Том 35, номер 04, статья № 14

Hongda Li., Андреев М. В., Панченко Ю. Н., Пучикин А. В. Повышение устойчивости оптической системы лазерного источника на основе позиционно-чувствительного датчика. // Оптика атмосферы и океана. 2022. Т. 35. № 04. С. 330–334. DOI: 10.15372/AOO20220414.    PDF
Скопировать ссылку в буфер обмена

Аннотация:

Представлены результаты численных и экспериментальных исследований по контролю и управлению оптическими элементами электроразрядного KrF-лазера с помощью метода пространственной кластеризации на основе плотности для приложений с шумами (англ. DBSCAN). Рассмотрены различные методы обработки цифровых сигналов, полученных с позиционно-чувствительного датчика, контролирующего положение оптической оси лазерной системы. Разработана численная модель устойчивости оптической системы на основе метода DBSCAN с дополнительным включением обработки цифровых сигналов с использованием кумулятивного скользящего среднего. Предложена и реализована методика коррекции управляемых зеркал с точностью их возврата в исходное положение 60 ± 10 мкрад, при этом время юстировки не превышало 5 мин.

Ключевые слова:

KrF-лазер, автоматизация юстировки, оптическая система, методы фильтрации

Список литературы:

1. Zacharias R.A., Beer N.R., Bliss E.S., Burkhart S.C., Cohen S.J., Sutton S.B., van Atta R.L., Wintwrs S.E., Salmon J.T., Latta M.R., Stolz C.J., Pigg D.C., Arnold T.J. Alignment and wavefront control systems of the National Ignition Facility // Opt. Eng. 2004. V. 43, N 12. P. 2873–2884.
2. Hilsz L., Challois S., Nicaise F., Luttmann M., Adolf A. Redesign of the image processing techniques used for the alignment of the LMJ Amplifier Section // Proc. SPIE. 2010. V. 7797. P. 77970D-1–16.
3. Андреев М.В., Бобровников С.М., Горлов Е.В., Панченко Ю.Н., Пучикин А.В., Жарков В.И. Численный метод юстировки резонатора по изображению выходного пучка // Оптика атмосф. и океана. 2018. T. 31, № 2. С. 151–155; Andreev M.V., Bobrovnikov S.M., Gorlov E.V., Panchenko Yu.N., Puchikin A.V., Zharkov V.I. Numerical method of cavity adjustment by the output beam image // Atmos. Ocean. Opt. 2018. V. 31, N 3. P. 324–328.
4. Nosato H., Murata N., Furuya T., Murakawa M. Automatic adjustment for laser systems using a stochastic binary search algorithm to cope with noisy sensing data // Int. J. Smart Sens. Intell. Syst. 2008. V. 1, N 2. P. 512–533.
5. Букреев В.С., Вартапетов С.К., Веселовский И.А., Галустов А.С., Ковалев Ю.М., Прохоров A.М., Светогоров Е.С., Хмелевцов С.С., Ли Ч.Х. Лидарная система для зондирования стратосферного и тропосферного озона на основе эксимерных лазеров // Квант. электрон. 1994. Т. 21, № 6. С. 591–596.
6. Панченко Ю.Н., Андреев М.В., Бобровников С.М., Горлов Е.В., Дударев В.В., Иванов Н.Г., Лосев В.Ф., Павлинский А.В., Пучикин А.В., Жарков В.И. Узкополосная перестраиваемая лазерная система для лидарного комплекса // Изв. вузов. Физика. 2012. Т. 55, № 6. С. 13–18.
7. Boreisho A.S., Volodenko V.A., Gryaznov N.A., Malamed E.R., Mendov Yu.N., Moshkov V.L., Pantaleev S.M., Pankratiev A.V., Finagin A.E., Chakchir S.Ya., Frolov-Bagreev L.Yu., Konyaev M.A. Mobile lidar complex for ecological monitoring of the atmosphere // Proc. SPIE. 2004. V. 5479. P. 176–186. DOI: 10.1117/12.558393.
8. Panchenko Yu.N., Puchikin A.V., Yampolskaya S.A., Bobrovnikov S.M., Gorlov E.V., Zharkov V.I. Narrowband KrF laser for Lidar systems // IEEE J. Quantum. Electron. 2021. V. 57, N 2. P. 1–5.
9. Ester M., Kriegel H.-P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise // Proc. II Intern. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). 1996. P. 226–231.
10. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Филинъ, 1998. 577 с.
11. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 736 с.
12. Debnath M., Tripathi P.K., Elmasri R. K-DBSCAN: Identifying spatial clusters with differing density levels // Intern. Workshop on Data Mining with Industrial Appl. (DMIA) 2015. P. 51–60.