Many implementations of a model-based approach for toroidal plasma have shown better control performance compared to the conventional type of feedback controller. One prerequisite of model-based control is the availability of a control oriented model. This model can be obtained empirically through a systematic procedure called system identification. Such a model is used in this work to design a model predictive controller to stabilize multiple resistive wall modes in EXTRAP T2R reversed-field pinch. Model predictive control is an advanced control method that can optimize the future behaviour of a system. Furthermore, this paper will discuss an additional use of the empirical model which is to estimate the error field in EXTRAP T2R. Two potential methods are discussed that can estimate the error field. The error field estimator is then combined with the model predictive control and yields better radial magnetic field suppression.
トロイダルプラズマに対するモデルベースアプローチの多くの実装は、従来型のフィードバックコントローラと比較して、より優れた制御性能を示している。モデルベースアプローチの前提条件の1つは、制御モデルが利用可能であることである。このモデルは、システム同定と呼ばれる体系的な手順を通じて経験的に取得できる。本研究では、このようなモデルを用いて、EXTRAP T2R逆転磁場ピンチにおける複数の抵抗性壁モードを安定化するためのモデル予測コントローラを設計する。モデル予測制御は、システムの将来の挙動を最適化できる高度な制御手法である。さらに、本論文では、経験的モデルの追加的な用途として、EXTRAP T2Rにおける誤差磁場の推定について論じる。誤差磁場を推定するための2つの可能な手法を検討する。その後、誤差磁場推定器をモデル予測制御と組み合わせることで、より優れた径方向磁場抑制が達成される。