基于人工神经网络的J-TEXT锁模破裂预言编码

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在托卡马克放电过程中,等离子体电流破裂对托卡马克装置的危害性日益明显,甚至会影响到托卡马克装置的寿命。破裂的成因非常复杂,目前尚不足以一一分析。只有建立相应的破裂预警体系,通过预警信号提前对装置进行保护,方能避免等离子体电流破裂对托卡马克装置带来的影响。锁模破裂是各种破裂现象中比较重要的一种,锁模与等离子体磁流体行为密切相关,Mirnov探针和用于测量锁模的鞍形线圈是研究锁模的有力工具,在论文的期间作者对原有的Mirnov探针进行修复改造,同时自主研发了一套锁模探测系统,两套系统均工作正常,为锁模的研究和破裂预警工作提供了有力的支持。为了开展J-TEXT装置的破裂预言编码工作,首先对因锁模导致的等离子体破裂采用人工神经网络进行预警分析,并可以同扰动场抑制破裂实验相互指导研究。J-TEXT装置应用了误差反向传播算法(BP算法),采用Mirnov探针和锁模探测线圈作为输入信号,建立J-TEXT锁模破裂预警系统。在两种实验条件下对人工神经网络的预警效果进行了对比统计。一种情况是在正常放电实验中,因托卡马克装置固有误差场,等离子体发生自锁,锁模引起大破裂。在这种情况下,该人工神经网络的预警信号可以提前1ms发出。另一种情况是在正常放电实验中,外加扰动场信号,因外加扰动场同等离子体的耦合作用,导致锁模破裂。在第二种情况下人工神经网络的预警信号可以提前10ms发出。总的统计结果表明,该网络锁模破裂预警成功率在90%以上。
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