To accelerate the development of a radio frequency negative ion source (RF-NIS), a fusion neural network model has been developed to simulate and predict the performance of RF-NIS under set working parameters. The model leverages the setting parameters and diagnostic data from RF-NIS to train multiple specific neural network models, thereby establishing the fusion neural network architecture. To enhance prediction accuracy, a specialized error correction neural network model has been integrated to automatically adjust discrepancies at the decision stage. Through deep learning, the model successfully extracts the actual characteristics of RF-NIS and demonstrates superior performance in experimental tests. In engineering applications, the RF-NIS performance prediction model is utilized to predict the values of negative ion current and co-extracted electron current by extraction grid under set conditions, enabling performance simulation and qualitative analysis. This analysis investigates the effects of various influence factors on the performance of ion source to determine optimal parameter ranges. Its integration with intelligent control systems is expected to enable automatic optimization and operation of the ion source. Notably, the theoretical foundations and associated algorithms of the model are not limited to this ion source. The relevant methodology can provide a reference for prediction problems under non-linear matching conditions in fusion facilities and other application scenarios.
高周波負イオン源(RF-NIS)の開発を加速するため、設定された運転パラメータの下でRF-NISの性能をシミュレーションし予測する融合ニューラルネットワークモデルが開発された。このモデルは、RF-NISの設定パラメータと診断データを活用して複数の特定のニューラルネットワークモデルを訓練し、これにより融合ニューラルネットワークアーキテクチャを構築する。予測精度を高めるため、決定段階での不一致を自動的に調整する専用の誤差補正ニューラルネットワークモデルが統合されている。深層学習を通じて、このモデルはRF-NISの実際の特性を首尾よく抽出し、実験試験において優れた性能を示す。工学的応用において、RF-NIS性能予測モデルは、設定された条件下での引き出し電極による負イオン電流と同時引き出し電子電流の値を予測するために用いられ、性能シミュレーションと定性的解析を可能にする。この解析は、イオン源の性能に対する様々な影響因子の影響を調査し、最適なパラメータ範囲を決定する。インテリジェント制御システムとの統合は、イオン源の自動最適化と運転を可能にすると期待される。特に注目すべき点として、このモデルの理論的基礎と関連アルゴリズムは、このイオン源に限定されない。関連する方法論は、核融合施設や他の応用シナリオにおける非線形整合条件下の予測問題に対して参考を提供することができる。