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    恒流模式直流流強檢測系統(tǒng)的優(yōu)化

    2012-10-16 06:22:50閻映炳冷用斌賴龍偉王寶鵬陳之初
    核技術(shù) 2012年2期
    關(guān)鍵詞:束流置信度實測值

    熊 云 閻映炳 冷用斌 易 星 賴龍偉王寶鵬 張 寧 陳之初

    1(中國科學(xué)院上海應(yīng)用物理研究所 上海 201800)

    2(中國科學(xué)院研究生院 北京 100049)

    上海光源(Shanghai Synchrotron Radiation Facility, SSRF)自2009年5月在Decay模式下投入運行以來,有力地推動了我國重要前沿領(lǐng)域基礎(chǔ)研究和高新技術(shù)開發(fā)應(yīng)用研究。但是,為更好地滿足光源用戶的需求,SSRF須產(chǎn)生更高亮度、更高穩(wěn)定性的束團,這就需要采用恒流注入模式(Top-up Mode),即宏觀上束流流強不隨時間衰減,微觀上束流流強好于 1%的恒定水平。同時,這也需要高精度、高時效的直流流強檢測系統(tǒng)對恒流注入實施診斷。本文介紹恒流模式下上海光源儲存環(huán)直流流強檢測系統(tǒng)。

    1 原直流流強檢測系統(tǒng)

    原直流流強檢測系統(tǒng)基于Bergoz NPCT型探頭和 PXI數(shù)據(jù)采集處理平臺,系統(tǒng)軟件在 Windows平臺上采用 LabVIEW 圖形化編程語言進行開發(fā),通過Shared Memory IOCcore技術(shù)來實現(xiàn)EPICS的數(shù)據(jù)接口,完成 LabVIEW 應(yīng)用程序和控制系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換[1]。

    原系統(tǒng)計算流強的算法為算術(shù)平均濾波法:以10 kHz數(shù)據(jù)采樣率,累積采樣0.3 s,取其算術(shù)平均為直流流強值。算術(shù)平均濾波算法較為簡單,適用于對帶有隨機干擾的信號進行濾波。

    圖1(a)為原系統(tǒng)流強分辨率,束流流強小于300 mA時,流強分辨率優(yōu)于1.5 μA。圖1(b)為原系統(tǒng)采樣數(shù)據(jù)剔除直流分量后的頻譜圖,束流的直流分量為200 mA,可見束流平均流強為200 mA時在483.63 Hz處有一個較大單頻干擾信號。由于此干擾信號的存在,用算術(shù)平均濾波算法效果不理想,會與真值產(chǎn)生偏差,故須優(yōu)化原束流流強算法。

    圖1 束流流強分辨率(a)和原始信號噪聲頻譜(b)Fig.1 The measured resolution of beam current (a) and noise pattern of the original signal (b).

    再則,基于 Windows平臺的直流流強測量系統(tǒng),因軟件病毒及網(wǎng)絡(luò)資源泄漏等問題,長期運行穩(wěn)定性欠佳,平均無故障時間低于1個月。為提高系統(tǒng)平均無故障時間,須優(yōu)化原有系統(tǒng)。

    該Decay模式下的直流流強測試系統(tǒng)的硬件分辨率達μA量級,完全滿足恒流模式下對直流流強監(jiān)測系統(tǒng)的要求,可沿用原的系統(tǒng)硬件配置:(1) 法國Bergoz Instrumentation公司第三代的NPCT175;(2) 直流流強變壓器前端電子學(xué)(DCCT Front-end electronics);(3) NI PXI-4070數(shù)字萬用表;4) NI PXI-8196 2.0 GHz CPU控制器。

    2 軟件優(yōu)化

    SSRF用EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System)作為的控制系統(tǒng),其有基于工具集的開發(fā)環(huán)境,我們將其作為軟件開發(fā)平臺。由于Linux操作系統(tǒng)的高可靠性、高擴展性以及優(yōu)異的網(wǎng)絡(luò)性能,考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及與EPICS的兼容性需要,我們采用Linux操作系統(tǒng)。

