.1 Техническая реализация системы

4.2 Программная реализация

4.2.1 Подсистема контроля.

4.2.2 Подсистема диагностики.

4.3 Результаты работы системы.

4.4 Выводы по 4 главе.

Выводы.

Поддержание водно-химического режима (ВХР) является неотъемлемой частью задачи обеспечения безопасности атомных станций. Этой серьезной проблемой занимаются сейчас во всем мире. Ей посвящены конференции независимой межправительственной организации МАГАТЭ, в функции которой входит поощрение исследований и разработок по мирному использованию атомной энергии, а также обмена научными достижениями и методами в этой области. Со второй половины 70-х годов в ряде стран с развитой атомной энергетикой ведутся работы по вопросам обеспечения безопасности при ведении ВХР. За это время были разработаны принципы и критерии безопасности при управлении ВХР, которые были затем реализованы введением соответствующих норм и изложены в ряде документов МАГАТЭ.

Образование в ядерных реакторах большого количества радиационных продуктов выдвигает повышенные требования к безопасности и надёжности работы оборудования АЭС, что напрямую зависит от правильности ведения ВХР. Его поддержание обеспечивает: безопасную величину отложений на поверхности тепловыделяющих элементов и технологических каналов, допустимые скорости коррозии конструкционных материалов и требуемое качество насыщенного пара, не вызывающее недопустимых отложений в проточной части турбин.

Процессы, идущие в паро-водяном контуре АЭС характеризуются наличием высоких температур, нейтронного и гамма излучения, и, в связи с этим, относятся к потенциально-опасным процессам, для которых предусмотрены специальные системы защиты и блокировки. Однако срабатывание этих систем происходит только при достижении контролируемыми параметрами критических значений, в качестве которых используются контрольные уровни и эксплуатационные пределы, то есть, когда развитие аварийной ситуации уже стало необратимым и привело к необходимости частичного или полного останова процесса. Нарушение ВХР является наиболее частой причиной снижения мощности АЭС (до 0,8 номинала), приводящей к большим материальным потерям (60% неплановых простоев, отказов и повреждений оборудования связано с работой неядерных узлов) [19,23,28].

Многообразие видов коррозии в контурах АЭС определяется характеристиками применяемых материалов, конструкцией используемого оборудования и физико-химическими условиями эксплуатации, то есть активностью среды, которая напрямую зависит от правильности ведения водно-химического режима (ВХР) . Сложность описания физико-химических процессов, идущих в контуре теплоносителя, многосвязность и многообразие различных систем АЭС, показатели надёжности и безотказной работы которых различны, привели к тому, что в настоящее время не существует достаточно полного математического описания ВХР.

Существующие методы термодинамического моделирования процессов коррозии с водным теплоносителем позволяют проводить анализ и оптимизацию ВХР, но при этом остаётся нерешённым ряд проблем, связанных с получением достоверной термодинамической информацией (в связи с использованием ряда не всегда обоснованных допущений, не совсем корректных термодинамических констант), эффективным использованием современного математического аппарата и др. [23,47,48]

Существует большое количество попыток связать скорость коррозии с параметрами, характеризующими качество ВХР, в первую очередь такими, как Т, рН и содержание 02. Но есть также целый ряд препятствий, мешающих точным оценкам скорости коррозии. Большое количество разнообразных факторов, влияющих на образование и перенос продуктов коррозии в контурах АЭС, усложняет анализ и обобщение экспериментальных исследований. Попытки учёта влияния большого числа факторов в эмпирических методах приводят к чрезмерному усложнению математической модели и росту трудоёмкости расчётов. Существующие модели в большинстве случаев пригодны для описания уже имеющихся результатов по коррозии, но их трудно использовать для целей прогнозирования [23] .

Вышеприведенные факторы объясняют отсутствие в настоящее время полной универсальной теоретической математической модели, учитывающей в совокупности все имеющиеся виды коррозии и осаждение продуктов коррозии в контурах АЭС. Это не позволяет использовать математические методы для поддержания ВХР.

В то же время для оптимального ведения процессов такого класса широко используются системы, основанные на знаниях специалистов-профессионалов, то есть экспертные системы (ЭС) . Экспертные системы являются наиболее распространённым классом интеллектуальных систем, ориентированных на использование опыта высококвалифицированных специалистов в специфических областях, где важен эмпирический опыт [3,31,59,60,61,64,76].

