智能控制的TEA CO2激光器：快速调谐与差分吸收雷达应用

本文主要探讨了人工智能、机器学习与智能控制在可调谐TEA CO2激光器实验研究中的应用。论文以哈尔滨工业大学工学硕士学位论文的形式呈现，关注于解决空气质量监测领域中差分吸收雷达的关键部件——TEA CO2激光器的优化设计与智能化控制问题。 首先，论文背景指出，随着空气质量问题日益突出，CO2激光差分吸收雷达因其高灵敏度和宽作用范围，被广泛应用于大气环境监测。CO2激光器的谱线位于中红外波段，这对于气体污染物的特征吸收谱线检测非常有利，同时也为激光的调谐提供了可能。随着技术的发展，激光器的智能化控制成为必要，旨在提升系统的稳定性、可靠性和长时间工作的能力。 论文的核心内容围绕可调谐TEA CO2激光器展开。作者基于光栅选支理论，采用了伺服电机直接驱动光栅的设计，通过伺服系统和驱动器模块进行精确控制。ARM平台被用于高级控制，确保了伺服闭环控制系统的稳定。为了适应环境变化，对伺服系统进行了调试，实现了定位稳定性高达99%以上的控制性能。此外，论文还涉及了电磁兼容性分析，解决了激光器在强干扰环境中的问题，确保了系统在复杂条件下的稳定运行。 针对单腔和双腔激光器，作者进行了深入的实验研究。单腔激光器在高压下可产生81条非限模谱线，经过小孔限模后有73条，最大输出能量达到485.7 mJ，且能量波动范围小于2%，谱线再现性极高。单腔激光器能够实现最小10μs时间间隔的快速调谐，而双腔激光器则能实现微秒级的时间间隔，这充分满足了差分吸收雷达对于激光器快速切换和准确测量的要求。 论文的关键词包括双腔TEA CO2激光器、光栅选支、伺服控制、快调谐以及差分吸收雷达，凸显了研究的重点和应用前景。这项研究不仅推动了TEA CO2激光器的技术进步，也为环境监测领域的空气质量检测设备提供了先进的技术支持。通过人工智能和机器学习的融入，智能控制技术使得激光器的性能得到了显著提升，为未来的环保监测和工业应用奠定了坚实的基础。