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        《中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)》 2019年
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        基于神經網絡的壓電驅動器非線性遲滯效應的建模與校正

        劉鑫  
        【摘要】:自適應光學技術是一項發展迅速的光學新技術,通過對光學波前進行快速的測量和高精度的控制,同時對相位進行主動控制,從而能夠對光束的方向和強度分布等進行高精度控制。波前校正器是自適應光學技術的關鍵,主要包括變形反射鏡(簡稱變形鏡)和傾斜反射鏡(簡稱傾斜鏡,Tip/Tilt Mirror,TTM)。壓電陶瓷材料自身存在固有的遲滯特性,在升壓和降壓過程中兩條位移曲線不重合,位移量不一致,存在位移差。其主要特點是:下一時刻的輸出不僅取決于當前時刻的輸入和輸出,而且與之前時刻的輸入有關。研究表明,在無控制開環情況下,由遲滯曲線的不對稱性造成的非線性跟蹤誤差達到15%以上。因此,遲滯非線性的補償對實現壓電傾斜鏡高精度控制至關重要,需要對遲滯現象進行建模,通過建立的模型進行補償。本文的研究目標是針對自適應光學系統中的壓電傾斜鏡以及其組成元器件壓電陶瓷驅動器所表現出的遲滯非線性現象進行分析與建模,進而對遲滯非線性系統進行遲滯補償。本課題以遲滯非線性為核心,壓電陶瓷驅動器、壓電傾斜鏡等為研究對象,展開了系統的研究與分析,主要的工作和研究成果如下:(1)針對壓電陶瓷驅動器、壓電傾斜鏡所表現出的遲滯非線性特性,通過對各類遲滯非線性系統的建模方法的調研,本文基于神經網絡的強數據處理能力和高辨識能力,采用BP神經網絡來訓練并建立模型。由于神經網絡不能直接處理多映射關系,本文采用基于空間擴張的方法來對神經網絡模型的輸入進行擴展,引入了遲滯算子作為神經網絡的一維輸入,并確定了適合本文所研究對象的遲滯算子計算式。(2)研究了基于神經網絡進行遲滯建模過程中所采用的訓練算法,對各種BP神經網絡訓練算法進行了討論,如最速梯度下降算法、Powell-Beale變梯度算法、列文伯格算法等,對比了每一種訓練算法對利用神經網絡所建立模型的誤差情況,采用貝葉斯正則化法對神經網絡遲滯模型進行訓練,并驗證了模型的有效性。(3)以壓電陶瓷驅動器、壓電傾斜鏡、雙壓電驅動器為研究對象,分析并建立了遲滯逆模型,對遲滯系統進行補償。(4)設計了針對壓電陶瓷驅動器、壓電傾斜鏡、雙壓電驅動器的實驗方案,對每一個研究對象進行了說明,將建立的遲滯非線性模型與研究對象相結合,分析系統跟蹤輸入期望信號的精度以及輸入期望信號與輸出信號之間的線性度,實驗證明,本文所采用的基于神經網絡的遲滯非線性逆模型對所研究的對象的遲滯補償效果比傳統建模算法(MPI算法)更好,能夠使線性度優于2%,滿足實際應用過程中的需求。
        【學位授予單位】:中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)
        【學位級別】:碩士
        【學位授予年份】:2019
        【分類號】:TP183;TN384

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