高能激光器波前預(yù)補償技術(shù)研究

王 鋼,劉 磊,王文濤,呂華昌,趙 鴻

(固體激光技術(shù)重點實驗室,北京 100015)

1 引 言

隨著激光功率的不斷提升,目前以高功率反射式變形鏡為核心的波前校正裝置只能通過增大口徑(降低功率密度)來避免反射面損傷,難以解決連續(xù)工作時的鏡面形變問題。本文介紹了一種采用適用于高功率激光的波前畸變校正方法:在高功率放大鏈路中,首先讓信號光在進入放大器之前先通過一個波前校正器(變形鏡),然后利用波前傳感器測量輸出的高功率激光波前畸變,然后通過軟件計算出對應(yīng)的信號光互補波前,再將對應(yīng)波前轉(zhuǎn)換成波前控制器的輸入?yún)?shù),控制波前校正器產(chǎn)生相應(yīng)形變,從而改變信號光的波前形狀,進而實現(xiàn)放大后的高功率激光波前校正。

2 原理介紹

傳統(tǒng)的光束凈化方法如圖1所示,信號光通過功率放大器后輸出功率大幅度增加[1-2],由低功率激光變成高功率激光,但隨著帶來的是激光波前產(chǎn)生畸變。高功率激光首先要通過光束變化系統(tǒng)將光束尺寸與變形鏡有效區(qū)域匹配,覆蓋盡可能多的變形鏡單元,激光通過變形鏡反射后分光采樣,利用波前傳感器探測激光波前,根據(jù)激光波前測量結(jié)果反饋到變形鏡控制器,由波前控制器控制變形鏡產(chǎn)生相應(yīng)的形變,實現(xiàn)對激光波前的補償[3-4]。

圖1 傳統(tǒng)的輸出端光束凈化系統(tǒng)

信號光預(yù)補償技術(shù)是將變形鏡置于激光放大器之前,摒棄信號光應(yīng)該為優(yōu)良光束質(zhì)量激光的傳統(tǒng)思想,利用變形鏡使信號光波前變?yōu)榕c放大器自有畸變互補的激光波前,這樣的信號光通過放大器后,反而被放大器所凈化,這種方法可以從根本上擺脫強激光對變形鏡的加熱和損傷問題,無限的擴展了光束凈化系統(tǒng)的功率限制。

在高功率激光放大鏈路中,通過預(yù)補償?shù)凸β实男盘柟獠?補償高功率放大過程中的光束畸變。首先信號光注入放大器之前先通過一個波前控制器,然后利用波前傳感器測量高功率激光運轉(zhuǎn)時的波前畸變,然后通過軟件計算出對應(yīng)的信號光互補波前,再將波前轉(zhuǎn)換成波前控制器輸入?yún)?shù),控制波前校正器(變形鏡)產(chǎn)生相應(yīng)形變,從而改變信號光的波前形狀,進而實現(xiàn)放大后的高功率激光波前校正。

3 關(guān)鍵問題及解決途徑

3.1 非平面波前的信號光傳輸

傳統(tǒng)的信號光近似為平面波前,本文采用具有特定波前特征的激光作為信號光(利用變形鏡使信號光波前具備特定的波前特征,使其波前分布與后續(xù)激光放大器的固有畸變波形互補,這樣的信號光通過放大器后,本身的波前畸變被放大器固有畸變所補償,從而實現(xiàn)波前預(yù)補償?shù)哪康?,這種信號光在傳輸過程中光強和光斑大小會產(chǎn)生較大的變化,因此在校正過程中很有可能會對終端輸出的激光功率產(chǎn)生較大影響,所以需要通過分析波前對激光傳輸和口徑匹配的影響,確立波前控制的約束條件。

具體方法如圖2所示,通過給變形鏡加載不同的面型,測量終端的激光輸出功率,觀察哪些像差類型會對激光的透過率產(chǎn)生影響,變形鏡所生成的面型分別對應(yīng)Zernike多項式中各種像差類型,如圖3所示,實驗結(jié)果如表1所示(在變形鏡不加電時,輸出功率為34.3 W)。

表1 特定面型對激光透過率的影響

圖2 信號光預(yù)補償原理圖

圖3 4-22階澤尼克多項式對應(yīng)波前

由表1可以看出,變形鏡面型變化為Z2和Z3時對激光功率的影響最大,其余像差類型對激光器功率的影響非常小,基本可以忽略不計。其中Z2和Z3兩項表示X方向和Y方向的傾斜像差,當(dāng)變形鏡面型加載為Z2時,激光遠場強度變化如圖4所示。

圖4 變形鏡變形前后遠場強度分布變化情況(Z2)

針對這種情況,為了避免在校正過程中影響激光器的輸出功率,在預(yù)補償校正試驗中,將會去除對傾斜像差的校正,在需要時將會在激光器的輸出端放置傾斜鏡。

3.2 校正策略

自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)一般用哈特曼-夏克作為波前探測器測量畸變波前,然后根據(jù)測量波前畸變信息控制變形鏡產(chǎn)生相應(yīng)的形變對畸變波前進行補償。而在本項目中,需要將激光器終端處測量得到的波前分布與前端的變形鏡面型相匹配以及需要在激光器終端處測量前端變形鏡的影響函數(shù),實現(xiàn)這兩點的難度非常大,因此傳統(tǒng)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)在這一情況下就顯得力不從心,而基于SPGD無波前探測波前校正的方法就可以解決這個問題。

