LLRFLibsPy库中AFF_ilc函数解读

source code: Github

这个函数 AFF_ilc 用于应用迭代学习控制（ILC）来计算前馈修正波形。具体解读如下：

函数参数

• vc_err: 复数类型的一维 numpy 数组，表示腔体电压波形的误差。
• L: 复数类型的 numpy 矩阵，ILC 的增益矩阵。

返回值

• vff_cor: 复数类型的一维 numpy 数组，前馈修正波形。

函数流程

1. 计算前馈修正波形：
   • 使用矩阵乘法，将 ILC 增益矩阵 ( L ) 与电压误差 vc_err 相乘。
   • 返回计算得到的前馈修正波形 vff_cor。

函数解释

1. 输入检查：

   • 函数假定输入参数已经是正确的类型和尺寸，因此没有显式的输入检查。

2. 矩阵乘法：

   • 计算公式为 ( vff_cor = L \cdot vc_err )。
   • 这里的 np.matmul 是 numpy 提供的矩阵乘法函数，计算增益矩阵 ( L ) 和电压误差 vc_err 的乘积。

示例解释

假设我们有以下电压误差 vc_err 和增益矩阵 ( L ):

vc_err = np.array([0.1 + 0.2j, 0.05 + 0.1j, -0.02 - 0.03j], dtype=complex)
L = np.array([[0.5, 0.1, -0.05],
              [0.2, 0.4, 0.1],
              [-0.1, 0.2, 0.3]], dtype=complex)

我们可以调用函数：

vff_cor = AFF_ilc(vc_err, L)

函数将进行以下步骤：

1. 计算前馈修正波形 vff_cor:

   vff_cor = np.matmul(L, vc_err)

2. 返回计算得到的前馈修正波形 vff_cor。

例如，计算结果可能为：

vff_cor = np.array([0.071 + 0.114j, 0.068 + 0.088j, -0.004 - 0.017j], dtype=complex)

作用总结

这个函数的主要作用是利用 ILC 增益矩阵 ( L ) 对系统的电压误差进行修正，计算出相应的前馈信号，以提高系统的控制性能。这个修正波形可以用于下一次迭代，以逐步减少系统误差，达到更好的控制效果。