同步辐射实验控制与数据获取软件框架概述

原创

zzh-dahai

修改于 2025-07-17 16:00:11

2010

1. 引言

实验控制与数据获取软件是同步辐射的科学数据源头，同步辐射光源需要高效的实验控制和数据采集软件来支持多学科、多领域实验的复杂需求。统一的实验控制与数据获取软件架构是同步辐射实验线站自动化和智能化的基础。

2. 实验控制与数据采集软件

2.1 系统架构

实验控制与数据采集软件包含控制层和数据采集层，控制层是由分布式控制系统提供的集中管理软件接口及其在数据获取软件里的抽象映射。数据采集层有实验流程控制、多维飞行扫描控制、探测器数据采集存储控制、数据流组装、用户界面库和自动化应用等组件，应实现实验控制与数据接口的统一。其核心功能包括：

实验流程控制：提供全方位实验逻辑支持，确保实验流程的精准控制。
多维飞行扫描：支持快速高效的实验。
用户界面库：提供友好的用户界面，方便用户进行实验设计和数据采集。
自动化应用：实现调光、选区、换样等自动化操作，减少人工干预。

2.2 功能特点

元数据采集灵活定制：确保实验数据的完整性和可追溯性。
高通量多模态数据采集：支持多种数据类型的采集和处理。
在线反馈控制应用：实时调整实验参数，优化实验结果。
虚拟实验支持：模拟实验环境，辅助实验设计和实验培训，提高实验设计的准确性和实验准备的高效性。

3.实验控制与数据采集软件融入AI基因-智能化的实验控制与数据采集软件

3.1 系统架构

实验控制与数据采集软件与AI技术相融合，在控制层和数据采集层的技术上，增加AI层，使其具有AI基因。数据中心边云算力架构，为软件框架AI层提供在线AI算力基础，智能反馈算法和智能数据处理算法为AI层提供AI算法基础，数据流调度分发、存储为AI层提供数据基础。依托数据中心高性能服务器的预训练大预言模型构建同步辐射实验领域专用知识库，为实验设计者或实验用户提供全方位的知识检索和应用指导。

3.2 功能特点

智能化的实验控制与数据采集软件是同步辐射科学实验的大数据中枢，实时上百种实验的多源设备产生的海量数据，进行实时数据清洗和标注，在线智能处理分析，形成标准化的适用于智能应用的数据流，直接接口智能数据分析等应用。

数据标准化存储：分为存储后端和存储前端，后端统一数据库存储，前端提供多种数据接口，由用户灵活选择所需数据格式。
多学AI模块：服务于光源通用及方法学专用大模型，实现海量数据采集、智能分析以及实验决策的在线化、自动化与智能化闭环。

4. AI在同步辐射数据解析中的应用

AI技术在同步辐射数据解析中发挥着重要作用，具体应用包括：

数据预处理：利用AI算法对原始数据进行清洗、标注等预处理，提高数据质量。
特征提取：通过智能算法算法提取数据中的关键特征，为后续分析提供基础。
模式识别：利用智能算法识别数据中的模式，辅助科学发现。
预测与优化：通过智能模型预测实验结果，反馈优化实验参数，提高实验预期效果。

5. 结论

同步辐射实验控制与数据获取软件架构融入AI技术，可实现光束线站的智能控制和科学数据的智能采集、分析，AI技术的应用进一步提升了同步辐射大数据解析的能力，为科学实验提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断融合，整个同步辐射实验控制与数据获取工作将快速迈入通用智能化和强智能化时代。

国际、国内流行的通用控制与数据获取软件框架基础（SSRF、HEPS、HALF etc.）

基于Bluesky的同步辐射控制与数据采集系统最佳软件组合设计

一、系统架构设计

1.1 核心组件选型

1.1.1 实验控制层

Bluesky RunEngine：作为核心控制引擎，负责实验计划的执行、中断恢复及数据流分发。支持实时数据流处理，通过生成检查点实现安全恢复。
Ophyd设备抽象层：提供统一的硬件接口，支持EPICS、TANGO等控制系统的集成。示例代码：

python
from ophyd import EpicsSignal, Device
class  TemperatureSensor(Device):   
    temp = Component(EpicsSignal, 'PV:TEMP', kind='hinted')

