自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)控制模型及其驗證
發(fā)布時間:2021-02-04 04:16
在自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)中,傳統(tǒng)比例-積分控制模型依賴于變形鏡的響應(yīng)矩陣,系統(tǒng)狀態(tài)的改變會對變形鏡響應(yīng)矩陣造成影響,導(dǎo)致波前校正性能下降。通過重新定義BP(back-propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)哈特曼斜率數(shù)據(jù)到控制信號的輸出,并建立了控制模型。實驗結(jié)果表明,所提模型擺脫了傳統(tǒng)固定模型的限制,具有在線更新控制模型的特點,控制模型收斂性能良好,能適應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)變化,有較強的魯棒性,同時提高了控制精度,一定程度上改善了控制性能。
【文章來源】:中國激光. 2020,47(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
典型自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)
為使提出的NI模型不犧牲控制帶寬,又能在一定程度上感知系統(tǒng)運行狀態(tài)的變化,通過簡化計算結(jié)構(gòu)改進了BP(back propagation)網(wǎng)絡(luò),同時定義了樣本獲取方式。圖2所示為傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與改進后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[12]。圖2(a)為標(biāo)準(zhǔn)多輸入多輸出BP網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成。BP網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò),基于隨機梯度下降法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),可以學(xué)習(xí)輸入輸出的映射關(guān)系,使得在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)運行狀態(tài)成為可能。ωi,j和 ω ˙ i,j 為網(wǎng)絡(luò)層之間的權(quán)值(i節(jié)點和j節(jié)點), b ˙ j 為神經(jīng)元的偏置(j節(jié)點)。隱含層層數(shù)和激活函數(shù)的選擇要從網(wǎng)絡(luò)精度和訓(xùn)練時間綜合考慮,對于較簡單的映射關(guān)系可以選擇單隱含層,以加快速度;對于復(fù)雜的映射關(guān)系,則可以選擇多隱含層,以提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。圖2(b)為改進后的網(wǎng)絡(luò)模型,沒有隱含層,輸入層通過權(quán)值θ和偏置b連接輸出層,θi,j為網(wǎng)絡(luò)層之間的權(quán)值(i節(jié)點和j節(jié)點),bj為神經(jīng)元的偏置(j節(jié)點)。激活函數(shù)f的選擇方案有很多種,比如sigmoid、tanh函數(shù)等,但是sigmoid、tanh激活函數(shù)的計算量大,為了不影響控制帶寬和動態(tài)在線更新模型,線性激活函數(shù)的優(yōu)勢變得很明顯。事實上,沒有隱含層的網(wǎng)絡(luò)沒有非線性映射能力,所以激活函數(shù)也沒有被選擇的必要。改進后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)只需要系統(tǒng)實際運行過程中的動態(tài)數(shù)據(jù),就可以方便快速地訓(xùn)練模型。圖2(b)中網(wǎng)絡(luò)輸入S(k)為k時刻的質(zhì)心斜率向量,網(wǎng)絡(luò)輸出Φθ[S(k)]經(jīng)滯后環(huán)節(jié)z-1變?yōu)棣郸萚S(k-1)],展開得到模型輸出Φ:
本文使用實際自適應(yīng)光學(xué)(AO)系統(tǒng)和數(shù)值計算相結(jié)合的方法來驗證提出的NI模型,實際系統(tǒng)所采用的結(jié)構(gòu)如圖3所示,實際平臺如圖4所示。該實驗平臺由激光器、變形鏡(DM1,DM2)、傾斜鏡(TM)和復(fù)合傳感器組成。圖3中的ψ, φ,φ均表示波前函數(shù)。圖4中光源采用671 nm的激光器,激光束通過變形鏡DM1入射到變形鏡DM2,然后經(jīng)DM2入射到復(fù)合傳感器。變形鏡DM1和DM2有59個驅(qū)動器單元,其中DM1用來生成像差,DM2用來校正DM1生成的像差,傾斜鏡用來校正傾斜。復(fù)合傳感器由分光鏡、H-S波前傳感器、遠(yuǎn)場CCD和近場CCD組成,分光鏡將一部分光束通過透鏡聚焦到遠(yuǎn)場CCD,遠(yuǎn)場CCD用來測量光束校正前后的光斑,CCD的像素為200 pixel×200 pixel;H-S波前傳感器由12×12的透鏡陣列和一個372 pixel×372 pixel的CCD相機組成(每個子孔徑大小為31 pixel×31 pixel),其中CCD相機的采樣頻率為500 Hz,每個子孔徑有兩個測量方向:X軸方向和Y軸方向。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]自適應(yīng)光學(xué)發(fā)展綜述[J]. 姜文漢. 光電工程. 2018(03)
[2]基于在線最小二乘支持向量機的變形鏡建模與控制[J]. 張東閣,傅雨田. 紅外與激光工程. 2016(11)
[3]一種自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)響應(yīng)矩陣的直接計算方法[J]. 郭友明,饒長輝,鮑華,張昂,魏凱. 物理學(xué)報. 2014(14)
[4]Analysis and demonstration of PID algorithm based on arranging the transient process for adaptive optics[J]. 鄭兆瑛,李常委,李邦明,張思炯. Chinese Optics Letters. 2013(11)
