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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一种基于强化学习的托卡马克等离子体垂直位移控制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：CN117809862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311842771.0，技术领域涉及：G21B1/05；该发明授权一种基于强化学习的托卡马克等离子体垂直位移控制方法是由肖炳甲;刘镔诺;汪悦航;胡文慧设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的托卡马克等离子体垂直位移控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于核聚变技术领域，公开了一种基于强化学习的托卡马克等离子体垂直位移控制方法。其技术方案包括以下方法步骤：S1、获得托卡马克垂直位移数据及托卡马克IC线圈电流数据作为当前状态向量；S2、获得托卡马克垂直位移数据及托卡马克IC线圈电流数据和电压数据作为历史状态向量；S3、将当前状态向量和历史状态向量输入至训练后的垂直位移控制器中，垂直位移控制器输出IC线圈的电压值；S4、将S3中电压值作为控制命令输入至控制系统中，完成对等离子体垂直位移的控制。本发明使用了强化学习的方法训练了托卡马克等离子体垂直位移控制器，提高了控制的可靠性，对核聚变领域中等离子体控制的相关研究有着促进作用。

本发明授权一种基于强化学习的托卡马克等离子体垂直位移控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的托卡马克等离子体垂直位移控制方法，其特征在于，包括有以下方法步骤： S1、获得托卡马克垂直位移数据及托卡马克IC线圈电流数据作为当前状态向量； S2、获得托卡马克垂直位移数据及托卡马克IC线圈电流数据和电压数据作为历史状态向量； S3、将当前状态向量和历史状态向量输入至训练后的垂直位移控制器中，垂直位移控制器输出IC线圈的电压值； 所述S3中垂直位移控制器将当前状态向量和历史状态向量输入至策略网络后获得策略网络的输出值：IC线圈的电压命令； 垂直位移控制器的构建具体步骤如下： S31、构建等离子体响应模型作为强化学习的环境； S32、构建智能体； S33、构建奖励函数； S34、训练智能体； S31中等离子体线性响应模型通过状态空间方程表示为如下形式： ; ;其中，x是线圈以及被动结构上的电流，u是IC线圈电压，y是等离子体垂直位移以及IC线圈电流，控制频率为10kHZ； 智能体包括策略网络和评价网络； 所述策略网络由两个特征提取网络和一个全连接神经网络组成；两个特征提取网络分别为全连接神经网络与长短期记忆网络，分别提取当前状态向量与历史状态向量的特征向量，将提取的两个特征向量串联拼接后输入全连接神经网络，得到的输出乘以一个固定的系数Vicmax=1200得到策略网络的输出值； 所述策略网络的构建与计算方法具体如下： 首先特征提取部分由两部分组成； 第一部分：构建一个由2个神经元构成的输入层，对应两个当前状态向量，然后构建一个由N个神经元构成的全连接层，每个节点与上一层的2个神经元连接，激活函数为relu函数； 第二部分：构建一个由9个神经元构成的输入层，对应9个包含三个时刻历史状态向量，每个时刻包含三个数据；然后构建一个输出为N维的LSTM神经网络层； 下一步构建一个M维的全连接层，激活函数为relu，与两个特征提取网络提取的N维的特征结合得到K维的特征相连接，计算方式同之前的全连接层；最后构建一个一维的全连接层，激活函数为tanh，与上一层M个神经元相连接；Tanh的作用为将输入映射到-1,1中，将输出的值乘以一个固定的系数Vicmax＝1200得到策略网络的输出值； S4、将S3中电压值作为控制命令输入至控制系统中，完成对等离子体垂直位移的控制。

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