1.1.2 数据管理层

Databroker：元数据与数据存储管理核心，支持历史数据查询及与MongoDB、HDF5等后端集成。
Suitcase数据导出：支持HDF5、JSON等格式导出，示例：

python
from suitcase.hdf5 import Serializer
serializer = Serializer('experiment.h5')
RE.subscribe(serializer)

1.1.3 硬件控制层

EPICS/TANGO：底层硬件控制框架。EPICS适用于分布式控制，TANGO提供灵活性，两者均支持与Bluesky无缝集成。

1.1.4 可视化与界面

PyDM/PyQtGraph：提供实时数据可视化组件，支持用户界面快速开发。
Tiled数据访问服务：统一接口与高效数据切片，

python
from tiled.client import from_uri
client = from_uri("http://localhost:8000")
subset = client['medium_image'][10:20, 30:40]

1.2 架构图示

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   User Plan  │→→→→│  RunEngine  │→→→→│    Ophyd    │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
         │                  │                  │
         ▼                  ▼                  ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────┐
│          DataBroker & Suitcase (MongoDB/HDF5)         │
│┌─────────────┐┌─────────────┐┌─────────────┐┌─────────────┐│
││  Metadata   │←→│  HDF5/JSON │←→│   Tiled    │←→│ PyDM/PyQt  ││
│└─────────────┘└─────────────┘└─────────────┘└─────────────┘│
└───────────────────────────────────────────────────────┘

二、典型应用场景

2.1 实时数据采集与存储

步骤1：初始化组件

from bluesky import RunEngine
from ophyd.sim import motor, det
import databroker
 
RE = RunEngine()
db = databroker.catalog['my_experiment']
serializer = suitcase.hdf5.Serializer('realtime.h5')
RE.subscribe(db.insert)
RE.subscribe(serializer)

步骤2：执行实验计划

from bluesky.plans import scan
RE(scan([det], motor, -1, 1, 10))
serializer.close()

2.2 历史数据查询与分析

步骤1：查询特定条件数据

headers = db.search({'plan_name': 'scan'})
for header in headers:
    events = header.events
    # 处理事件数据

步骤2：导出为JSON格式

from suitcase.jsonl import Serializer
json_serializer = Serializer('historical.jsonl')
for header in headers:
    json_serializer('start', header.start)
json_serializer.close()

2.3 多设备协同控制

示例：双电机同步扫描

from bluesky.plans import scan
from ophyd import EpicsMotor
 
motor1 = EpicsMotor('PV:MOTOR1', name='m1')
motor2 = EpicsMotor('PV:MOTOR2', name='m2')
 
def dual_scan():
    yield from mv(motor1, 0, motor2, 0)
    yield from scan([det], motor1, -1, 1, 10, motor2, -1, 1, 10)
 
RE(dual_scan())

三、关键技术优势

3.1 实时性与扩展性

Bluesky RunEngine：通过异步执行和检查点机制，确保实验中断后可恢复。
Tiled服务：支持分布式数据切片，处理TB级数据时延低于1秒。

3.2 硬件兼容性

EPICS集成：支持74个磁场控制器的同步（如ITER项目）。
TANGO适配：提供Python/C++双语言接口，兼容第三方设备驱动。

3.3 数据管理效率

Databroker + Suitcase：实现元数据与原始数据分离存储，HDF5导出速度达50MB/s。
MongoDB后端：支持复杂查询，如：

pythondb.search({'device': 'temp_sensor', 'timestamp': {'$gt': '2025-07-01'}})

四、部署与配置

4.1 环境准备

依赖安装：

conda create -n bluesky_env python=3.10
conda activate bluesky_env
pip install bluesky ophyd databroker suitcase-hdf5 tiled pyepics

EPICS环境配置：

caproto-ioc random_walk --list-pvs

4.2 系统启动流程

启动Tiled服务：bashtiled serve pyobject --public my_module:data_tree
初始化Bluesky组件：pythonRE = RunEngine()db = databroker.Broker.named('temp')RE.subscribe(db.insert)

五、总结

基于Bluesky的同步辐射控制与数据获取实验软件系统最佳组合为：

逻辑层：Bluesky + Ophyd
数据层：Databroker + Suitcase + Tiled
硬件层：EPICS/TANGO
界面层：PyDM + PyQtGraph

