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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所
摘要：本发明公开了一种基于随机梯度下降法的光束抖动多控制参数优化方法，包括：获取倾斜镜响应曲线，并根据响应曲线设计双二阶消谐振模型；将图像传感器获取的光束抖动开环数据的时间序列数据进行傅里叶变换，得到光束抖动开环数据按频率分布的功率谱密度曲线，根据功率谱密度曲线的高频尖峰分布、相位延时、低频能量分布，设计多环节控制器模型；根据建立的多环节控制器模型与双二阶消谐振模型，建立多环节控制的能量抑制传递函数，并以能量抑制最小化为代价函数，采用SPGD算法优化各控制环节参数。根据本发明，当功率谱密度函数确定后，能够实现自动快速优化多控制器参数，实现多控制器对光束抖动的参数优化调节，减小光束抖动抑制残差。
主权项：1.一种基于随机梯度下降法的光束抖动多控制参数优化方法，由数据采集装置中的波前处理机中完成，在该数据采集装置中，由平行光源产生装置产生平行光源，该平行光源经线性偏振片送入第一倾斜镜，由模拟真实光束抖动的函数发生器产生的任意抖动信号经第一高压放大器放大后传送至第一倾斜镜产生光束抖动，光束经第二倾斜镜反射后通过透镜成像于图像传感器，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：获取倾斜镜响应曲线，并根据响应曲线设计双二阶消谐振模型，其中倾斜镜响应曲线是通过数据采集装置中的扫频仪对第二倾斜镜扫频获得的；步骤2：将图像传感器获取的光束抖动开环数据的时间序列数据进行傅里叶变换，得到光束抖动开环数据按频率分布的功率谱密度函数，根据功率谱密度函数曲线的高频尖峰分布、相位延时、低频能量分布，设计多环节控制器模型，多环节控制器模型包括多个双二阶滤波器模型、相位超前补偿模型、PI控制模型；步骤3：根据建立的多环节控制器模型与双二阶消谐振模型，建立多环节控制的能量抑制传递函数，并以能量抑制最小化为代价函数，采用SPGD算法优化各控制环节参数；其中，能量抑制最小化指的是光束抖动抑制残余能量最小。
全文数据：
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百度查询： 中国科学院光电技术研究所 一种基于随机梯度下降法的光束抖动多控制参数优化方法
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