自适应光学(AO)技术被广泛应用于各类光学系统,以提高系统的光学性能。一直以来,对AO系统的研究主要关注其光学性能指标,为了获得更高的成像能力,不断尝试增加校正器的单元数,提高探测单元的探测精度,提升信号处理速度等。这些改进也使AO系统的复杂程度不断提高,对系统稳定性提出挑战。这种挑战主要来自两方面:一方面面对复杂的系统,无法建立准确的评估模型,来衡量系统各个环节异常对系统整体产生的影响;另一方面是AO系统在向着超大型和小型化发展时,应用场景变得复杂,以往依赖人工的系统状态检测变得难以为继,意外风险升高。智能检测各环节异常造成的AO系统失稳是本文讨论重点。本文的研究基于经典的夏克-哈特曼探测器与连续面型分立式变形镜组成的AO系统,希望通过对AO系统闭环过程的仿真与分析,研究系统运行失稳时的信号特征及各环节异常对系统的影响。同时,探究机器学习中适用于这几类异常的识别方法,将其应用于AO系统失稳检测,以达到智能评估系统稳定性的目的。具体工作如下:1.建立了一套127单元AO系统仿真平台,对AO系统各环节进行仿真,中间过程可观测,可控制,避免了实际系统中数据采集不便,以及进行破坏性试验成本过高的问题。此平台闭环校正效果良好,可以仿真正常闭环过程,同时可以分别在探测器和变形镜中引入异常,仿真失稳异常过程。2.通过分析AO系统结构与原理,整理实际应用中影响系统工作的不稳定因素,包括波前探测器异常和变形镜异常。其中变形镜控制电压有四类具有代表性的异常:随机饱和,震荡,毛刺以及局部电压差过大。探测器斜率有四类具有代表性的异常:质心贴边,抖动,坏点以及局部光斑聚集。通过数值仿真对失稳异常进行表征,生成失稳异常数据。3.在闭环过程中插入异常数据模拟系统失稳,通过对比斜率异常数据与电压异常数据,发现控制电压均方根(rms)值能准确反映系统失稳状态,噪声较小。从机器学习方法中选择聚类,分类和预测三类不同的方法中具有代表性的算法:K-means,K-NN,ARIMA对正常与异常电压rms值进行识别检测。对比分析三种方法的识别效果发现:K-means存在虚警(正常识别为异常)现象,ARIMA和K-NN存在漏报(异常识别为正常)现象,但三种方法在异常出现的第一时间都能准确识别,满足基本检测要求。4.利用三种检测方法对实验系统运行数据进行评价,在127单元AO系统和265单元AO系统中引入四类干扰:光路遮挡,杂光干扰,光轴偏移和部分驱动器失效。通过专家评价和本文检测结果的对比,验证K-means能够有效识别AO系统的稳定状态,K-NN存在漏报,ARIMA存在虚警,与仿真结果基本一致。本文基于三种机器学习方法,通过对AO系统控制电压rms值进行检测,识别系统稳定状态,验证了对无人值守的AO系统进行智能稳定性检测的可行性,为下一步AO系统稳定性改善提供了参考。