自适应光学系统中的逢适应控制算法研究

介绍和分析了一种在自适应光学系统中实用的自适应控制算法。与经典控制算法相比，自适应控制算法调整方便，综合考虑了大气湍流扰动和探测噪声等对系统控制效果的影响，控制参数能适应工作环境的变化，使系统达到最优控制状态。以61单元自适应光学系统上实现的自适应控制算法为例，用经典控制理论的波德（Bode)图、控制带等概念分析了这种算法的特点，并针对算法在实际系统应用中遇到的问题提出了解决的办法。     

自适应光学闭环系统实时多路自适应控制算法EI北大核心CSCD

分析和介绍了自适应光学闭环系统中一种实用的实时多路自适应控制算法。该多路自适应控制算法综合考虑了大气湍流扰动以及自适应光学系统时间延迟对系统控制效果的影响,其各个控制回路的控制参数能根据外界扰动的变化进行实时的迭代调整,从而使系统始终工作在最优控制状态。利用61单元自适应光学系统上模拟的大气湍流扰动信号,实现了对变形镜各路控制电压进行闭环优化控制的多路自适应控制算法,并对该算法的收敛性、控制效果、控制带宽进行了仿真研究和分析。仿真结果表明,同经典比例积分控制算法相比,多路自适应控制算法具有更强的自适应性,可以更有效地减少外界扰动对自适应光学系统校正效果的影响,提高自适应光学系统的闭环控制带宽,改善控制特性。     

自适应光学中的控制算法设计与仿真

对自适应光学系统中的控制算法设计进行了整体研究。首先对自适应光学系统各模块的物理特性进行了分析,并在此基础上建立了系统整体的数学模型。针对传统处理含有纯滞后环节系统近似方法的不足,文章采用直接求解系统传递函数幅频和相频解析函数的方法来对系统特性进行分析,通过比较系统的开环特性、闭环特性、误差和噪声传递特性等对三种控制方法（积分控制、PI控制和Smith控制）的控制品质进行了分析。分析和仿真结果表明,Smith控制方法对自适应光学系统能够达到较好的控制效果,为实际系统的设计提供了理论指导。     

基于模型的无波前探测自适应光学系统

基于波前梯度的二阶矩和修正后的远场强度分布近似呈线性关系,设计了一种基于模型的无波前探测自适应光学系统快速闭环控制算法。使用61单元变形镜、CCD成像器件等建立了自适应光学系统仿真平台,并以不同湍流强度下的波前像差作为校正对象,分析了这种基于模型的无波前探测自适应光学系统的收敛速度、校正能力及对不同像差的适应性。结果表明,基于模型的无波前探测自适应光学系统在快速收敛的同时,能够获得接近波前校正器件的理想校正能力。N阶模式像差校正时,系统只需要进行N+1次远场光斑的测量。和现有的各种无波前探测自适应光学系统控制算法相比较,基于模型的无波前探测自适应光学系统所需的测量次数大大减少。     

一种自适应光学闭环系统预测控制算法的仿真研究

介绍了校正大气湍流畸变波前像差的自适应光学系统中,基于预测控制技术对变形镜控制电压进行预测以减少自适应光学系统中时间延迟误差的方法.对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据,利用数值仿真方法,研究了基于递推最小二乘(RLS)算法的线性预测控制算法对自适应光学系统变形镜控制电压进行超前预测的方法,并与采用比例积分(PI)...     

自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验研究

随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。     

自适应光学系统变形镜控制电压预测

在校正大气湍流畸变波前相差的自适应光学系统中,利用基于Levenberg-Marquardt学习算法的非线性反向传播神经网络技术（LMBP）对变形镜控制电压进行预测。以对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据为研究对象,通过数值仿真方法,研究了基于LMBP算法的自适应光学系统变形镜电压非线性预测控制算法。通过实验发现,预测电压和变形镜实际控制电压拟合效果良好。讨论了回溯帧数对预测效果的影响,并与基于递推最小二乘（RLS）算法的线性预测算法进行比较。对比结果表明,基于LMBP算法的非线性电压预测方法比基于递推最小二乘法的线性电压预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。     

微型自适应光学系统闭环控制算法

以微型自适应光学系统的波前重构算法和信号处理系统为基础 ,给出了相应的微型自适应光学系统的闭环控制算法 ,实验结果说明所得结果是合理可行的     

自适应光学系统的控制残余方差分析

分析自适应光学系统的控制残余方差与控制带宽的关系.对于存在时间延迟的自适应光学系统,推导了计算大气湍流控制残余方差的近似方式,并给出了有探测噪声情况下确定系统最优控制带宽的公式.以61单元自适应光学系统为例,讨论了实验自适应光学系统中控制带宽的优化选择问题.     

多层共轭自适应光学系统中等晕角的计算

介绍了多层共轭自适应光学(MCAO)系统的基本原理及其对提高自适应光学系统的等晕角的作用。介绍了用计算机模拟计算MCAO等晕角所用的数值方法,并给出了相应的算法。计算了在传统的自适应光学系统中的等晕角的大小以及采用多层共轭技术的自适应光学系统的等晕角的大小,并对二者进行了比较,说明了多层共轭自适应光学系统相对于传统的自适应光学系统在提高系统的等晕角方面的优越性。结果表明,在MCAO中,变形镜的个数越多其等晕角越大。     

