Autonomous Pressure Control in MuVacAS via Deep Reinforcement Learning and Deep Learning Surrogate Models

📄 arXiv: 2512.15521v1 📥 PDF

作者: Guillermo Rodriguez-Llorente, Galo Gallardo, Rodrigo Morant Navascués, Nikita Khvatkin Petrovsky, Anderson Sabogal, Roberto Gómez-Espinosa Martín

分类: physics.acc-ph, cs.LG

发布日期: 2025-12-17

备注: 13 pages, 7 figures, included in Machine Learning and the Physical Sciences Workshop @ NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习和深度学习代理模型的MuVacAS自主压力控制方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 深度学习代理模型 自主控制 压力控制 数字孪生

📋 核心要点

  1. IFMIF-DONES装置中的MuVacAS原型需要精确控制氩气压力，传统方法难以应对动态扰动。
  2. 利用深度学习构建氩气注入系统的高保真数字孪生，并用其训练深度强化学习智能体。
  3. 实验结果表明，该智能体能够学习有效的控制策略，在动态扰动下维持压力在严格限制内。

📝 摘要（中文）

核聚变的发展需要能够承受极端条件的材料。IFMIF-DONES装置是一个高功率粒子加速器，旨在评估这些材料。MuVacAS原型是其开发的关键测试平台，它复制了加速器束线的最后一段。精确调节超高真空室内氩气压力对于这项任务至关重要。本研究提出了一种完全数据驱动的自主压力控制方法。一个基于真实运行数据训练的深度学习代理模型，模拟了氩气注入系统的动态特性。这个高保真数字孪生随后作为一个快速模拟环境，用于训练深度强化学习智能体。结果表明，该智能体成功地学习了一种控制策略，该策略能够在动态扰动下将气体压力维持在严格的运行限制内。这种方法标志着在下一代高要求粒子加速器设施所需的智能自主控制系统方面迈出了重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决MuVacAS原型中氩气压力的精确自主控制问题。现有方法难以应对系统中的动态扰动，无法保证压力稳定在严格的运行限制内。传统控制方法可能需要人工干预或复杂的参数调整，效率较低且难以适应变化的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习构建一个能够精确模拟氩气注入系统动态特性的代理模型（Surrogate Model），然后利用该代理模型作为强化学习环境，训练一个深度强化学习智能体来学习最优的压力控制策略。这种方法避免了直接在真实系统上进行强化学习训练的风险和成本。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：深度学习代理模型和深度强化学习智能体。首先，利用真实运行数据训练深度学习代理模型，使其能够准确预测系统在不同控制输入下的压力变化。然后，将该代理模型作为强化学习环境，使用深度强化学习算法（具体算法未知）训练智能体，使其学习如何在不同扰动下调整控制输入，以维持压力稳定。训练完成后，将训练好的智能体部署到真实系统中进行压力控制。

关键创新：该方法的关键创新在于利用深度学习代理模型来加速强化学习训练。通过构建高保真数字孪生，可以在模拟环境中进行大量的训练，避免了在真实系统上进行探索的风险和成本。此外，这种方法能够学习到适应动态扰动的控制策略，提高了系统的鲁棒性和自主性。

关键设计：关于深度学习代理模型的具体网络结构、损失函数和训练参数未知。深度强化学习智能体所使用的具体算法未知，奖励函数的设计也未知，但可以推测奖励函数会包含压力误差项和控制输入惩罚项，以鼓励智能体精确控制压力并减少能量消耗。智能体的状态空间和动作空间的设计也未知，但状态空间可能包含当前压力、目标压力和历史压力信息，动作空间可能包含阀门开度等控制参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要亮点在于成功地利用深度学习代理模型训练了一个深度强化学习智能体，实现了MuVacAS原型中的氩气压力自主控制。实验结果表明，该智能体能够在动态扰动下将气体压力维持在严格的运行限制内，证明了该方法的有效性和可行性。具体的性能数据和提升幅度未知，但该研究为复杂系统的自主控制提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于核聚变材料测试、高能物理实验等需要精确压力控制的领域。通过构建数字孪生和强化学习控制，可以实现复杂系统的自主运行和优化，降低人工干预，提高实验效率和安全性。该方法还可推广到其他需要精确控制的工业过程，如半导体制造、化工生产等。

📄 摘要（原文）

The development of nuclear fusion requires materials that can withstand extreme conditions. The IFMIF-DONES facility, a high-power particle accelerator, is being designed to qualify these materials. A critical testbed for its development is the MuVacAS prototype, which replicates the final segment of the accelerator beamline. Precise regulation of argon gas pressure within its ultra-high vacuum chamber is vital for this task. This work presents a fully data-driven approach for autonomous pressure control. A Deep Learning Surrogate Model, trained on real operational data, emulates the dynamics of the argon injection system. This high-fidelity digital twin then serves as a fast-simulation environment to train a Deep Reinforcement Learning agent. The results demonstrate that the agent successfully learns a control policy that maintains gas pressure within strict operational limits despite dynamic disturbances. This approach marks a significant step toward the intelligent, autonomous control systems required for the demanding next-generation particle accelerator facilities.