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空间望远镜分块式主镜的面形由其背后布置的若干致动器进行高精度控制.为了提高面形控制精度,设计了基于主镜面形非线性模型的模型预测修正法和非线性最小二乘法.并应用BP神经网络建立了主镜面形和致动器作用力之间的逆模型,提出了神经网络非线性逆控制法.仿真结果表明应用这三种方法对空间望远镜进行在线控制,控制精度均优于线性最小二乘控制法. 相似文献
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新一代空间望远镜采用分块式主镜方案,以多个旁瓣子镜背后布置的若干致动器为控制手段,对主镜面形进行高精度控制,是一个复杂的控制系统。应用BP神经网络的方法建立了以致动器作用力为输入、镜面形变的Zernike多项式拟合系数为输出的镜面形变模型,并利用镜面形变的有限元分析的大量数据,对BP模型进行离线训练和模型预测效果的检验。仿真结果表明所建BP模型接近有限元分析的精度,并可以满足空间望远镜在线控制的实时性要求。 相似文献
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