【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超快激光器领域，尤其涉及一种超快激光器智能控制系统及方法。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、当前基于光纤介质的超快激光器仍存在以下几个问题，严重制约了其面向复杂场景的规模化应用：
3、1、超快激光器所依赖的锁模机制需要平衡谐振腔内的非线性效应、色散、增益和损耗等参数配置，锁模状态不容易获得，且容易发生失锁；
4、2、当前超快激光器在完成初始调试后即将配置参数固定，无法进行实时反馈控制；
5、3、超快激光器存在环境适应性差问题，容易受到温湿度变化、振动以及器件衰变等多种因素的影响而引起输出参数的波动，甚至发生失锁。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种超快激光器智能控制系统及方法，本专利技术在获取丰富的激光器运行传感数据的基础上，实现多参量数据的协同管理和融合，结合经验算法和人工智能算法，实现对激光器运行状态的实时控制，从而获得更稳定可靠的输出，且显著提高其环境适应能力，满足更多复杂场景的应用需求。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一个方面提供一种超快激光器智能控制系统。
4、一种超快激光器智能控制系统，包括：超快激光器、传输数据采集单元、数据融合处理单元以及智能控制单元；
5、所述超快激光器，用于输出飞秒或皮秒级光脉冲，且内部设置有传感
6、所述传输数据采集单元，连接传感模块，用于采集传感模块的传感参数数据；
7、所述数据融合处理单元，连接传输数据采集单元，用于对传感参数数据进行提取，得到光谱数据特征参量和射频数据特征参量，构建基于传感参数数据、光谱数据特征参量和射频数据特征参量的运行状态矩阵，以建立传感参数数据与光谱数据特征参量和射频数据特征参量之间的对应关系；
8、所述智能控制单元，分别连接控制模块和数据融合处理单元，用于基于传感参数数据与光谱数据特征参量和射频数据特征参量之间的对应关系，控制控制模块，改变超快激光器运行状态数据，建立传感参数数据与超快激光器运行状态数据的对应关系，以预测超快激光器未来运行状态。
9、进一步地，所述传感模块包括温度传感器、湿度传感器、微型光谱仪、功率计以及射频探测模块；
10、所述温度传感器，用于检测超快激光器内部各区域的工作温度；
11、所述湿度传感器，用于检测超快激光器内的湿度；
12、所述微型光谱仪，用于检测谐振腔输出的光谱信息并上传实时光谱数据；
13、所述功率计，用于检测谐振腔输出功率和功率波动数据；
14、所述射频探测模块，用于探测超快激光器的重复频率信息。
15、进一步地，对传感参数数据进行提取，得到光谱数据特征参量，所述光谱数据特征参量包括波形参数，方法包括：对传感参数数据进行提取，得到光谱数据；选择拟合吻合度最高的拟合方式，对光谱数据进行拟合，确定波形参数。
16、更进一步地，所述光谱数据特征参量还包括谱宽，得到谱宽的过程包括：对拟合后的波形按照半高全宽定义提取宽度，即为谱宽。
17、更进一步地，所述光谱数据特征参量还包括中心波长参数，得到中心波长参数的过程包括：对拟合后的波形进行求导，得到导数为零位置处的波长，即为中心波长参数。
18、进一步地，对传感参数数据进行提取，得到射频数据特征参量，所述射频数据特征参量包括重复频率参数，方法包括：对传感参数数据进行提取，得到射频数据；对射频数据中的重频数据进行傅里叶变换，得到频谱信息，将频谱参数最高值记为重复频率参数。
19、更进一步地，所述射频数据特征参量还包括重频均方差，得到重频均方差的过程包括：记录一段时间内的多个重复频率参数，计算这些重复频率参数的均方差参数，即为重频均方差。
20、进一步地，所述控制模块包括泵浦电控、温控模块、腔参数控制模块以及湿度控制模块；
21、所述泵浦电控，用于控制超快激光器的泵浦功率；
22、所述温控模块，用于控制超快激光器的工作温度；
23、所述腔参数控制模块，用于控制超快激光器的腔损耗参数和色散；
24、所述湿度控制模块，用于控制超快激光器的湿度。
25、更进一步地，通过在谐振腔内插入电控可调光纤衰减器，控制腔损耗参数；通过在谐振腔内插入啁啾光纤布拉格光栅，控制色散；通过调节谐振腔内的温度控制啁啾光纤布拉格光栅的色散值。
26、本专利技术的第二个方面提供一种超快激光器智能控制方法。
27、一种超快激光器智能控制方法，包括：
28、采用超快激光器输出飞秒或皮秒级光脉冲；其中，超快激光器内设置有用于检测超快激光器的传感参数数据的传感模块，以及用于控制超快激光器的相关参数的控制模块；
29、采用传输数据采集单元采集传感模块的传感参数数据；
30、采用数据融合处理单元对传感参数数据进行提取，得到光谱数据特征参量和射频数据特征参量，构建基于传感参数数据、光谱数据特征参量和射频数据特征参量的运行状态矩阵，以建立传感参数数据与光谱数据特征参量和射频数据特征参量之间的对应关系；
31、采用智能控制单元根据传感参数数据与光谱数据特征参量和射频数据特征参量之间的对应关系，控制控制模块，改变超快激光器运行状态数据，建立传感参数数据与超快激光器运行状态数据的对应关系，以预测超快激光器未来运行状态。