К настоящему времени, персоналом различных станций накоплен большой опыт по оптимальному ведению ВХР на АЭС, в том числе и с реактором типа РБМК [7,23,4 6]. Поэтому создание диагностических экспертных систем, позволяющих улучшить поддержание ВХР является сегодня актуальной научной задачей и рассматривается, как один из путей повышения надежности, достижения более длительной, безаварийной и экономичной работы АЭС. Создание системы диагностики ВХР, в задачу которой входило бы более раннее обнаружение возможных неисправностей и определение причин их возникновения, позволяющее заблаговременно принять необходимые меры по нормализации ВХР привело бы к сокращению экономических потерь, связанных с недовыработкой электроэнергии АЭС.

Вследствие специфического характера ВХР АЭС с РБМК, а также в связи с тем, что система диагностики должна использовать знания человека-эксперта, возникает необходимость применения соответствующего аппарата представления и использования имеющихся нечётких и неопределённых знаний.

В связи с этим, целью работы является разработка экспертной системы диагностики ВХР для АЭС с реактором типа РБМК, используюищЕф, аппарат нечёткой логики, как средство соответствующего представления и применения нечётких знании о процессе.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

- Разработка структуры системы диагностики ВХР;

- Синтез ДМ для ВХР АЭС с реактором типа РБМК;

- Разработка алгоритма диагностики;

- Разработка программного обеспечения СД ВХР;

- Проверка работоспособности системы.

В диссертации изложены основные результаты проведенной научно-исследовательской работы по разработке и практической реализации системы диагностики ВХР для АЭС с РБМК.

Работа состоит из введения, четырех глав и приложений.

В первой главе приведено краткое описание принципиальной схемы энергоблока ЛАЭС с реактором типа РБМК, рассмотрен ВХР данного энергоблока, объём и уровни химического контроля показателей ВХР, проведён анализ ВХР третьего энергоблока ЛАЭС как объекта диагностики, выявлены особенности его ведения и контроля. Дан аналитический обзор и сравнительный анализ зарубежных и отечественных экспертных диагностических систем на АЭС с различными типами реакторов. Рассмотрено направление в создании диагностических систем базирующееся на использовании нечёткой логики.

Во второй главе рассмотрена общая концепция и выбрана стратегия проведения диагностики. Проведена декомпозиция объекта диагностики по функционально-территориальному признаку.

Приведён сравнительный анализ различных моделей представления знаний (МПЗ) и обосновано использование выбранной модели, в качестве которой используется комбинированная фреймово-продукционная модель как наиболее отвечающая характеру решаемой задачи и позволяющая объединить достоинства и избежать недостатков фреймовых и продукционных систем в чистом виде. В качестве правил продукции в ДМ использовались нечёткие продукционные правила (НПП), которые имеют нечёткие значения в обеих частях правила, степени уверенности в посылке и следствии. Они могут быть дополнены пороговыми значениями, локальными и глобальными весами каждого утверждения и правила в целом.

Предложена структура системы диагностики, организованная по принципу экспертной системы реального времени, в которой выделяются три основные подсистемы (3 уровня): информационная подсистема, диагностическая подсистема и подсистема прогноза состояния ВХР.

Третья глава посвящена построению ДМ системы. Приведён сравнительный анализ прямых и косвенных методов сбора и обработки экспертных знаний. Сделан краткий обзор методов обработки нечёткой информации.

Описано проведение сбора и обработки знаний о ВХР третьего блока ЛАЭС, в процессе которого были сформированы экспертные группы и проведен экспертный анализ предметной области с помощью разработанных опросных листов. В результате анализа полученной информации был составлен окончательный список возможных неисправностей и характеризующих их нарушений ВХР, их приоритетов, выяснены необходимые действия, которые нужно предпринять, чтобы устранить указанные неисправности, и составлен список рекомендаций. На основе обработки и анализа экспертной информации был построен граф причинно-следственных связей и проведено заполнение фреймов модели. Сформирована ДМ, основу которой составляет фреймовая сеть из пяти фреймов одинаковой структуры, содержащих информацию о пяти выделенных при декомпозиции блоках. В качестве примера формирования и заполнения фрейма модели рассмотрен фрейм "Турбинная установка".