SPGD算法主要發(fā)展于隨機逼近(Stochastic Approximation,SA)理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡稱ANN)技術(shù),是90年代后期出現(xiàn)的一種優(yōu)化算法。

3.2.1 SPGD算法介紹

SPGD算法原理:設(shè)目標函數(shù)J為控制矢量u=(u1,u2,u3,…,uN)的函數(shù),即J(u)=J(u1,u2,u3,…,uN),N為控制矢量的個數(shù)。為了確定多元函數(shù)J(u)達到極值時的控制矢量u,首先給定u一個初始值u0,然后從u0出發(fā),沿著J(u)減小(變大)的方向按照下式逐步修正u值的大小:

(1)

其中,m是迭代次數(shù);γ為增益系數(shù)。

小幅隨機擾動{δuj}(j=1,2,…,N)同時(并行)施加到所有N個控制參數(shù){δuj},由此造成的系統(tǒng)性能指標的變化δJ可由下式計算:

δJ=J(u1+δu1,…,uj+δuj,…,uN+δuN)-J(u1,…,uj,…,uN)

(2)

(1)～(2)式即SPGD算法的迭代公式,當(dāng)μ<0時對應(yīng)著目標函數(shù)最小化,當(dāng)μ>0時對應(yīng)著目標函數(shù)極大化。

3.2.2 仿真計算

以32單元變形鏡作為校正器,圖5為32單元變形鏡致動器排布圖,由于變形鏡的影響函數(shù)和高斯函數(shù)相似,因此仿真中使用高斯函數(shù)表示變形鏡各個致動器的變形量。

圖5 變形鏡致動器分布

可以選取激光遠場光斑的光強平方和(CCD采集光斑圖像中每個像素強度的平方之和)作為SPGD算法的目標函數(shù)J,J越大,一方面表明激光功率越高,另一方面表明激光遠場光斑的聚焦效果越好,即經(jīng)過校正后的波前畸變越小。波前畸變由Zernike多項式進行表示,由前10階構(gòu)成,以低階像差為主,如圖6所示。

圖6 校正前后對比

圖7 SPGD算法迭代收斂過程

校正前后波前及遠場強度分布情況如圖6所示,校正后波前rms值由0.74降至0.15,遠場強度斯特列爾比由0.6變?yōu)?.9。

4 實驗過程和結(jié)果

本項目的預(yù)補償高功率板條激光器采用MOPA方式,信號光為一個百瓦級的Innoslab信號源,信號源出射激光經(jīng)過隔離器、整形擴束鏡后入射到波前控制器(變形鏡)上,激光波前經(jīng)過變形鏡調(diào)制后進入放大器。將變形鏡置于信號光之后,放大模塊之前,此處變形鏡承受功率小,因此可以選用致動器間距更小,分辨率更高的變形鏡以提高校正效果。放大器模塊采用端面泵浦傳導(dǎo)冷卻板條激光模塊,光路采用兩級雙程放大,輸出功率3 kW以上。

4.1 實驗光路

4.2 實驗結(jié)果

4.2.1 百瓦級信號光預(yù)校正實驗

首先在信號光輸出100 W,MOPA放大模塊未工作的情況下開展了預(yù)校正實驗。校正前遠場光強分布如圖9所示,光束質(zhì)量β=10,最大峰值強度=64;通過使用上述預(yù)校正方法,校正后遠場光強分布如圖8所示。

圖8 實驗光路

圖9 信號光校正前后遠場強度分布

光束質(zhì)量β=1.5,最大峰值強度=255,具體數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 信號光校正前后數(shù)據(jù)對比

4.2.2 強光預(yù)校正實驗

在激光器輸出功率3000 W的情況下開展了強光的預(yù)校正實驗。校正前遠場光強分布如圖10所示,光束質(zhì)量β=10,最大峰值強度=74;通過使用上述預(yù)校正方法,校正后遠場光強分布如圖8所示。

圖10 強光條件下校正前后遠場強度分布

光束質(zhì)量β=3,最大峰值強度=221,具體數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 放大光校正前后對比

5 結(jié) 論

本文采用低功率變形鏡在信號光階段進行預(yù)補償,達到高功率激光光束質(zhì)量校正的效果,在板條固體激光器輸出功率分別為30 W和3000 W時開展了波前補償實驗,通過預(yù)補償方法,激光遠場光束質(zhì)量得到明顯的改善和提高:在激光器輸出功率為30 W時,光束質(zhì)量從β=10提高到β=1.5;在激光器輸出功率為3000 W時,光束質(zhì)量從β=10提高到β=3。與傳統(tǒng)的自適應(yīng)光學(xué)校正方法相比,信號光預(yù)補償技術(shù)可以從根本上擺脫強激光對變形鏡的加熱和損傷問題,擺脫了光束凈化系統(tǒng)的功率限制。