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基于机器学习的轨道校正方法

肖邓杰 乔予思 储中明

肖邓杰, 乔予思, 储中明. 基于机器学习的轨道校正方法[J]. 强激光与粒子束, 2021, 33: 054004. doi: 10.11884/HPLPB202133.200352
引用本文: 肖邓杰, 乔予思, 储中明. 基于机器学习的轨道校正方法[J]. 强激光与粒子束, 2021, 33: 054004. doi: 10.11884/HPLPB202133.200352
Xiao Dengjie, Qiao Yusi, Chu Zhongming. Orbit correction based on machine learning[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2021, 33: 054004. doi: 10.11884/HPLPB202133.200352
Citation: Xiao Dengjie, Qiao Yusi, Chu Zhongming. Orbit correction based on machine learning[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2021, 33: 054004. doi: 10.11884/HPLPB202133.200352

基于机器学习的轨道校正方法

doi: 10.11884/HPLPB202133.200352
详细信息
    作者简介:

    肖邓杰(1994—),男,博士研究生,从事机器学习在加速器控制技术上的应用研究

    通讯作者:

    储中明(1964—),男,教授,从事加速器物理及应用软件研究

  • 中图分类号: TL503

Orbit correction based on machine learning

  • 摘要: 轨道校正是加速器束流调节最基本的步骤之一,也是目前各加速器实验室共同面对的问题之一。在传统方法中,线性代数工具被应用于各种类型的响应矩阵,以解决响应矩阵的奇异性等问题。提出一种基于机器学习的加速器轨道校正方法,可以避免处理响应矩阵的问题通过直接读取BPM数据和校正磁铁强度值实时构建机器学习模型快速地对轨道进行修正。对机器学习的轨道校正方法进行了介绍,并从数学公式、算法模型、在模拟和真实数据上的测试等方面对该方法进行了讨论。结果表明,在误差范围内该方法能有效的对加速器束流轨道进行校正。
  • 图  1  测试数据集中模型输出校正磁铁值和真实值的比对

    Figure  1.  Difference of output value and real value in test data set

    图  2  采用L2范数正则化和未采用L2范数正则化精度上升对比

    Figure  2.  Accuracy with L2 and without L2

    图  3  校正前轨道和用模型校正后轨道

    Figure  3.  Orbit before correction and after correction by model

    图  4  校正前和校正后的轨道偏离统计

    Figure  4.  Statistics of orbit deviation

    图  5  SVD方法校正后轨道和轨道偏离统计

    Figure  5.  Orbit and statistics of orbit deviation with SVD correction

    图  6  机器学习方法和SVD方法校正磁铁强度比较

    Figure  6.  Correctors’ value of machine learning (ML) correction and SVD correction

    图  7  校正磁铁真实设置值与模型输出设定值

    Figure  7.  Correctors’ real setting value and model output value

    图  8  模型计算结果与真实设定值的差异

    Figure  8.  Error between model and real setting values

    图  9  校正磁铁真实电流值的波动及与设定值的差异

    Figure  9.  Variation of correctors’ real value and difference between real value and setting value

    表  1  磁铁误差设置范围

    Table  1.   Magnet error parameters

    ∆x/mm∆y/mm∆z/mm∆θx/mrad∆θy/mrad∆θz/mrad
    dipole0.100.100.100.100.100.05
    quadrupole0.100.100.250.250.250.10
    下载: 导出CSV

    表  2  数据集参数

    Table  2.   Data set parameters

    features numbers train data test data total data
    BPM 66 350 150 500
    corrector 33 350 150 500
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-12-24
  • 修回日期:  2021-03-12
  • 网络出版日期:  2021-04-15
  • 刊出日期:  2021-05-15

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