中国科学院合肥物质科学研究院严庆获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于深度学习的聚变装置高温超导磁体失超检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119312020B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411420487.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习的聚变装置高温超导磁体失超检测方法是由严庆;肖业政;李建刚;倪其才;陈宇;郑龙贵;张继林;胡燕兰设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的聚变装置高温超导磁体失超检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的聚变装置高温超导磁体失超检测方法，所述方法包括从聚变装置历史运行数据中获取磁体失超电压噪声信号、磁体电流信号、等离子电流信号和涡流信号，以此作为数据集训练深度学习模型；连续实时采集装置运行时的磁体电流信号、等离子电流信号和涡流信号，使用离线训练好的深度学习模型，实时计算磁体失超电压噪声信号；将实时采集到的磁体失超电压检测信号扣除实时计算出的磁体失超电压噪声信号，得到真实的磁体失超电压信号，据此实现对聚变装置高温超导磁体失超的精确检测。本方法借助于深度学习的强大学习能力，及时且准确的检测到高温超导磁体失超的发生，保障聚变装置中高温超导磁体的安全稳定运行。
本发明授权基于深度学习的聚变装置高温超导磁体失超检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的聚变装置高温超导磁体失超检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：从聚变装置历史运行数据中获取磁体失超电压噪声信号、磁体电流信号、等离子体电流信号和涡流信号构成训练数据集，训练深度学习模型； 步骤二：通过对同绕线和光纤电流传感器进行连续信号采样，获取磁体失超电压检测信号、磁体电流信号、等离子体电流信号和涡流信号的实时值； 步骤三：对获取的磁体失超电压检测信号、磁体电流信号、等离子体电流信号和涡流信号的实时值进行预处理，包括滤波和数据标准化； 步骤四：将预处理完成后的磁体电流信号、等离子体电流信号和涡流信号的实时值输入至训练完成的深度学习模型，实时计算并输出磁体失超电压噪声信号； 步骤五：基于预处理后的磁体失超电压检测信号实时值扣除输出的磁体失超电压噪声信号，输出磁体失超电压检测信号真实值。
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