Сделан обзор вариантов подходов к формализации задачи диагностики в терминах нечёткой логики. Выявлены достоинства и недостатки имеющихся методов. Разработан новый алгоритм нахождения решения задачи диагностики, использующий НПП усложнённого вида с пороговыми значениями и весовыми коэффициентами. Описан алгоритм работы системы.

В четвёртой главе освещены вопросы технической и программной реализации разработанной системы диагностики.

Техническая реализация системы диагностики базируется на приборах системы АХК нижнего уровня и автономно работающем компьютере верхнего уровня. Программное обеспечение системы диагностики ВХР имеет модульную структуру, в соответствии со следующими выделенными подсистемами:

- подсистема контроля;

- подсистема диагностики;

- подсистема прогноза.

Описаны структура и функциональные возможности подсистем, а также состав и краткое описание разработанного ПО.

Приведены результаты исследования диагностической системы ВХР в режиме имитации. Тестирование системы прошло успешно. Были проверены все возможные неисправности, содержащиеся в БЗ системы.

В приложениях содержится ДМ системы диагностики в виде набора разработанных фреймов, примеры экранов, иллюстрирующих работу системы и копии документов, подтверждающих полезность выполненной работы.

В процессе выполнения работы были получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана двухуровневая комбинированная фреймово-продукционная диагностическая модель, включающая в себя нечёткие экспертные и теоретические знания о ВХР АЭС с реактором РБМК.

2. Предложена методика и критерий оценки нечётких выводов, основанный на сравнении нечётких описаний наблюдаемых ситуаций и заложенных в нечётких правилах диагностической модели (ДМ) , составлена база паспортов типичных неисправностей, описанных нечёткими векторами в ДМ.

3. Разработан алгоритм функционирования системы диагностики.

Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем:

1. На основе анализа особенностей ведения и контроля ВХР показана целесообразность разработки для него системы диагностики с использованием нечёткой логики.

2. Разработана структура системы диагностики, организованная по принципу экспертной системы, в которой выделяются три основные подсистемы (3 уровня): информационная подсистема, диагностическая подсистема и подсистема прогноза состояния ВХР.

3. Разработан алгоритм диагностики ВХР ЛАЭС на основе нечётких продукционных правил, использующий дополнительные параметры, такие как пороговые значения и коэффициенты уверенности. Алгоритм максимально использует доступную экспертную информацию и является достаточно устойчивым к довольно значительным ( до 25%) колебаниям входных данных.

4. Разработана комбинированная фреймово-продукционная диагностическая модель как наиболее отвечающая характеру решаемой задачи и позволяющая объединить достоинства и избежать недостатков фреймовых и продукционных систем в чистом виде. Благодаря представлению диагностических знаний в таком виде реализуется наглядная и структурированная система знаний с достаточно лёгким их определением, приобретением, обновлением и расширением. В качестве модели представления нечётких знаний вместо обычных правил продукции в ДМ были использованы НПП, которые имеют нечёткие значения в обеих частях правила со степенями уверенности в посылке и следствии. Они могут быть дополнены пороговыми значениями, локальными и глобальными весами каждого утверждения и правила в целом.

5. Проведена декомпозиция объекта диагностики по функционально-территориальному признаку, что в дальнейшем позволило снизить размерность ДМ.

6. Разработаны опросные листы для выявления возможных неисправностей в объекте диагностики, детального выяснения характера имеющихся причинно-следственных связей между ними и их проявлениями, а также для выявления необходимых действий, которые персонал АЭС должен предпринять для устранения указанных неисправностей. Осуществлён выбор специалистов-экспертов и организован экспертный опрос.

7. Проведён сбор экспертной информации о ВХР, в результате которого выявлены приоритетность обработки, вероятность и степень проявления различных неисправностей в объекте диагностики, определён характер изменения диагностических показателей в случае возникновения неисправностей, разработаны графические зависимости для преобразования используемой информации в нечёткую форму, а также определены нечёткие пороговые значения для каждого показателя.

8. На базе полученной информации сформирована ДМ, основу которой составляет фреймовая сеть из пяти фреймов одинаковой структуры, содержащих знания о пяти выделенных при декомпозиции блоках.

