Fazioli, Davide
(2026)
Powering concepts for resistive magnets in the muon collider rapid cycling synchrotron.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria dell’energia elettrica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract
Il CERN (European Organization for Nuclear Research) è uno dei principali centri di ricerca al mondo nel campo della fisica delle particelle e gestisce una vasta infrastruttura di acceleratori e laboratori sperimentali. Il funzionamento di tali sistemi richiede migliaia di convertitori di potenza destinati ad alimentare i magneti degli acceleratori con tensioni e correnti controllate con elevata precisione.
Questa Tesi di Laurea Magistrale è stata svolta presso la sezione High Power Converters (SY-EPC-HPC) del CERN e riguarda lo studio dei convertitori di potenza per i magneti curvanti del futuro Muon Collider. Per alimentare tali magneti sono richieste potenze dell’ordine dei gigawatt; per questo motivo il convertitore è realizzato mediante una struttura modulare composta da numerose celle elementari.
Il lavoro ha incluso lo sviluppo di modelli di simulazione in ambiente Python per analizzare il comportamento del convertitore e l’impatto di fenomeni non ideali, in particolare il jitter degli IGBT e le variazioni dei parametri del sistema. Successivamente è stato sviluppato un modello più completo in grado di includere effetti non lineari e variazioni dei parametri elettrici.
Su questo modello è stata implementata una strategia di controllo basata su Iterative Learning Control (ILC) al fine di migliorare la precisione della risposta del sistema. Infine, i risultati delle simulazioni sono stati validati mediante la realizzazione di un prototipo sperimentale costituito da quattro celle di potenza su PCB controllate da un microcontrollore Teensy 4.1.
Abstract
Il CERN (European Organization for Nuclear Research) è uno dei principali centri di ricerca al mondo nel campo della fisica delle particelle e gestisce una vasta infrastruttura di acceleratori e laboratori sperimentali. Il funzionamento di tali sistemi richiede migliaia di convertitori di potenza destinati ad alimentare i magneti degli acceleratori con tensioni e correnti controllate con elevata precisione.
Questa Tesi di Laurea Magistrale è stata svolta presso la sezione High Power Converters (SY-EPC-HPC) del CERN e riguarda lo studio dei convertitori di potenza per i magneti curvanti del futuro Muon Collider. Per alimentare tali magneti sono richieste potenze dell’ordine dei gigawatt; per questo motivo il convertitore è realizzato mediante una struttura modulare composta da numerose celle elementari.
Il lavoro ha incluso lo sviluppo di modelli di simulazione in ambiente Python per analizzare il comportamento del convertitore e l’impatto di fenomeni non ideali, in particolare il jitter degli IGBT e le variazioni dei parametri del sistema. Successivamente è stato sviluppato un modello più completo in grado di includere effetti non lineari e variazioni dei parametri elettrici.
Su questo modello è stata implementata una strategia di controllo basata su Iterative Learning Control (ILC) al fine di migliorare la precisione della risposta del sistema. Infine, i risultati delle simulazioni sono stati validati mediante la realizzazione di un prototipo sperimentale costituito da quattro celle di potenza su PCB controllate da un microcontrollore Teensy 4.1.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Fazioli, Davide
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Ingegneria dell'energia elettrica
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
ILC, CERN, Power Electronics, Muon Collider, Controllo, Power Converters
Data di discussione della Tesi
25 Marzo 2026
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Fazioli, Davide
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Ingegneria dell'energia elettrica
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
ILC, CERN, Power Electronics, Muon Collider, Controllo, Power Converters
Data di discussione della Tesi
25 Marzo 2026
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