如何在该架构里加入AI软件层

一、AI软件层架构设计

1.1 核心组件扩展

1.1.1 AI推理引擎

框架选择：集成TensorFlow/PyTorch作为基础推理框架，支持动态图与静态图模式。
部署方式：通过ONNX Runtime优化模型推理速度，示例代码：

import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
results = session.run(None, {"input": data})

1.1.2 AI数据流接口

实时数据订阅：通过Bluesky的LiveTable订阅实时数据流，示例：

python
from bluesky.callbacks import LiveTable
RE.subscribe(LiveTable(['motor_pos', 'det_value']))

历史数据加载：从Databroker加载训练数据，示例：

python
headers = db.search({'plan_name': 'scan'})
training_data = [h.table() for h in headers]

1.1.3 AI控制接口

动态参数调整：通过Ophyd接口发送AI生成的控制指令，示例：

python
from ophyd import EpicsSignal
motor = EpicsSignal('PV:MOTOR', name='motor')
motor.put(ai_optimized_position)

1.2 架构图示

二、典型AI应用场景

2.1 实验参数自动优化

步骤1：初始化AI模型

python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

步骤2：实时数据训练与推理

python
from bluesky.plans import scan
from bluesky.callbacks import LiveCallback
 
class AIOptimizer(LiveCallback):
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    
    def event(self, doc):
        x = doc['data']['motor_pos']
        y_pred = self.model.predict(x)
        motor.put(y_pred)
 
optimizer = AIOptimizer(model)
RE.subscribe(optimizer)
RE(scan([det], motor, -1, 1, 10))

2.2 设备故障预测

步骤1：历史数据训练

python
headers = db.search({'device': 'temp_sensor'})
training_data = [h.table() for h in headers]
model.fit(training_data['timestamp'], training_data['temp_value'])

步骤2：实时故障检测

python
class FaultDetector(LiveCallback):
    def __init__(self, model, threshold=80):
        self.model = model
        self.threshold = threshold
    
    def event(self, doc):
        temp = doc['data']['temp_value']
        if temp > self.threshold:
            RE.stop()
            print("故障预警：温度超限！")
detector = FaultDetector(model)
RE.subscribe(detector)

2.3 图像数据智能分析

步骤1：集成预训练模型

python
from transformers import AutoModelForImageClassification
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")

步骤2：实时图像处理

python
class ImageAnalyzer(LiveCallback):
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    
    def event(self, doc):
        image = doc['data']['detector_image']
        results = model(image)
        print(f"图像分类结果：{results.logits.argmax()}")
 
analyzer = ImageAnalyzer(model)
RE.subscribe(analyzer)

三、关键技术实现

3.1 模型部署优化

量化压缩：使用TensorFlow Lite或PyTorch Quantization将模型大小压缩80%，示例：

python
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

硬件加速：通过CUDA或OpenVINO利用GPU/VPU加速推理，示例：

python
model = tf.saved_model.load('model')
tf.config.experimental.set_visible_devices([gpu_device], 'GPU')

3.2 数据流集成

实时数据管道：通过Apache Kafka将Bluesky数据流推送至AI模块，示例：

python
from bluesky.kafka import BlueskyKafkaProducer
producer = BlueskyKafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
RE.subscribe(producer)

历史数据查询：通过Elasticsearch实现快速检索，示例：

python
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
results = es.search(index="experiment_data", body={"query": {"match_all": {}}})

3.3 控制接口扩展

动态参数调整：通过Ophyd的put方法实时修改设备参数，示例：

python
motor.put(ai_optimized_value, wait=True)

安全验证：在控制指令前添加范围检查，示例：

pythonif ai_value < SAFE_MIN or ai_value > SAFE_MAX:    raise ValueError("AI生成值超出安全范围")

四、部署与配置

4.1 环境扩展

依赖安装：

bash
pip install tensorflow onnxruntime scikit-learn transformers

硬件配置：

GPU节点：配置NVIDIA A100 GPU，安装CUDA 11.8驱动。
边缘设备：部署Intel NCS2 VPU用于低功耗推理。

4.2 系统启动流程

启动AI服务：
初始化Bluesky组件：

python
RE = RunEngine()
db = databroker.Broker.named('temp')
RE.subscribe(db.insert)

五、总结

通过集成AI软件层，使软件框架具有AI基础工具，使开发人员更方便实现同步辐射实验的智能化应用。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

数据采集

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

数据采集

登录后参与评论

0 条评论

热度