某光电装置光轴一致性改进分析

段红建, 王健军, 胡博, 孟海江, 左晓舟, 马优恒, 史雷蕾

段红建, 王健军, 胡博, 孟海江, 左晓舟, 马优恒, 史雷蕾. 某光电装置光轴一致性改进分析[J]. 应用光学, 2023, 44(2): 239-245. DOI: 10.5768/JAO202344.0201001
引用本文: 段红建, 王健军, 胡博, 孟海江, 左晓舟, 马优恒, 史雷蕾. 某光电装置光轴一致性改进分析[J]. 应用光学, 2023, 44(2): 239-245. DOI: 10.5768/JAO202344.0201001
DUAN Hongjian, WANG Jianjun, HU Bo, MENG Haijiang, ZUO Xiaozhou, MA Youheng, SHI Leilei. Improvement and analysis of optical axis consistency of an electro-optical device[J]. Journal of Applied Optics, 2023, 44(2): 239-245. DOI: 10.5768/JAO202344.0201001
Citation: DUAN Hongjian, WANG Jianjun, HU Bo, MENG Haijiang, ZUO Xiaozhou, MA Youheng, SHI Leilei. Improvement and analysis of optical axis consistency of an electro-optical device[J]. Journal of Applied Optics, 2023, 44(2): 239-245. DOI: 10.5768/JAO202344.0201001

某光电装置光轴一致性改进分析

详细信息
    作者简介:

    段红建(1965—),男,硕士,研究员,主要从事军用光电总体技术研究。E-mail:205dhj@sina.com

  • 中图分类号: TN202

Improvement and analysis of optical axis consistency of an electro-optical device

  • 摘要:

    某传感器侧挂结构形式的光电装置光轴一致性指标超差。通过对光电装置的光具座、传感器罩等相关零件的结构进行分析,对光具座、传感器罩的相互配合面和光具座的传感器安装面的平面度进行改进设计,提高精度,并适当增加其壁厚;着重对改进前后的光具座进行了模态分析。通过搭建试验装置对改进后的光电装置进行试验测试,对试验测试数据进行分析。试验结果表明,改进措施对提高光电装置光轴一致性有效。

    Abstract:

    The optical axis consistency index of an electro-optical device with side hanging structure of a sensor is out of tolerance. Through the analysis of the structure of the optical bench, sensor cover and other related parts of the electro-optical device, the flatness of the mating surface of optical bench, sensor cover and the sensor mounting surface of optical bench was optimized, the accuracy was improved, and the wall thickness was appropriately increased. The modal analysis of the optical bench before and after improvement was emphasized. The improved electro-optical device was verified and tested by building a test device, and the test data were analyzed. The test results show that the improvement measures are effective in improving the optical axis consistency of the electro-optical device.

  • 波分复用技术(wavelength division multiplexing,WDM)作为有效提升传输系统中继距离与可用带宽的技术手段,随着高速扩张的信息量和日益庞大的网络用户总数逐渐被通信行业广泛投入使用[1]。光放大器为WDM传输系统中关键性器件[2],其性能的改善与开发决定着WDM和现代光波通信的发展速度。WDM系统中应用最广泛的光放大器是掺铒光纤放大器(erbium doped fiber amplifier,EDFA)和拉曼光纤放大器(Raman fiber amplifier,RFA)。掺铒光纤放大器广泛用于C+L波段放大,提供高增益系数和成本效益,但工作带宽固定、带宽区间较小[3-6],增加了自发辐射(ASE)噪声。RFA可以放大任意波长的信号[7-11],且增益波段灵活、噪声指数(NF)低,但增加了系统的非线性效应,降低了泵浦光到信号光的功率传输效率[12]

    2个放大器EDFA和RFA各有优缺点,级联2个放大器可以增加两者的优势。使用混合光放大器(hybrid optical amplifier,HOA)能够降低系统的非线性和噪声系数,提高增益带宽和系统容量[13]。但混合放大器的性能取决于许多参数,包括掺铒光纤放大器和拉曼放大器的光纤长度、泵浦功率及波长等。因此需要优化HOA的主要参数,以使混合系统的增益最大化。

