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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室);中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种用于托卡马克磁探针实时故障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：CN119471534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510055573.2，技术领域涉及：G01R35/00；该发明授权一种用于托卡马克磁探针实时故障检测方法是由黄耀;刘自结;刘少清;郭和茹;肖炳甲设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于托卡马克磁探针实时故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及托卡马克磁探针故障检测技术领域，尤其涉及一种用于托卡马克磁探针实时故障检测方法。其技术方案包括以下步骤：收集神经网络模型训练数据以构建训练数据库，将磁探针信号相关的物理参数作为模型输入；采用具有多层编码层和解码层的神经网络模型来捕获磁探针信号在时间上的演化特性，并基于输入时间段预测后续时间段的磁探针信号；将模型输入传输至训练好的神经网络模型以实时预测磁探针信号。本发明提出利用人工智能算法实现对托卡马克装置中磁探针诊断的故障检测，不仅在模型的计算精度上得到提升，并且在模型计算时间上得到大幅度的优化，使得磁探针故障实时检测变得切实可行，具有较强的普适性。

本发明授权一种用于托卡马克磁探针实时故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于托卡马克磁探针实时故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、收集神经网络模型训练数据以构建训练数据库，将磁探针信号相关的物理参数作为模型输入，磁探针信号相关的物理参数包括PF线圈、IC线圈的电压信号和等离子体总电流，同时表征当前等离子体的状态参数储能Wmhd、环电压Vloop、极向比压以及内感Li作为模型的输入，数据来源为托卡马克EAST装置放电数据，包括双零、单零多种放电位形，且放电平顶段等离子体总电流涵盖200-500kA范围；步骤二、采用具有多层编码层和解码层的神经网络模型来捕获磁探针信号在时间上的演化特性，并基于输入时间段预测后续时间段的磁探针信号，具体包括：利用Transformer神经网络模型作为基础模型来捕获在时间上的演化特性，其中Transformer神经网络模型具有4层的编码层和6层的解码层，输入为0-t时间段，预测演化t到t+999时间段的磁探针信号，所述Transformer神经网络模型的输入包括等离子体状态参数，其通过Embedding和PE操作后进入Conv1D层，再经过多层的LN、ConvFFN、MHA和MaskedMHA操作进行编码和解码处理，最终通过Projection和Linear操作得到预测信号；步骤三、将所述模型输入传输至训练好的神经网络模型以实时预测磁探针信号；步骤四、通过对比实际测量磁探针信号与预测磁探针信号，依据设定阈值判断实际测量磁探针信号是否存在问题；步骤五、异常信号反馈处理：当检测出实际测量信号存在问题时，将预测信号替换有问题的信号并输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室);中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230092 安徽省合肥市滨湖卓越城文华园9号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。