CN118377718A - 自适应光学系统的性能评价方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自适应光学系统的性能评价方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：通过测试平台对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据；基于基础光学性能数据建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据；更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据；结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，并依据综合评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级。本发明能够在不同环境条件下对系统进行测试和分析，能够揭示系统在极端或变化环境中的性能瓶颈。

Description

自适应光学系统的性能评价方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及光学系统的技术领域，特别涉及一种自适应光学系统的性能评价方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在现代光学技术领域，尤其是高精度成像、激光通信、天文观测等应用中，自适应光学系统扮演着至关重要的角色，它通过动态校正大气湍流引起的波前畸变，能显著提高光学系统的分辨率与成像质量。如何对该系统进行一个客观的评价需要一个全面的评价方法，但传统的评价方法往往侧重于实验室条件下系统的静态性能测试，忽视了实际应用场景中的环境多变性。

发明内容

本发明的主要目的为提供一种自适应光学系统的性能评价方法、装置、设备及存储介质，能够在不同环境条件下对系统进行测试和分析，能够揭示系统在极端或变化环境中的性能瓶颈，从而提供一个全方位的视角来评估自适应光学系统的性能。

为实现上述目的，本发明提供一种自适应光学系统的性能评价方法，包括：

通过测试平台对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据；

基于基础光学性能数据建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据；

更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据；

结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，并依据综合评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级。

进一步地，所述通过测试平台对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据，包括：

通过测试平台启用标准光源对所述自适应光学系统进行光源测试，得到透射率和反射率，对所述自适应光学系统的组成部分进行功能测试，得到功能数据，基于透射率和反射率计算所述自适应光学系统的响应时间数据，将透射率、反射率、功能数据和响应时间数据进行整合处理，得到所述基础光学性能数据。

进一步地，所述基于基础光学性能数据建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据，包括：

基于所述基础光学性能数据进行环境模拟分析，得到模拟环境数据，根据模拟环境数据进行环境构建，得到测试环境，在测试环境运行所述自适应光学系统，获取所述自适应光学系统的功耗数据、温度数据、磨损信息和系统协同数据，结合功耗数据和温度数据对所述自适应光学系统进行散热分析，得到散热性能数据，结合磨损信息和系统协同数据对所述自适应光学系统进行适应性分析，得到系统可靠性数据，将散热性能数据和系统可靠性数据进行整合处理，得到所述系统性能数据。

进一步地，所述更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据，包括：

将所述测试环境的环境条件更改为所述自适应光学系统能工作的极限环境条件，包括极端温度、极端湿度、气压变化和强风，获取所述自适应光学系统的适应性数据和性能稳定数据；

将所述测试环境设置为动态环境，并加入外部环境干扰，运行所述自适应光学系统的动态运行数据，对动态运行数据进行分析，得到所述自适应光学系统的动态响应速度和动态校正效果；

当所述测试环境设置为动态环境，将动态变化的环境参数设置为单一的环境参数，检测在单一的动态环境参数下的所述自适应光学系统的敏感度；

结合适应性数据、性能稳定数据、动态响应速度、动态校正效果和敏感度进行整合性分析，得到所述环境适应数据。

进一步地，所述结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，包括：

依次对所述基础光学性能数据、所述系统性能数据和所述环境适应数据进行时间序列分析，得到所述自适应光学系统的光学周期变化数据、系统周期变化数据和环境周期变化适应数据；

对光学周期变化数据和系统周期变化数据进行关联评估，得到第一评估结果；对光学周期变化数据和环境周期变化适应数据进行关联评估，得到第二评估结果；对光学周期变化数据、系统周期变化数据和环境周期变化适应数据进行多维度交叉评估，得到第三评估结果，依据第一评估结果和第二评估结果对第三评估结果进行补充性处理，得到综合评估结果。

进一步地，所述依据评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级，包括：

依据所述评估结果对所述自适应光学系统进行优化方向分析，得到具体的方向；

当优化方向为材料优化方向时，依据所述评估结果对所述自适应光学系统的基础光学性能数据进行优化分析，得到具体的材料优化策略；

当优化方向为算法优化方向时，依据所述评估结果对所述自适应光学系统的系统性能数据进行优化分析，得到具体的算法优化策略；

当优化方向为硬件优化方向时，依据所述评估结果对所述自适应光学系统的环境适应数据进行优化分析，得到具体的硬件优化策略；

依据对应的优化策略对所述自适应光学系统进行系统优化升级。

本发明还提供一种自适应光学系统的性能评价装置，包括：

测试模块，所述测试模块用于对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据；

运行模块，所述运行模块用于建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据；

处理模块，所述处理模块用于更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据；

控制模块，所述控制模块用于结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，并依据综合评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级。

