用于自调谐锁模激光器的深度学习与模型预测控制
机器学习
2018-03-14 v1 斑图形成与孤子
摘要
自调谐光学系统在锁模光纤激光器等技术应用中的重要性日益增长。此类自调谐范式需要能够推断底层物理的近似模型并发现适当控制律的“智能”算法，以维持给定目标的鲁棒性能。本工作中，我们展示了首次将“深度学习”（DL）架构与“模型预测控制”（MPC）集成以自调谐锁模光纤激光器。我们的 DL-MPC 算法架构不仅能近似未知的光纤双折射，还能建立激光器的动力学模型及在双折射随机漂移时维持鲁棒高能脉冲的适当控制律。我们在通过非线性偏振旋转实现锁模的光纤激光器上证明了该方法的有效性。所倡导的方法可广泛应用于各类需要鲁棒控制器的光学系统。
引用
@article{arxiv.1711.02702,
title = {Deep Learning and Model Predictive Control for Self-Tuning Mode-Locked Lasers},
author = {Thomas Baumeister and Steven L. Brunton and J. Nathan Kutz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.02702},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 6 figures