CN1492551A - 数字式智能温度控制方法及温控半导体激光器 - Google Patents

Abstract

本发明属于激光器温度控制技术领域。涉及数字式智能温度控制方法及温控半导体激光器。该方法包括实时采集被测物的温度的模拟电压信号；再转换为数字电压信号；采用人工智能算法控制数据；再转换成比例脉冲信号控制开关元件，进而控制被测物的致冷器的工作，最终达到控制被测物的温度。该温控激光器包括半导体激光器、半导体致冷器、散热器、温度传感器及数字式智能控温电路。该控温电路包括前置电压放大电路、模数转换器、微处理器、比例脉宽调节器及开关三极管。本发明具有温度控制精度高、可监测温度突变，效率高、功耗低的特点，同时具有外部处理器的数据输入输出接口。

Description

数字式智能温度控制方法及温控半导体激光器

技术领域    本发明属于激光器温度控制技术领域。

背景技术    半导体激光器工作过程中，其功率、光谱特性等会随其温度变化而发生改变。在很多应用中并不允许这样的改变，因此需要对半导体进行温度控制。

传统的可进行温度控制的半导体激光器采用模拟技术进行温度的控制，主要由温度传感器、三极管、半导体激光器及其致冷器组成。其温度控制的工作原理是：通过温度传感器，将测得温度信号转换为模拟的电压信号，并直接用该模拟信号反馈给三极管，通过三极管控制半导体致冷器电流或电压，从而控制温度的变化。

上述采用模拟技术控制温度虽然电路简单，但存在诸多的不足之处：

其一、控制过程是简单的负反馈过程，只能应付线性的温度变化。而对于系统中出现非线性的温度变化过程，以及发生瞬态的温度干扰，不具备灵敏的响应能力和有效的处理能力。因此温度波动较为明显，精度不高

其二、采用三极管分压或分流方式控制半导体制冷器的工作电压或电流，使得功耗大，大多数功率消耗在三极管上并变为热能，三极管需要大面积的散热片，增加了体积和重量，系统效率低下。

其三、无法与外部的处理器交换数据实现复杂的反馈控制。

发明内容    本发明的目的是克服采用模拟温度控制器的传统半导体激光器不足，提出一种数字式智能温度控制方法及温控半导体激光器，具有温度控制精度高、可监测温度突变，效率高、功耗低的特点，同时具有外部处理器的数据输入输出接口。

本发明提出的一种数字式智能温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过温度传感器实时采集被测物的温度并转换为模拟电压信号；

2)将模拟电压信号经电压放大器放大之后，通过A/D转换器转换为数字电压信号；

3)该数字电压信号采用人工神经网络算法、遗传算法、非线性自适应算法或非稳态修正算法之中的任意一种进行数据处理得到用于调节温度的控制数据；

4)该控制数据再转换成比例脉冲信号，用该信号控制开关元件按照一定占空比和频率开启与关断，进而控制被测物的致冷器的工作，最终达到控制被测物的温度。

本发明提出采用上述数字式智能温度控制方法的温控半导体激光器，包括半导体激光器及与其相连的半导体致冷器、散热器，固定在半导体激光器上的温度传感器，其特征在于，还包括与该温度传感器的输出端相连的数字式智能控温电路，该控温电路包括与温度传感器相连的前置电压放大电路，将前置电压放大电路输出的模拟电压信号转换为数字量的模数转换器，对模数转换器输出的数据进行处理的微处理器，根据微处理器处理的数据产生比例脉冲信号的比例脉宽调节器，与比例脉宽调节器相连的用于控制半导体致冷器的开关三极管。

本发明的特点及效果

本发明通过采用模数转换器获得温度的数字量信息，利用微处理器实现对温度控制的数据处理，再通过比例脉宽控制的方法对与被测物连接的制冷器进行控制，从而实现了数字式的人工智能型的高精度温度控制；本方法可监测温度突变，因此可对温度突变产生灵敏的反应，并可同时输出变异温值，以了解温度突变情况，有效防止温度突变。

本发明的温控半导体激光器的温度控制精度高，效率高，功耗低，同时具有外部处理器的数据输入输出接口。

附图说明

图1本发明的总体结构示意图。

图2为本发明的温度控制电路原理图。

图3为本发明的温度控制实现流程框图。

图4位本发明温度控制器所采用的遗传算法的流程图

具体实施方式    本发明的数字式智能温度控制方法及温控半导体激光器结合附图及实施例详细说明如下：

本发明的温控半导体激光器实施例总体结构如图1所示，包括：半导体激光器1及与其相连的半导体致冷器2，散热器3，固定在半导体激光器上的温度传感器4，与该温度传感器4的输出端相连的控温电路5。