本发明还提供一种自适应光学系统的性能评价设备，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行所述程序，实现上述任意一项所述的一种自适应光学系统的性能评价方法的各个步骤。

本发明还提供一种存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行上述任一项所述的方法。

本发明提供的，具有以下有益效果：

通过结合基本光学性能测试、系统运行表现分析以及环境适应性数据，从而提供一个全方位的视角来评估自适应光学系统的性能。通过细致的性能指标分析和环境适应性测试，能够精准定位系统存在的性能瓶颈和环境依赖问题，无论是算法的优化空间、硬件的局限还是材料的适应性，都能够明确指出，为后续的优化提供直接目标。综合评估结果为自适应光学系统的优化升级提供了明确的方向和依据，避免了盲目改进，确保了优化措施的针对性和有效性。通过在不同环境条件下对系统进行测试和分析，能够揭示系统在极端或变化环境中的性能瓶颈，为优化系统设计以增强其环境适应性提供了科学依据，使自适应光学系统能在更多样化的应用场景中稳定可靠地工作。

附图说明

图1是为本发明提供的一种自适应光学系统的性能评价方法流程图；

图2是为本发明提供的一种自适应光学系统的性能评价装置结构图；

图3是为本发明提供的一种自适应光学系统的性能评价设备结构图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述。

参照图1所示，本发明提供一种自适应光学系统的性能评价方法，包括：

步骤S1：通过测试平台对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据；

步骤S2：基于基础光学性能数据建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据；

步骤S3：更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据；

步骤S4：结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，并依据综合评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级。基于上述步骤所述，更具体的步骤过程如下：

步骤S1：在测试平台上获取自适应光学系统，并搭建对应的测试环境，同时确保测试环境（如温度、湿度、气压、洁净度）符合基础性能测试要求。基础性能测试包括，使用光谱仪测量光学系统的透射率和反射率，利用已知波前畸变标准（如哈特曼面）检查系统的校正能力，测量其初始波前畸变矫正精度，测量系统的响应速度和长时间稳定性。

步骤S2：根据基础光学性能数据，创建接近实际应用环境，如模拟特定的温度、湿度、光照条件或振动环境。在模拟环境下运行自适应光学系统，确保与其它子系统（如图像处理器、传感器）的协同工作。

记录系统的实际运行数据，包括但不限于响应时间、校正效率、图像质量、功耗等，分析实际运行数据，评估系统在实际工作条件下的表现，形成系统性能数据集。

步骤S3：人为调整测试环境条件，如引入极端温度、快速的温度波动、高湿度、强光强变化等。在这些动态环境中持续运行系统，收集数据，记录系统在变化环境下的响应与性能表现。分析这些数据，评估系统对环境变化的适应能力，识别其在不同环境条件下的性能变化趋势，最后得到环境适应数据；

步骤S4：将基础性能数据、系统性能数据和环境适应性数据整合，形成全面的性能评估数据库。采用多元统计分析、层次分析或综合评分模型，从多个角度综合评估系统性能，识别强弱项与优势。基于综合评估结果，识别性能瓶颈，提出具体的优化方向，如算法改进、硬件更换、材料升级。实施优化方案，再次进行性能测试，验证优化效果，确保系统性能提升，并形成闭环的持续优化机制。

本发明提供的一种自适应光学系统的性能评价方法，通过结合基本光学性能测试、系统运行表现分析以及环境适应性数据，从而提供一个全方位的视角来评估自适应光学系统的性能。通过细致的性能指标分析和环境适应性测试，能够精准定位系统存在的性能瓶颈和环境依赖问题，无论是算法的优化空间、硬件的局限还是材料的适应性，都能够明确指出，为后续的优化提供直接目标。综合评估结果为自适应光学系统的优化升级提供了明确的方向和依据，避免了盲目改进，确保了优化措施的针对性和有效性。通过在不同环境条件下对系统进行测试和分析，能够揭示系统在极端或变化环境中的性能瓶颈，为优化系统设计以增强其环境适应性提供了科学依据，使自适应光学系统能在更多样化的应用场景中稳定可靠地工作。

