上海软X射线自由电子激光装置直线加速器束流位置测量系统研制

上海软X射线自由电子激光装置（SXFEL）作为中国第一台工作在软X射线波段的第四代光源,其产生的激光具备短波长、全相干、超高亮度、超短脉冲长度等优点,预期将会在基础科学研究领域中发挥出重要的作用。基于直线加速器的特点和需求,在SXFEL的注入器与直线加速段上选择了条带型束流位置测量系统（SBPM）作为束团位置测量工具。该系统由SXFEL束测团队自主研发设计,由条带探头、前端信号调理电子学与专用数字信号束流位置处理器（DBPM）组成,系统设计上借鉴上海同步辐射光源（SSRF）的同类型设备,并根据SXFEL的特点做了进一步的优化,束流实验结果表明该系统位置测量系统分辨率好于5.7 μm@188 pC,达到国际先进水平,满足了SXFEL注入器和直线加速器段对束流位置测量分辨率的设计要求。     

主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用

在干涉仪图像数据处理过程中,目前采用的多行平均图像处理算法会引入较大随机误差,且当CCD相机与狭缝之间存在小转角时,会引入较大系统误差。本文主要探究利用主成分分析（PCA）算法处理空间干涉仪图像的可行性与优势。利用MATLAB模拟空间干涉仪图像,并加入随机噪声和图像旋转,利用PCA方法和多行平均算法处理数据,比较两种算法的得到的结果误差大小。并设计CCD相机小转角实验和干涉图像弱信号实验,评估PCA算法在数据处理过程中纠正CCD相机小转角和重建弱信号图像中的效果。理论和实验均证明,PCA算法较目前多行平均算法,能更有效地降低噪声,分析弱信号图像及纠正CCD相机小转角,消除其带来的系统误差。     

基于FPGA的储存环束流轨道联锁系统设计

上海光源储存环束流轨道联锁系统是加速器机器联锁保护系统(MPS)的重要组成部分,针对日常供光和机器研究的需求,需要对束流位置测量系统前各Libera电子学输出的联锁信号进行标记,以区分联锁信号的先后顺序和误报的联锁信号,同时触发所有Libera电子学前锁存逐圈(TBT)数据。新的联锁系统将所有联锁信号通过光纤传输汇总至FPGA数据采集板卡进行甄别,并将该系统集成储存环EPICS控制系统中。实验室测试显示该系统能够能够分辨数十ns范围内模拟的联锁信号,同时输出特定的触发信号至对应的Libera电子学,表明该系统达到设计要求。     

用束流位置监测器测量上海光源束流寿命

通过理论分析研究了电磁耦合型束流位置探测器（BPM）用于束流寿命测量的可行性,并在上海光源储存环上进行了束流实验,对其性能进行了评估。实验结果表明,与目前常用的直流流强变压器（DCCT）系统相比,BPM给出的束流寿命具有更高的带宽和分辨力,有利于进行不同时间尺度的束流寿命评估,而且可以通过多个平均的方式来进一步提高测量精度。     

The beam-based calibration of an X-ray pinhole camera at SSRF

A pinhole camera for imaging X-ray synchrotron radiation from a dipole magnet is now in operation at the Shanghai Synchrotron Radiation Facility (SSRF) storage ring. The electron beam size is derived by unfolding the radiation image and the point spread function (PSF) with deconvolution techniques. The performance of the pinhole is determined by the accuracy of the PSF measurement. This article will focus on a beam-based calibration scheme to measure the PSF system by varying the beam images with different quadrupole settings and fitting them with the corresponding theoretical beam sizes. Applying this method at SSRF, the PSF value of the pinhole is revised from 37 to 44 μm. The deviation in beam size between the theoretical value and the measured value is minimized to 4% after calibration. This optimization allows us to observe the horizontal disturbance due to injection down to as small as 0.5 μm.     

Performance evaluation of BPM system in SSRF using PCA method

The beam position monitor (BPM) system is of most importance in a light source. The capability of the BPM depends on the resolution of the system. The traditional standard deviation on the raw data method merely gives the upper limit of the resolution. Principal component analysis (PCA) had been introduced in the accelerator physics and it could be used to get rid of the actual signals. Beam related information was extracted before the evaluation of the BPM performance. A series of studies had been made in the Shanghai Synchrotron Radiation Facility (SSRF) and PCA was proved to be an effective and robust method in the performance evaluations of our BPM system.     

束流轨道与相关环境参数的同步诊断技术

粒子加速器由于受地基振动、环境温度、热效应等因素的影响,导致束流位置探头(BPM)所在真空盒的机械中心相对四极铁磁中心的漂移较大,因此很难提高束流轨道的绝对测量精度。探索利用电容式探头实时检测该漂移量的方法。首先分析了电容式探头的测量原理,并设计了轨道振动同步诊断方案,然后设计了专用探头,并利用数据采集设备对探头的线性度、精度和频率响应进行实验室测试。结果显示电容式探头能检测到2μm的相对位移,且可有效检测300Hz以下的振动频率,可用于束流轨道与相关环境参数的同步诊断。     

多束团模式下束流位置频谱模型及参数获取算法

以储存环逐圈位置频谱模型为基础,通过一些假设条件推导出多束团模式下束流位置的频谱模型。利用上海光源储存环受激多束团位置信号频谱数据,使用遗传算法进行多曲线数据拟合得到模型参数。结果表明:在迭代100次的条件下,该模型与原数据所有曲线的相关性均在95%以上,并且可以精确估计多束团频谱曲线的双峰分裂。曲线拟合后的参数可以监测储存环阻抗的变化。     

机器学习在大型粒子加速器中的应用回顾与展望

机器学习技术在近十几年发展迅猛,并被广泛地用于解决复杂的科学和工程问题。最近十年间,基于机器学习的粒子加速器相关研究也开始呈现出井喷式发展趋势。国际上许多加速器实验室开始尝试用机器学习和大数据技术处理加速器中的海量复杂数据,以期解决加速器及其子系统中的诸多物理和技术问题。不过,迄今为止,机器学习在加速器中的应用仍处于初步探索阶段,不同机器学习算法在解决具体加速器问题的效果及其适用范围尚待摸索,机器学习在实际加速器中的应用仍非常有限。因此,有必要对加速器领域中的机器学习研究做一个整体回顾和总结。将回顾机器学习在大型粒子加速器（以储存环加速器和直线加速器为主）中的加速器技术、束流物理以及加速器整体性能优化等研究方向中已取得的研究成果,并探讨机器学习在加速器领域的未来发展方向和应用前景。