本实施例的半导体激光器1可采用各种常规产品并可与常规的半导体致冷器2、散热器3产品配套，温度传感器4也可采用传统的常规产品并用常规的方式固定在半导体致冷器的适当位置。

本实施例的控温电路的具体实施结构如图2所示，包括与温度传感器相连的前置电压放大电路，将前置电压放大电路输出的模拟电压信号转换为数字量的模数转换器，对模数转换器输出的数据进行处理的微处理器，根据微处理器处理的数据产生比例脉冲信号的比例脉宽调节器PWM，与比例脉宽调节器相连的用于控制半导体致冷器的开关三极管。

本发明的控温电路还可包括与微处理器相连将微处理器处理的数据送至外部计算机的RS232接口芯片，将温度或其他数据送入计算机中或者通过该信号与其他处理器之间交换数据。

以及，本发明的控温电路还可包括与微处理器相连将微处理器处理的数据直接进行显示的数码显示管及其控制芯片。

本发明的微处理器也可采用内部带有A/D转换器和比例脉宽调节器PWM的单片机。

本实施例的工作原理：经传感器采集来的数据，经前置电压放大器进行放大后，再经过偏置分压，送往A/D转换器进行模数转换，转换的数据送入微处理器(单片机)通过数据处理产生比例脉冲信号，用以控制开关三极管。例如：当所测温度过高时，经温度传感器将温度信号转换的电压信号就高，通过PWM控制器转换得到的PWM控制信号的占空比增加，该控制信号用以控制三极管的开关，从而使半导体致冷器通电的时间增加，使半导体激光器温度降低。如此反复，使温度无限逼近最优温度值并在该点保持稳定。由于在数据处理时，采用了人工智能控制算法(本发明中采用了遗传算法)，当温度发生突变时，系统能够快速响应，并进行有效处理，从而克服了模拟控制系统的主要不足，提高了控制精度。

本发明的温度控制方法的实施例流程如图3所示，包括以下步骤：

1)先通过温度传感器实时采集半导体激光器上的温度并转换为模拟电压信号；

2)将模拟电压信号经前置电压放大器放大之后，通过A/D转换器转换为数字信号；

3)该数字信号再经微处理器处理得到用于调节温度的控制数据；

4)再经过PWM控制器产生比例脉冲信号，该信号用于控制三极管按照一定占空比和频率开启与关断，进而控制半导体致冷器，最终达到控制被测物的温度的目的。

本实施例还可包括：

5)通过与微处理器的串行总线连接的数码管控制芯片及数码管将温度或其他数据进行实时显示；

6)通过与微处理器相连的RS232接口芯片输入输出标准的串行数据信号，该信号可以与计算机连接，将温度或其他数据送入计算机中。或者通过该信号与其他处理器之间交换数据。

上述的微处理器的数据处理方法，可采用人工神经网络算法，遗传算法和非线性自适应算法，以及非稳态修正算法之中的任意一种。

其中遗传算法说明如下：

设目标函数为：F＝f(x_i，y_i，z_i)

x，y，z为自变量，(x，y，z)的定义域为Ω。F为实数，是检测优劣程度和适应性的度量。

设(x₀，y₀，z₀)使得

$F=f(x_0,y_0,z_0)=\underset{(x,y,z)\∈\mathrm{\Ω}}{\max }f(x,y,z)$

采用GA求解(x₀，y₀，z₀)，具体步骤如下：

2)编码

用一定比特数的0，1二进制码对自变量(即A/D的转换结果)进行编码形成基因码链，每个码链代表一个个体，如x有16种可能取值x₀，x₁，......x₁₅，则可利用4bit的二进制码0000~1111来表示将x，y，z的基因码组合在一起则形成码键。

3)产生群体

t＝0，产生n个个体形成一个群体P(t)，该群体代表优化问题的一些可能解的集合。起初，这些群体难以满足解的要求，GA便从这些群体出发，模拟进化过程，择优汰劣，最后选择出优秀的群体和个体，满足目标函数的优化要求。

4)评价

按编码规则，将群体P(t)中的每个个体的基因码所对应的自变量取值(x_i，y_i，z_i)带入目标函数式，算出其函数值F_i，i＝1，2，……，n。F_i越大，表明该个体有较高的适应度，更适合于f所定义的生存环境，适应度F_i为群体进化提供了依据。

