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| 基于深度学习的HL-2A装置ELM实时控制系统的研制 | |
| 引用本文： | 李宜轩,夏凡,杨宗谕,龚新文,陈程远,肖国梁,朱晓博.基于深度学习的HL-2A装置ELM实时控制系统的研制[J].核聚变与等离子体物理,2023(4):380-385. |
| 作者姓名： | 李宜轩 夏凡 杨宗谕 龚新文 陈程远 肖国梁 朱晓博 |
| 作者单位： | 核工业西南物理研究院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(11875022)； |
| 摘 要： | 利用HL-2A装置已开发的基于深度学习的边缘局域模(ELM)识别算法和超声分子束注入(SMBI)等ELM缓解设备组成了一个ELM实时识别和控制系统。该系统实时采集相关的输入数据，通过神经网络计算分析，输出识别信号，当检测到存在连续ELM时，触发SMBI以缓解ELM。在HL-2A装置放电实验期间对ELM实时控制系统进行了测试，识别效果明显，在1ms控制周期中，达到了ELM的实时缓解与控制。 |
| 关 键 词： | 边缘局域模 等离子体控制系统 H模 ELM实时控制系统 |