    系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)如圖2所示。PXI-4070數(shù)據(jù)采集卡處于系統(tǒng)的最底層,也是整個上層軟件的控制對象。在安裝了Linux操作系統(tǒng)、采集卡的底層驅(qū)動(可通過命令 nilsdev查看是否檢測到硬件)以及EPICS開發(fā)環(huán)境之后,即可在新建的IOC下根據(jù)用戶手冊編寫符合實際需求的功能配置模塊。隨后在IOC中還需對采集到的信號進行數(shù)據(jù)處理,處理結(jié)果通過Database及Channel Access實現(xiàn)與其它IOC及中控室OPI的通信。

    軟件開發(fā)包括:(1) 束流流強數(shù)據(jù)采集。通過調(diào)用PXI-4070數(shù)字萬用表驅(qū)動程序的API函數(shù),配置PXI-4070數(shù)字萬用表的初始狀態(tài),采集儲存環(huán)束流流強信號;(2) 應(yīng)用層軟件。在EPICS框架下編寫相應(yīng)的設(shè)備支持模塊(device support module),針對直流流強檢測系統(tǒng)編制其相應(yīng)的運行數(shù)據(jù)庫,并對采集的原始束流流強數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理,得到束流流強、束流壽命以及置信度等信息,具體的數(shù)據(jù)處理方法將在算法部分給出;(3) OPI(操作員界面)的編寫。將運行數(shù)據(jù)庫中的束流流強以及束流壽命等需要監(jiān)控的信息顯示在中控室的人機界面上。軟件配置為:Mandriva Linux 2006;BaseR3.14.10;NI-DMM 2.5。

    圖2 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)Fig.2 Software structure of DCCT system.

    3 算法優(yōu)化

    3.1 信號模型

    分析SSRF儲存環(huán)直流流強檢測系統(tǒng)采集的流強數(shù)據(jù),流強信號的組成為:PXI4070與NPCT175的聯(lián)機噪聲信號;束流的流強信號,其隨時間的變化可描述為:I(t)=I0exp(–t/τ),其中,τ為束流壽命;I0為初始流強(設(shè)定為200 mA)。于是,束流流強信號的模型為:Is(i)=I0exp{–i/(fsτ0)},i=0,1,…,Tfs, 其中τ0為束流真實壽命,Is為流強采樣值,fs為采樣頻率(設(shè)定為10 kHz),T為累積采樣時間(設(shè)定為0.3 s)。由此計算得到一組無測量誤差的流強采樣數(shù)據(jù)。

    在每個采樣數(shù)據(jù)上疊加一個隨機測量誤差noise1(i)=A1random(1,TFs),不同采樣頻率下,噪聲水平不同。因為恒流模式DCCT系統(tǒng)設(shè)定的DVM的采樣頻率為fs=10 kHz,則noise1(i)=0.016 random(1,TFs)[1];在上述數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上疊加一個單頻干擾信號采樣值 noise2(i)=A2sin(2πif/fs+ψ),其中A2為干擾信號振幅,f為單頻干擾信號頻率,ψ為初始相位。

    3.2 束流流強算法

    針對原系統(tǒng)的算術(shù)平均濾波算法,在不同的單頻干擾振幅及單頻干擾頻率條件下,對計算值與真實值的偏差值進行了 Matlab仿真,仿真結(jié)果如圖3(a)所示??紤]原始信號中的隨機測量噪聲以及單頻干擾信號,當累積采樣時間內(nèi)剛好采集整數(shù)周期的單頻干擾信號時,單頻干擾信號將對算術(shù)平均值沒有影響。所以對累積采樣時間內(nèi)采集的單頻干擾信號最大整數(shù)周期的原始數(shù)據(jù)進行算術(shù)平均,而不是簡單的對累積采樣時間內(nèi)采集的所有數(shù)據(jù)進行算術(shù)平均,這樣可以減少與真值偏差。針對不同頻率以及振幅的單頻干擾信號,Matlab仿真結(jié)果如圖3(b)所示。對整數(shù)周期算術(shù)平均算法而言,無論單頻干擾信號的幅度多大,都可以保證束流流強偏差值小于1 μA。仿真程序中做FFT時所用點數(shù)為262 144,補0做FFT主要是為了提高計算分辨率,使求得的單頻干擾頻率更準確,從而使進行算術(shù)平均計算所需的原始數(shù)據(jù)點數(shù)更準確。針對整數(shù)周期算術(shù)平均算法,仿真不同振幅及頻率的單頻干擾信號對束流流強分辨率的影響,仿真結(jié)果如圖3(c)所示。不同振幅以及頻率的單頻干擾信號下,束流流強的分辨率都好于0.38 μA。