5)选择(复制)

按一定概率从群体P(t)中选出m个个体，作为双亲用于繁殖后代，产生新的个体加入下一个群体P(t+1)中，一般P_i与F_i成正比。这种选择就是适应度比例算法，即给予适应与生存环境的优良个体更多繁殖后代的机会，从而使优良特性得到遗传。此步是GA的关键。

6)交叉(重组)

对于选中的用于繁殖后代的每一对个体，随机地选择同一整数n，将双亲的基因码链再次位置相互交换。交叉可采用多种方式(信息交换方式)。

7)变异

以一定的概率P_m从群体P(t+！)中随机选区若干个体，对于选中的个体，随机选取某一位进行取反运算，模拟生物进化过程中基因突变现象(在本发命中温度突变即可视为变异)。

8)对产生的新一代群体返回第(3)步再进行评价，交叉如此反复循环，是群体中个体的自适应度和平均适应度不断提高，直至最优个体的适应度达到某一限值或最优个体的适应度和群体的平均适应度不再提高，则迭代过程收敛，算法结束。

本实施例采用上述遗传算法的数据处理方法，其流程如图4所示，包括以下步骤：

1)首先将A/D所得的数字电压信号进行编码，生成初始数据群；

2)接着对数据群进行评价计算每个数据的适应值：根据该适应值判断每个数据对应电压值是否在温度允许范围内；

3)如果该数据是温度允许范围内的温度所对应的电压值，就将该数据输出，送往比例脉宽控制器，产生一定占空比的比例脉冲，用以控制三极管；如果该数据是温度突变对应的电压值，输出该温度突变的数据，以实时监测温度突变；

4)如果该数据所对应的电压值不在温度允许范围内，则从中选出与该允许范围高适应性的电压值的相应数据进行复制；

5)将复制产生新的数据进行交叉处理以取代原数据；

6)返回步骤2)再对新的数据进行评估，并依次循环重复步骤2)至6)；直到得到温度范围允许的输出数据。

Claims (5)

1、一种数字式智能温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过温度传感器实时采集被测物的温度并转换为模拟电压信号；

2)将模拟电压信号经电压放大器放大之后，通过A/D转换器转换为数字电压信号；

3)该数字电压信号采用人工神经网络算法、遗传算法、非线性自适应算法或非稳态修正算法之中的任意一种进行数据处理得到用于调节温度的控制数据；

4)该控制数据再转换成比例脉冲信号，用该信号控制开关元件按照一定占空比和频率开启与关断，进而控制被测物的致冷器的工作，最终达到控制被测物的温度。

2、如权利要求1所述的数字式智能温度控制方法，其特征在于，所说的数据处理采用遗传算法，具体包括以下步骤：

1)首先将所得的数字电压信号进行编码，生成初始数据群；

2)对数据群进行评价计算每个数据的适应值：根据该适应值判断每个数据对应电压值是否在温度允许范围内；

3)如果该数据是温度允许范围内的温度所对应的电压值，就将该数据输出，送往比例脉宽控制器，产生一定占空比的比例脉冲，用以控制三极管；如果该数据是温度突变对应的电压值，输出该温度突变的数据，以实时监测温度突变；

4)如果该数据所对应的电压值不在温度允许范围内，则从中选出与该允许范围高适应性的电压值的相应数据进行复制；

5)将复制产生新的数据进行交叉处理以取代原数据；

6)返回步骤2)再对新的数据进行评估，并依次循环重复步骤2)至6)；直到得到温度范围允许的输出数据。

3、一种采用数字式智能温度控制方法的温控半导体激光器，包括半导体激光器及与其相连的半导体致冷器、散热器，固定在半导体激光器上的温度传感器，其特征在于，还包括与该温度传感器的输出端相连的数字式智能控温电路，该控温电路包括与温度传感器相连的前置电压放大电路，将前置电压放大电路输出的模拟电压信号转换为数字量的模数转换器，对模数转换器输出的数据进行处理的微处理器，根据微处理器处理的数据产生比例脉冲信号的比例脉宽调节器，与比例脉宽调节器相连的用于控制半导体致冷器的开关三极管。

4、如权利要求3所述的温控半导体激光器，其特征在于，所述控温电路还包括与微处理器相连将微处理器处理的数据送至外部计算机的RS232接口芯片。

5、如权利要求3所述的温控半导体激光器，其特征在于，所述控温电路还包括与微处理器相连将微处理器处理的数据直接进行显示的数码显示管及其控制芯片。

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