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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 524661 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 524661

Título del libro: 16th Latin American Workshop On Plasma Physics, Lawpp 2017 - Conference Proceedings
Título del capítulo: Burn control of an ITER-like fusion reactor using fuzzy logic

Autores UNAM:
JULIO JAVIER MARTINELL BENITO;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2017

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Palabras clave:

STABILIZATION; MODULATION

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Resumen:

The fuel burn in a fusion reactor has to be kept at a nearly constant rate in order to have a steady power exhaust. Here, we develop a control system based on a fuzzy logic controller in order to adjust external parameters to keep the plasma temperature and density at the design values of a reactor of the characteristics of ITER. The control parameters chosen are the D-T refueling rate, the auxiliary heating power and a neutral helium beam. We use a fuzzy controller of the Mamdani type that uses a number of membership functions appropriate to produce a response to parameter deviations that minimizes the response time. The inference rules are determined in a way to provide stabilization to all perturbations of the temperature, density and alpha particle fraction. The dynamical response of the reactor is simulated with a zero-dimentional model that uses confinement times provided by the ITER scaling. We show how the system is feedback stabilized for a large range of parameters around the nominal values. The recovery time after a perturbation from the steady state is within the order of one second even with a noise term added to the energy confinement time. Furthermore the results of this Fuzzy Control System are compared with another control system based on neural networks that was previously developed.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781538633861
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Proceedings Paper