在一个实施例中，通过测试平台对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据，包括：

通过测试平台开启标准光源通过自适应光学系统，使用光谱仪测量透射光强，记录不同波长下的透射率，在同样条件下，测量自适应光学系统反射回光源的光强，计算反射率。

分别对自适应光学系统的关键组成部分（如波前传感器、变形镜、控制单元、驱动器等）进行功能验证，并在控制指令下，测试系统的响应能力，如变形镜的动态调整范围、响应速度、传感器的精度等，得到功能数据。

基于特定的光源测试条件下，通过测量透射率变化与反射率变化的时间序列数据，结合系统功能测试中的响应特性，计算自适应光学系统的响应时间数据（即从接收到指令到完成调整所需时间）。

将透射率、反射率、功能数据（包括响应验证结果）和响应时间数据进行整合处理，得到基础光学性能数据。

本实施例通过透射率、反射率、功能验证和响应时间等多个维度的综合测试，全面评估了自适应光学系统的性能，确保了评估的全面性和准确性，并为系统优化和故障排查提供了详细的基础数据。通过分别对关键组件的功能验证，还能够迅速定位系统中可能存在的问题或瓶颈所在，计算自适应光学系统的响应时间，为系统实时性提供了量化指标，这对于需要快速响应的场景（如天文观测、激光通信）至关重要。

在一个实施例中，基于基础光学性能数据建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据，包括：

基于基础光学性能数据通过测试平台进行进行环境模拟分析，预测系统在不同环境条件下的表现，生成模拟环境数据。根据模拟环境数据，构建实际的测试环境。

在测试环境中部署并运行自适应光学系统，实时监测并记录系统运行过程中的功耗数据、温度变化、关键部件的磨损信息（如变形镜表面形貌变化等）以及各组件间的系统协同数据（如控制指令执行的同步性）。

结合功耗数据和温度数据对自适应光学系统进行散热分析，识别热源分布、热流路径和散热效率，对识别到的散热数据进行数据分析，得到散热性能数据。结合磨损信息和系统协同数据对自适应光学系统进行适应性分析，得到系统可靠性数据，将散热性能数据和系统可靠性数据进行整合处理，得到系统性能数据。

本实施例通过基于获取的系统性能数据，能够明确系统在实际应用中可能遇到的问题，如过热、能耗过高或部件磨损过快等，为设计优化提供了直接依据，有助于提升系统效率、延长使用寿命并降低成本。通过散热性能和系统可靠性分析，能够预测系统在不同环境下的表现，提前采取措施改善热管理，减少故障率，增强系统在复杂环境中的稳定运行能力和适应性。磨损信息和系统协同性的分析有助于制定更为精准的预防性维护计划，减少非计划停机时间，保证系统持续高效运行。

在一个实施例中，更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据，包括：

将测试环境的环境条件更改为自适应光学系统能工作的极限环境条件，包括极端温度、极端湿度、气压变化和强风，获取自适应光学系统的适应性数据和性能稳定数据；

将测试环境设置为动态环境，并加入外部环境干扰（如振动或电磁干扰），运行自适应光学系统的动态运行数据，对动态运行数据进行分析，得到自适应光学系统的动态响应速度和动态校正效果；

当测试环境设置为动态环境，将动态变化的环境参数设置为单一的环境参数，检测在单一的动态环境参数下的自适应光学系统的敏感度；

结合适应性数据、性能稳定数据、动态响应速度、动态校正效果和敏感度进行整合性分析，得到环境适应数据。

本实施例通过模拟极限环境条件测试，如极端温度、湿度、气压变化和强风等，能够全面检测自适应光学系统在极端条件下的性能边界，为系统设计和材料选择提供极限标准，确保系统在恶劣环境下仍能维持基本功能和可靠性。通过分析动态运行数据得到的响应速度和校正效果，能够评估系统对外界变化的适应速度和精度。单一动态环境参数测试能精确检测自适应光学系统对某一特定环境变量的敏感度，如温度或气压变化，确保系统在特定挑战面前能作出适当调整。

