利用复原电压预测大气湍流畸变波前方法

 在校正大气湍流畸变信号的自适应光学系统中，基于大气开环数据，对采用最小递归二乘RLS算法预测复原电压以减小自适应光学系统中的时间伺服延迟进行了仿真研究。并与未采用预测时的误差进行了比较，对比结果表明：采用RLS算法后，可以有效的降低系统由伺服延迟引起的误差。     

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。     

基于神经网络的自适应光学系统变形镜控制电压预测方法

介绍了在校正大气湍流畸变波前像差的自适应光学系统中,基于神经网络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数据,利用数值仿真方法,研究了基于二阶学习算法的二层反向传播(BP)神经网络对自适应光学系统变形镜控制电压进行超前预测的方法,讨论了回溯帧数及学习速率对预测效果的影响,并与采用最小递归二乘(RLS)算法预测时的效果进行了比较。对比结果表明,基于二阶学习算法的二层BP神经网络预测方法比基于RLS算法的预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。     

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)...     

用于开环液晶自适应光学系统的模式预测技术研究

时间延迟误差是液晶自适应光学系统的一个最主要的误差源. 本文提出了一种利用智能模式预测-----迭代最小二乘(RLS)模式预测算法来克服其对成像分辨率的影响. 首先, 介绍了具有RLS模式预测能力的开环液晶自适应光学系统的结构和工作原理. 其次, 详细讨论了RLS模式预测算法的实现过程. 再次, 设计和搭建了一套带有液晶湍流模拟器的开环液晶自适应光学系统, 对RLS模式预测算法的预测效果进行了分析, 并和直接开环校正做了比较. 分析结果表明: 当系统处于中等强度湍流条件(大气相干长度r₀=6 cm, Greenwood频率f_G=35 Hz)和只有时间延迟误差情况下, 经过RLS预测后, 残差波面的RMS值由直接校正的0.26波长(1波长=785 nm)降低到了0.15波长, 校正效果提高了42%. 最后, 对预测前后自适应光学系统的成像效果进行了对比试验. 实验结果显示, 经过预测以后, 系统的成像分辨率由直接开环校正的25.4 cycles/mm提高到了32.0 cycles/mm, 成像分辨率提高了26%, 达到了0.9倍的衍射极限分辨率. 因此, RLS模式预测技术可以有效的提高开环液晶自适应系统的成像分辨率.     

高功率激光装置快速自动准直系统

为提高自动准直效率,结合以太网,设计出一套新型光路自动准直控制和检测方案.该方案采用基于耦合矩阵的前馈补偿及图像Jacobian矩阵的近远场串并行准直方式,并引入局部自适应阈值和二值化算法,同时将模糊控制算法运用到步进电机的调整过程中,提高光束近远场图像的处理精度,降低系统的准直时间.实验结果表明,该准直系统远场的平均调整误差为空间滤波器小孔直径0.44%,能够满足准直系统远场调整精度(小于小孔直径5%)的要求,准直时间由原有的30mins缩短至12mins左右.     

基于光斑二阶矩的阵列光束倾斜相差自适应控制方法

针对阵列光束相干合成中存在的倾斜相差大的问题,提出了基于合成光束远场光斑二阶矩的阵列光束倾斜相差自适应控制方法。以合成光束远场光斑二阶矩作为评价函数,理论上模拟了采用随机并行梯度下降算法实现7路光束的倾斜闭环控制过程。实验上搭建了7路光纤激光相干合成系统,利用自适应光纤准直器对倾斜相差进行校正。以合成光束远场光斑的二阶矩作为评价函数,采用随机并行梯度下降算法,实现了7路光束的倾斜的闭环控制,合成光束模拟远场光斑的桶中功率由0.05 V提升至1.95 V。实验中将倾斜扰动的增益系数变为与二阶矩相关的函数,实现了自适应变增益系数的倾斜闭环,在一定程度上提升了倾斜控制的带宽。从理论上和实验上验证了基于光斑二阶矩的倾斜相差自适应控制方法在光束合成及合成孔径探测领域应用的可行性。     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。     

