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🔥 内容介绍
非绝缘高温超导磁体和线圈在科学研究和工业应用中扮演着重要的角色。它们广泛应用于核磁共振成像（MRI）、粒子加速器、磁悬浮列车等领域。然而，这些设备的控制和调节一直是一个挑战，因为超导磁体和线圈具有高度复杂的特性和敏感性。为了实现最佳的控制效果，我们需要采用一种先进的控制演示系统。
在非绝缘高温超导磁体和线圈的控制中，最重要的目标是确保磁场的稳定性和精确性。为了实现这一目标，我们需要一个控制系统，能够实时监测和调整磁体和线圈的参数。这样一来，我们就能够及时发现和纠正任何可能导致磁场不稳定的因素。
一个理想的控制演示系统应该具备以下几个关键特点：
- 高精度测量：系统应该能够准确测量磁体和线圈的参数，如电流、磁场强度等。只有通过精确的测量，我们才能够对磁体和线圈进行精确的控制。
- 实时监测：系统应该能够实时监测磁体和线圈的状态，并及时反馈给操作人员。这样一来，我们就能够及时发现任何可能导致磁场不稳定的问题，并采取相应的措施来解决。
- 自动调整：系统应该能够根据实时监测的结果，自动调整磁体和线圈的参数。这样一来，我们就能够实现磁场的自动稳定，减少人工干预的需求。
- 可视化界面：系统应该具备一个直观的可视化界面，方便操作人员对磁体和线圈进行监控和控制。这样一来，即使是没有专业知识的人员也能够轻松地操作系统。
- 安全性：系统应该具备良好的安全性能，能够保护磁体和线圈免受任何潜在的损坏。这样一来，我们就能够确保设备的长期稳定运行。
为了实现上述要求，我们可以采用先进的控制技术和算法。例如，我们可以使用模型预测控制（MPC）算法来实现实时监测和自动调整。MPC算法通过建立数学模型来预测磁体和线圈的行为，并根据实时测量结果进行调整。这种算法能够快速响应变化，并实现精确的控制。
此外，我们还可以使用现代化的传感器和测量设备来实现高精度测量。例如，我们可以使用超导量子干涉仪（SQUID）来测量磁场强度，使用高精度电流传感器来测量电流。这些先进的设备能够提供准确的测量结果，为控制系统提供可靠的数据支持。
最后，一个直观的可视化界面也是一个重要的组成部分。通过可视化界面，操作人员可以清晰地看到磁体和线圈的状态，并进行相应的控制。这样一来，即使是没有专业知识的人员也能够轻松地操作系统。
总之，非绝缘高温超导磁体和线圈的最佳控制演示需要一个先进的控制系统，能够实现高精度测量、实时监测、自动调整、可视化界面和安全性。通过采用先进的控制技术和算法，以及现代化的传感器和测量设备，我们可以实现对磁体和线圈的精确控制，为科学研究和工业应用提供更好的支持。
📣 部分代码
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% OPTIMAL CONTROL OF ESMA MAGNET (EXAMPLE SIMULATION) %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% A demonstration for Optimal Control applied to Non-Insulated HTS Magnets and Coils,
% research activity presented at MT28 conference, 2023
% Clear workspace and disable beep
clearvars
beep off
%% 1- Define the Electric Model
% series of blocks made by R and L in parallel. The circuit is curent
% controlled, so that the input is the power supply I_op
% 6) Adjust control for the next iteration
Iop_old = I_op;
Iop_corr = step * dH_du_val;
I_op = I_op - Iop_corr;
end
% plot
subplot(2, 3, 1)
plot(Tnew, Iop_0, ':k', Tnew, I_op, 'b'); grid on; xlabel('Time'); ylabel('I_{op} [A]')
title('Input (U)')
subplot(2, 3, 2)
plot(T_0, X_0(:, 1), ':k', Tnew, X(:, 1), 'b'); grid on; xlabel('Time'); ylabel('I_\theta [A]');
title('State variable: Current (X_1)')
subplot(2, 3, 3)
plot(T_0, X_0(:, 2), ':k', Tnew, X(:, 2), 'b'); grid on; xlabel('Time'); ylabel('\Delta T [K]')
title('State variable: Temperature (X_2)')
subplot(2, 3, 4)
plot(Tnew, -Iop_corr, 'b'); grid on; xlabel('Time'); ylabel('Correction in I_{op} [A]')
title('Updating of Input')
subplot(2, 3, 5)
loglog(1:ii, J(1:ii), '.r'); grid on; xlabel('Iteration'); ylabel('J final');
title(['Iteration n:', num2str(ii)]);
subplot(2, 3, 6)
loglog(1:ii, intL(1:ii), '.b'); hold on; grid on; xlabel('Iteration'); ylabel('J components')
loglog(1:ii, Psi(1:ii), '.r'); legend('\intL = blue','\Psi = red')
title('Cost Components')
set(gcf, 'color', 'w');
drawnow
end⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]杨亦霖.基于线性规划的高温超导磁体线圈设计方法[J].低温物理学报, 2020, 42(1):7.DOI:10.13380/j.ltpl.2020.01.007.