1. Ананьев А.И., Фёдоров А.Ф. Самоучитель Visual Basic 6.О.- СПб, 2000. - 624 с.

2. Батыршин И.З. Методы представления и обработки нечёткой информации в интеллектуальных системах/ Новости искусственного интеллекта, 1996, №2, С.9-65.

3. Башлыков А.А. Экспертные системы: состояние и перспективы применения в атомной промышленности. -Сер. Атомные электростанции. Вып.5.,М.: Информэнерго, 1989. - 52 с.

4. Бенуа С. В. Система диагностики водно-химических режимов./Тез. докл. Третьей Санкт-Петербургской ассамбл. Молодых учёных и специалистов.-Санкт-Петербург,1998.-С. 66

5. Бенуа С. В., Русинов JI.A. Интерпретатор для диагностических экспертных систем на базе нечёткой логики./Тез. докл. IV Межд. науч. конф. Методы кибернетики химико-технологических процессов (КХТП-IV-94).-Москва, 1994.-С.119

6. Бенуа С. В. Построение диагноза в диагностических экспертных систем на базе нечёткой логики./Тез. докл. науч.-технич. конф. аспирантов СПбГТИ(ТУ) памяти М.М.Сычёва.-Санкт-Петербург,1997.-С.143

7. Водно-химический режим I IV энергоблоков ЛАЭС, 1994.

8. Вопросы безопасности АЭС с реакторами РБМК-1000./Ананьев А.Н., Белянин Л.А., Еперин А.П и др.- Сосновый Бор.: Издание Ленинградской АЭС и СПб Государственного Технического Университета, том 1, 1994. 158 с.

9. Выявление экспертных знаний./ Ларичев О.И., Мечитов А.И., Машкович Е.М. и др. -М.: Наука, 1989.-128 с.

10. Гаврилова Т.А. Состояние и перспективы разработки баз знаний интеллектуальных систем/ Новости искусственного интеллекта. М.: 1996, №1, С. 5-43.

11. Гаврилова Т.А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.-199 с.

12. Гинкул Г. П. Методы интервью для извлечения знаний. Математические исследования// Прикладные системы искусственного интеллекта: Сб. науч. тр. Вып 123.-Кишинев: Штиинца, 1991.-С.66-72.

13. Гуляев В.А., Бугаев А.Е. Логико-лингвистические методы в задачах диагностирования сложного объекта.-Киев, 1989.-28 с.

14. Гуляев В.А., Бугаев А.Е., Аль-Хадиди М. Применение нечёткой логики в управляющих и диагностических устройствах./ Электронное моделирование, Киев.: Наукова думка, 1993, №4, С.69-73.

15. Диагностика и мониторинг процессов химических технологий./ Русинов Л.А., Куркина В.В., Севергин М.В., Бенуа С.В.// Экологическая химия.-1997.-№3.- С.210-216.

16. Диагностика энергетических и электронных систем: Сб. науч. тр./ АН УСССР. Ин-т проблем моделирования в энергетике/ Отв. ред. В.А.Гуляев. Киев: Наук, думка, 1990.- 152 с.

17. Живилова Л.М., Маркин Г. П. Автоматический химический контроль теплоносителя ТЭС. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 112 с.

18. Живилова Л.М., Назаренко П.Н., Маркин Г.П. Автоматический контроль водного режима ТЭС. М. : Энергия, 1979. - 224 с.

19. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений// Математика сегодня. М.: Знание, 1974.- С.5-49.

20. Искуственный интеллект: применение в химии: пер с англ./ Д.Смит, Ч.Риз, Дж.Стюарт и др./ Под ред. Т.Пирса, Б.Хони.-М.: Мир, 1988. 430 с.

21. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечётких множеств. М.: Наука, 1986 - 360 с.

22. Крицкий В. Г. Проблемы коррозии и водно-химических режимов АЭС. СПб.: СИНТО, 1996. 264 с.

23. Лебедев Н.Н. Вопросы создания общих систем оперативной диагностики ЯЭУ и АЭС./ Известия Академии наук. Энергетика, 1995, № 4, С. 68-75.

24. Лебедев Н.Н. Методика построения алгоритмов оперативной диагностики на уровне ВИУБ-ВИУТ АЭС. Известия Академии наук. Энергетика, 1995, № 4, С.76-83.