    本文以宽带混合放大器的设计与优化为研究目标,采用能有效改善浓度淬灭、离子聚集效应的铒/镱共掺光纤放大器[14](erbium-ytterbium doped fiber amplifier,EYDFA)取代EDFA。对EYDFA/RFA混合放大器展开研究,给出了EYDFA/RFA混合放大器理论模型,并对所设计的混合放大器结构进行合理的参数配置。为了进一步提升混合放大器增益,改善其增益平坦度,建立了二阶多泵浦分布式EYDFA/RFA混合放大器结构。以增益平坦度和增益值为优化目标设计了二阶多泵浦EYDFA/RFA混合放大器模型下的粒子群优化算法。

    混合放大器的数学模型由RFA的Raman耦合波方程与EYDFA传输方程联合构成,稳态EYDFA的传输方程为

    $$ \begin{split} \frac{{{\rm{d}}{P_{\rm{p}}}({\textit{z}})}}{{{\rm{d}}({\textit{z}})}} = & - {\Gamma _{\rm{p}}}[{\sigma _{\text{α}} }({\lambda _{\rm{p}}}){N_{{\rm{Yb}}}} - ({\sigma _{\text{α}} }({\lambda _{\rm{p}}}) + {\sigma _{\rm{e}}}({\lambda _{\rm{p}}})){N_{{\rm{Yb}}{\text{*}}}}({\textit{z}})]{P_{\rm{p}}}({\textit{z}}) -\\ &{\delta _{\rm{p}}}({\textit{z}}){P_{\rm{p}}}({\textit{z}})\\[-10pt] \end{split} $$ (1)
    $$ \begin{split} \frac{{{\rm{d}}{P_{\rm{s}}}({\textit{z}})}}{{{\rm{d}}({\textit{z}})}} = & - {\Gamma _{\rm{s}}}[{\sigma _{\text{α}} }({\lambda _{\rm{s}}}){N_{{\rm{Er}}}} - ({\sigma _{\text{α}} }({\lambda _{\rm{s}}}) + {\sigma _{\rm{e}}}({\lambda _{\rm{s}}})){N_{{\rm{Er}}{\text{*}}}}({\textit{z}})]{P_{\rm{s}}}({\textit{{\textit{z}}}})+ \\ & {\Gamma _{\rm{s}}}{\sigma _{\rm{e}}}({\lambda _{\rm{s}}}){N_{{\rm{Er}}}}({\textit{z}}){P_0}({\lambda _{\rm{s}}}) - {\delta _{\rm{s}}}({\textit{z}}){P_{\rm{s}}}({\textit{z}}) \\ \end{split} $$ (2)

    式中:δp为泵浦光散射损耗系数;δs为信号光散射损耗系数;NEr*(z)与NYb*(z)分别表示在z处Er3+、Yb3+的粒子数浓度;σep)与σes)分别表示泵浦光与信号光辐射过程中波长相关的截面面积;σα(λp)与σα(λs)分别表示泵浦光与信号光吸收过程中波长相关的截面面积。

    结合RFA功率耦合波方程组,忽略自发Raman散射过程与Rayleigh散射过程,将研究重心放在信号光与泵浦光以及它自身间的作用过程[15-16],将完整考虑了RFA内部各类物理效应的Raman耦合波微分方程[17-18]简化为如下形式:

