Állapotmonitorozási és megbízhatósági információk integrálása erőművi informatikai rendszerekben

Szerzők

  • Szabó Gábor Budapest University of Technology and Economics, Department of Transport Automation, H-1111 Budapest, Bertalan L. u. 2. , Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Közlekedésautomatikai Tanszék, 1111 Budapest, Bertalan L. u. 2.
  • Varga István Systems and Control Laboratory, Computer and Automation Research Institute Hungarian Academy of Sciences, H-1111 Budapest, Kende u. 13–17. , Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Rendszer- és Irányításelméleti Kutató Labor, 1111 Budapest, Kende u 13–17.
  • Bartha Tamás Systems and Control Laboratory, Computer and Automation Research Institute Hungarian Academy of Sciences, H-1111 Budapest, Kende u. 13–17. , Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Rendszer- és Irányításelméleti Kutató Labor, 1111 Budapest, Kende u 13–17.

Kulcsszavak:

diagnosztika, produkciós rendszer, erőművi megvalósítás, hibafa, megbízhatósági analízis

Absztrakt

Az erőművi informatikai rendszerek alkalmazásának egyik célja az erőmű állapotának folyamatos monitorozása. A biztonságkritikus területen alkalmazott alrendszerek minőségének egyik legfontosabb aspektusa a megbízhatóság. Az ilyen rendszerek tervezése során a megbízhatósági paraméterek teljesítése az egyik legfontosabb tervezési szempont, ezért a paraméterek számszerűsítésre is kerülnek. Az erőművi rendszerek korszerűsödésével egyre több státuszinformáció áll rendelkezésre, az egyes részrendszerek hibás vagy degradálódott állapotáról. A státuszinformációt feldolgozva, majd a hibamodellbe integrálva olyan hibamodell nyerhető, amely a rendszer aktuális állapotát követi. A modell kiértékelése által számszerűen meghatározható a rendszer degradációjának foka. Ez a degradációs mutató fontos tájékoztatást jelent a bekövetkezett hibaesemény(ek) súlyára vonatkozólag.

Információk a szerzőről

  • Varga István, Systems and Control Laboratory, Computer and Automation Research Institute Hungarian Academy of Sciences, H-1111 Budapest, Kende u. 13–17., Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Rendszer- és Irányításelméleti Kutató Labor, 1111 Budapest, Kende u 13–17.

    levelezőszerző
    ivarga@sztaki.hu

Hivatkozások

Altmann, J. Pataricza, A. Bartha, T. Urbán, P. (1996). „Constraint Based System-Level Diagnosis of Multiprocessors”, 2nd European Dependable Computing Conference {EDCC-2}, 1150, Springer-Verlag Inc., A. Hlawiczka, J. G. S. Silva, L. Simoncini, (Eds.), 403–425. https://doi.org/10.1007/3-540-61772-8_51

van Benthem, J., „Temporal Logic”, D. M. Gabbay, C. J. Hogger, J. A. Robinson (Eds.) (1995). Handbook of Logic in Artificial Intelligence and Logic Programming, Oxford: Clarendon Press, 241–350. https://doi.org/10.1093/oso/9780198537915.003.0005

Bokor J., Szabó G., Gáspár P., Hetthésy J. (1997). Reliability Analysis of Protection Systems in NPPs Using Fault-Tree Analysis Method. In: Proceedings of the IAEA Symposium on Computerized Reactor Protection and Safety Related Systems in Nuclear Power Plants, Budapest, 91–104.

Fensel, D., Benjamins, R. (1996). "Assumptions in model-based diagnosis", B.R. Gaines, B.R. Musen, M.A. (Eds.) (1996). Proceedings of the 10th Banff Knowledge Acquisition for Knowledge-based Systems workshop, KAW'96, 5. 1–18. Calgary: SRDG Publications, Department of Computer Science, University of Calgary.

Heckerman, D. (1995). “A Tutorial on Learning Bayesian Networks", Technical Report, no. MSR-TR-95-06, Microsoft Research, Advanced Technology Division, March.

Lee, D.W., Gros, L., Tillman, F. A, Lie, C. H. (1985). Fault Tree Analysis, Methods, and Applications – a Review. IEEE Trans. on Reliability 34(3), 194–203. https://doi.org/10.1109/TR.1985.5222114

Peter, J., Lucas, F. (1998). "Analysis of Notions of Diagnosis", Artificial Intelligence, 105(1–2), 295–343. https://doi.org/10.1016/S0004-3702(98)00081-2

Poole D. L. (1988a). „A Logical Framework for Default Reasoning”, Artificial Intelligence, 36(1), 27–47. https://doi.org/10.1016/0004-3702(88)90077-X

Poole D. L. (1988b). „Representing Knowledge for Logic-Based Diagnoses”, Proc. International Conference on Fifth Generation Computing Systems, 1282–1290.

Portinale, L. (1993). „Exploiting T-invariant Analysis in Diagnostic Reasoning on a Petri Net Model”, Application and Theory of Petri Nets, 339–356. https://doi.org/10.1007/3-540-56863-8_55

Portinale, L., Bobbio, A. (1999). „Bayesian Networks for Dependability Analysis: an Application to Digital Control Reliability”, Proceedings of the 15th Int. Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-99), 551–558.

Letöltések

Megjelent

2004-10-15

Folyóirat szám

Évf. 8 szám 3 (2004): Acta Agraria Kaposváriensis

Rovat

Cikkek

License

Copyright (c) 2004 Szabó Gábor, Varga István, Bartha Tamás

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Hogyan kell idézni

Szabó, G., Varga, I., & Bartha, T. (2004). Állapotmonitorozási és megbízhatósági információk integrálása erőművi informatikai rendszerekben. Acta Agraria Kaposváriensis, 8(3), 99-115. https://journal.uni-mate.hu/index.php/aak/article/view/1718

Ugyanannak a szerző(k)nek a legtöbbet olvasott cikkei