加速器全局束测数据的相关性分析方法研究

常规的粒子加速器束流测量系统将束测探头看作一个个孤立的设备，对束流信息的提取就是将每个探头的测量结果做一个建单的叠加，原始束流信号中包含的信息未能得到有效利用。以束流运动方程、束流寿命指数衰减规律等作为约束条件，对束测系统所有探头给出的原始测量数据进行相关性分析，可以减小随即测量误差的影响，获得更接近真实的处理结果，还可以根据实测数据与理想数据之间的吻合程度来对原始数据的可信度做一个评估。.本项目将以上海光源为实验研究平台，采用实时运行数据建立"镜像加速器""及"镜像束流"模型，在积累分析全局运行数据的基础上，找到合适的相关分析算法，进而依靠挖掘相关数据中的隐含信息达到优化束测系统性能的目的，为现有加速器束测系统的优化以及下一代加速器束测系统的研制进行理论和技术的准备。

粒子加速器束流测量系统通常由电荷量、束流位置、束流截面、束团长度等独立子系统联合构成，是加速器调试运行及研究中最为重要的工具。传统的束测数据分析方法多个探头作为独立设备处理，获得的是不同时刻、不同位置、对不同束流参数进行多次测量的数据，原始信息的利用是简单的加法，信息质量与探头数量为线性关系。因此原始信号未能得到有效利用，仅提取出部分信息，同时单个探头数据质量由其自身性能确定，受设备研制水平限制较大，单个探头测量结果无可靠性判据，难以确认探头是否出现故障或是受到噪声干扰。.本项研究的物理基础是将整个束测系统看作一个大设备，所有探头获得的原始信号可看作是一次测量的不同组成部分，通过相关分析来给出最终的测量结果。这一分析方法相当于将加速器特征函数（β函数、η函数、传输矩阵等）作为目标函数，对所有探头采集的原始数据进行拟合，可以有效地提高原始信息的利用率、提高输出信息的精度、可靠性及可用性。.研究过程中以带电粒子横向运动方程、束团电荷量e指数衰变规律、束团3D分布与束团寿命的依赖关系等作为约束条件，以MIA分析方法为主，对加速器全局束测数据的不同相关分析方法进行了理论及实验研究。.在上海光源上完成的束流实验结果表明，基于BPM逐圈数据的在线MIA分析方法可实时测定加速器Beta及色散函数，测量误差分别好于5%和15%，可用于在线诊断BPM探头故障；基于BPM和信号及DCCT信号的相关函数分析方法，可将BPM和信号测量束流流强的精度从E-4提高一个量级至E-5；基于束团横向尺寸和束团托歇克寿命的关联分析，验证了托歇克因子作为束流运行稳定性指标的可行性，基于此在国际上首次提出采用托歇克因子作为加速器运行稳定性的在线监测指标；基于逐束团逐圈位置数据的MIA分析，可有效地提高数据信噪比，使示波器IOC在束流不稳定性分析中的应用成为可能，在此基础上对注入过程中的束团瞬态行为进行了分析，首次完成了Kicker注入漏场的原位分析重建。.从以上研究结果可知，全局束测数据关联分析方法的应用可以在不升级硬件系统的基础上，有效地拓展传统束测系统的应用范围，提高数据测量精度，进一步提升加速器束流测量系统的性能。