The correct situation awareness (SA) of operators is important for managing nuclear power plants (NPPs), particularly in accident-related situations. Among the three levels of SA suggested by Ensley, Level 3 SA (i.e., projection of the future status of the situation) is challenging because of the complexity of NPPs as well as the uncertainty of accidents. Hence, several prediction methods using artificial intelligence techniques have been proposed to assist operators in accident prediction. However, these methods only predict short-term plant status (e.g., the status after a few minutes) and do not provide information regarding the uncertainty associated with the prediction. This paper proposes an algorithm that can predict the multivariate and long-term behavior of plant parameters for 2 h with 120 steps and provide the uncertainty of the prediction. The algorithm applies bidirectional long short-term memory and an attention mechanism, which enable the algorithm to predict the precise long-term trends of the parameters with high prediction accuracy. A conditional variational autoencoder was used to provide uncertainty information about the network prediction. The algorithm was trained, optimized, and validated using a compact nuclear simulator for a Westinghouse 900 MWe NPP.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.20
no.2
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pp.125-125
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1996
In order to reject the steady-state tracking error, it is common to introduce integral compensators in servosystems for constant reference signals. However, the mathematical model of the plant is exact and no disturbance input exists, the integral compensation is not necessary. From this point of view, a two-degree-of-freedom(2DOF) servosystem has been proposed, in which the integral compensation is effective only when there is a modeling error or a disturbance input. The present paper considers robust stability of this 2DOF servosystem to the unstructured uncertainty of the controlled plant. A robust stability condition is obtained using Riccati inequality, which is independent of the gain of the integral compensator. An example is presented, which demonstrates that the tracking response of the 2DOF servosystem with uncertainty becomes faster when the integral gain made larger under the robust stability condition.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.20
no.2
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pp.57-62
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1996
In order to reject the steady-state tracking error, it is common to introduce integral compensators in servosystems for constant reference signals. However, the mathematical model of the plant is exact and no disturbance input exists, the integral compensation is not necessary. From this point of view, a two-degree-of-freedom(2DOF) servosystem has been proposed, in which the integral compensation is effective only when there is a modeling error or a disturbance input. The present paper considers robust stability of this 2DOF servosystem to the unstructured uncertainty of the controlled plant. A robust stability condition is obtained using Riccati inequality, which is independent of the gain of the integral compensator. An example is presented, which demonstrates that the tracking response of the 2DOF servosystem with uncertainty becomes faster when the integral gain made larger under the robust stability condition.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.3
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pp.243-253
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2014
This paper deals with the Quantitative Feedback Thoery(QFT) guaranteeing robustness in spite of the plant parametric uncertainty. In the frequency domain, the QFT guarantees the robustness of the design specification on the uncertainty of plant parameters and disturbance. In order to use the QFT, a selected plant is a Quad Rotor Vehicle(QRV) which has excellent maneuverability and possibility of vertical take-off and landing like the helicopter. And attitude control is examined the possibility satisfied the requirement specification under the setting parametric uncertainty of motors driving 4-blades. Additionally, in an attitude control, the pre-filter considering parameter range and operating range of a QRV was used. For these purpose, in this paper, by using QFTCT, that is the QFT Control Toolbox designing the controller in MATLAB by the QFT, each design phases are introduced.
The robust compensation controller, which has been proposed by one of the authors and is based on the fundamental principle of making the plant follow the reference model, consists of the reference model and the robust compensator. The reference model is constructed by using the nominal model of the plant and determines the input-output properties of the resultant system. The robust compensator is obtained as a solution of the mixed sensitivity problem in H infinity control theory. Therefore the resultant system is of low sensitivity and robust stability. In the case where uncertainty does not occur in the plant, the plant follows perfectly the reference model. Therefore, in the case where uncertainty occurs in the plant, we propose the system configuration which improves the following accuracy without replacing the 개bust compensator but by identifying, the plant and reconstructing the reference model.
Fuel cell power plant which has advantages as a distributed generation is influenced by high cost of investment and uncertainty of electricity price. This study suggests the model of real options which considers the irreversibility of investment in the fuel cell plant and the uncertainty of electricity price. Most models of real options assume the geometric Brownian motion for convenience, but this study develops the model for the feasibility analysis considering the mean reverting process of electricity price, with the closed form solution on the value of investment option. The result of the empirical analysis considering the data related to the fuel cell generation with the scale of 20MW and the domestic RPS circumstance represents that the investment is feasible without the uncertainty, and is not feasible with the uncertainty. This result implies that the political support as well as the improvement of profit system including revenue and cost are necessary for the activation of the fuel cell power plant.
This paper addresses two types of uncertainty: stochastic uncertainty and subjective uncertainty in probabilistic accident consequence assessments. The off-site consequence assessment code OSCAAR has been applied to uncertainty and sensitivity analyses on the individual risks of early fatality and latent cancer fatality in the population outside the plant boundary due to a severe accident. A new stratified meteorological sampling scheme was successfully implemented into the trajectory model for atmospheric dispersion and the statistical variability of the probability distributions of the consequence was examined. A total of 65 uncertain input parameters was considered and 128 runs of OSCAAR with 144 meteorological sequences were performed in the parameter uncertainty analysis. The study provided the range of uncertainty for the expected values of individual risks of early and latent cancer fatality close to the site. In the sensitivity analyses, the correlation/regression measures were useful for identifying those input parameters whose uncertainty makes an important contribution to the overall uncertainty for the consequence. This could provide valuable insights into areas for further research aiming at reducing the uncertainties.
In this paper, a robust controller is proposed to achieve an accurate tracking for an uncertain nonlinear plant with actuator dynamics. The extent of parameter uncertainty can be quantified by using linear parameterization technique. A switching controller is proposed to guarantee the global asymptotic stability of the plant. In order to eliminate the chattering caused by the switching controller, a smoothing controller is designed using the boundary layer technique around the sliding surface and guarantees the uniform ultimate boundedness of the tracking error.
In this paper, we design the H$\infty$ optimal controller satisfying robust stability and performance in spite of the plant uncertainty for an electro-mechanical actuator system and analyze the controller in frequency domain. H$\infty$ optimal controller K was designed using iteration algorithm suggested by DOYLE. Using the controller in an electro-mechanical actuator system, the joint with very small coupling rigidity coefficient was used to vary the control parameter. The plant unstructured uncertainty was assumed to be a multiplicative type.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.54
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pp.167-177
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2000
The problem of system reliability is very important issue in the nuclear power plant, because the failure of its system brings about extravagant economic loss, environment destruction, and quality loss. This paper therefore proposes a normalized scoring model by the qualitative factors order to evaluate the robust reliability of nuclear power plants under uncertainty. Especially, the qualitative factors including risk, functional, human error, and quality function factors for the robust justification has been also introduced. Finally, the analytical reliability and safety assessment model developed in this paper can be used in the real nuclear power plant.
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