The ability to recognize the transition from the L-mode to the H-mode or from the H-mode to the improved H-mode reliably from a conveniently small number of measurements in real time is of increasing importance for machine control.Discriminant analysis has been applied to regime identification of plasma discharges in the ASDEX Upgrade tokamak. An observation consists of a set of plasma parameters averaged over a time slice in a discharge. The data set consists of all observations over different discharges and time slices. Discriminant analysis yields coefficients allowing the classification of a new observation. The results of a frequentist and a formal Bayesian approach to discriminant analysis are compared. With five plasma variables, a failure rate of 1.3% for predicting the L-mode and the H-mode confinement regime was achieved. With five plasma variables, a failure rate of 5.3% for predicting the H-mode and the improved H-mode confinement regime was achieved.The coefficients derived by discriminant analysis have been applied subsequently to discharges to illustrate the operation of regime identification in a real time control system.
限られた数の計測値からリアルタイムでLモードからHモードへの遷移、あるいはHモードから改善Hモードへの遷移を確実に識別できる能力は、機械制御にとってますます重要になっている。ASDEX Upgradeトカマクにおけるプラズマ放電の状態識別に判別分析が適用されている。各観測は、放電中の時間スライスにわたって平均化された一連のプラズマパラメータから構成される。データセットは、異なる放電および時間スライスにわたるすべての観測から構成される。判別分析により、新しい観測の分類を可能にする係数が得られる。頻度論的アプローチと形式的ベイズ的アプローチによる判別分析の結果が比較されている。5つのプラズマ変数を用いることで、LモードとHモードの閉じ込め状態の予測における誤り率は1.3%が達成された。5つのプラズマ変数を用いることで、Hモードと改善Hモードの閉じ込め状態の予測における誤り率は5.3%が達成された。判別分析から導出された係数はその後、放電に適用され、リアルタイム制御システムにおける状態識別の動作が実証された。