Vertical position control of the elongated plasma is essential for the stable operation of the tokamak device. The PD controller has been the main control algorithm used for vertical position control in EAST in recent years. However, it is difficult for the controller to adapt to the vertical position response changes caused by plasma variations during discharge. Furthermore, the pure time delay in the EAST vertical position control system causes control instability at high vertical displacement growth rates γ. In this work, we expand on Rui et al (2024 Nucl. Fusion64 066040) and provide a comprehensive introduction to the neural network-based vertical position adaptive control system on EAST. To adapt the controller to vertical displacement response variations and compensate for system delay, we propose a model-based control algorithm. In this algorithm, controller parameters are calculated via the Linear Quadratic Regulator method, while system delay is compensated using a Smith predictor. In order to achieve real-time implementation of the above process, we simplified the vertical displacement model of EAST and trained a neural network model to obtain model parameters in real time during discharge. The new control system has been applied to the EAST in the 2024 campaign experiment and can achieve stable control in multiple configurations without manual parameter tuning when the configuration changes during the discharge process. The control system has achieved stable control with a vertical displacement growth rate of ∼1300/s for the first time, providing important assistance for the future development of the device.
細長いプラズマの垂直位置制御は、トカマク装置の安定運転に不可欠である。PDコントローラは、近年EASTにおける垂直位置制御に使用されてきた主な制御アルゴリズムである。しかし、このコントローラが放電中のプラズマ変動によって引き起こされる垂直位置応答の変化に適応することは困難である。さらに、EAST垂直位置制御システムにおける純粋なむだ時間は、高い垂直変位成長率γにおいて制御不安定性を引き起こす。本研究では、Rui et al (2024 Nucl. Fusion64 066040) の研究を拡張し、EASTにおけるニューラルネットワークに基づく垂直位置適応制御システムの包括的な紹介を提供する。垂直変位応答の変動にコントローラを適応させ、システム遅延を補償するために、モデルベース制御アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムでは、コントローラパラメータは線形二次レギュレータ法により計算され、システム遅延はスミス予測器を用いて補償される。上記のプロセスのリアルタイム実装を達成するために、EASTの垂直変位モデルを簡略化し、放電中にモデルパラメータをリアルタイムで取得するニューラルネットワークモデルを訓練した。新しい制御システムは2024年キャンペーン実験でEASTに適用され、放電プロセス中に配位が変化する際に手動パラメータ調整なしで複数の配位で安定した制御を達成できる。この制御システムは、垂直変位成長率∼1300/sで初めて安定した制御を達成し、装置の将来の発展に重要な支援を提供する。