    圖3 算術(shù)平均算法的偏差值(a)、整數(shù)周期算術(shù)平均算法的偏差值(b)和整數(shù)周期算術(shù)流強分辨率(c)Fig.3 Deviations of arithmetic mean algorithm (a) and the integer cycle arithmetic mean algorithm (b),and resolution of integer cycle arithmetic mean (c).

    3.3 束流壽命算法

    Top-up模式下直流流強檢測系統(tǒng)的束流壽命算法為曲線擬合算法,與 Decay模式相同,但由于Top-up模式下束流的特性不同于Decay模式,故用圖4 中的(t1,I1)、(t2,I2)兩點進行曲線擬合,于是

    針對兩點曲線擬合求束流壽命的方法,Matlab仿真結(jié)果如圖5(a)所示。當單頻干擾信號的振幅小于1 mA時,束流壽命的絕對偏差小于0.04 h。單頻干擾信號的振幅為1 mA時,束流壽命的分辨率仿真結(jié)果如圖5(b)所示。不同頻率的單頻干擾信號下,束流壽命的分辨率好于0.018 h。

    圖4 曲線擬合示意圖Fig.4 The curve fitting schemes.

    圖5 曲線擬合束流壽命偏差(a)和束流壽命分辨率(b)Fig.5 Beam lifetime error of curve-fitting (a) and resolution of beam lifetime (b).

    3.4 置信度算法

    引入置信度算法,來確定直流流強檢測系統(tǒng)每次給出的束流平均流強值以及壽命值的可信度,每次系統(tǒng)根據(jù)當前的狀態(tài)來預(yù)測下一個數(shù)據(jù),然后同依據(jù)采樣數(shù)據(jù)計算得到的束流流強值以及壽命值進行比較,得差值,依據(jù)此差值給出實測值的可信度。置信度算法中主要是數(shù)據(jù)預(yù)測算法。我們使用Kalman算法,它是最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法,無需保存先前的數(shù)據(jù),進行新的測量時,也無需對原來數(shù)據(jù)進行處理。直流流強檢測系統(tǒng)的 Kalman算法為:

    (1)X(k|k–1)=2X(k|k) –X(k–1|k–1),其中X(k|k–1)是利用上一狀態(tài)預(yù)測的結(jié)果,X(k–1|k–1)是上一狀態(tài)最優(yōu)結(jié)果;

    (2)P(k|k–1)=P(k–1|k–1)+Q,其中P(k|k–1)是X(k|k–1)對應(yīng)的協(xié)方差,P(k–1|k–1)是X(k–1|k–1)對應(yīng)的協(xié)方差,Q為過程噪聲的方差;

    (3)Kg(k)=P(k|k–1)/[P(k|k–1)+R],其中Kg為卡爾曼增益(Kalman Gain),R為量測噪聲的方差;

    (4)X(k|k)=X(k|k–1)+Kg(k)[Z(k)–X(k|k–1)],其中Z(k)是k時刻的實測值;

    (5)P(k|k)=(1–Kg(k))P(k|k–1),其中P(k|k)是X(k|k)對應(yīng)的協(xié)方差;

    (6)E(k|k)=X(k|k–1)–Z(k),其中E(k|k)是k時刻的預(yù)測值與實測值的差值。

    給定下列變量的初始值:量測噪聲的方差R,過程噪聲的方差 Q,第一點的預(yù)測值X(1|0),第一點的協(xié)方差P(1|1),Kalman算法就會自動收斂。利用某次實測的數(shù)據(jù)進行Matlab仿真,數(shù)據(jù)預(yù)測算法仿真結(jié)果如圖6(a)所示。置信度的仿真結(jié)果如圖6(b)所示。

    圖6 數(shù)據(jù)預(yù)測算法仿真結(jié)果(a)和置信度仿真結(jié)果(b)Fig.6 Simulated result of data prediction algorithm (a) and simulation result of confidence level (b).

