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J-GLOBAL ID：201702257115981181   整理番号：17A1498719

原子力プラントシステムから収集した状態監視データを解析するための先進的統計法【Powered by NICT】

An advanced statistical method to analyze condition monitoring data collected from nuclear plant systems

著者 (2件)： Li Bo (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada) ,  Pandey Mahesh. D. (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada)
資料名： Nuclear Engineering and Design  (Nuclear Engineering and Design)
巻： 323  ページ： 133-141  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0189B  ISSN： 0029-5493  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 状態監視データが日常的にこれらが許容可能なエンベロープ内で動作することを保証するために,システム条件で分解の開始を検出するために種々の原子力プラントシステムから収集した。条件モニタリングは,温度と振動のような物理的変数だけでなく,潤滑油,油,および他の制御流体の化学的性質の定期的モニタリングを含んでいる。時系列なモニタリングデータの非定常な性質と複素相関構造を示す傾向がある,それらは異なる時間スケールと雑音のゆらぎから構成されている。定常時系列解析の標準教科書法はそのようなデータセットには適用できないので,本論文では,ノイズをろ過し,状態監視データ,すなわち分解の可能性のある指標である長期的傾向を同定するために経験的モード分解(EMD)の先進的方法を提案した。提案した方法は,シミュレーション例により検証し,次に運転中の原子力プラントから得た実際のデータセットに適用した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *統計的方法 ,  教科書 ,  雑音 ,  *原子力発電所 ,  潤滑油 ,  ゆらぎ ,  シミュレーション ,  時系列分析 ,  忍容性
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  非定常性 ,  制御流 ,  許容性 ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 時系列解析 ,  雑音分離 ,  傾向検出 ,  統計的有意性試験 ,  経験的モード分解 ,  条件モニタリングデータ

分類 (2件)： 水冷却炉の安全性  (MD06020H) ,  原子炉安全一般  (MD06010W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 原子力プラント ,  収集 ,  状態監視 ,  解析 ,  統計法