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The development of a deep knowledge diagnostic expert system using fault tree analysis information

Authors


Abstract

In this paper a diagnostic Knowledge Based Expert System (KBES) prototype for a nuclear Auxiliary Boiler Feed System (ABFS) was developed. A commercial Expert System shell accesses heuristic production rules to quickly resolve the majority of common faults. Supplementing this are a series of C functions which access the Fault Tree data base previously developed during the licensing process. These functions perform diagnostics, give detailed explanations of failure mechanisms, and identify system failure risks through examination of cut sets. The capture of both heuristic and Fault Tree information has resulted in a more exhaustive diagnostic tool with a domain of application unrestricted by the limitations of previous operator experience.

Abstract

On décrit dans cet article un prototype de système expert de type diagnostic basé sur la connaissance pour un système d'alimentation d'une chaudière auxiliaire nuclèaire. Une coquille de système expert commercial permet d'accéder aux règles de production heuristique pour résoudre rapidement la majorité des fautes communes. De plus, une série de fonctions C est disponible qui permettent d'accéder à la base de données de l'arbre de fautes mis au point précédemment. Ces fonctions exécutent des diagnostics, donnent des explications précises sur les mécanismes d'erreur et identifient les risques d'erreurs des systèmes par l'examen d'ensembles de coupes. La saisie de l'information heuristique et de l'information de l'arbre de fautes permet d'obtenir un outil de diagnostic plus exhaustif avec un domaine d'application non restreint par les limitations de l'expérience de l'opérateur précédent.

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