    對比分析圖6(a)與6(b),可分為以下幾個階段:

    (1) 收斂階段(1–5):第1個預(yù)測值是初值,與實測值差值大于160 μA,置信度為0,到第5個預(yù)測值時,與實測值差值小于10 μA,預(yù)測值的置信度為1;

    (2) 穩(wěn)定階段(6–454):束流自然衰減,預(yù)測值與實測值差值小于10 μA,預(yù)測值的置信度為1;

    (3) 突變階段一(455–634):第 455個測量點,儲存環(huán)掉束,預(yù)測值與實測值差值大于160 μA,置信度為0;從456點到634點,儲存環(huán)中并無束流,預(yù)測值與實測值差值小于10 μA,預(yù)測值的置信度為1;

    (4) 突變階段二(635–653):束流注入過程,束流變換流強變化快,預(yù)測值跟隨實測值變化;

    (5) 收斂階段(654–660):預(yù)測值與實測值差值慢慢減小,直到穩(wěn)定在10 μA之內(nèi)。

    重復(fù)上述五個階段,其中對于第三個階段,若無掉束現(xiàn)象,第三個階段就不存在。

    3.5 軟件實現(xiàn)

    中央控制室需顯示的參數(shù)是束流平均流強以及壽命等參數(shù)。Top-up模式下的束流流強測量以及計算方法通用于Decay模式,唯束流壽命算法不同。SSRF現(xiàn)尚運行于Decay模式,故選擇兩種模式結(jié)合的實施方案:在現(xiàn)有的軟件模塊上增加新的模塊,實現(xiàn)Top-up模式下束流壽命的計算。軟件的流程圖如圖7所示。

    圖7 直流流強檢測系統(tǒng)軟件流程圖Fig.7 Flow chart of DCCT system.

    4 結(jié)語

    介紹了恒流模式下上海光源直流流強檢測系統(tǒng)的軟硬件結(jié)構(gòu)。針對恒流模式下儲存環(huán)束流的特性,對束流流強以及束流壽命算法進行了實驗室仿真。提出了計算束流流強的整數(shù)周期算術(shù)平均算法以及計算束流壽命的兩點曲線擬合法。引入了置信度算法對系統(tǒng)給出的束流平均流強值以及壽命值進行評估,實驗室仿真結(jié)果顯示,該算法準確、快速、高效。最后,給出了直流流強檢測系統(tǒng)的軟件流程圖,實現(xiàn)了上海光源Decay與Top-up運行模式的統(tǒng)一。

    目前,優(yōu)化后的系統(tǒng)已在上海光源穩(wěn)定地運行,下一步的重點工作是對代碼的優(yōu)化,提高代碼的執(zhí)行效率。對算法可能存在的缺陷進行優(yōu)化,提高算法的效率、健壯性,提升整個系統(tǒng)的性能。

    1 冷用斌, 周偉民, 陳永忠, 等. 上海光源儲存環(huán)直流流強監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J]. 核技術(shù), 2007, 30(6): 477–480 LENG Yongbin, ZHOU Weimin, CHEN Yongzhong,et al. DCCT system design for SSRF storage ring[J]. Nucl Tech, 2007, 30(6): 477–480

    2 Sreenivas T V, Rao P V S. FFT algorithm for both input and out—put pruning[J]. IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing, 1979, ASSP-27(3): 291–292

    3 Nagal K. Pruning the decimation in-time FFT algorithm with frequency shift[J]. IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing, 1986, ASSP-34(4): 1008–10101

    4 Schütte W. Algorithm for the lifetime/loss measurement with a high precision DC transformer[C], 4th European Particle Accelerator Conference, London, UK, 27 Jun-1 Jul 1994, 1631

    5 Sreenivas T V, Rao P V S. High-resolution narrow-band spectra by FFT running[J]. IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing, 1980, ASSP-28(2): 254–257

    6 胡廣書. 數(shù)字信號處理理論、算法與實現(xiàn). 第2版[M].北京: 清華大學(xué)出版社, 2003: 169–192 HU Guangshu. Digital signal processing theory, algorithm and implementation. 2nd ed[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2003: 169–192

    7 Kalman filter http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_Filter [OL]

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