束晕-混沌的控制方法

强流离子束在核科学与工程、国防与民用工业和医疗等许多方面都有极其重要的应用和诱人的发展前景,尤其是近年来强流加速器驱动的放射性洁净核能系统是国内外关注的热门课题。强流离于束形成的束晕-混沌-复杂性现象已成为强流离子束应用中的关键问题之一。目前不仅必须深入研究这类束晕-混沌的复杂特性及其产生的物理机制,而且需要研究如何实现对束晕-混沌的有效控制,     

束晕-混沌的神经网络自适应控制

研究了强流离子束在周期磁场聚焦通道中传输时产生的束晕-混沌动力学行为，采用周期磁场聚焦强度形式为与实际相近的余弦函数形式。利用神经网络方法对非线性复杂系统控制的优越性，提出前馈反传神经网络方法对强流离子束中束晕-混沌进行白适应控制。通过适当选择的神经网络控制结构和线性反馈系数以及自适应调整神经网络的权系数，可将强流离子束的包络半径达到束匹配半径的控制目标，且束包络的抖动大小明显减少，同时束晕-混沌现象得到了明显的抑制。     

强流加速器中束晕-混沌的外部磁场自适应调整控制

研究了周期性聚焦磁场通道中,束晕-混沌的外部磁场自适应调整控制方法,给出了磁场控制方程。以初始分布为K-V(Kapchinskij-Vladimirskij)分布的强流离子束为例进行数值模拟。研究结果表明:磁场参数的自适应控制方法能够很好地控制束包络的演化,使束包络半径向匹配半径收敛;同时     

强流束晕-混沌的模糊逻辑控制研究

以周期性磁场聚焦传输通道中的K-V(Kapchinskij-Vladimirskij)分布离子束为例,引入带偏置的升余弦函数近似刻画实际磁场,理论分析了通道中强流离子束的束晕-混沌动力学行为。针对束晕-混沌的控制问题,提出了束晕-混沌的模糊逻辑控制方法。模糊控制器采用Mamdani推理系统,其输出作为控制因子线性调整外部磁场强度。用模糊相平面法分析了控制系统的稳定性。仿真结果显示：在控制条件下,混沌变化的束包络半径被稳定控制;将该方法应用于多粒子模型,消除了束晕及其再生现象,束的品质获得较大提高。该模糊控制方法具有不依赖束输运数学模型、控制器简单、磁场调节呈线性关系、易于工程实现等优点。     

强流束晕-混沌的控制方法研究进展

强流束产生的束晕-混沌已成为强流离子束应用中的关键技术之一。束晕-混沌具有时空复杂性,需进行有效的控制才能确保强流离子束的许多重要应用。特别是强流离子束在核材料生产与增殖、放射性废物嬗变、放射性药物生产及重离子聚变等国防和国民经济领域中具有很好的应用潜力和发     

束晕-混沌的主要特性研究

我们最近的研究表明,强流离子束产生的束晕-混沌具有以下复杂性的特点。 1)质子轨道对初值具有高度的敏感性,即两条相邻轨道演化后很快以指数发散,在相平面内形成混沌吸引子,它们都具有其长期行为不可预测性。实际上,束晕-混沌既有混沌的所有特性,又有自己的独特性质。     

强流束晕-混沌的滑动模控制方法

本工作在以往工作的基础上,通过进一步理论分析,提出了一种滑动模控制的新方法,可实现对强流质子束的束晕-混沌的控制。该法可简单地把束晕-混沌行为看作为质子两种运动状态之间来回不断地进行动力学行为开与关的切换过程。这两种运动的结合导致了相空间的混沌运动(图1)。 为此,导出等价的控制器     

基于束晕-混沌的网络保密通信

构造具有束晕-混沌特性的小世界网络,采用3种束晕-混沌同步方法,即驱动-响应同步、小世界拓扑耦合同步、多局域小世界拓扑耦合同步方法,分别设计了小世界网络保密通信的3种电路方案。应用Matlab的Simulink软件进行仿真试验,实现了对小世界网络通信信号的加、解密。仿真实验证明了这些通信方案的可行性,这将为进一步工程设计和电路的网络实验研究提供理论基础和参考。     

