高能激光器波前预补偿技术研究

王 钢,刘 磊,王文涛,吕华昌,赵 鸿

(固体激光技术重点实验室,北京 100015)

1 引 言

随着激光功率的不断提升,目前以高功率反射式变形镜为核心的波前校正装置只能通过增大口径(降低功率密度)来避免反射面损伤,难以解决连续工作时的镜面形变问题。本文介绍了一种采用适用于高功率激光的波前畸变校正方法:在高功率放大链路中,首先让信号光在进入放大器之前先通过一个波前校正器(变形镜),然后利用波前传感器测量输出的高功率激光波前畸变,然后通过软件计算出对应的信号光互补波前,再将对应波前转换成波前控制器的输入参数,控制波前校正器产生相应形变,从而改变信号光的波前形状,进而实现放大后的高功率激光波前校正。

2 原理介绍

传统的光束净化方法如图1所示,信号光通过功率放大器后输出功率大幅度增加[1-2],由低功率激光变成高功率激光,但随着带来的是激光波前产生畸变。高功率激光首先要通过光束变化系统将光束尺寸与变形镜有效区域匹配,覆盖尽可能多的变形镜单元,激光通过变形镜反射后分光采样,利用波前传感器探测激光波前,根据激光波前测量结果反馈到变形镜控制器,由波前控制器控制变形镜产生相应的形变,实现对激光波前的补偿[3-4]。

图1 传统的输出端光束净化系统

信号光预补偿技术是将变形镜置于激光放大器之前,摒弃信号光应该为优良光束质量激光的传统思想,利用变形镜使信号光波前变为与放大器自有畸变互补的激光波前,这样的信号光通过放大器后,反而被放大器所净化,这种方法可以从根本上摆脱强激光对变形镜的加热和损伤问题,无限的扩展了光束净化系统的功率限制。

在高功率激光放大链路中,通过预补偿低功率的信号光波面,补偿高功率放大过程中的光束畸变。首先信号光注入放大器之前先通过一个波前控制器,然后利用波前传感器测量高功率激光运转时的波前畸变,然后通过软件计算出对应的信号光互补波前,再将波前转换成波前控制器输入参数,控制波前校正器(变形镜)产生相应形变,从而改变信号光的波前形状,进而实现放大后的高功率激光波前校正。

3 关键问题及解决途径

3.1 非平面波前的信号光传输

传统的信号光近似为平面波前,本文采用具有特定波前特征的激光作为信号光(利用变形镜使信号光波前具备特定的波前特征,使其波前分布与后续激光放大器的固有畸变波形互补,这样的信号光通过放大器后,本身的波前畸变被放大器固有畸变所补偿,从而实现波前预补偿的目的),这种信号光在传输过程中光强和光斑大小会产生较大的变化,因此在校正过程中很有可能会对终端输出的激光功率产生较大影响,所以需要通过分析波前对激光传输和口径匹配的影响,确立波前控制的约束条件。

具体方法如图2所示,通过给变形镜加载不同的面型,测量终端的激光输出功率,观察哪些像差类型会对激光的透过率产生影响,变形镜所生成的面型分别对应Zernike多项式中各种像差类型,如图3所示,实验结果如表1所示(在变形镜不加电时,输出功率为34.3 W)。

表1 特定面型对激光透过率的影响

图2 信号光预补偿原理图

图3 4-22阶泽尼克多项式对应波前

由表1可以看出,变形镜面型变化为Z2和Z3时对激光功率的影响最大,其余像差类型对激光器功率的影响非常小,基本可以忽略不计。其中Z2和Z3两项表示X方向和Y方向的倾斜像差,当变形镜面型加载为Z2时,激光远场强度变化如图4所示。

图4 变形镜变形前后远场强度分布变化情况(Z2)

针对这种情况,为了避免在校正过程中影响激光器的输出功率,在预补偿校正试验中,将会去除对倾斜像差的校正,在需要时将会在激光器的输出端放置倾斜镜。

3.2 校正策略

自适应光学系统一般用哈特曼-夏克作为波前探测器测量畸变波前,然后根据测量波前畸变信息控制变形镜产生相应的形变对畸变波前进行补偿。而在本项目中,需要将激光器终端处测量得到的波前分布与前端的变形镜面型相匹配以及需要在激光器终端处测量前端变形镜的影响函数,实现这两点的难度非常大,因此传统的自适应光学系统在这一情况下就显得力不从心,而基于SPGD无波前探测波前校正的方法就可以解决这个问题。

