基于神经网络的压电驱动器非线性迟滞效应的建模与校正

发布时间：2020-08-27 23:08

【摘要】：自适应光学技术是一项发展迅速的光学新技术,通过对光学波前进行快速的测量和高精度的控制,同时对相位进行主动控制,从而能够对光束的方向和强度分布等进行高精度控制。波前校正器是自适应光学技术的关键,主要包括变形反射镜(简称变形镜)和倾斜反射镜(简称倾斜镜,Tip/Tilt Mirror,TTM)。压电陶瓷材料自身存在固有的迟滞特性,在升压和降压过程中两条位移曲线不重合,位移量不一致,存在位移差。其主要特点是:下一时刻的输出不仅取决于当前时刻的输入和输出,而且与之前时刻的输入有关。研究表明,在无控制开环情况下,由迟滞曲线的不对称性造成的非线性跟踪误差达到15%以上。因此,迟滞非线性的补偿对实现压电倾斜镜高精度控制至关重要,需要对迟滞现象进行建模,通过建立的模型进行补偿。本文的研究目标是针对自适应光学系统中的压电倾斜镜以及其组成元器件压电陶瓷驱动器所表现出的迟滞非线性现象进行分析与建模,进而对迟滞非线性系统进行迟滞补偿。本课题以迟滞非线性为核心,压电陶瓷驱动器、压电倾斜镜等为研究对象,展开了系统的研究与分析,主要的工作和研究成果如下:(1)针对压电陶瓷驱动器、压电倾斜镜所表现出的迟滞非线性特性,通过对各类迟滞非线性系统的建模方法的调研,本文基于神经网络的强数据处理能力和高辨识能力,采用BP神经网络来训练并建立模型。由于神经网络不能直接处理多映射关系,本文采用基于空间扩张的方法来对神经网络模型的输入进行扩展,引入了迟滞算子作为神经网络的一维输入,并确定了适合本文所研究对象的迟滞算子计算式。(2)研究了基于神经网络进行迟滞建模过程中所采用的训练算法,对各种BP神经网络训练算法进行了讨论,如最速梯度下降算法、Powell-Beale变梯度算法、列文伯格算法等,对比了每一种训练算法对利用神经网络所建立模型的误差情况,采用贝叶斯正则化法对神经网络迟滞模型进行训练,并验证了模型的有效性。(3)以压电陶瓷驱动器、压电倾斜镜、双压电驱动器为研究对象,分析并建立了迟滞逆模型,对迟滞系统进行补偿。(4)设计了针对压电陶瓷驱动器、压电倾斜镜、双压电驱动器的实验方案,对每一个研究对象进行了说明,将建立的迟滞非线性模型与研究对象相结合,分析系统跟踪输入期望信号的精度以及输入期望信号与输出信号之间的线性度,实验证明,本文所采用的基于神经网络的迟滞非线性逆模型对所研究的对象的迟滞补偿效果比传统建模算法(MPI算法)更好,能够使线性度优于2%,满足实际应用过程中的需求。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP183;TN384
【图文】：

第1章 绪论意义的天文学者 Babcock 针对动态干扰现象中的大时地探测波前的误差，同时对探测得到的波前误波前传感器和波前校正器的初始概念，同时也是于 1979 年开始对自适应光学进行探索工作，在科学院光电技术研究所在自适应光学领域已经打了辉煌的成绩[3]。自适应光学技术是采用光电子时的探测，经过高速的计算与控制，使得所用到正，当系统外部存在复杂的环境时，光学系统能况。自适应光学系统框图为下图 1.1。

基于神经网络的压电驱动器非线性迟滞效应的建模与校正的驱动下，产生相应的相位调制量，进而实现对光学畸变波前的实时补偿与校正[5-7]。自适应光学技术被广泛地应用于高分辨力成像的观测、高集中度激光能量传导等方向。1.2 压电驱动器及其研究现状1.2.1 压电驱动器及压电倾斜镜

图 1.4 蠕变特性(左)和温度特性(右)[23]Figure1.4 Creep characteristics(left) and Temperature characteristics(right)(3)温度特性当输入相同的信号时，输出信号会随着周围温度的增加而减小[22]。其温度性质包括线膨胀和温度在压电效应中产生的作用。如图 1.4(右)所示，当压电陶瓷驱动器周围的温度增加时，线性膨胀系数会有微小的变化[23]。本文在研究时保持室内温度一致，故暂不考虑温度特性的影响。(4)振动特性使用柔性铰链和压电晶体结合的压电驱动器系统类似于质量-弹簧-阻尼系统[24]，当系统的输入电压的工作频率达到一定值时则会引起系统的振动。当工作频率在第一共振频率的频率带内时，振动特性对响应精度的影响非常小[25]。

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本文编号：2806735