Speaker
Na PENG
(高能所)
Description
在CSNS（中国散裂中子源）这样的大型科学研究设施中，电源输出的稳定性对CSNS加速器的稳定运行起着至关重要的作用。CSNS/RCS主铁电源采用25Hz谐振电源，为维持磁场的变化满足正弦规律，采用了高次谐波补偿方案。本研究的目标在于，利用机器学习的方法分析CSNS/RCS主铁电源的历史数据，找出电源参数受到温度变化影响的关联因素。在我们的初步研究中使用了随机森林及lightgbm等算法，发现该电源高次谐波相位受到温度的影响显著，接下来将进一步研究它们的关系，并利用慢反馈实现对电源的动态调整，从而保证电源输出的稳定。
关键词：机器学习、电源、CSNS、RCS
Primary author
Na PENG
(高能所)
