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一种利用机器学习实时识别偏滤器充氮脱靶状态的方法 

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申请/专利权人:中国科学院合肥物质科学研究院

摘要:本发明公开了一种利用机器学习实时识别偏滤器充氮脱靶状态的方法,在磁约束聚变实验装置运行期间,通过可见相机结合氮滤波片实现对特定氮的发射谱线的观测,进而实现对偏滤器充氮状态的辐射变化过程进行监测,将观测到的不同状态进行识别和分类,建立一个包含大量状态数据的数据库,利用积累到的原始数据作为输入,通过机器学习分析程序,实现不同脱靶状态的识别学习。对比实际的脱靶状态与程序识别的结果,进行自洽校准的同时验证程序识别的精确性,并将其应用在装置实时放电的过程当中。本发明利用机器学习实时识别偏滤器充氮脱靶状态的方法,实现对偏滤器的脱靶状态实时分类,对装置偏滤器热流调控及稳态运行控制提供技术支持。

主权项:1.一种利用机器学习实时识别偏滤器充氮脱靶状态的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、在磁约束核聚变装置实验前,调节高速CCD可见相机与可见光路前端的内窥镜系统,实现对偏滤器位置的观测;步骤2、在磁约束核聚变装置实验前,选取特定波段下的氮滤波片安装在高速CCD可见相机前端,调节相机焦距实现对氮发射谱线的观测;步骤3、在磁约束核聚变装置长脉冲稳定运行时,利用高速CCD可见相机和氮滤波片的组合采集偏滤器在未充氮未脱靶和充氮不同程度脱靶状态下的图像;步骤4、结合长脉冲放电时氮气注入的不同时刻,人工分类建立起采集到的大量不同脱靶状态下的图像数据库;步骤5、将分类的不同脱靶状态下的数据库作为机器学习的输入端口,通过大量数据训练模型,输出端口自洽对比分析数据库中未记录的现有的确定的脱靶状态,实现利用机器学习精准识别不同的脱靶状态;步骤6、结合机器学习输出的不同脱靶状态下的结果与步骤5的输入端口数据库的数据进行核验分析,去除人工分类状态存在偏差的异常值,进而更加精准的提高程序识别的精准性;步骤7、结合步骤3,将机器学习应用在装置放电过程中,结合运行期间的实验控制条件,实现对脱靶状态实时识别,为精确控制偏滤器的脱靶状态提供数据。

全文数据:

权利要求:

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