[發明專利]一種電子加速器的束流路徑快速高精度校正的方法

在審

• 申請號: 201610824969.X
• 申請日: 2016-09-09
• 公開（公告）號: CN107807517A
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發明（設計）人: 郭鑫
• 申請（專利權）人: 郭鑫
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于加速器束流控制領域，具體涉及一種電子加速器的束流路徑快速校正的方法。

背景技術

電子加速器廣泛應用于產品的輻照加工，在工農業生產過程中是一種常見的輻照源。在電子加速器的控制領域中，縱觀國內幾家加速器廠商的產品，在提高控制系統的控制水平上，有了一些改進。但是，針對其中的主要控制策略之一的束流控制，仍然沒有突破性的研究成果。

在電子加速器的束流鍛煉過程中，需要對多個參數量進行綜合判斷和調節，才能保證正常出束。一旦加速器系統出現打火或者某些不確定的異常情況，進而引起束流路徑的偏差，都需要操作人員迅速做出正確的判斷；如果控制系統的安全聯鎖裝置檢測到了報警信號，加速器的控制系統一般會做出切斷高壓電源的動作，來保護系統設備；控制系統的安全聯鎖裝置如未檢測到報警信號，則電子束流可能會打壞設備。

在束流控制方面，有開環出束流和閉環出束流的人工操作方法。生產過程中，如果束流路徑基本在中心位置，則系統能夠正常工作；如果束流路徑產生偏移，則系統的真空度會變得很差，這時就需要人工調節導向電流和聚焦電流的大小，對束流路徑進行校正。這個校正工作的原理并不十分復雜，但是要在很短的時間內做出正確的動作，是一件很不容易的事情，往往需要幾年的工作積累，才能熟悉這個調節過程。本發明涉及到一種快速高精度的束流路徑自動校正的控制方法。

發明內容

本發明設計了電子加速器束流路徑的自動校正系統，通過快速高精度的束流檢測及無接觸式高精度束流控制，實現基于程序控制的束流路徑自動調節，進一步簡化人工操作的難度，使得加速器的操作更加容易和安全。通過實驗和調試，電子加速器的束流控制方式得到優化，能夠滿足性能更高加速器的控制要求；束流路徑的自動校正系統只要根據不同情況改變程序參數設置即可以滿足不同電子加速器的控制需要。

本發明的基于雙傳感器信息耦合算法的束流位移探測技術保證了束流路徑偏移檢測的精確性及低時間滯后性，而基于高精度磁場控制的無接觸式電子束流控制保證了束流控制的精確性及快速性，最后，基于小腦模型神經網絡PID的控制算法保證了束流控制的安全性。本發明的快速高精度束流控制方法具有很高的實際應用性及可靠性。

附圖說明

下面結合附圖及具體實施方式對本發明作進一步詳細說明

圖1是本發明的束流路徑檢測結構布置示意圖。

圖2是本發明的磁場導向線圈結構布置示意圖。

圖3是本發明與常規PID控制器的實驗數據比較示意圖。

具體實施方式

本發明設計了一種基于雙傳感器信息融合的檢測手段，用于快速準備檢測束流路徑，結構布置示意圖如圖1所示。在束流管道內壁上安裝束流探針，用于檢測束流管道四壁處束流強度，并在束流管道外壁上安轉高精度數字溫度傳感器，用于檢測束流管道四壁溫度，通過平均加權算法得到束流實時位移。

本發明設計的高精度磁場控制的無接觸式電子束流控制系統結構圖如圖2所示，導向線圈安裝在束流管道的外面，專用三角波激磁電源為掃描磁鐵供電。通過對二維導向線圈的交變電流控制，精確控制二維導向線圈電流產生的磁場，從而對電子引出束流進行精確二維偏轉控制。

本發明設計的小腦模型神經網絡PID控制算法采用了常規PID算法和小腦模型神經網絡算法結合的先進控制方法，通過小腦模型神經網絡算法對PID算法的三個參數進行前饋控制，提升PID算法性能，圖3給出了常規PID控制算法及小腦模型神經網絡PID算法的實驗數據，可以看出，小腦模型神經網絡PID算法在調節電壓發生突變時并未產生明顯溫度波動，而常規PID算法則產生了較大溫度波動。由此可見，在高頻高壓型電子加速器束流出束過程中，一旦束流發生偏轉，小腦模型神經網絡PID控制算法反應更加迅速，能夠更加快速的調整電子束流至管道中心方位，從而保證加速器生產過程中的安全。