自适应光学系统的数值模拟：噪音和探测误差的效应

噪音和探测误差是影响自适应光学系统性能的三个主要因素之一。噪音和探测误差使哈特曼－夏克（Hartmann-Shack)波前传感器所测得的华斜量产生误差,进而影响整个自适应光学系统的性能,建立了对噪声和探测误差对哈特曼－夏克波前传感器的影响进行数值模拟的理论模型,编制了计算程序,与已有的激光大气传输与自适应光学系统的计算程序相衔接,进行了模拟计算,对有限的离散采样,读出噪音和光子噪音的效应作了数值模拟研究,获得了一些对于实际的自适应光学系统的最佳设计有价值的结果。     

自适应光学控制系统的有效带宽分析

分析了自适应光学控制系统中闭环带宽和对湍流校正的有效带宽的关系，比较了采用比例积分控制和纯滞后补偿控制的自适应光学控制系统的带宽。分析结果认为自适应光学控制系统应当具有较高的有效带宽。较低的闭环带宽，系统中的时间延迟是限制自适应光学控制系统有效带宽的主要因素。     

一种基于并行化方法的自适应光学闭环预测控制器

自适应光学系统的性能受限于伺服系统的延迟误差和波前传感器的光电子噪声。提出了一种多模型单变量预测模型,该模型采用基于Levenberg-Marquardt学习算法的前馈型神经网络。利用计算机多核处理器,设计了一个具有并行处理能力的预测控制器,来实现对自适应光学闭环控制电压的预测,以消除延迟误差的影响。通过数值仿真实验,研究了预测控制器对控制电压和远场斯特雷尔比的影响,与未采用预测控制器的系统进行了比较,并对预测算法的并行性能进行了分析。实验结果表明,使用并行化方法的预测控制器可以有效缩短系统的预测时间,提高预测算法的加速比,与经典比例积分(PI)控制算法相比可以更有效地降低系统由于伺服延迟引起的误差,远场的斯特雷尔比有明显地提高。     

自适应光学系统的最优斜率复原算法

分析了自适应光学系统的波前斜率校正效果，综合大气湍流扰动和测量噪声的统计特性，在最小二乘复原算法的基础上推导得出一种形式简洁、易于实际操作的最优斜率复原算法。在大气湍流波前扰动条件下，对这种最优斜率复原算法的补偿效果和工作稳定性进行了计算研究。     

自适应光学系统的数值模拟：直接斜率控制法

采用直接斜率控制法完整地实现了对自适应光学（ＡＯ）系统的数值模拟，系统研究了带自适应光学校正的激光大气传输规律。提出了对计算出的位相进行了“剪接”的办法，解决了残余位相方差与自适应光学的校正效果没有对应关系的问题。证明可以把快速傅里叶变换法（ＦＦＴ）用于透镜成像的聚焦计算，与积分法得到相同的结果，报道了对于一定的延迟时间，当大气横向风速大于一个阈值时，自适应光学补偿比安全相位补偿的效果还要好，表明     

自适应光学系统的数值模拟：动态控制过程和频率响应特性

对自适应光学系统的动态控制过程进行了数值模拟。与自动控制理论的解析分析相比,动态控制过程的数值模拟有其优越性。系统的频率响应特性与动态控制性能密切相关,对自适应光学系统的频率响应特性也进行了数值模拟。模拟计算的结果与实验测量结果符合得很好。还实现了多频率成份的同时计算,可以大大提高计算效率。其结果与单频率结果只在低频下有小的差别,可以满足得到带宽和裕量等参数的实用要求。将频率响应特性的模拟计算与长时间曝光斯特列耳（Strehl)比的数值模拟结合,可得到对自适应光学系统性能的有效评估。     

遗传算法在自适应光学系统中的应用

为了校正激光光束的波前像差,建立了一套无需直接探测波前信息的自适应光学(AO)系统模型,提出了一种基于实数编码的高斯变异的遗传算法(GA)用来控制61单元压电变形镜补偿波前像差,并仿真利用此算法控制61单元变形镜校正由变形镜本身产生的像差。结果表明,这种算法能够找到补偿各种像差所需的变形镜的最优面型。像差校正后,焦平面的峰值光强最多能够提高30倍。环围斯特尔比值(Strehl ratio)最多能够从校正前的0.032提高到0.96,变形镜61个驱动器后的电压值收敛性能良好。     

直接斜率波前控制算法的模式校正效果分析

建立了采用直接斜率波前控制算法的自适应光学系统中各阶泽尼克模式间的动态关系,通过对比系统对大气湍流畸变波前各阶泽尼克模式的功率谱抑制函数,揭示了采用直接斜率波前控制算法的自适应光学系统中各阶模式校正效果间的差异,并初步分析了造成这种差异的原因。用在61单元自适应光学系统上取得的实验结果验证了理论分析结果。     

自适应光学系统的实时模式复原算法

 分析了自适应光学系统中实时模式复原算法的基本原理，建立了一种新型的传感器本征模复原算法。与常用的直接斜率法相比，这种模式复原算法可以有效减小探测噪声对复原计算过程的影响，提高系统的闭环稳定性和校正效果。在61单元自适应光学系统上实现了这种模式复原算法，并在实际大气湍流中对传感器本征模复原算法和直接斜率法进行了实验对比研究。     

Adaptive synchronization control of coupled chaotic neurons in an external electrical stimulation

In this paper we present a combined algorithm for the synchronization control of two gap junction coupled chaotic FitzHugh-Nagumo (FHN) neurons in an external electrical stimulation. The controller consists of a combination of dynamical sliding mode control and adaptive backstepping control. The combined algorithm yields an adaptive dynamical sliding mode control law which has the advantage over static sliding mode-based controllers of being chattering-free, i.e., a sufficiently smooth control input signal is generated. It is shown that the proposed control scheme can not only compensate for the system uncertainty, but also guarantee the stability of the synchronized error system. In addition, numerical simulations are also performed to demonstrate the effectiveness of the proposed adaptive controller.