    $$ \begin{split} \pm \frac{{\rm{d}}{P}_{j}}{{\rm{d}}{\textit{z}}}=&{\displaystyle \sum _{{v}_{{}_{i}} > {v}_{j}}\frac{{g}_{{\rm{R}}}({v}_{i}-{v}_{j})}{{K}_{{\rm{eff}}}{A}_{{\rm{eff}}}}}{P}_{i}{P}_{j}-{\displaystyle \sum _{{v}_{k} < {v}_{j}}\frac{{v}_{j}}{{v}_{k}}}\frac{{g}_{{\rm{R}}}\left({v}_{j}-{v}_{k}\right)}{{K}_{{\rm{eff}}}{A}_{{\rm{eff}}}}{P}_{i}{P}_{k}-{\alpha }_{j}{P}_{j}+{\gamma }_{j}{P}_{j}+2h{v}_{i}\cdot {\displaystyle \sum _{{v}_{{}_{i}} > {v}_{j}}\frac{{g}_{{\rm{R}}}\left({v}_{i}-{v}_{j}\right)}{{K}_{{\rm{eff}}}{A}_{{\rm{eff}}}}}{P}_{j}\cdot\\ & \left[1+\dfrac{1}{\mathrm{exp}\left(h\left({v}_{i}-{v}_{j}\right)/KT\right)-1}\right]\cdot \Delta v \;\;\;\;\;(j=1,2, \cdots N) \end{split} $$ (3)

    式中:PkPiPj分别表示第kij路信道中的光信号所对应的功率;vivj分别为信号光和泵浦光的初始输入频率;Δv为不同信道的频移差;α(vi)表示光信号频率在vi时所对应的光纤损耗系数;Keff为偏振相关因子;Aeff为光纤有效横截面积;γ(vi)为瑞利散射系数;gR(vi-vj)为ij两路信号光之间的拉曼增益系数;gR(vj-vk)为jk两路信号光之间的拉曼增益系数;kh分别表示波尔兹曼常量和普朗克常量;[exp(h(vi-vj)/KT)-1]−1为玻色-爱因斯坦因子;T为光纤绝对温度。

    上述理论模型以WDM系统为基础,EYDFA/RFA混合放大器的具体求解过程如下:将信号光光功率与EYDFA的泵浦光功率作为已知的初值代入EYDFA的传输方程中,构成已知初值的非线性微分方程组,使用四阶龙格-库塔进行求解,得到光信号通过EYDFA部分后的输出光功率。将所得的信号光输出光功率作为RFA的输入信号光功率,联合RFA的泵浦光功率构成第2个已知初值的非线性微分方程组,继续使用四阶龙格-库塔,所得结果即为混合放大器的输出光功率。

    本文采用级联结构的前向EYDFA/RFA混合放大器模型。

    图1为所设计的二阶EYDFA/RFA混合放大器的结构示意图。采用前向级联结构的EYDFA/RFA混合放大器基本结构[19],以81路信道间隔为1.125 nm的信号光组合注入混合放大器,EYDFA部分采用单泵浦输入,RFA部分使用二阶多泵浦模型。81路信号光先与EYDFA泵浦光耦合进入EYDFA放大,放大完成后经矩形滤波器与RFA的泵浦光共同耦合进入石英光纤中放大。光谱仪1、2可用于监测EYDFA放大前后的信号光谱,光谱仪3、4则可监测RFA放大前后的信号光谱。

    图  1  二阶EYDFA/RFA混合放大器结构图
    Figure  1.  Structure diagram of second-order EYDFA/RFA hybrid amplifier

    粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)起源于鸟群觅食过程中自发的群体搜索行为。PSO将个体鸟儿抽象成“粒子”,鸟群寻找的食物则是“目标最优解”,作为一种搜索目标范围内最优解的智能算法[20-23]。使用粒子群优化算法对二阶EYDFA/RFA混合放大器优化过程如下。

    1) 粒子群初始化,设置学习因子c1c2,随机数r1r2,使种群中的全部粒子得到初始位置xi与初始速度vi。为个体粒子最佳位置Pbest与粒子群最佳位置gbest设置初始值;

    $$ {X_i}{\text{ = (}}{{\text{x}}_{i1}},{{\text{x}}_{i2}},\cdots,{{\text{x}}_{iD}})(i = 1,2,\cdots,M) $$ (4)
    $$ {V_i}{\text{ = (}}{{\text{v}}_{i1}},{v_{i2}},\cdots,{v_{iD}})(i = 1,2,\cdots,M) $$ (5)
    $$ {P_{{\rm{best}}}}{\text{ = (}}{p_{i1}},{p_{i2}},\cdots,{p_{iD}})(i = 1,2,\cdots,M) $$ (6)
    $$ {g_{{\rm{best}}}}{\text{ = (}}{{\text{g}}_1},{g_2},\cdots,{g_D}) $$ (7)

