中国散裂中子源加速器上有几百套电源和高频设备。每次开关机过程都要通过操作二十多个控制界面来完成这几百台设备的开关机流程，过程繁琐，耗时较多，容易出错且很难发现。为了简化开关机流程和避免人为错误发生，开发了一套一键开关机程序。该程序将分散于二十多个界面的所有硬件设备开关机操作集成到一个界面中，同时将每个硬件开关机流程抽象为单独线程，界面上一键操作，使用多线程并发完成所有设备的开关机操作。该程序实现了运行模式状态的一键存储和恢复，能够一键完成整个加速器的开关机流程，将原来耗时40 min的开关机流程压缩到约2 min完成，提升了操作效率，很好地满足了中国散裂中子源加速器运行需求。该程序具有一定的通用性，可以在其它装置推广应用。

作为第四代同步辐射光源，高能同步辐射光源对束流轨道稳定性提出了极高的要求，即在500 Hz左右带宽范围内，储存环中束流轨道的水平和垂直方向稳定度要优于该方向束团均方根尺寸的10%。为实现上述目标，快速轨道反馈系统的延时要尽可能低。快速轨道反馈系统将束流位置监测器（BPM）数据从BPM电子学接收并分发至所有子站，其数据传输延时是系统的主要延时。对此，设计并实现了一种基于高性能现场可编程逻辑门阵列（FPGA）和高速收发技术的数据分发方案，来满足快速轨道反馈系统的低延时和高带宽的需求。经过验证平台的搭建与测试，系统数据分发总延时小于10 μs，且24 h内未出现误码，满足高能同步辐射光源快速轨道反馈系统的需求。

高性能的加速器对运行的可靠性和稳定性提出了更高的要求，而加速器庞大的设备数量、极高的设备精度及性能导致对外部干扰非常敏感。为实现加速器长期、高效、可靠的运行，故障快速定位、诊断和恢复对现代加速器控制系统至关重要。目前，在加速器运行过程中，常规保存的历史数据可以判断和处理大部分一般故障。但对于类似高频、束测元件等快电子学引发的瞬态故障，由于常规方式保存的历史数据时间粒度不够，导致无法对这类快速故障过程进行有效分析。因此，有必要通过技术手段完整地记录故障发生时刻前后一段时间设备的状态及参数，保存高真实的现场“快照”。本文设计了一种基于高时间相关性和高时间分辨率的加速器故障分析系统，并进行了样机实现。该样机基于事件定时系统实现了同步精度好于16 ns的全局时间戳，采用同步触发的方式进行数据获取，并利用EPICS 7的规范类型进行数据组装和发布。样机实验结果表明，利用获取到的高精度时间数据，可区分不同设备发生故障的先后顺序，验证了故障分析系统的可行性。

对加速器运行过程中出现的故障进行准确分析，可有效提升加速器的可靠性及运行效率。而对于一些快速故障过程，必须依赖故障发生时刻存储的高度时间相关和高分辨率的数据，才能进行准确分析。设计了一种用于加速器的故障分析软件，可用于对快速故障进行可靠分析。在中国散裂中子源加速器中进行了应用，该系统非常准确地分析了此前无法定位的大部分束流丢失过程。该故障分析具有一定的通用性，可应用到其它加速器装置。

为了能在中国散裂中子源（CSNS）加速器的部分故障发生前发出预警信息，利用深度学习建立了基于CSNS加速器真空度和漂移管直线加速器（DTL）温度的特征模型，开发了一套CSNS加速器预警系统样机。该样机基于实验物理及工业控制系统（EPICS）架构搭建，主要由训练、识别和信息发布3部分组成，采用Python进行程序设计开发，实现了训练样本获取、深度学习网络设计和训练、在线识别和信息发布等功能。测试结果表明，该样机对基于CSNS加速器真空度和DTL温度历史数据生成的测试集的准确率达98.4%，且能根据实时数据识别出CSNS加速器真空度和DTL温度的异常，并能发出预警信息，证明了其可行性和有效性。

中国散裂中子源（CSNS）加速器真空控制系统负责真空数据采集、设备监控和闸板阀控制与联锁，是设备运行和故障诊断以及超高真空保持的重要保障。本文介绍了加速器真空需求，基于实验物理及工业控制系统EPICS软件框架的真空控制系统设计与实现，使用横河可编程逻辑控制器PLC控制与联锁设备，摩莎MOXA工控机监测真空状态，EPICS PV数据直接进入声音报警系统和历史数据库系统，为工作人员及时发现和处理问题、进行后续数据分析和机器研究等提供了便捷途径和可靠保障。目前，该系统已完成现场安装和调试，并已正式投入运行。运行结果表明，该系统具有稳定性好、可靠性高、人机交互友好的特点，很好地满足了加速器真空控制系统运行的需要。