自适应光学系统运行失稳检测方法
贾启旺[1,2,3]; 李新阳[1,2]; 罗曦[1,2]
刊名红外与激光工程
2020-11-03
卷号49期号:10页码:20200299-1-10
关键词自适应光学 异常检测 Kmeans聚类 K-NN分类 ARIMA预测
ISSN号1007-2276
DOI10.3788/IRLA20200299
文献子类期刊论文
英文摘要自适应光学(AO)系统校正像差是提高光学系统性能的有效技术手段。为了保证AO系统长时间安全、稳定地工作,需要对AO系统运行的数据进行监测,识别系统失稳状态以提供决策建议。基于以上目的,建立了一套127单元AO系统失稳数据仿真平台,通过该平台仿真得到了4种闭环失稳异常。基于变形镜控制电压RMS指标使用Kmeans聚类、K-NN分类和ARIMA预测3种机器学习方法进行识别检测。3种方法在不同类型异常数据中的检测结果有所不同,说明3种异常检测方法对系统失稳检测均有一定的效果和适用范围,在实际使用时,可以根据需要选择一种或综合多种方法进行检测。
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语种中文
内容类型期刊论文
源URL[http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9957]  
专题光电技术研究所_自适应光学技术研究室(八室)
作者单位1.中国科学院大学,北京100049
2.中国科学院自适应光学重点实验室,四川成都610209
3.中国科学院光电技术研究所,四川成都610209
推荐引用方式
GB/T 7714
贾启旺[1,2,3],李新阳[1,2],罗曦[1,2]. 自适应光学系统运行失稳检测方法[J]. 红外与激光工程,2020,49(10):20200299-1-10.
APA 贾启旺[1,2,3],李新阳[1,2],&罗曦[1,2].(2020).自适应光学系统运行失稳检测方法.红外与激光工程,49(10),20200299-1-10.
MLA 贾启旺[1,2,3],et al."自适应光学系统运行失稳检测方法".红外与激光工程 49.10(2020):20200299-1-10.
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