13、加速器仪器物理:束流电流变压器、发射度与亮度测量

加速器仪器物理:束流电流变压器、发射度与亮度测量

1. 束流电流变压器(BCT)

传统的束流位置监测器(BPM)位于加速器真空内,一旦出现问题,检修和维护时间较长。为解决这一问题,束流电流变压器(BCT)应运而生。BCT 是一种位于束流管外部的设备,它不会干扰束流本身,却能对束流特性进行可靠测量。

束流电流 $I_b$ 会产生方位角磁场 $B_b \sim (\mu_0I_b)/(2\pi r)$,外部环形变压器将其转换为信号电流 $I_s$。束流本身作为变压器的初级,只有一匝;而具有 $N_s$ 匝的环形线圈则是次级。负载电阻 $R_s$ 产生次级电压,若阻抗近似为实数,则 $I_s = I_b/N_s$,电压 $V_s(\omega) \sim I_b(\omega)R_s/N_s$。

不过,BCT 存在一些特殊情况。束流管壁金属必须有一处断裂,并且在 BCT 陶瓷管周围有射频旁路。这一旁路会改变连续金属束流管的平滑阻抗。由于没有直流耦合,信号电压与频率相关,低频信号会丢失。在典型频率 $\omega$ 为 1 - 100 MHz 时,阻抗近似为实数常数 $Z = V_s/I_s = R_s/N_s$。

BCT 的环形线圈具有电感,其大小取决于铁氧体磁导率 $\mu$、次级绕组匝数 $N_s$ 以及环形内外半径之比 $a$ 和 $b$。仅考虑次级电感 $L_s$ 和电阻 $R_s$ 时,次级电流由以下公式给出:
$L_s = \mu N_s^2 \ln(b/a)$
$I_s(\omega)/I_b \sim j(\omega\tau_L)/N_s[1 + j(\omega\tau_L)]$
$\tau_L = L_s/R_s$

内容概要:本文档围绕六自由机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值