在一个实施例中，结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，包括：

对基础光学性能数据进行时间序列分析，识别其随时间变化的模式或周期性，如透射率、反射率的季节性变化，得到光学周期变化数据。

对系统性能数据进行时间序列分析，关注功耗、温度等随时间的波动，以及系统响应的周期性表现，形成系统周期变化数据。

对环境适应数据进行时间序列分析，捕捉在不同环境条件变化下系统的响应周期性表现，如极端天气下的适应性，得到环境周期变化数据。

对光学周期变化数据和系统周期变化数据进行关联评估，得到第一评估结果；对光学周期变化数据和环境周期变化适应数据进行关联评估，得到第二评估结果；对光学周期变化数据、系统周期变化数据和环境周期变化适应数据进行多维度交叉评估，得到第三评估结果，依据第一评估结果和第二评估结果对第三评估结果进行补充性处理，识别并纠正可能的单一分析中未考虑到的交互影响，得到综合评估结果。

本实施例通过时间序列分析，不仅捕捉了基础光学性能、系统性能和环境适应性的静态状态，还揭示了这些属性随时间变化的模式和周期性，提供了对系统动态性能的深入理解。关联评估过程通过细致地将光学性能与系统响应、环境适应性相结合，帮助精确识别出系统在特定条件下的性能瓶颈或潜在故障点，为优化提供精确导向，减少了盲目尝试的成本与时间。：多维度交叉评估和补充处理确保了综合评估结果的全面性，避免了单一因素分析可能导致的片面性。

在一个实施例中，依据评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级，包括：

依据评估结果对自适应光学系统进行优化方向分析，得到具体的方向；

当优化方向为材料优化方向时，依据评估结果深入分析基础光学性能数据，识别材料性能的瓶颈，如透射率、反射率低或环境稳定性差等，进而制定得到材料优化策略。

当优化方向为算法优化方向时，依据评估结果深入分析系统性能数据，识别算法响应速度慢、校正精度低等问题，据此设计算法优化策略。算法优化策略包括算法结构调整、参数优化、引入更先进的控制逻辑等

当优化方向为硬件优化方向时，依据评估结果深入分析环境适应数据，分析硬件在特定条件下的表现，如耐温差、响应慢等，制定硬件优化策略，如替换部件、结构改进或新增硬件辅助装置。

依据对应的优化策略对对自适应光学系统进行系统升级，包括材料更换、算法更新、硬件调整等，升级后需再次测试验证效果，确保优化措施有效，形成反馈闭环。

本实施例针对评估结果进行的定向优化，直接解决了系统存在的主要问题，显著提升了光学性能、响应速度、环境适应性和系统稳定性。优化方向的明确划分和针对性策略制定，确保了资源集中投入在最关键领域，避免了不必要的升级成本，提高了改进效率和投资回报率。优化过程加深了对系统各组件、算法、材料、硬件性能与环境之间相互作用的理解，为未来设计更先进系统积累了宝贵知识和经验。

参照图2所示，本发明还提供一种自适应光学系统的性能评价装置，包括：

测试模块，测试模块用于对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据；

运行模块，运行模块用于建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据；

处理模块，处理模块用于更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据；

控制模块，控制模块用于结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，并依据综合评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级。

本发明提供的一种自适应光学系统的性能评价装置，通过结合基本光学性能测试、系统运行表现分析以及环境适应性数据，从而提供一个全方位的视角来评估自适应光学系统的性能。通过细致的性能指标分析和环境适应性测试，能够精准定位系统存在的性能瓶颈和环境依赖问题，无论是算法的优化空间、硬件的局限还是材料的适应性，都能够明确指出，为后续的优化提供直接目标。综合评估结果为自适应光学系统的优化升级提供了明确的方向和依据，避免了盲目改进，确保了优化措施的针对性和有效性。通过在不同环境条件下对系统进行测试和分析，能够揭示系统在极端或变化环境中的性能瓶颈，为优化系统设计以增强其环境适应性提供了科学依据，使自适应光学系统能在更多样化的应用场景中稳定可靠地工作。

参照图3所示，本发明还提供一种自适应光学系统的性能评价设备，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行程序，实现上述任意一项的一种自适应光学系统的性能评价方法的各个步骤。

本实施例中，处理器和存储器可通过总线或其他方式连接。存储器可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘。处理器可以是通用处理器，例如中央处理器、数字信号处理器、专用集成电路，或者被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

本发明还提供一种存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行上述任一项所述的方法。

需要说明的是，所属技术领域的技术人员可以清楚了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统和各个模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种自适应光学系统的性能评价方法，其特征在于，包括：

