The successful performance of a model predictive profile controller is demonstrated in simulations and experiments on the TCV tokamak, employing a profile controller test environment. Stable high-performance tokamak operation in hybrid and advanced plasma scenarios requires control over the safety factor profile (q-profile) and kinetic plasma parameters such as the plasma beta. This demands to establish reliable profile control routines in presently operational tokamaks.We present a model predictive profile controller that controls the q-profile and plasma beta using power requests to two clusters of gyrotrons and the plasma current request. The performance of the controller is analyzed in both simulation and TCV L-mode discharges where successful tracking of the estimated inverse q-profile as well as plasma beta is demonstrated under uncertain plasma conditions and the presence of disturbances. The controller exploits the knowledge of the time-varying actuator limits in the actuator input calculation itself such that fast transitions between targets are achieved without overshoot.A software environment is employed to prepare and test this and three other profile controllers in parallel in simulations and experiments on TCV. This set of tools includes the rapid plasma transport simulator RAPTOR and various algorithms to reconstruct the plasma equilibrium and plasma profiles by merging the available measurements with model-based predictions. In this work the estimated q-profile is merely based on RAPTOR model predictions due to the absence of internal current density measurements in TCV. These results encourage to further exploit model predictive profile control in experiments on TCV and other (future) tokamaks.
モデル予測プロファイル制御器の優れた性能が、TCVトカマクにおけるシミュレーションおよび実験の両方で実証され、プロファイル制御器試験環境が用いられた。ハイブリッドおよび先進プラズマシナリオにおける安定した高性能トカマク運転には、安全係数プロファイル（qプロファイル）およびプラズマベータなどの運動論的プラズマパラメータの制御が必要である。これには、現在運転中のトカマクにおいて信頼性の高いプロファイル制御ルーチンを確立することが求められる。我々は、2つのジャイロトロン群への電力要求およびプラズマ電流要求を用いてqプロファイルとプラズマベータを制御するモデル予測プロファイル制御器を提示する。本制御器の性能は、シミュレーションとTCV Lモード放電の両方において解析され、不確かなプラズマ条件および外乱の存在下で、推定された逆qプロファイルとプラズマベータの追従に成功することが実証された。本制御器は、時変のアクチュエータ制限に関する知識をアクチュエータ入力計算自体に活用し、オーバーシュートなしで目標値間の高速遷移を達成する。本制御器および他の3つのプロファイル制御器を並行して準備・試験するためのソフトウェア環境が構築され、TCVにおけるシミュレーションおよび実験の両方で用いられた。このツール群には、高速プラズマ輸送シミュレータRAPTORおよび、利用可能な計測とモデル予測を融合してプラズマ平衡およびプラズマプロファイルを再構成する各種アルゴリズムが含まれる。本研究では、内部電流密度計測が存在しないため、推定qプロファイルはRAPTORモデル予測に基づくものである。これらの結果は、TCVおよび他の（将来の）トカマクにおける実験において、モデル予測プロファイル制御をさらに活用することを促進するものである。