基于神经网络的压电倾斜镜磁滞补偿提升控制精度

本文主要探讨了在自适应光学系统中提升压电倾斜镜（TTM, Electrostatic Tilt Mirror）控制精度的方法，通过采用基于神经网络的磁滞补偿技术。压电倾斜镜在自适应光学系统中扮演着关键角色，其磁滞特性可能导致控制性能下降，因为磁滞是非线性的，这会影响系统的稳定性和精度。为了解决这个问题，研究人员首先通过实验获取了TTM的磁滞响应数据，然后选择反向传播（BP，Backpropagation）神经网络模型来建模这些磁滞特性。 BP神经网络是一种深度学习算法，它能够学习并拟合输入和输出之间的复杂关系。在这个案例中，网络被训练来理解和预测磁滞效应，以便在实际操作中提供前馈补偿，即在信号传递到实际动作发生之前进行调整。通过软件编程，将神经网络的模型应用到磁滞响应的模拟过程中，这使得控制量的实时计算成为可能，从而提高TTM的控制精度。 为了满足自适应光学系统对快速实时控制的需求，文章作者进一步优化了计算流程。他们通过理解BP网络的内在运作机制，将其运算转化为函数表达形式，避免了耗时的网络仿真运算，实现了更快的计算速度。这种转换确保了运算精度的同时，显著提升了系统性能。 实验结果显示，采用这种方法后，TTM的磁滞非线性减少了大约70%，这意味着系统的线性度得到了显著提升，控制误差也因此减少。这不仅提高了系统的稳定性，还增强了整体的控制精度，对于自适应光学系统的高效运行至关重要。 本文的研究成果为自适应光学系统中的压电倾斜镜设计提供了有效的磁滞补偿策略，利用神经网络技术有效克服了磁滞非线性问题，为提高系统性能和控制质量提供了新的解决方案。这对于未来高性能光学系统的优化和改进具有重要意义。