大功率光纤激光器的模式分解及模式控制

摘要

近年来，近衍射极限大功率光纤激光器的输出功率大幅提升，已经广泛应用于工业加工、国防等诸多领域。但是，近衍射极限大功率光纤激光功率的进一步提升受到了非线性效应等因素的制约。增大纤芯直径可以提高非线性效应的阈值，但同时将导致纤芯中支持的本征模式数量增加，在高功率运行下可能产生比较复杂的模式竞争、模式耦合等过程最终导致光束质量的退化，甚至引起模式不稳定性(Mode Instability,MI)使得光束质量急剧恶化。论文将采用模式分解研究大功率光纤激光器中的模式竞争、MI等物理过程，并且通过一种基于损耗机制的新型大模场光纤设计实现大功率的近衍射极限输出。本文的主要工作包括：
　　实验上验证了基于随机并行梯度下降(Stochatsic Parallel Gradient Descent，SPGD)算法的模式分解方法，结果表明利用SPGD算法能够实现对少模光纤输出光束精确、快速的模式分解。通过优化算法中变量初值的选取，进一步验证了利用SPGD算法对时变光束的在线实时模式分解并同时得到了M2因子，这为大功率光纤激光器简便易行且可靠的实时模式诊断提供了一个可能的解决方案。
　　通过基于SPGD算法的模式分解，分析了不同注入条件以及不同泵浦功率下光纤激光器中的模式竞争过程。实验结果表明，选择性激发基模有利于得到高光束质量，并且高阶模的比例随着泵浦功率的增加而减少。借助于高速相机，首次实现了对基于阶跃折射率光纤的大功率光纤激光器中MI的模式诊断，观察到了发生MI后基模与高阶模之间剧烈的动态模式耦合。而且，发现在输出功率达到MI阈值时，这种动态模式耦合具有明显的周期性，但是周期性随着输出功率的增加而逐渐减弱并最终消失。因此，大功率光纤激光器中的MI可分为稳定阶段、过渡阶段以及混沌阶段。最后，成功将实时模式分解的结果作为反馈实现了光纤输出模式的自适应控制，不仅实现了单一本征模式输出，而且实现了光束质量的优化，为大功率光纤激光器的模式控制提供了新思路。
　　通过数值仿真研究了不同参数(包括泵浦方式、泵浦波长以及内包层直径等)下大功率光纤放大器在不同高阶模损耗下的性能。仿真结果表明，高阶模的输出功率随高阶模损耗增加而减小；由于模式的损耗与分布极不均匀的局部增益之间的相互作用，随着高阶模的损耗从0dB/m开始增加，放大器的效率先急剧下降再缓慢上升，最终趋于饱和。此外，研究结果表明，后向泵浦和级联泵浦更有利于获得高效的等效单模输出。通过对该问题的研究，不仅加深了损耗和增益的相互作用对放大器输出特性影响的认识，而且明确了通过损耗机制获得等效单模式输出的光纤设计原则，为大功率光纤放大器抑制高阶模提供了重要指导。
　　提出了一种基于损耗机制的新型大模场光纤设计方案，通过有限元方法对这种光纤的模式特性，包括基模等效模场面积、基模和高阶模的损耗系数以及重叠因子等，进行了仿真研究。仿真结果表明，这种光纤具有很强的高阶模和非线性抑制能力。最后，拉制了一根纤芯直径为25μm的新型大模场掺镱光纤，实验结果表明，这根光纤具有良好的高阶模抑制能力，并且实现了输出功率为800W、M2因子～1.1的近衍射极限大功率输出。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 近衍射极限大功率光纤激光器的发展现状

1.2 大功率光纤激光器模式分解

1.3 大功率光纤激光器的模式控制

1.4 论文的主要内容和结构安排

第二章 大功率光纤激光器的光束质量

2.1 光束质量和亮度

2.2 大功率光纤激光器输出光束质量演化特性

2.3 光纤中模式基本特性

2.4 本章小结

第三章 基于SPGD算法的模式分解

3.1 基于SPGD算法的模式分解简介

3.2 基于SPGD算法的模式分解方法的实验验证

3.3 基于SPGD算法的实时模式分解

3.4 本章小结

第四章 基于SPGD算法模式分解的光纤激光器模式诊断

4.1光纤激光器模式竞争的模式诊断

4.2 大功率光纤激光器模式不稳定性的模式诊断

4.3 基于实时模式分解的自适应模式控制

4.4 本章小结

第五章 基于损耗机制的模式控制研究

5.1 基于损耗机制的模式控制分析

5.2 基于低折射率沟壑光纤模式控制分析

5. 3 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 论文的主要工作

6.2 论文的主要创新点

6.3 论文的不足及后续工作展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果

附录A 光束质量因子推导