J-TEXT实时破裂预测与避免系统设计与实现

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托卡马克是目前实现可控核聚变最有前途的途径之一。等离子体破裂是托卡马克放电过程中的一种不稳定现象，并且会导致放电不受控地中止，甚至破坏装置及仪器。等离子体破裂是影响未来聚变堆安全以及发电效率重要的因素，因此，研究及发展等离子体破裂预测和避免系统是托卡马克研究中不可缺少的部分。避免破裂的前提是能够有效地提前预测破裂，但是目前的理论还无法完全解释等离子体破裂的机理，因此目前仅依靠破裂机理无法设计出有效且可靠的破裂预测系统。而采用数据驱动的机器学习方法是一种实现破裂预测的有效方法。同时为了实现破裂避免，相配套的实时诊断与控制系统也是不可缺少的。本文在J-TEXT托卡马克上设计并实现了多种针对不同破裂种类的实时破裂预测与避免系统。针对由撕裂模导致的锁模破裂，基于外加扰动场在撕裂模磁岛不同的相位投入与撤出能够抑制撕裂模的理论，本文开发了用于抑制撕裂模的扰动场实时反馈控制系统。本文利用FPGA实现的高速实时反馈控制系统能够判断撕裂模实时相位并控制输出，相位通过采集多道Mirnov探针信号实时计算得到。通过优化实时算法，该控制器实现了500ns的控制周期，完成了2度以内磁岛相位精度控制要求，确保在指定相位区间投入和撤出扰动场，完成反馈控制。对于密度极限破裂，本文开发了实时密度极限破裂预测与避免系统。密度极限破裂避免的执行器为密度反馈控制系统（以下简称密度反馈系统）。因此本文首先开发了基于FPGA的偏振仪实时密度反馈系统。该密度反馈系统不仅可以与破裂预测系统集成实现密度极限破裂的避免，其本身性能也远超J-TEXT原有基于干涉仪的密度反馈系统。该实时密度反馈系统使用了更精确的偏振仪信号，并优化了控制算法，控制周期从原有系统的5ms降低为1ms，同时系统的稳定性、可维护与可扩展性都得到了提升。针对密度极限破裂的预测，本文提出并设计了能够用于密度预测的时间序列神经网络结构，系统整体采用了原创的两阶段混合神经网络，分析并挑选了与密度极限有关的信号作为输入。其在离线测试中达到了预测成功率超过90%；预测失败率小于10%；平均预测提前时间大于30ms的理想性能。本文将神经网络在实时控制平台上实现，并与前述密度反馈系统集成，构成了实时密度极限破裂预测与避免系统。本文在J-TEXT装置上设计并开展了密度极限避免实验，成功地预测并避免了密度极限破裂。本文设计和实现的实时破裂预测与避免系统采用LabVIEW FPGA等技术实现高速数据采集、实时数据处理与实时算法等功能，在多轮J-TEXT放电实验中，测试和验证了这些控制系统的有效性、实时性及可靠性。

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作者
胡斐然;
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作者单位

华中科技大学;

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授予单位华中科技大学;
学科电气工程
授予学位博士
导师姓名潘垣;
年度 2018
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类金属压力加工;矿山设计与建设;
关键词
实时; 破裂预测;

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