超导腔失效补偿方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种超导腔失效补偿方法、装置、设备及存储介质，该补偿方法包括：采集各超导腔的电信号，根据电信号确定参与补偿的加速器元件的控制信号，将各加速器元件的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型；通过遗传算法对线性回归模型进行求解，获得各加速器元件控制信号的更新值；以及根据加速器元件控制信号的更新值设置加速器元件的配置，使得束流达到预设要求。根据本申请实施例提供的技术方案，通过构建具备多维输入变量的线性回归模型，能够解决采用现有查表法带来的计算耗时和维护困难的问题。

Failure compensation method, device, equipment and storage medium for superconducting cavity

The invention discloses a compensation method, a failure of superconducting cavity device, and storage medium, including the compensation method: collecting signals the superconducting cavity, according to the electrical signal to determine the control signal of accelerator elements involved in compensation, the control signal of the accelerator components as multi-dimensional input variables and constructed the linear regression model by genetic; the algorithm was used to solve the linear regression model, the accelerator element control signal to update the value; and the value setting accelerator components configuration according to the control signal accelerator components update makes beam reaches the preset requirements. According to the technical plan provided by the application example, by constructing a linear regression model with multidimensional input variables, we can solve the problem of computation time and maintenance difficulty caused by the existing look-up table method.

【技术实现步骤摘要】
超导腔失效补偿方法、装置、设备及存储介质
本公开一般涉及加速器控制领域，尤其涉及一种超导腔失效补偿方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
射频超导技术目前成为大型加速器的主流技术和发展方向，应用广泛。然而，由于技术复杂，在超导加速器中，射频超导腔失效是最主要和常见的故障类型，也是影响加速器可靠性的一个关键因素。相比于其它加速器，加速器驱动次临界核能系统(ADS：AcceleratorDrivenSub-criticalSystem)的强流质子超导加速器因其应用的特殊性——突发的束流中断会导致ADS长时间停机，甚至在散裂靶及反应堆内部引起严重的温度和应力变化从而导致设备的永久损害，对可靠性的要求最为苛刻。现有的超导腔失效补偿技术，通常采用“查表法”，即事先设想超导腔失效的各种情况，通过束流动力学仿真软件计算确定相应的补偿办法及各补偿元件的调整参数，并将这些参数全部存入数据库中；探测到超导腔失效后，启动补偿方案，从数据库里查找到所对应的参数，并通过低电平系统将更新值置入相应元件中，以恢复束流参数。现有“查表法”的缺点在于：ADS加速器中超导腔的数目众多、情况复杂，参数表的数据量极其巨大，查表的时间也较长；通过仿真软件(如TRACEWIN)进行超导腔失效补偿计算所消耗的时间较长，工作量很大。另外，后期如果出现加速器结构(lattice)的变更，很多工作需要重新进行，参数表的维护与更新非常困难。为了满足ADS高可靠性要求，除改进加速器硬件本身的性能和可靠性之外，还需针对各类硬件故障，特别是超导腔失效，建立快速、有效的补偿机制。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供能够快速补偿和易于维护和更新的一种ADS加速器的超导腔失效补偿方法、补偿装置、设备及存储介质。第一方面，提供一种ADS加速器的超导腔失效补偿方法，包括：采集各超导腔的电信号，根据电信号确定参与补偿的加速器元件的控制信号，将各加速器元件的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型；通过遗传算法对线性回归模型进行求解，获得各加速器元件控制信号的更新值；根据加速器元件控制信号的更新值设置加速器元件的配置，使得束流达到预设要求。第二方面，提供一种ADS加速器的超导腔失效补偿装置，包括：模型构建单元：配置用于采集各超导腔的电信号，根据电信号确定参与补偿的加速器元件的控制信号，将各加速器元件的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型；求解单元：配置用于通过遗传算法对线性回归模型进行求解，获得各加速器元件控制信号的更新值；配置单元：配置用于根据加速器元件控制信号的更新值设置加速器元件的配置，使得束流达到预设要求。第三方面，提供一种设备，设备包括：一个或多个现场可编程门阵列；存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个现场可编程门阵列执行时，使得一个或多个现场可编程门阵列执行各实施例中提供的ADS加速器的超导腔失效补偿方法。第四方面，提供一种存储有程序的计算机可读存储介质，该程序被现场可编程门阵列执行时实现各实施例中提供的ADS加速器的超导腔失效补偿方法。根据本申请实施例提供的技术方案，通过构建具备多维输入变量的线性回归模型，能够解决现有查表法带来的计算耗时和维护困难的问题。进一步的，根据本申请的某些实施例，通过在遗传算法的个体选择中引入束流包络的约束，还能解决遗传算法计算量大的问题，获得减少计算量效果。根据本申请某些实施例，通过在适应度计算中设置束流指标的权重，还能解决适应度计算方法缺少灵活性问题，获得可根据不同束流要求改变适应度的效果。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出了根据本申请实施例的ADS加速器的超导腔失效补偿方法的示例性流程图；图2示出了根据本申请实施例的若干超导腔的示例性示意图；图3示出了根据本申请实施例的步骤S12的求解方法的示例性流程图；图4示出了根据本申请实施例的步骤S22的适应度计算方法的示例性流程图；图5示出了根据本申请实施例的ADS加速器的超导腔失效补偿装置的示例性结构框图；图6示出了根据本申请实施例的适应度计算单元122的示例性结构框图；图7示出了根据本申请实施例的一种设备的示例性结构框图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。请参考图1，示出了根据本申请实施例的ADS加速器的超导腔失效补偿方法的示例性流程图。如图1所示，该补偿方法包括如下步骤：步骤S11：采集各超导腔的电信号，根据电信号确定参与补偿的加速器元件的控制信号，将各加速器元件的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型；步骤S12：通过遗传算法对线性回归模型进行求解，获得各加速器元件控制信号的更新值；步骤S13：根据加速器元件控制信号的更新值设置加速器元件的配置，使得束流达到预设要求。其中步骤S11，ADS加速器中通常包含若干个超导腔如图2所示，加速器启动时将设置加速器各元件控制信号，该加速器元件控制信号包括各超导腔的腔压、相位、螺线管磁场强度。当某一超导腔或者多个超导腔失效时，需要重新调整加速器元件控制信号的数量和大小，使得束流满足设定要求。具体地，采集各超导腔的电信号，监控各超导腔是否正常工作。当出现失效的超导腔时，确定哪些加速器元件的控制信号需要进行补偿，并将需要补偿的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型。如图2示出了根据本申请实施例的若干超导腔的示例性示意图，图2中的ADS加速器中包含14个超导腔，若其中12号超导腔失效而不能工作时，需要调整余下的13个超导腔的腔压和相位等控制信号，使束流达到或接近之前的正常工作状态。ADS加速器超导腔的控制特点在于，加速器元件控制信号有若干个且各加速器元件控制信号之间相互独立，但都对束流产生不同程度的影响。因此，考虑采用回归模型。将加速器元件控制信号作为模型的自变量，加速器元件控制信号的个数为模型的维数，束流指标作为模型的因变量。典型的线性回归模型如公式1所示：其中，y为束流指标，x为加速器元件控制信号，ω为线性回归模型系数。在此基础上，考虑到存在非线性关系的自变量，因此对公式1进行改进，引入了非线性基底函数，改进后的公式如下：其中，y(x,ω)为束流指标，M为加速器元件控制信号的数量，ω为线性回归模型系数，为基底函数，x为加速器元件控制信号。该基底函数可为线性函数或非线性函数，因此改进后的线性回归模型通过基底函数引入了非线性关系，又保留了模型的线性形式，大大简化了对超导腔失效补偿模型的分析。当然，上述改进方法也可以应用于类似模型的分析上。将传统束流动力学模型的复杂运算转变为只包含加法和乘法的线性回归模型的计算，适于采用FPGA(FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列)来实现。因此，经过上述改进后，能够通过现场可编程门阵列可直接根据采集的电信号计算需要补偿的加速器元件控制信号的更新值，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种ADS加速器的超导腔失效补偿方法，其特征在于，所述方法包括：采集各超导腔的电信号，根据所述电信号确定参与补偿的加速器元件的控制信号，将各所述加速器元件的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型；通过遗传算法对所述线性回归模型进行求解，获得各所述加速器元件控制信号的更新值；根据所述加速器元件控制信号的更新值设置所述加速器元件的配置，使得束流达到预设要求。

