A neural network technique has been used to predict disruptions in the ADITYA tokamak. A time series prediction method is employed whereby a series of past values of some time dependent quantity is used to predict its value in the future. The time varying observables used in the present work are the different diagnostic signals from four Mirnov probes, one soft X ray monitor and one Hα monitor. The predicted quantities are the same observables at some future time. The neural network is trained with the past values of the different diagnostic signals as inputs and the future values of the same quantities as targets. The trained neural network is used to forecast in a multistep sequence. This amounts to a prediction several time steps earlier. Very good prediction results have been obtained up to 8 ms earlier with little distortion of the signals and no appreciable time lag, a capability which is believed to be well suited to the task of on-line predictions of disruptions in ADITYA. As actual experimental signals are used, confidence regarding the performance of the neural network on hardware implementation is automatically ensured.
ニューラルネットワーク技術を用いて、ADITYAトカマクにおけるディスラプションを予測した。時系列予測法を採用し、ある時間依存量の過去の一連の値を使用して、その将来の値を予測する。本研究で使用した時間変動する観測量は、4つのミルノフプローブ、1つの軟X線モニター、および1つのHαモニターからの異なる診断信号である。予測される量は、ある将来時点における同じ観測量である。ニューラルネットワークは、異なる診断信号の過去の値を入力として、同じ量の将来の値をターゲットとして訓練される。訓練されたニューラルネットワークは、多段階シーケンスで予測を行うために使用される。これは、数タイムステップ早い予測に相当する。信号の歪みがほとんどなく、顕著な時間遅れもなく、最大8 ms早い非常に良好な予測結果が得られた。この能力は、ADITYAにおけるディスラプションのオンライン予測のタスクに非常に適していると考えられる。実際の実験信号が使用されるため、ハードウェア実装におけるニューラルネットワークの性能に対する信頼性が自動的に確保される。