Real-time control of many plasma parameters will be an essential aspect in the development of reliable high performance operation of next step tokamaks. The main prerequisites for any feedback scheme are the precise real-time determination of the quantities to be controlled, requiring top quality and highly reliable diagnostics, and the availability of robust control algorithms.A new set of real-time diagnostics was recently implemented on JET to prove the feasibility of determining, with high accuracy and time resolution, the most important plasma quantities. Some of the signals now routinely provided in real time at JET are: (i) the internal inductance and the main confinement quantities obtained by calculating the Shafranov integrals from the pick-up coils with 2 ms time resolution; (ii) the electron temperature profile, from electron cylotron emission every 10 ms; (iii) the ion temperature and plasma toroidal velocity profiles, from charge exchange recombination spectroscopy, provided every 50 ms; and (iv) the safety factor profile, derived from the inversion of the polarimetric line integrals every 2 ms. With regard to feedback algorithms, new model-based controllers were developed to allow a more robust control of several plasma parameters.With these new tools, several real-time schemes were implemented, among which the most significant is the simultaneous control of the safety factor and the plasma pressure profiles using the additional heating systems (LH, NBI, ICRH) as actuators. The control strategy adopted in this case consists of a multi-variable model-based technique, which was implemented as a truncated singular value decomposition of an integral operator. This approach is considered essential for systems like tokamak machines, characterized by a strong mutual dependence of the various parameters and the distributed nature of the quantities, the plasma profiles, to be controlled. First encouraging results were also obtained using non-algorithmic methods like neural networks, which have been successfully applied to non-linear and ill-posed problems, for example the determination of the divertor radiated power.The real-time hardware and software architectures adopted are also described with particular attention to their relevance to ITER.
次世代トカマクにおける信頼性の高い高性能運転の実現には、多くのプラズマパラメータのリアルタイム制御が不可欠な要素となる。あらゆるフィードバック方式の主要な前提条件は、制御対象となる量の精密なリアルタイム測定であり、そのためには高品質で信頼性の高い診断装置と、堅牢な制御アルゴリズムの利用可能性が要求される。JETでは最近、最も重要なプラズマ量を高い精度と時間分解能で測定できることを実証するため、新しい一連のリアルタイム診断装置が導入された。現在JETでリアルタイムに定常供給されている信号の一部を以下に示す：(i) 2 msの時間分解能でピックアップコイルからシャフラノフ積分を計算することにより得られる内部インダクタンスと主要な閉じ込め量；(ii) 10 msごとの電子サイクロトロン放射による電子温度分布；(iii) 50 msごとに提供される荷電交換分光法によるイオン温度とプラズマ回転速度分布；および(iv) 2 msごとの偏光計ライン積分の反転から導出される安全係数分布。フィードバックアルゴリズムに関しては、複数のプラズマパラメータのより堅牢な制御を可能にするため、新しいモデルベースの制御器が開発された。これらの新しいツールを用いて、いくつかのリアルタイム方式が実装され、その中で最も重要なものは、追加加热システム（LH、ICRH、NBI）をアクチュエータとして用いた安全係数分布とプラズマ圧力分布の同時制御である。この場合に採用された制御戦略は、積分演算子の打ち切り特異値分解として実装された多変数モデルベース手法から構成される。このアプローチは、様々なパラメータ間の強い相互依存性と、制御対象となるプラズマ分布量の分布的な性質を特徴とするトカマクのようなシステムにとって不可欠であると考えられる。さらに、非線形かつ不良設定問題に首尾よく適用されてきたニューラルネットワークのような非アルゴリズム的手法を用いても、最初の有望な結果が得られた。例えば、ダイバータの放射パワーの決定がその一例である。採用されたリアルタイムハードウェアおよびソフトウェアアーキテクチャについても、ITERとの関連性に特に注意を払いながら記述する。