文件名称:
基于神经网络的压电倾斜镜磁滞补偿方法研究
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上传时间: 2021-02-08
详细说明：为了提高自适应光学系统中压电倾斜镜(TTM)的控制精度，提出一种基于神经网络建模对TTM的磁滞非线性进行补偿的方法。实验得到TTM磁滞响应数据后，选用反向传播(BP)神经网络对磁滞特性建模，并通过软件编程模拟磁滞响应过程，进而实时计算控制量，实现对TTM的前馈补偿控制。为了满足自适应光学系统中实时控制的要求，根据BP网络内部运算机理得到BP网络运算的函数表达形式，以函数运算代替耗时的网络仿真运算。仿真结果显示这种替代在保证运算精度的前提下，提高了运算速度。实验结果表明，通过补偿，TTM的磁滞非线性减小约70%，提高了TTM的整体线性度和控制精度。
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