【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及聚变等离子体控制，尤其涉及一种基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法。
技术介绍
1、托卡马克装置是用于研究和实现核聚变反应的重要设备，其工作原理是通过强磁场约束高温等离子体，使其在高温高压状态下进行核聚变反应。托卡马克系统的控制对于实现稳定的等离子体状态和有效的核聚变反应至关重要。在托卡马克控制系统中，vloop是一个关键参数，它直接影响等离子体的稳定性和约束效果。
2、托卡马克系统的控制存在以下缺点：
3、（1）非线性响应不足：托卡马克系统具有高度非线性和复杂的动态特性，传统的vloop控制通常采用pid控制器，但这种方法难以在各种运行条件下保持良好的控制效果，导致控制精度和稳定性不足。
4、（2）参数调整依赖经验：pid控制器的参数需要通过人工经验进行手动调整，缺乏自动调节能力，难以适应托卡马克环境中的快速变化和复杂条件。
5、（3）短期优化局限：pid控制器主要关注当前时刻的误差调整，无法优化长周期的控制性能，导致系统的长期稳定性和优化效果受限。
6、（...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，所述LSTM神经网络是一种特殊类型的循环神经网络(RNN)，用于处理序列数据和时间序列任务，通过多个LSTM单元的堆叠构成深层网络，每个单元的隐藏状态作为下一个时刻的输入，以有效处理长期依赖关系，捕捉更远处的上下文信息。
3.根据权利要求1所述的基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，所述近端策略优化算法(PPO)的目标是在每次更新策略时最大化性能，并通过限制策略更新的幅度来保...
【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，所述lstm神经网络是一种特殊类型的循环神经网络(rnn)，用于处理序列数据和时间序列任务，通过多个lstm单元的堆叠构成深层网络，每个单元的隐藏状态作为下一个时刻的输入，以有效处理长期依赖关系，捕捉更远处的上下文信息。
3.根据权利要求1所述的基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，所述近端策略优化算法(ppo)的目标是在每次更新策略时最大化性能，并通过限制策略更新的幅度来保证策略优化的稳定性。
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，所述等离子体参数包括等离子体总电流、纵场线圈电流、pf线圈电流...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘自结，肖炳甲，黄俊杰，刘少清，郭和茹，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽省能源实验室，
类型：发明
国别省市：
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