[5]自適應(yīng)光學(xué)閉環(huán)系統(tǒng)實時多路自適應(yīng)控制算法[J]. 顏召軍,李新陽,饒長輝. 光學(xué)學(xué)報. 2013(03)
[6]PID自適應(yīng)調(diào)整增益的神經(jīng)元非模型控制[J]. 張建明,王寧,王樹青. 機電工程. 1999(05)
本文編號:3017708
【文章來源】:中國激光. 2020,47(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
典型自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)
為使提出的NI模型不犧牲控制帶寬,又能在一定程度上感知系統(tǒng)運行狀態(tài)的變化,通過簡化計算結(jié)構(gòu)改進了BP(back propagation)網(wǎng)絡(luò),同時定義了樣本獲取方式。圖2所示為傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與改進后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[12]。圖2(a)為標(biāo)準(zhǔn)多輸入多輸出BP網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成。BP網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò),基于隨機梯度下降法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),可以學(xué)習(xí)輸入輸出的映射關(guān)系,使得在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)運行狀態(tài)成為可能。ωi,j和 ω ˙ i,j 為網(wǎng)絡(luò)層之間的權(quán)值(i節(jié)點和j節(jié)點), b ˙ j 為神經(jīng)元的偏置(j節(jié)點)。隱含層層數(shù)和激活函數(shù)的選擇要從網(wǎng)絡(luò)精度和訓(xùn)練時間綜合考慮,對于較簡單的映射關(guān)系可以選擇單隱含層,以加快速度;對于復(fù)雜的映射關(guān)系,則可以選擇多隱含層,以提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。圖2(b)為改進后的網(wǎng)絡(luò)模型,沒有隱含層,輸入層通過權(quán)值θ和偏置b連接輸出層,θi,j為網(wǎng)絡(luò)層之間的權(quán)值(i節(jié)點和j節(jié)點),bj為神經(jīng)元的偏置(j節(jié)點)。激活函數(shù)f的選擇方案有很多種,比如sigmoid、tanh函數(shù)等,但是sigmoid、tanh激活函數(shù)的計算量大,為了不影響控制帶寬和動態(tài)在線更新模型,線性激活函數(shù)的優(yōu)勢變得很明顯。事實上,沒有隱含層的網(wǎng)絡(luò)沒有非線性映射能力,所以激活函數(shù)也沒有被選擇的必要。改進后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)只需要系統(tǒng)實際運行過程中的動態(tài)數(shù)據(jù),就可以方便快速地訓(xùn)練模型。圖2(b)中網(wǎng)絡(luò)輸入S(k)為k時刻的質(zhì)心斜率向量,網(wǎng)絡(luò)輸出Φθ[S(k)]經(jīng)滯后環(huán)節(jié)z-1變?yōu)棣郸萚S(k-1)],展開得到模型輸出Φ:
本文使用實際自適應(yīng)光學(xué)(AO)系統(tǒng)和數(shù)值計算相結(jié)合的方法來驗證提出的NI模型,實際系統(tǒng)所采用的結(jié)構(gòu)如圖3所示,實際平臺如圖4所示。該實驗平臺由激光器、變形鏡(DM1,DM2)、傾斜鏡(TM)和復(fù)合傳感器組成。圖3中的ψ, φ,φ均表示波前函數(shù)。圖4中光源采用671 nm的激光器,激光束通過變形鏡DM1入射到變形鏡DM2,然后經(jīng)DM2入射到復(fù)合傳感器。變形鏡DM1和DM2有59個驅(qū)動器單元,其中DM1用來生成像差,DM2用來校正DM1生成的像差,傾斜鏡用來校正傾斜。復(fù)合傳感器由分光鏡、H-S波前傳感器、遠(yuǎn)場CCD和近場CCD組成,分光鏡將一部分光束通過透鏡聚焦到遠(yuǎn)場CCD,遠(yuǎn)場CCD用來測量光束校正前后的光斑,CCD的像素為200 pixel×200 pixel;H-S波前傳感器由12×12的透鏡陣列和一個372 pixel×372 pixel的CCD相機組成(每個子孔徑大小為31 pixel×31 pixel),其中CCD相機的采樣頻率為500 Hz,每個子孔徑有兩個測量方向:X軸方向和Y軸方向。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]自適應(yīng)光學(xué)發(fā)展綜述[J]. 姜文漢. 光電工程. 2018(03)
[2]基于在線最小二乘支持向量機的變形鏡建模與控制[J]. 張東閣,傅雨田. 紅外與激光工程. 2016(11)
[3]一種自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)響應(yīng)矩陣的直接計算方法[J]. 郭友明,饒長輝,鮑華,張昂,魏凱. 物理學(xué)報. 2014(14)
[4]Analysis and demonstration of PID algorithm based on arranging the transient process for adaptive optics[J]. 鄭兆瑛,李常委,李邦明,張思炯. Chinese Optics Letters. 2013(11)
[5]自適應(yīng)光學(xué)閉環(huán)系統(tǒng)實時多路自適應(yīng)控制算法[J]. 顏召軍,李新陽,饒長輝. 光學(xué)學(xué)報. 2013(03)
[6]PID自適應(yīng)調(diào)整增益的神經(jīng)元非模型控制[J]. 張建明,王寧,王樹青. 機電工程. 1999(05)
本文編號:3017708
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