32、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
33、本专利技术提出来了完整的超快激光器闭环控制方案，通过内置多参数传感器获得感知数据，并对数据进行处理和深度融合，建立感知数据与激光器所有运行状态的映射关系，借助人工智能等先进算法，实现对激光器的智能管控。
34、本专利技术采集和学习激光器运行数据，不仅能对激光器的当前状态进行管控，还可根据经验数据对激光器的未来运行状态进行预判，做到早干预，避免激光器进入非稳定状态。
35、本专利技术首次将激光器运行状态与环境感知数据进行深度关联，并借助人工智能等算法实现激光器的智能管控。本专利技术方案的实施将显著改善当前超快激光器普遍存在的稳定性差、环境适应性不佳以及回归调试困难等问题，助力超快激光器适用更广泛的应用场景。
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1.一种超快激光器智能控制系统，其特征在于，包括：超快激光器、传输数据采集单元、数据融合处理单元以及智能控制单元；
2.根据权利要求1所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述传感模块包括温度传感器、湿度传感器、微型光谱仪、功率计以及射频探测模块；
3.根据权利要求1所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，对传感参数数据进行提取，得到光谱数据特征参量，所述光谱数据特征参量包括波形参数，方法包括：对传感参数数据进行提取，得到光谱数据；选择拟合吻合度最高的拟合方式，对光谱数据进行拟合，确定波形参数。
4.根据权利要求3所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述光谱数据特征参量还包括谱宽，得到谱宽的过程包括：对拟合后的波形按照半高全宽定义提取宽度，即为谱宽。
5.根据权利要求3所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述光谱数据特征参量还包括中心波长参数，得到中心波长参数的过程包括：对拟合后的波形进行求导，得到导数为零位置处的波长，即为中心波长参数。
6.根据权利要求1所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，对传
7.根据权利要求6所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述射频数据特征参量还包括重频均方差，得到重频均方差的过程包括：记录一段时间内的多个重复频率参数，计算这些重复频率参数的均方差参数，即为重频均方差。
8.根据权利要求1所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述控制模块包括泵浦电控、温控模块、腔参数控制模块以及湿度控制模块；
9.根据权利要求8所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，通过在谐振腔内插入电控可调光纤衰减器，控制腔损耗参数；通过在谐振腔内插入啁啾光纤布拉格光栅，控制色散；通过调节谐振腔内的温度控制啁啾光纤布拉格光栅的色散值。
10.一种超快激光器智能控制方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种超快激光器智能控制系统，其特征在于，包括：超快激光器、传输数据采集单元、数据融合处理单元以及智能控制单元；
2.根据权利要求1所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述传感模块包括温度传感器、湿度传感器、微型光谱仪、功率计以及射频探测模块；
3.根据权利要求1所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，对传感参数数据进行提取，得到光谱数据特征参量，所述光谱数据特征参量包括波形参数，方法包括：对传感参数数据进行提取，得到光谱数据；选择拟合吻合度最高的拟合方式，对光谱数据进行拟合，确定波形参数。
4.根据权利要求3所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述光谱数据特征参量还包括谱宽，得到谱宽的过程包括：对拟合后的波形按照半高全宽定义提取宽度，即为谱宽。
5.根据权利要求3所述的超快激光器智能控制系统，其特征在于，所述光谱数据特征参量还包括中心波长参数，得到中心波长参数的过程包括：对拟合后的波形进行求导，得到导数为零位置处的波长，即为中心波长参数。
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘永利，徐佳敏，陈江，吕书朋，李坤，辛华建，李晨光，
申请(专利权)人：九章济南量子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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