直线加速器超导段故障补偿的人工智能算法研究

强流直线加速器的长时间稳定运行是该领域的难点和前沿课题之一。以加速器驱动嬗变研究装置(CiADS)的加速器为例,利用TraceWin软件模拟的虚拟加速器数据,提出了基于人工智能算法的超导腔失效的分段故障补偿方法。当有腔体故障时,故障腔的相邻器件将用于重新匹配束流包络,而所有下游腔均可用于补偿束流能量。与传统的优化方法相比,该方法可实现低能耗的超导腔段的故障补偿,具有计算速度快、普适性强等优点,为实际应用器件故障补偿提供了新的可行性。