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。