以离子数比为变量的束晕-混沌模拟控制

文章改变以往习惯于以离子束均方根半径等为控制变量的束晕-混沌模拟控制方法，取匹配半径外离子数与总离子数之比为控制变量，并构造一对数函数控制器，以进行束晕-混沌控制的模拟研究。结果显示，新的控制方法对强流加速器中5种初始分布的离子束均有较好的控制效果。由于此方法只需探测跨越匹配半径的离子数，在实验上有实施的可能。      

Full-Gauss分布束的束晕-混沌模拟控制

本工作基于束晕-混沌的非线性控制策略,对周期性聚焦磁场中初始分布满足Full-Gauss分布的离子束进行模拟研究,提出了控制其束晕-混沌的简单函数控制器,并给出具体的实施方案。数值模拟结果表明,运用这种方法不仅可消除束晕及其再生现象,达到对束晕-混沌的有效控制,而且可控制束流到高斯分布。     

在束流输运网络中强流离子束的复杂性及其控制研究进展

讨论了在束流输运网络中强流离子束在国防与民用等许多方面极其重要的应用潜力和诱人的发展前景。指出在束流输运网络中强流离子束形成的束晕-混沌的复杂性已经成为强流离子束应用中的关键问题之一;必须深入研究这类束晕-混沌的复杂特性及其产生的物理机制,并实现对束晕-混沌的有效控制。考虑到这是一个特殊的复杂的时空混沌的控制问题,解决这一难题已经成为强流离子束涉及的高科技领域、非线性-复杂性科学及复杂网络交叉领域中极富挑战性的一个新课题。最后,对上述课题当前的最新进展进行了评论,指出了该课题今后的研究方向。     

Neural Network Adaptation Control of Beam Halo-Chaos

Neural networks （NN） are very useful for a vast array of applications because the NN have some advantages, such as adaptation ability, self-learning, self-organization and suitable for high-dimension dynamical systems.     

基于CMAC神经网络的ECRH负高压脉冲电源自适应控制策略研究

为解决因四极管造成系统非线性和敏感性而导致ECRH系统中负高压脉冲电源控制效果不够理想的问题,利用CMAC神经网络设计了直接逆模型控制系统,并对CMAC跟踪动态给定的情况进行了仿真实验。结果表明,该学习控制策略改善了ECRH负高压脉冲电源的控制效果,具有较强的自学习和自适应能力且易于实现。     

填充因子对K-V分布束晕-混沌控制效果的影响

系统地研究了周期磁聚焦束流传输网络中填充因子对强流离子加速器K V分布束晕 混沌控制效果的影响。通过数值模拟,确定了束晕 混沌控制效果较好的填充因子的取值范围为 0.75~0.99,从而把以往填充因子只凭经验取个别值的研究扩大到可在一个较大的范围取值。另外,还发现了填充因子取值为0.59~0.67时束截面上离子数密度分布由均匀分布变为沿径向出现一峰状分布现象,从而为离子束应用提供了新的参考。     

核反应堆神经元PID控制的计算机模拟系统

设计了核反应堆神经元比例积分微分（PID）控制器,对控制过程进行了计算机模型,模拟结果表明,神经元PID控制器能自动调整自身参数到理想状态,并在核反应堆的控制过程中达到好的控制结果。     

Control System of Neutral Beam Injection on HT-7

Neutral Beam Injection control system (NBICS) is constructed to measure the plasma current, Magnet current, vacuum pressure, cryopump temperature, control water cooling, filament voltage, and power supply， etc. The NBICS, consisting mainly of a Programmable Logic Controller (PLC) subsystem, data acquisition and processing subsystem and cryopump and vacuum pressure monitoring subsystem, has successfully been used on a NBI device. In this article, the design of NBICS on HT-7 is discussed and each subsystem is described in particular.In addition, some experimental results are reported which are very important data for further research related to the HT-7 tokamak.     

基于神经网络的蒸汽发生器过程辨识方法研究

在核电站运行过程中,由于蒸汽流量随负荷变化,蒸汽发生器内沸腾区域的气泡数量因局部压力变化而变化,水位呈现瞬时"虚假水位"现象,给蒸汽发生器的水位特性辨识带来困难.如果处理不当,就会严重影响核电站的安全运行.为了提高蒸汽发生器水位特性的辨识效果,对基于神经网络的蒸汽发生器水位辨识方法进行了研究.辨识模型采用串-并联型辨识结构.网络训练采用Levenberg-Marququardt BP学习算法(LMBP).仿真结果表明,所提出的方法具有良好的辨识性能.