基于深度学习的HL-2A装置ELM实时控制系统的研制

利用HL-2A装置已开发的基于深度学习的边缘局域模(ELM)识别算法和超声分子束注入(SMBI)等ELM缓解设备组成了一个ELM实时识别和控制系统。该系统实时采集相关的输入数据,通过神经网络计算分析,输出识别信号,当检测到存在连续ELM时,触发SMBI以缓解ELM。在HL-2A装置放电实验期间对ELM实时控制系统进行了测试,识别效果明显,在1ms控制周期中,达到了ELM的实时缓解与控制。