一种激光器系统及激光器的输出控制方法、存储介质技术方案

本申请提供一种激光器系统及激光器的输出控制方法、存储介质。其中激光器系统包括：激光器；分光镜，沿所述激光器的出光方向上设置；激光输出控制器，设置在所述激光器和所述分光镜之间；所述分光镜将所述激光器输出的激光分为输出光和反馈光；所述激光输出控制器采集从所述分光镜输出的反馈光，并基于所述反馈光以及预设算法调节所述激光器，以稳定激光器的输出功率；所述预设算法为基于混合算法优化的BP神经网络PID控制器算法，所述混合算法是将遗传算法和粒子群算法混合得到的。相较于现有技术，本申请的激光器系统中设置了外反馈的激光输出控制器，可以快速稳定激光的输出功率，以保持激光器的稳定输出。保持激光器的稳定输出。保持激光器的稳定输出。

【技术实现步骤摘要】
一种激光器系统及激光器的输出控制方法、存储介质


[0001]本申请涉及激光器
，具体涉及一种激光器系统及激光器的输出控制方法、存储介质。

技术介绍

[0002]近十几年来随着激光技术在科研、测量、工业、军事、医疗等领域中被广泛使用，激光器已成为信息技术的关键设备。激光器作为这些领域的重要光源保持它的输出功率的稳定性尤为重要。要保证它的稳定性就需要设计一个控制系统来监测激光器输出功率稳定性的状况，控制激光器泵浦源功率的输出功率以保持激光器的稳定输出。所以激光器的输出功率的稳定性是激光器广泛使用中亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请的目的是提供一种激光器系统及激光器的输出控制方法、一种计算机可读存储介质。
[0004]本申请第一方面提供一种激光器系统，包括：
[0005]激光器；
[0006]分光镜，沿所述激光器的出光方向上设置；
[0007]激光输出控制器，设置在所述激光器和所述分光镜之间；其中，
[0008]所述分光镜，用于将所述激光器输出的激光分为输出光和反馈光；
[0009]所述激光输出控制器，用于采集从所述分光镜输出的反馈光，并基于所述反馈光以及预设算法调节所述激光器，以稳定激光器的输出功率；
[0010]其中，所述预设算法为基于混合算法优化的BP神经网络PID控制器算法，所述混合算法是将遗传算法和粒子群算法混合得到的。
[0011]一种可能的实现方式中，所述激光输出控制器包括依次连接的能量采集模块、信号处理模块和功率调节模块；其中，
[0012]所述能量采集模块，用于采集从所述分光镜输出的反馈光，并将所述反馈光转化为数字信号，得到所述激光器的输出反馈信息；
[0013]所述信号处理模块，用于利用预设算法对所述输出反馈信息进行处理，得到稳定激光器输出功率的调节信号；
[0014]所述功率调节模块，用于根据所述调节信号调节所述激光器的输出功率。
[0015]一种可能的实现方式中，所述分光镜的两侧中至少一侧设置有透光镀层。
[0016]一种可能的实现方式中，所述分光镜与水平方向的夹角范围为大于等于30
°
且小于等于45
°
。
[0017]一种可能的实现方式中，所述能量采集模块包括相互连接的光电探测器和模数转换单元。
[0018]本申请第二方面提供一种激光器的输出控制方法，包括：
[0019]获取激光器的输出反馈信息；
[0020]利用预设算法对所述输出反馈信息进行处理，得到稳定激光器输出功率的调节信号；
[0021]根据所述调节信号调节所述激光器的输出功率；
[0022]其中，所述预设算法为基于混合算法优化的BP神经网络PID控制器算法，所述混合算法是将遗传算法和粒子群算法混合得到的。
[0023]一种可能的实现方式中，基于混合算法优化BP神经网络PID控制器算法的过程如下：
[0024]根据BP神经网络的初始参数得到N个子群；
[0025]N个子群各自采用遗传算法进行自身迭代优化，得到N个最优个体，取每个所述最优个体来构成精英群的粒子，并初始化精英群中的粒子；
[0026]对精英群采用粒子群算法进行迭代优化，判断并确定迭代优化过程是否满足预设的结束条件；如果满足，则停止迭代优化，否则每个子群从精英群中随机选取M个粒子，用所述M个粒子随机替换掉该子群中的M个个体，返回所述N个子群各自采用遗传算法进行自身迭代优化的步骤继续优化，直至满足所述结束条件，获得BP神经网络的最优初始参数；
[0027]基于所述最优初始参数对BP神经网络进行训练，得到优化后的BP神经网络PID控制器算法。