基于分区域耦合的随机并行梯度下降自适应光学

基于随机并行梯度下降(SPGD)方法的自适应光学(AO)系统通过直接优化系统的性能评价函数来控制波前校正器以补偿光束中存在的波前畸变。为了提高这种无模型优化自适应光学系统的收敛速度, 提出了基于分区域耦合的新方法以改进传统随机并行梯度下降自适应光学系统的工作方式。将波前校正器光学孔径分成多块子区域, 每块子区域对应着的所有驱动器作为一个整体控制单元, 从形式上可以得到一个空间分辨率较低的分区域波前校正器。该校正器与原校正器同步工作, 并采用随机并行梯度下降算法对同一个性能评价函数进行优化, 从而构成了双校正器的耦合工作结构。对256单元分立活塞式波前校正器建立了自适应成像系统的数值模型, 结果表明这种分区域耦合的随机并行梯度下降自适应光学系统比传统随机并行梯度下降自适应光学系统具有更快的收敛速度和更好的渐近态。     

随机并行梯度下降湍流场光束净化的实时校正实验研究

自适应光学技术可用于补偿高能激光系统出射光束的波前畸变以改善光束质量.为研究随机并行梯度下降(SPGD)自适成光学方法用于光束净化的可行性,分别采用高速光电探测器和高速变形镜作为系统性能评价函数的测量器件和波前校正器件,搭建了迭代速率为100 Hz的SPGD自适应光学系统,并且对通电电阻丝产生的湍流所造成的动态波前畸变进行了实时校正.实验结果显示,此套自适应光学系统能够对在4 Hz以下频率范围内缓慢变化的动态波前畸变进行实时校正,针孔中远场光斑的能量提高2.2倍,稳定性提高1.4倍.这表明SPGD自适应光学系统用于光束净化是町行的.     

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。     

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。     

新型可燃性气体报警仪的研制

介绍新型可燃性气体报警仪的设计,可用于对丙烷、丁烷、氢气及其他可燃性气体的检测,用于检测可燃气体爆炸性;采用C8051F020单片机,通过2M007型电阻式气敏传感器采集信号,经过放大电路放大,传入单片机,进行模数转换,采用算术平均滤波对数据过滤,再通过一系列的数据处理,显示可燃性气体浓度,通讯方式采用以sim300通讯模块的GPRS通讯的新型可燃性气体报警系统;软件设计采用C语言编程,灵活方便、具有强大的移植性;如空气中可燃性气体浓度超标,开始报警,显示屏上显示出大于阀值的可燃性气体浓度,且通过无线通讯使手机也正常收到了报警短信;该系统功能齐全,操作简便,具有很高的应用价值。     

基于GA参数整定的时变时滞系统灰色预测控制

针对一类数学模型未知且存在时变时滞的复杂系统,提出一种基于遗传算法参数整定的灰色预测控制方法。该方法采用BP神经网络对系统的时变时滞进行辨识,利用灰色预测算法对系统的输出进行预测,进而使用基于遗传算法整定PID控制器对系统进行输出反馈控制。该方法将灰色预测算法与遗传算法相结合,有效提高了控制器的自适应性。通过仿真实例,结果表明该方法能够对具有大时滞、大惯性、模型不确定等特点的复杂系统进行有效地控制。该方法是可行的、有效的。     

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。     

盲优化波前校正提高自由空间光通信光纤耦合效率

为了提高自由空间光通信系统的光纤耦合效率,介绍了一种新颖的基于盲优化波前校正的自适应光学系统。该系统不使用波前传感器,而是在信号进入接收端前,将畸变光信号分束后送入光电探测器,进行耦合效率计算;采用耦合效率的估计公式斯特列尔比为目标函数,用随机并行梯度优化算法最大化目标函数,以实时控制变形镜,从而使耦合进入单模光纤的光达到最优。数值结果表明,此系统能使光纤耦合效率从6%提高到约60%。     

自适应光学系统中的自适应控制算法研究

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 6 1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、控制带宽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     

时域分析自适应光学中的非等晕性

本文利用时域分析方法讨论了自适应光学中的非等晕性以及相位梯度法克服非等晕性的适用性,并将位相补偿和位相梯度法补偿情况下的剩余位相结构函数和Strehl比的一般表达式,统一用传递函数H(f)来描述。该关系式不仅可分析非等晕性,同时可讨论大气平均风场和系统响应带宽对自适应光学系统补偿效率的影响。     

自适应光学系统控制效果分析的功率谱方法

 用H-S 波前探测器得到校正前后波前相位时间功率谱, 分析了自适应光学控制系统对大气湍流扰动波前的时域校正效果。用这种方法比较了61单元自适应光学系统分别采用P-I 控制算法和Smith 纯滞后补偿控制算法对实际大气湍流扰动波前进行补偿实验时的校正效果。