25. Лебедев Н.Н. Некоторые вопросы организации системы диагностики АЭС 'с РБМК на базе УВМ/ВАНТ. Физика и техника ядерных реакторов, 1979, вып. 1(5), С.17-25.

26. Мамет В.А., Белянин B.C. Расчеты на ЭВМ химического состава водных теплоносителей и процессов образования отложений//Теплоэнергетика, 1985, № 10,С. 38-41.

27. Маргулова Т.Х., Мартынова О.И. Водные режимы тепловых и атомных электростанций. М.: Высш.шк.,1987. 319 с.

28. Мартынова О.И., Живилова Л.М., Субботина Н.П. Химический контроль водного режима атомных электростанций. М.: Атомиздат, 1980. - 280 с.

29. Матчо Дж. , Фолкнер Д.P. Delphi: Пер. с англ. М. : Бином, 1995. - 464 с.

30. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995. 368 с.

31. Миркин Б. Г. Проблема группового выбора. М. : Наука, 1974.-256 с.

32. Мозгалевский А.В., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика. М.: Высш. шк., 197 5.- 2 00 с.

33. Мозгалевский А.В., Койда А.Н. Вопросы проектирования систем диагностики. Л.: Энергоатомиздат, Ленинград. Отделение, 1985.-111 с.

34. Мозгалевский А.В., Костанди Г.Г., Суворов А. Г., Принципы построения и опыт использования автоматизированных систем диагностирования для контроля качества изделий массового производства. Л.: ЛДНТП, 1987.-28 с.

35. Молокова О.С. Методология приобретения знаний для экспертных систем. 4.1. Основные понятия и определения.// Техническая кибернетика.-1991, №5, С. 2428 .

36. Москвин Л.Н. Проблемы химико-аналитического контроля в ядерной энергетике// Атомная энергия. 1985,Т.59.,Вып.6., С.398-401.

37. Основы технической диагностики/Под ред. П.П.Пархоменко. Кн.1.- М.: Энергия. 1976.-462 с.

38. Осуга С. Обработка знаний / Пер. с япон. М. : Мир, 1989. - 292 с.

39. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергия, 1981. -231 с.

40. Попова Л., Николова М. Приобретение экспертных знаний: Проблемы и методология// Прикладные системы искуссвтенного интеллекта/Под ред. Поспелова. Кишинёв.: Штиинца, 1991, № 123, С. 98-100.

41. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах./ Под ред. Поспелова. М.: Наука, 1989. 326 с.

42. Представление и использование знаний.: Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука.-М.: Мир,1989. 220 с.

43. Преображенская О.В. Исследование и разработка алгоритмов и программных средств для решения задач функциональной диагностики. Автореф. дис. канд. техн. Наук. Владивосток, 1995.-16с.

44. Проект норм по ВХР для реакторов РБМК-1000 «Регламент по ведению водно-химического режима основного контура и вспомогательных систем энергоблоков Смоленской АЭС и Курской АЭС».

45. Растворимость продуктов коррозии сталей в условиях, моделирующих различные водно-химические режимы энергоблоков/ А.А.Слободов, В.Г.Крицкий, В.И.Зарембо и др.// Журнал прикладной химии, t.LXI, 1988, № 12, С. 2661-2667.

46. Система диагностирования качества водно-химического режима II контуров АЭС с ВВЭР./ Крицкий В.Г., Русинов Л. А., Щелик В. Г и др.// М.-.ЦНИИ Атоминформ, 1992 4 5 с.

47. Скляров В.Ф., Томаш З.П. Применение методов диагностирования для контроля водно-химического режима энергетического оборудования// Теплоэнергетика, 1985, № 10, С. 35-38.

48. Танчук Н.В., Бенуа С.В., Русинов JI.A. Диагностическая система контроля состояния химико-технологических процессов./Тез. докл. науч.-техн. конф. Диагностика, информатика и метрология-94 (ДИМ-94).-Санкт-Петербург, 1994 . -С . 46-47

49. Фролов А. Б. Модели и методы технической ■ диагностики.-М.: Знание, 1990.- 48 с.

