[发明专利]激光振放链输出功率预测系统及方法

权利要求书

1.一种激光振放链输出功率预测系统，包括至少一台泵浦光设备（1）和至少一台染料泵设备（2），其特征在于：所述泵浦光设备（1）通过串行总线（10）与泵浦光控制装置（5）相连，泵浦光设备（1）的脉冲信号测量点（3）通过串行总线（10）与脉冲延迟信号发生装置（7）相连，泵浦光设备（1）的激光功率测量点（4）通过串行总线（10）与激光功率测量装置（8）相连，染料泵设备（2）通过串行总线（10）与染料泵控制装置（6）相连，所述泵浦光控制装置（5）、染料泵控制装置（6）、脉冲延迟信号发生装置（7）和激光功率测量装置（8）分别通过以太网总线（11）与PC机（11）相连。

2.根据权利要求1所述的激光振放链输出功率预测系统，其特征在于：所述泵浦光控制装置（5）通过串口总线（10）对多台泵浦光设备（1）的电源、水冷机、LD驱动和Q驱动进行相应的控制，并读取相应的功率、电流、电压等参数数据。

3.根据权利要求1所述的激光振放链输出功率预测系统，其特征在于：所述脉冲延迟信号发生装置（7）通过串口总线（10）控制多台泵浦光设备（1）的脉冲信号，并读取相应的脉冲信号数据。

4.根据权利要求1所述的激光振放链输出功率预测系统，其特征在于：所述激光功率测量装置（8）通过串口总线（10）实时读取多个激光功率测量点（4）的功率数据。

5.根据权利要求1所述的激光振放链输出功率预测系统，其特征在于：所述染料泵控制装置（6）对染料泵设备（2）进行染料泵转动频率的调节控制以及进行开关控制，并实时读取响应的实时频率、染料温度、压力和故障状态参数数据。

6.根据权利要求1所述的一种激光振放链故障专家诊断系统，其特征在于：所述PC机（9）中包括数据采集模块（12），数据采集模块（12）接收设备监测实时数据（18），并将设备监测实时数据（18）通过以太网通讯发送数据存储模块（16）和实时预测模块（13），实时预测模块（13）接收到设备监测实时数据（18）后，调用预测模型模块（15）的模型参数数据（21）进行实时预测，将预测结果发送至人机交互显示模块（14）和数据存储模块（16）；数据存储模块（16）对设备监测实时数据（18）和预测结果进行存储；非实验状态下，历史预测模块（17）通过数据驱动调用设备监测历史数据（24），调用模型参数数据（23），读取历史预测设定数据（22）后开始历史预测，将预测结果存储到数据存储模块（16）中，同时将模型参数数据（23）修改到预测模型模块（15）。

7.应用权利要求1~6之一所述的激光振放链输出功率预测系统的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

（ⅰ）首先设定预测系统的相关预测参数，初始化所有监控参数，选定预测目标；

（ⅱ）读取所有监控参数进行实时存储；

（ⅲ）开始训练预测模型；

（ⅳ）训练结束，选定预测时间，开始进行输出功率预测；

（ⅴ）实时对比功率实时曲线与预测曲线的变化，计算预测准确率；

（ⅵ）当预测到未来一段时间内输出功率出现异常变化时，则输出异常提示，工艺人员判断是否某个监测参数出现异常，如果是某个监测参数异常则输出异常提示，否则将非监测参数异常信息进行输入，转至步骤（ⅴ）；

（ⅶ）实验结束后，进行历史预测，对预测模型新型学习；

（ⅷ）停止预测。

8.根据权利要求7所述的激光振放链输出功率的预测方法，其特征在于：在开始程序执行前，还包括激光振放链输出功率预测系统的建立，具体包括以下步骤：

（ⅰ）建立激光振放链系统现场设备监控装置；

（ⅱ）建立数据存储结构，创建数据库；

（ⅲ）进行人机接口设计，建立功率预测系统的人机交互画面；

（ⅳ）建立数据读取模块，读取振放链系统的所有数据；

（ⅴ）分析激光振放链数据功率影响因素，建立输出功率预测模型；

（ⅵ）运用振放链系统的历史数据获得输出功率预测模型；

（ⅶ）系统运行开始后，采用实时数据训练输出功率预测模型，即可以开始实时预测。