通过测试平台对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据；

基于基础光学性能数据建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据；

更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据；

结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，并依据综合评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级。

2.根据权利要求1所述的自适应光学系统的性能评价方法，其特征在于，所述通过测试平台对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据，包括：

通过测试平台启用标准光源对所述自适应光学系统进行光源测试，得到透射率和反射率，对所述自适应光学系统的组成部分进行功能测试，得到功能数据，基于透射率和反射率计算所述自适应光学系统的响应时间数据，将透射率、反射率、功能数据和响应时间数据进行整合处理，得到所述基础光学性能数据。

3.根据权利要求1所述的自适应光学系统的性能评价方法，其特征在于，所述基于基础光学性能数据建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据，包括：

基于所述基础光学性能数据进行环境模拟分析，得到模拟环境数据，根据模拟环境数据进行环境构建，得到测试环境，在测试环境运行所述自适应光学系统，获取所述自适应光学系统的功耗数据、温度数据、磨损信息和系统协同数据，结合功耗数据和温度数据对所述自适应光学系统进行散热分析，得到散热性能数据，结合磨损信息和系统协同数据对所述自适应光学系统进行适应性分析，得到系统可靠性数据，将散热性能数据和系统可靠性数据进行整合处理，得到所述系统性能数据。

4.根据权利要求1所述的自适应光学系统的性能评价方法，其特征在于，所述更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据，包括：

将所述测试环境的环境条件更改为所述自适应光学系统能工作的极限环境条件，包括极端温度、极端湿度、气压变化和强风，获取所述自适应光学系统的适应性数据和性能稳定数据；

将所述测试环境设置为动态环境，并加入外部环境干扰，运行所述自适应光学系统的动态运行数据，对动态运行数据进行分析，得到所述自适应光学系统的动态响应速度和动态校正效果；

当所述测试环境设置为动态环境，将动态变化的环境参数设置为单一的环境参数，检测在单一的动态环境参数下的所述自适应光学系统的敏感度；

结合适应性数据、性能稳定数据、动态响应速度、动态校正效果和敏感度进行整合性分析，得到所述环境适应数据。

5.根据权利要求1所述的自适应光学系统的性能评价方法，其特征在于，所述结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，包括：

依次对所述基础光学性能数据、所述系统性能数据和所述环境适应数据进行时间序列分析，得到所述自适应光学系统的光学周期变化数据、系统周期变化数据和环境周期变化适应数据；

对光学周期变化数据和系统周期变化数据进行关联评估，得到第一评估结果；对光学周期变化数据和环境周期变化适应数据进行关联评估，得到第二评估结果；对光学周期变化数据、系统周期变化数据和环境周期变化适应数据进行多维度交叉评估，得到第三评估结果，依据第一评估结果和第二评估结果对第三评估结果进行补充性处理，得到综合评估结果。

6.根据权利要求1所述的自适应光学系统的性能评价方法，其特征在于，所述依据评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级，包括：

依据所述评估结果对所述自适应光学系统进行优化方向分析，得到具体的方向；

当优化方向为材料优化方向时，依据所述评估结果对所述自适应光学系统的基础光学性能数据进行优化分析，得到具体的材料优化策略；

当优化方向为算法优化方向时，依据所述评估结果对所述自适应光学系统的系统性能数据进行优化分析，得到具体的算法优化策略；

当优化方向为硬件优化方向时，依据所述评估结果对所述自适应光学系统的环境适应数据进行优化分析，得到具体的硬件优化策略；

依据对应的优化策略对所述自适应光学系统进行系统优化升级。

7.一种自适应光学系统的性能评价装置，其特征在于，包括：

测试模块，所述测试模块用于对自适应光学系统进行基础性能测试，得到基础光学性能数据；

运行模块，所述运行模块用于建立测试环境进行运行自适应光学系统，获取并分析系统数据，得到自适应光学系统的系统性能数据；

处理模块，所述处理模块用于更改测试环境的环境条件后，获取并分析自适应光学系统的运行数据，得到环境适应数据；

控制模块，所述控制模块用于结合基础光学性能数据、系统性能数据和环境适应数据进行综合性分析，得到综合评估结果，并依据综合评估结果对自适应光学系统进行系统优化升级。

8.一种自适应光学系统的性能评价设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1-6任意一项所述的一种自适应光学系统的性能评价方法的各个步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1至6任一项所述的方法。