| 研究概要 |
1.対話形式で人間の知識を知識ベース化するシステムの作成: 人間にプラントの状態を提示し, 収集すべき情報, 実行すべき措置を質問して, その回答から知識ベース(状態遷移樹)を作るシステムの試作を行った.
2.知識ベースの整合性を検査するシステムの作成: 1.で試作したシステムを用いて複数の人間によって作成された知識ベースの整合性を検査し, 矛盾点を提示して, 知識提供者間の調整, または, 第3者の判定を要求するシステムを作成した.
3.異常診断システムの診断精度の事前評価: 上記2つのシステムの基礎となるのは, 最悪の場合に異常診断システムによって識別不能となる異常原因の集合(最大候補集合と呼ぶ)である.
最大候補集合は異常診断システムの診断精度の評価基準でもあるので, 従来から研究対象となっていたが, すべての最大候補集合を列挙できるのは, 極めて小規模なプラントに限られていた. しかし, 本年度の研究により, アルデヒド法酢酸製造プラントの酸化反応工程に関する最大候補集合を列挙することができるようになり, 化学プラントの異常時における運転支援システムの実用化に大きく貢献するとともに, 異常診断システムの最適設計問題の解決への足がかりを得た.
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