【技术特征摘要】
1.一种ADS加速器的超导腔失效补偿方法，其特征在于，所述方法包括：采集各超导腔的电信号，根据所述电信号确定参与补偿的加速器元件的控制信号，将各所述加速器元件的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型；通过遗传算法对所述线性回归模型进行求解，获得各所述加速器元件控制信号的更新值；根据所述加速器元件控制信号的更新值设置所述加速器元件的配置，使得束流达到预设要求。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述具有多维输入变量的线性回归模型采用如下公式：其中，y(x,ω)为束流指标，M为加速器元件控制信号的数量，ω为线性回归模型系数，为基底函数，x为加速器元件控制信号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过遗传算法对所述线性回归模型进行求解包括：步骤A：初始化群体；步骤B：计算所述群体中个体的适应度；步骤C：判断所述适应度是否符合评价要求，若符合，则解码并结束计算，否则继续步骤D；步骤D：根据所述适应度选择遗传个体，进行交叉、变异，生成新一代群体；步骤E：计算新一代群体中各个体的束流指标，并淘汰超出束流包络有效域的个体，并继续步骤B。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤B包括：在计算各个体的所述适应度时，针对参与所述适应度计算的目标函数的各束流指标项设定权重，所述目标函数为束流各指标在失效状态和正常工作状态下的均方根差，计算所述目标函数的公式如下：其中，Z为目标函数，λn为权重系数，En为失效状态下的束流指标，E0n为正常工作状态下的束流指标，n为束流指标的个数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对目标函数的各束流指标项设定权重包括：增加纵向束流能量指标和/或纵向束流相位指标的权重；和/或，降低如下束流指标中的一项或多项束流指标的权重：束流相空间的分布指标、横向尺寸。6.一种ADS加速器的超导腔失效补偿装置，其特征在于，所述装置包括：模型构建单元：配置用于采集各超导腔的电信号，根据所述电信号确定参与补偿的加速器元件的控制信号，将各所述加速器元件的控制信号作为多维输入变量，构建线性回归模型；求解单元：配置用于通过遗传算法对所述线性回归模型进行求解，获得各所述加速器元件控制信号的更新值；配置单元：配置用于根...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴建枰，薛舟，孟才，闫芳，邵勇，
申请(专利权)人：中国科学院高能物理研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11