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WANG Sen

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

 

Directeur de thèse :     Emmanuel WITRANT     Emmanuel WITRANT

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Automatique et productique

Structure de rattachement : IESA

Établissement d'origine : Université de Science et de Technologie de l'Est de Chine (ECUST)

Financement(s) : bourse attribuée par un gouvernement étranger ; contrat à durée déterminée ; Sans financement ; Sans financement ; Sans financement

 

Date d'entrée en thèse : 01/09/2017

Date de soutenance : 16/03/2021

 

Composition du jury :

ALAMIR, Mazen, Directeur de Recherche CNRS, Université Grenoble Alpes (Président du jury, Examinateur)
DE BAAR, Marco, Professeur, Technische Universiteit Eindhoven (Raporteur)
ALESSANDRI, Angelo, Professeur Associé, Università di Genova (Raporteur)
FELICI, Federico, Collaborateur Scientifique, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (Examinateur)
WITRANT, Emmanuel, Professeur, Université Grenoble Alpes (Directeur de thèse)
MOREAU, Didier, Ingénieur de Recherche HDR, CEA Cadarache (Co-directeur de thèse)

 

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 H ∞ , 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’effcacité 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 éval- ués via des simulations METIS non linéaires en boucle fermée sur les tokamaks EAST et ITER.
ABSTRACT
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, H ∞ control, linear-quadratic-integral control, the internal model control and model predictive control. Both experiments and numerical simulations have been performed to val- idate 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.


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