Modélisation et contrôle basés sur les données du profil de courant et des paramètres cinétiques du plasma dans des scénarios de tokamak avancés

Data-driven modelling and control of plasma current profile and kinetic parameters in advanced tokamak scenarios

• Auteur / Autrice : Sen Wang
• Direction : Emmanuel Witrant, Didier Moreau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et productique
• Date : Soutenance le 16/03/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)
• Jury : Président / Présidente : Mazen Alamir
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Federico Felici
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Marco de Baar, Angelo Alessandri

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande prédictive

Commande, Théorie de la

Plasmas, Théorie cinétique des

Tokamaks

Mots clés libres

Tokamak

Contrôle des plasmas

Modélisation du plasma tokamak

Tokamak

Plasma control

Tokamak plasma modelling

Résumé

Cette thèse étudie la modélisation basée sur les données et le contrôle du profil de courant du plasma et des paramètres cinétiques dans des scénarios de tokamak avancés. L'approche de modélisation non linéaire basée sur les données est, pour la première fois, proposée dans cette thèse pour incorporer la dynamique non linéaire dans les plasmas tokamak avancés, par exemple, l'interaction onde-plasma et les effets bootstrap. Avec les modèles linéaires basés sur les données, un certain nombre d'approches de contrôle avancées sont explorées, le contrôle mathcal {H}_infty , le contrôle linéaire-quadratique-intégral, le contrôle du modèle interne et le contrôle prédictif du modèle. Des expériences et des simulations numériques ont été réalisées pour valider l'efficacité des approches de contrôle alternatives. Pour élargir la région de contrôle, des approches de contrôle adaptatif sont proposées, y compris un contrôle de recherche d'extrémum sans modèle et un contrôle adaptatif de référence de modèle. Ces nouveaux algorithmes de contrôle ont été implémentés et évalués via des simulations METIS non linéaires en boucle fermée sur les tokamaks EAST et ITER.

This thesis investigates data-driven modelling and control of plasma current profile and kinetic parameters in advanced tokamak scenarios. The nonlinear data-driven modelling approach is, for the first time, proposed in this thesis to incorporate the nonlinear dynamics in advanced tokamak plasmas, for instance, wave-plasma interaction and bootstrap effects. With the linear data-driven models, a number of advanced control approaches are explored, mathcal{H}_infty control, linear-quadratic-integral control, the internal model control and model predictive control. Both experiments and numerical simulations have been performed to validate the effectiveness of the alternative control approaches. To broaden the control region, adaptive control approaches are proposed, including model-free extremum-seeking control and model reference adaptive control. These new control algorithms have been implemented and evaluated via nonlinear closed-loop METIS simulations on the EAST and ITER tokamaks.