Commande optimale rapide pour l'optique adaptative des futurs télescopes hectométriques

par Clémentine Béchet

Thèse de doctorat en Électrotechnique

Sous la direction de Michel Tallon.

Soutenue en 2008

à l'Ecully, Ecole centrale de Lyon , en partenariat avec Laboratoire AMPERE (Ecully, Rhône) (laboratoire) .

mots clés

• Télescopes
• Optique adaptative

Résumé

Le nombre de degrés de liberté à contrôler dans un système d'optique adaptative (OA) passe de quelques centaines pour les grands télescopes actuels à plusieurs milliers prévus sur les futurs télescopes de 30 à 100 mètres de diamètre. La méthode de commande de cette OA doit être repensée à la fois pour être en adéquation avec les nouveaux critères de performance et pour pouvoir estimer un si grand nombre de paramètres en temps réel. Je montre d'abord qu'il est possible d'améliorer l'estimation de la déformation de la surface d'onde, d'un facteur 2 sur la variance de l'erreur, en tenant compte de connaissances a priori sur la statistique de la turbulence atmosphérique et ce, tout en utilisant un algorithme rapide adapté aux grands systèmes. Ensuite, l'optimisation d'un critère en boucle fermée me conduit à une commande optimale par modèle interne, applicable en temps réel sur un télescope hectométrique grâce à l'algorithme rapide cité précédemment. La robustesse de cette nouvelle méthode de commande a enfin été éprouvée sur un simulateur complet d'OA et ses performances ont été comparées à d'autres approches.

Résumé

The number of degrees of freedom to be controlled in an Adaptive Optics (AO) system is evolving from a few hundreds on the current telescopes to several thousands foreseen on the coming extremely large telescopes with diameters of order 30 to 100 meters. The control strategies should be adapted both to comply with the new performance criteria and to enable real-time estimation of such a large number of parameters. First, I demonstrate the quantitative improvement of the estimation, a factor of 2 on error variance, available when inserting priors about turbulence statistics, even with a fast algorithm designed for large systems. Next, the optimisation of a closed-loop criterion leads to an optimal law with an internal model control, which can be applied in real time thanks to the same fast algorithm.