50. Химическая технология теплоносителей ядерных энергетических установок: Учеб. Пособие для вузов/ В.М.Седов, А.Ф.Нечаев, В.А.Дольницын и др.; Под ред В.М.Седова. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 312 с.

51. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. JI.: Химия,1983.-352с.

52. Чистякова Т. Б. Интеллектуальные автоматизированные тренажерно-обучающие системы управления потенциально-опаснымы химическими производствами: Дис.

53. Канд.техн.наук/СПбГТИ (ТУ).- СПб,1997.

54. Экспертная система для оценки качества водно-химического режима на АЭС с РБМК/В.Б.Бенедиктов, В.Г.Крицкий, Ф.В.Николаев, В.Д.Сафутин, В.М.Симановский, М.Н.Шведова, С.В.Бенуа, Л.А.Русинов, В.М.Тишков/ Экология и атомная энергетика.-199 9, №2, С.86-91.

55. Экспертные системы. Принципы работы и примеры.: Пер. с англ/ А.Брукинг, П.Джонс, Ф Кокс и др.; Под ред. Р.Форсайта.- М.: Радио и связь, 1987,- 224 с.

56. Экспертные системы: состояние и перспективы: Сб. науч. тр./ Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1989. - 220 с.

57. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/ Пер. с англ. и предисловие Б.И.Шитикова.-М.: Финансы и статистика, 1987.-191 с.

58. Эндрю А. Искусственный интеллект. М. : Мир, 1985. 265 с.

59. Borland International. Delphi for Windows 95 & Windows NT. California, Copyright by Borland International Inc. 1996. 12 4 6p.

60. Bretz E.A. Expert system// Electrical World, 1990, 204, № 7, P. 39-46.

61. Chen S.M. A New Approach to Handling Fuzzy Decision Making Problems// IEEE Transactions on Systems, Man. and Cybernetics, 1988, v.18, №6, November/December, P. 10121016.

62. Chen S.M., Ke J.H., Chang J.F. Knowledge Representation Using Fuzzy Petri Nets// IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v.2, № 3, 1990.- P. 311-319.

63. Clansy W.J.:"The epistomology of a rule-based expert system a framework for explantion", Artif. Intell.,20, 1983. - P.215-251.

64. Development of a Real Time Chemistry Monitoring and Diagnostic System./ T.M.Gaudraeu, P.J.Millett, J.Bates, G.Burns// Proc. Of 1998 JAIF Inter, conf. of Water chemistry in nuclear plants.-Kashiwazaki, Japan, 1998.-P.933-937.

65. Development of Chemistry Management Expert System for Onagawa Nuclear Power Plant/ Y.Goto, K.Ogasawara, K.Maeda, K.Nagasawa// Proc. Of 1998 JAIF Inter, conf. of Water chemistry in nuclear plants. Kashiwazaki, Japan,1998.-P.349-354.

66. Diagnosis of engine trouble by fuzzy logic/ T.Terano, Y.Tsukamoto, K.Kurosu and others// Proc of 7-th triennial world congress of IFAC.- v.4.: Norton, 1978.-P. 1621-1628.

67. Harhay A.J. Expert system protects steam-generator tubing// Power, 1989, 133, № 9, P.41,45,46,49.

68. Higashi M., Klir G. Resolution of finite fuzzy relation equations// Fuzzy sets & systems.- 1984, v.13.-P.65-82.

69. Monitoring, diagnostics center opens at veteran power plant// Power, 1989, 133, № 12, P. 53-55.

70. Nagasawa K. , Maeda K. Chemistry Management System for Nuclear Power Plants./ Proc. Of 1998 JAIF Inter, conf. of Water chemistry in nuclear plants. Kashiwazaki, Japan,1998.-P.870-873.

71. Pappis C.P., Adamopoulos G.I. A computer algorithm for the solution of the inverse problem of fuzzy systems// Fuzzy sets & systems. 1991, v.39.- P.279-290.

72. Parsaye K., Chignell M. Expert systems for experts/ (Wiley) John Wiley& Sons. Inc, 1988. P.462.

73. Rangarajan S., Narasimhan S.V. A prototype Expert System XSMART' for water chemistry control in reactor water circuit/ Proc. Of 1998 JAIF Inter, conf. of Water chemistry in nuclear plants.-Kashiwazaki, Japan, 1998.-P. 761-765.