CN119481924B 高功率光纤激光器稳定输出控制方法及系统 （深圳市新华鹏激光设备有限公司）

道宝龙社区宝龙二路3号京能科技环高功率光纤激光器稳定输出控制方法及系统光器多模态传感信号进行动态光纤传感变化分2步骤S1：基于光纤传感器阵列实时监测光纤激光器多模态步骤S2：对动态光纤传感变化特征进行激光输出相位分步骤S3：基于光纤激光器多模态传感信号进行过热功率步骤S5：对非线性光学效应特征进行长期运行失真趋势步骤S6：对动态光束功率反馈调节策略、局3.根据权利要求2所述的高功率光纤激光器稳基于激光时序强度变化值及激光微振动数据进行光束质量综合对多时点激光功率波动特征及光束质量量化评估值进行动步骤S22：对动态激光相位分布数据进行应力扰动识别，以得到动态激光应力扰动特3步骤S31：对滤波优化光纤监测参数进行激光温度变化分析，以生成激光温度变化特步骤S33：对激光温度波动曲线进行激光器表层温度分布拟合，以构建表层温度分布步骤S35：对局部过热区域进行过热功率失衡分析，从而生成激光器过热功率失衡数步骤S42：根据每一个传感器的位置坐标对所述光纤激光器多模态传感信号进行光线步骤S51：对非线性光学效应特征进行非线性失真分析，以得到激光器非线性失真特步骤S54：根据非线性失真趋势增益参数对所述光纤激光器多模态传感信号进行光束4步骤S63：对实时控制响应数据进行自适应控制反馈学习，以得到自适应反馈学习数动态光纤传感模块，用于基于光纤传感器阵列实时监测光纤激光器多模态传感信号；功率反馈调节模块，用于对动态光纤传感变化特征进行激光局部温控模块，用于基于光纤激光器多模态传非线性光学效应模块，用于对光纤传感器阵列进行逐个传感非线性补偿模块，用于对非线性光学效应特征进行长期运行失真趋势智能协同控制模型，用于对动态光束功率反馈调节策略、5如功率闭环控制或温度补偿控制。这些方法虽然在一定程度上能够改善激光输出稳定性，67[0026]对多时点激光功率波动特征及光束质量量化评估值进行稳定特征进行实时反馈调节可以帮助保持光束功率的稳定性，提高激光输出的质量和效8[0041]本发明通过激光温度变化分析，可以了解光纤激光器在[0044]步骤S42：根据每一个传感器的位置坐标对所述光纤激光器多模态传感信号进行[0047]本发明通过生成每个传感器的位置坐标有助于建立光纤9[0052]步骤S54：根据非线性失真趋势增益参数对所述光纤激光器多模态传感信号进行护计划和性能预期，生成非线性失真趋势预测数据有助于及时发现激光器性能的变化趋增益参数对光纤激光器多模态传感信号进行光束输出失真补偿，能够有效减少光束失真，[0062]功率反馈调节模块，用于对动态光纤传感变化特征进行功率光纤激光器的稳定输出控制提供更高水平的智模型或热成像技术来识别和量化激光器各部分的温度变化，使用收集到的温度和功率数数据集将用于长期运行失真趋势的预测，并应涵盖多个时间段以反映激光器的运行特性，采用适合的时间序列分析模型，如自回归集成滑动平均模型（ARIMA）、长短期记忆网络（LSTM）或其他机器学习回归模型，这些模型能够捕捉时间序列数据中的趋势和周期性变模型参数以提高预测精度，通过交叉验证等方法评估模型的性能，确保其在新数据上的泛化能力，使用训练好的模型对未来的非线性光学效应特征进行预测，生成长期运行失真趋[0108]对多时点激光功率波动特征及光束质量量化评估值进行噪声，这一步骤可能涉及使用时域滤波或小波变换技术来去除高频噪声，以便后续微振动型，例如利用传感器的响应特性来计算光线强度，通常采用光强与光纤传感器输出信号之强度值进行时序分析，生成激光时序强度变化值，这一过程将揭示光强在不同时间段内的比度和M2因子等，这些指标能够有效反映激光光束的质量，基于激光时序强度变化值和微合为光束质量量化评估值，将提取的时序强度变化值和微振动数据输入评估模型，生成光多时点功率波动挖掘，从而生成多时点激光功率波动特征采用波动分析算法，如标准差分出参数进行波动分析，识别出多时点的功率波动特征，这些特征将反映出激光器在不同操类或机器学习模型，这些方法能够识别波动特征与光束质量之间的关系，利用选择的动态分析算法，对多时点激光功率波动特征和光束质量量化评估值进行分析，通过对比历史数以将时间域信号转换为频率域，分析各频率成分的相位信息，将计算得到的动态激光相位分布数据存储在数据库中，为后续的应力扰动识别提供数据支持，选择合适的应力扰动识数据中出现的异常模式，这可能涉及到对比正常状态下的相位分布与当前数据，识别出显特征将有助于后续的光束功率分布稳定分析，选择适当的稳定性分析方法，如主成分分析率分布的影响，将动态激光应力扰动特征与光束功率分布数据结合，应用所选的分析算法特征，记录下光束功率在不同应力状态下的变化情况，这些特征将为后续的功率反馈调节策略提供依据，根据光束功率分布稳定特征，设计实时功率反馈调节策略，策略应包括检[0126]步骤S42：根据每一个传感器的位置坐标对所述光纤激光器多模态传感信号进行根据应用需求选择适合的布置方式，如均匀分布或特定区域密集布置，设定一个坐从光纤激光器中采集多模态传感信号，这些信号通常包括不同模式下的光强、相位和频率采集的多模态传感信号映射到相应的空间位置，使用插值方法生成光线在整个传感器阵列些特征将用于后续的散射路径识别，采用激光散射路径识别方法，如光线追踪法（Ray[0134]步骤S54：根据非线性失真趋势增益参数对所述光纤激光器多模态传感信号进行用于描述激光信号的非线性失真，这些方法可以帮助识别激光输出信号中的非线性成分，换或卡尔曼滤波等技术去除高频噪声，将处理后的激光输出信号输入选定的非线性失真分线性失真特征数据构建训练数据集，数据集应包含时间戳和相应的失真特征值，以便模型能够学习时间序列的动态行为，将训练数据输入到选择的预测模型中进行训练，调整模型的模型对未来的非线性失真特征进行预测，生成长期运行失真趋势预测数据，这些数据将用于后续的失真趋势增益计算，使用线性增益计算或非线性增益模型，评估失真趋势的变非线性失真趋势预测数据输入增益计算模型，计算每个时间点的增益参数，这一过程需要考虑当前的信号状态与预测值之间的关系，将计算得到的非线性失真趋势增益参数记录在置实时监测系统，确保能够实时获取光纤激光器的输出信号和相应的增益参数，系统应具[0144]功率反馈调节模块，用于对动态光纤传感变化特征进