【摘 要】
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为了能在中国散裂中子源(CSNS)加速器的部分故障发生前发出预警信息,利用深度学习建立了基于CSNS加速器真空度和漂移管直线加速器(DTL)温度的特征模型,开发了一套CSNS加速器
【机 构】
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中国科学院高能物理研究所,散裂中子源科学中心,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院高能物理研究所谢家麟基金项目(Y9546150U2)。
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为了能在中国散裂中子源(CSNS)加速器的部分故障发生前发出预警信息,利用深度学习建立了基于CSNS加速器真空度和漂移管直线加速器(DTL)温度的特征模型,开发了一套CSNS加速器预警系统样机。该样机基于实验物理及工业控制系统(EPICS)架构搭建,主要由训练、识别和信息发布3部分组成,采用Python进行程序设计开发,实现了训练样本获取、深度学习网络设计和训练、在线识别和信息发布等功能。测试结果表明,该样机对基于CSNS加速器真空度和DTL温度历史数据生成的测试集的准确率达98.4%,且能根据实时数据识
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