SPGD算法主要发展于随机逼近(Stochastic Approximation,SA)理论和人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)技术,是90年代后期出现的一种优化算法。

3.2.1 SPGD算法介绍

SPGD算法原理:设目标函数J为控制矢量u=(u1,u2,u3,…,uN)的函数,即J(u)=J(u1,u2,u3,…,uN),N为控制矢量的个数。为了确定多元函数J(u)达到极值时的控制矢量u,首先给定u一个初始值u0,然后从u0出发,沿着J(u)减小(变大)的方向按照下式逐步修正u值的大小:

(1)

其中,m是迭代次数;γ为增益系数。

小幅随机扰动{δuj}(j=1,2,…,N)同时(并行)施加到所有N个控制参数{δuj},由此造成的系统性能指标的变化δJ可由下式计算:

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,当μ<0时对应着目标函数最小化,当μ>0时对应着目标函数极大化。

3.2.2 仿真计算

以32单元变形镜作为校正器,图5为32单元变形镜致动器排布图,由于变形镜的影响函数和高斯函数相似,因此仿真中使用高斯函数表示变形镜各个致动器的变形量。

图5 变形镜致动器分布

可以选取激光远场光斑的光强平方和(CCD采集光斑图像中每个像素强度的平方之和)作为SPGD算法的目标函数J,J越大,一方面表明激光功率越高,另一方面表明激光远场光斑的聚焦效果越好,即经过校正后的波前畸变越小。波前畸变由Zernike多项式进行表示,由前10阶构成,以低阶像差为主,如图6所示。

图6 校正前后对比

图7 SPGD算法迭代收敛过程

校正前后波前及远场强度分布情况如图6所示,校正后波前rms值由0.74降至0.15,远场强度斯特列尔比由0.6变为0.9。

4 实验过程和结果

本项目的预补偿高功率板条激光器采用MOPA方式,信号光为一个百瓦级的Innoslab信号源,信号源出射激光经过隔离器、整形扩束镜后入射到波前控制器(变形镜)上,激光波前经过变形镜调制后进入放大器。将变形镜置于信号光之后,放大模块之前,此处变形镜承受功率小,因此可以选用致动器间距更小,分辨率更高的变形镜以提高校正效果。放大器模块采用端面泵浦传导冷却板条激光模块,光路采用两级双程放大,输出功率3 kW以上。

4.1 实验光路

4.2 实验结果

4.2.1 百瓦级信号光预校正实验

首先在信号光输出100 W,MOPA放大模块未工作的情况下开展了预校正实验。校正前远场光强分布如图9所示,光束质量β=10,最大峰值强度=64;通过使用上述预校正方法,校正后远场光强分布如图8所示。

图8 实验光路

图9 信号光校正前后远场强度分布

光束质量β=1.5,最大峰值强度=255,具体数据如表2所示。

表2 信号光校正前后数据对比

4.2.2 强光预校正实验

在激光器输出功率3000 W的情况下开展了强光的预校正实验。校正前远场光强分布如图10所示,光束质量β=10,最大峰值强度=74;通过使用上述预校正方法,校正后远场光强分布如图8所示。

图10 强光条件下校正前后远场强度分布

光束质量β=3,最大峰值强度=221,具体数据如表3所示。

表3 放大光校正前后对比

5 结 论

本文采用低功率变形镜在信号光阶段进行预补偿,达到高功率激光光束质量校正的效果,在板条固体激光器输出功率分别为30 W和3000 W时开展了波前补偿实验,通过预补偿方法,激光远场光束质量得到明显的改善和提高:在激光器输出功率为30 W时,光束质量从β=10提高到β=1.5;在激光器输出功率为3000 W时,光束质量从β=10提高到β=3。与传统的自适应光学校正方法相比,信号光预补偿技术可以从根本上摆脱强激光对变形镜的加热和损伤问题,摆脱了光束净化系统的功率限制。