[发明专利]中红外固体激光器的寿命检测方法有效
申请号: | 201410168731.7 | 申请日: | 2014-04-24 |
公开(公告)号: | CN103940586A | 公开(公告)日: | 2014-07-23 |
发明(设计)人: | 路国光;谢少锋;郝明明;赖灿雄;黄云;恩云飞 | 申请(专利权)人: | 工业和信息化部电子第五研究所 |
主分类号: | G01M11/00 | 分类号: | G01M11/00 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 黄晓庆 |
地址: | 510610 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 红外 固体激光器 寿命 检测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及中红外固体激光器,特别是涉及一种中红外固体激光器的寿命检测方法。
背景技术
在红外波段,由于大气的吸收作用,只留下了3个重要的“窗口区”,分别是1~3μm、3~5μm、8~12μm,而对于红外激光的应用主要集中在3~5μm中红外波段。中红外固体激光器光源在激光定向、红外遥感、红外测距、气体探测、环境监测、生物、医药等领域获得了广泛应用,在这些应用领域中,中红外固体激光器光源的寿命指标是影响其应用的关键指标,但到现在为止,还没有相关的中红外固体激光器的寿命检测方法。
近几年来,由于高光束质量的LD激光泵浦原和高质量的中、远红外激光透光波段的非线性光学材料的研究开发(如ZnGeP2、AgGaSe2、AgGaS2等晶体材料),利用光参量效应中的光参量振荡来实现宽调谐范围的中红外激光输出已成为当前获得中红外固体激光器的主流技术。
传统的产品寿命检测方法中,通过在正常条件下做寿命试验来获得产品的寿命特征。但对于中红外固体激光器,如果采用常规寿命试验的方法往往需要耗费很长的时间和大量的试验费用,甚至所需要的试验时间远远大于研制周期,不可能在投入使用前完成寿命验证。因此,如何在不改变产品失效机理的前提下,快速检测出中红外固体激光器的寿命,成为一个亟待解决的问题。
发明内容
基于此,本发明提供一种中红外固体激光器的寿命检测方法,能够快速检测出中红外固体激光器的寿命。
为实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:
一种中红外固体激光器的寿命检测方法,包括以下步骤:
根据中红外固体激光器的整机结构确定中红外固体激光器的关键部件和可靠性结构模型,并根据可靠性分配理论对所述关键部件进行指标分配;
根据各关键部件的失效机理确定各关键部件的敏感应力以及加速试验剖面;
根据所述敏感应力以及加速试验剖面进行加速寿命试验,并根据加速寿命试验后的单组试验数据确定符合单组试验数据分布的数学模型;
根据所述数学模型确定各关键部件的寿命分布函数,提取各关键部件的可靠度模型;
根据各关键部件的可靠度模型以及所述可靠性结构模型确定整机可靠度模型,并根据所述整机可靠度模型计算在设定可靠度条件下中红外固体激光器的MTBF指标。
由以上方案可以看出,本发明的一种中红外固体激光器的寿命检测方法,基于可靠性分配理论,通过中红外固体激光器的关键部件的加速寿命评价结果来评价整机的寿命。使用本发明的中红外固体激光器的寿命检测方法,克服了传统整机系统寿命指标通过对整机系统进行寿命试验而进行评价的弊端,能够最大程度上的降低试验消耗;此外,利用本发明提供的寿命检测方法,能够针对关键部件的主要失效机理设置加速试验应力,避免了针对整机系统开展加速寿命试验过程中失效机理发生漂移的风险,能够快速、经济的检测出中红外固体激光器的寿命。
附图说明
图1为本发明的一种中红外固体激光器的寿命检测方法流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参见图1所示,一种中红外固体激光器的寿命检测方法,包括以下步骤:
步骤S101,对中红外固体激光器进行整机结构分析,根据分析的结果确定中红外固体激光器的关键部件和可靠性结构模型,并根据可靠性分配理论对所述关键部件进行指标分配,然后进入步骤S102。
作为一个较好的实施例,对于采用OPO(Optical Parametric Oscillator,光学参量振荡器)技术获得中红外激光输出的中红外固体激光器来讲,其关键部件主要包括:793nm半导体激光器泵源,2μm固体激光器模块、3~5μm光学参量振荡腔(OPO)模块等。
作为一个较好的实施例,本发明中可以采用故障树分析(Fault Tree Analysis)法来获取所述可靠性结构模型,以直观、明了地得到本发明中需要的可靠性结构模型。
另外,作为一个较好的实施例,上述根据可靠性分配理论对所述关键部件进行指标分配的过程具体可以包括如下:获取各关键部件的成熟程度、重要程度、复杂程度等因素,然后根据所述各关键部件的成熟程度、重要程度、复杂程度因素对所述关键部件进行指标分配。
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