[0028]一种可能的实现方式中，所述初始参数包括BP神经网络的连接权值。
[0029]本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现本申请第二方面所述的方法。
[0030]相较于现有技术，本申请提供的激光器系统，包括：激光器；分光镜，沿所述激光器的出光方向上设置；激光输出控制器，设置在所述激光器和所述分光镜之间；所述分光镜将所述激光器输出的激光分为输出光和反馈光；所述激光输出控制器采集从所述分光镜输出的反馈光，并基于所述反馈光以及预设算法调节所述激光器，以稳定激光器的输出功率；所述预设算法为基于混合算法优化的BP神经网络PID控制器算法，所述混合算法是将遗传算法和粒子群算法混合得到的。相较于现有技术，本申请的激光器系统中设置了外反馈的激光输出控制器，可以快速稳定激光的输出功率，以保持激光器的稳定输出。
附图说明
[0031]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0032]图1示出了本申请提供的一种激光器系统的结构示意图；
[0033]图2示出了本申请提供的基于混合算法优化的BP神经网络PID控制器的示意图；
[0034]图3示出了本申请提供的基于混合算法优化BP神经网络PID控制器算法的过程图；
[0035]图4示出了本申请提供的激光器系统输出yout的脉冲响应曲线；
[0036]图5示出了本申请提供的激光器系统的输入和输出之间的误差曲线；
[0037]图6示出了本申请提供的PID控制器的三个参数KI、KP、KD的变化图；
[0038]图7示出了本申请提供的一种激光器的输出控制方法的流程图。
具体实施方式
[0039]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0040]需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域技术人员所理解的通常意义。
[0041]另外，术语“第一”和“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0042]目前，激光的功率控制方案主要有内部控制以及外部反馈控制两种。外部反馈控制主要是借助于PID控制器算法进行稳定控制，PID控制器由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成，分别对KP、KI和KD三个参数进行设定。但是PID控制器算法由于自身调整参数比较麻烦而且不精确，因此又出现了通过BP神经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光器系统，其特征在于，包括：激光器；分光镜，沿所述激光器的出光方向上设置；激光输出控制器，设置在所述激光器和所述分光镜之间；其中，所述分光镜，用于将所述激光器输出的激光分为输出光和反馈光；所述激光输出控制器，用于采集从所述分光镜输出的反馈光，并基于所述反馈光以及预设算法调节所述激光器，以稳定激光器的输出功率；其中，所述预设算法为基于混合算法优化的BP神经网络PID控制器算法，所述混合算法是将遗传算法和粒子群算法混合得到的。2.根据权利要求1所述的激光器系统，其特征在于，所述激光输出控制器包括依次连接的能量采集模块、信号处理模块和功率调节模块；其中，所述能量采集模块，用于采集从所述分光镜输出的反馈光，并将所述反馈光转化为数字信号，得到所述激光器的输出反馈信息；所述信号处理模块，用于利用预设算法对所述输出反馈信息进行处理，得到稳定激光器输出功率的调节信号；所述功率调节模块，用于根据所述调节信号调节所述激光器的输出功率。3.根据权利要求1所述的激光器系统，其特征在于，所述分光镜的两侧中至少一侧设置有透光镀层。4.根据权利要求1所述的激光器系统，其特征在于，所述分光镜与水平方向的夹角范围为大于等于30
°
且小于等于45
°
。5.根据权利要求2所述的激光器系统，其特征在于，所述能量采集模块包括相互连接的光电探测器和模数转换单元。6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：申校嵩，王延伟，亓岩，韩哲，
申请(专利权)人：中国科学院微电子研究所，
类型：发明
国别省市：