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紫外激光器

空间应用的紫外激光器寿命论证

星之球激光来源:中国科学院2015-11-17我要评论(0)

  Fibertek公司的Michael Albert等人在Lidar Remote Sensing for Environmental Monitoring XV发表文章论证空间应用的UV激光器寿命,摘译如下:15W、50~200Hz紫外激光...


  Fibertek公司的Michael Albert等人在Lidar Remote Sensing for Enviro nmental Mo nitoring XV发表文章论证空间应用的UV激光器寿命,摘译如下:15W、50~200Hz紫外激光器的使用寿命超过10亿射,成为许多潜在空基激光雷达任务的可行性技术,这些任务,以NASA资助机载激光雷达系统为例,列表如下:
  1、 气溶胶/云团/生态系统(ACE):这个任务将是非常成功的CALIPSO云和气溶胶激光雷达的后续扩大任务。在NASA 兰利和 NASA 戈达德空间飞行中心的研究人员已经开发出三种波长(1064nm、532nm和355nm)高光谱分辨率激光雷达(HSRL)系统作为ACE任务的候选技术。这种空基版本激光雷达的355nm通道需要从几到几百mJ/脉冲,重复频率范围50-150Hz。
  2、 3D风:全球覆盖的对流层风团的空基测量已被确认是天气和气候建模的关键任务。NASA资助的测量风的潜在候选任务至少有两种雷达技术能够清晰空气测量。一种是工作在355nm波长直接探测风的激光雷达,如建造在戈达德空间飞行中心的对流层风激光雷达技术实验(TWiLiTE)。TWiLiTE系统的扩大版用于满足3D风速任务要求。第二种是鲍尔宇航正在开发的NASA资助的光学自协方差风激光雷达(OAWL)系统,该系统工作在355nm波长。这两种激光雷达技术使用的激光器是每脉冲能量100-500 mJ、重复频率在50-200 Hz范围。
  3、 全球大气成分任务(GACM):臭氧DIAL系统可能是这一任务的重要器件。正在NASA 兰利开发的NASA资助的全球臭氧雷达演示(GOLD)的扩大版是GACM任务要求全球臭氧测量的强有力竞争者。空基版GOLD所需的关键技术是高能量355nm泵浦激光器将波长上转换为波长300-320nm范围内用于臭氧测量。
  显然验证100-500mJ的UV激光器寿命对于推进那些需要激光器的航天任务是很有必要的,另外一个关键TRL-6要素是相关环境下热/真空测试和振动测试。我们正在开发用于寿命测试的激光器模块,从而满足太空飞行任务的振动和真空操作要求,我们利用了以前第二阶段SBIRs开发的关键光机械设计特征以及ICESat-2激光发射器作为基础提出的紫外线寿命演示(UVLD)来实现这一点。
激光器模块设计

  激光器设计方案原本是工作在50Hz的15W紫外激光器。作为项目的一部分,我们会定期和ESTO赞助商和其他雷达系统相关开发人员沟通审核,根据他们提供的激光器输入数据我们最终改变设计为1064nm泵浦激光器,工作频率150Hz,同时仍保持40W的平均功率输出。在355nm的UV平均功率最终目标仍然是15W。
  表1 UV寿命验证实验的最终性能目标
硬件组装和检测状态

  截至2015年夏初,激光器运行所需的电子设备已经完成,末级功率放大器完成光学模块组装,第二放大器完成全面测试和表征。振荡器和前两级放大器的性能满足设计目标,图所示激光器模块两个隔间的组装状态。

图1 环形振荡器、放大器1和放大器2的划分图
寿命测试和环境测试

  对激光器寿命测试顺序包括以下四个步骤:
  1、 更小尺寸(6mm x 6 mm x 25 mm与最终UVLD尺寸12mm x 12mm x 25 mm)LBO三倍器的高重复频率、低脉冲能量(20kHz,紫外光~ 6W)测试,LBO和大型晶体来自同一供应商,测试用泵浦源是ICESat-2任务中用于测试寿命的ICESat-2激光器的实验版本。输出紫外光的谱峰强度与UVLD类似,但光斑尺寸会小很多。测试的目的是作为LBO三倍涂层的初步甄选并作为UV模块清洁工艺的初步验证。测试时间预计为期一个月,相当于500亿射。
  2、 UVLD激光器的4个月、532nm合适的寿命测试来评估532nm寿命,测试的目的是核实LBO倍增涂层和1064nm激光发射器的清洁度,还对只使用1064nm和532nm输出的激光器有兴趣。
  3、 用于初始UV寿命评估的激光发射器的4月、半功率355nm寿命测试,这一测试提供了LBO三倍涂层的初始低功率验证以及UV模块的清洁工艺。还会对一系列测试中出现的任何长期衰减的强度依赖性提供一些见解。
  4、 最终UV寿命评估测试的全UVLD激光发射器的4个月、全功率355nm寿命测试。这一测试不为整整三年任务提供方法测试,但是会提供可能发生的任何UV衰减的趋势数据。

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