Neural networks approach for controlling a waveform pattern of the paint bump power supply at J-PARC RCS

ニューラルネットワークを用いたJ-PARC RCSペイントバンプ電源の波形パターン制御

杉田 萌 ; 堀野 光喜*; 野村 昌弘  ; 篠崎 信一 ; 高柳 智弘   ; 植野 智晶*; 栗山 靖敏   

Sugita, Moe; Horino, Koki*; Nomura, Masahiro; Shinozaki, Shinichi; Takayanagi, Tomohiro; Ueno, Tomoaki*; Kuriyama, Yasutoshi

J-PARC 3GeVシンクロトロンでは、大強度ビームの安定化のため、4台の水平ペイントバンプ電磁石と2台の垂直ペイントバンプ電磁石を用いてビーム軌道を調整し、入射中に蓄積するビームの密度を制御している。ペイントバンプ電磁石電源はIGBT制御のチョッパ回路で構成され、指令電流と指令電圧の高周波スイッチング制御により、ビーム軌道を時間変化させる任意の出力電流波形(ペイントパターン)を作成する。ビーム軌道の制御精度は指令電流と出力電流の差(出力電流偏差)で決まり、1.0%以下の偏差が要求される。現在のペイントパターン調整では、電源制御の応答関数に応じて指令電圧を作成するソフトと、手動で指令電圧値を書き換える調整を組み合わせ、0.2%以下の偏差を達成している。しかし、1つのペイントパターン調整に1時間程度を要している。そのため、ニューラルネットワークを用いたペイントパターン作成を行った。結果、オフライン試験ではビーム調整で使用する台形波形について瞬時の波形調整が可能となった。本発表では、学習に用いたデータ、ニューラルネットワークの構成、それによって得られた結果について報告する。

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