    2) 计算当前模型下各粒子的适应度值fiti

    $$ fi{t_i} = \frac{{{G_{{\rm{on}} - {\rm{off}}}}}}{{\max ({G_{{\rm{on}} - {\rm{off}}}}) - \min ({G_{{\rm{on}} - {\rm{off}}}})}} $$ (8)

    3) 比较此次迭代过程中的粒子适应度值与已获得的个体粒子最佳位置Pbest,若当前适应度值优于已获得的个体极值,以此适应度值替换掉个体极值;若当前适应度值小于已获得的个体极值,个体极值维持原值;

    4) 比较此次迭代过程中的粒子适应度值与全局最佳位置gbest,若当前适应度值优于已有的全局极值,以此适应度值替换掉全局极值;若当前适应度值小于已有的全局极值,全局极值维持原值;

    5) 将步骤3、4中所得极值代入(9)式、(10)式,更新当前所得最优解:

    $$ \begin{split} {v}_{ij}(t+1)= & w \cdot {v}_{ij}(t)+{c}_{1}{r}_{1}(t)\left[{p}_{ij}(t)-{x}_{ij}(t)\right]+\\ &{c}_{2}{r}_{2}(t)\left[{p}_{gj}(t)-{x}_{ij}(t)\right] \end{split}$$ (9)
    $$ {x}_{ij}(t+1)={x}_{ij}(t)+{v}_{ij}(t\text{+1}) $$ (10)

    6) 限制粒子变化时的边界条件,令粒子群在正确的区域内完成迭代,当粒子位置或速度超出此时模型的范围时,将适应度归0;

    7) 对比此时结果是否满足终止条件,满足条件时,结束循环迭代过程输出所获最优解;无法满足条件时,返回步骤2重新进入循环,按照步骤继续依次向下进行迭代。

    在进行优化之前,需要对粒子群算法设置一些基本的优化参数,如表1所示。由于采用了5个泵浦,而每一个泵浦具备泵浦波长和泵浦功率2个因素,所以总共有5个泵浦波长和5个泵浦功率,故一个粒子的维度为10。

    表  1  粒子群算法参数
    Table  1.  Parameters of particle swarm algorithm
    参数取值
    迭代次数T1 000
    粒子总数M200
    空间维度D10
    惯性权重$w$1
    学习因子${c_1}$1
    学习因子${c_2}$1
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    表2为本次仿真的系统参数,分别确定了泵浦光和信号光的波长、功率的取值范围,以及光纤长度、光纤损耗系数等基本参数。基于表1表2所设置的基本参数,按照粒子群优化算法的流程进行优化。在优化过程中,每一次迭代的平均增益和适应度值都可得到,如果增益和增益平坦度满足循环终止条件,则结束算法,获得优化结果;否则,会对粒子的位置和速度进行更新,而更新后的值将会用于下一次的迭代过程。

    表  2  二阶EYDFA/RFA混合放大器仿真参数
    Table  2.  Simulation parameters of second-order EYDFA/RFA hybrid amplifier
    参数取值
    信号光波长范围/ nm1 53~1 620
    信号光间隔/nm1.125
    信号光初始光功率/mW0.01
    EYDF长度/m1
    EYDFA泵浦功率/mW600
    EYDFA泵浦波长/nm980
    $\rm E{r^{3 + } }$浓度/${m^{{{ - 3}}}}$51.4e+024
    $\rm Y{b^{ {\text{3 + } } } }$浓度/${m^{{{ - 3}}}}$620e+024
    EYDFA信号光损耗系数/(dB/m)0.10
    EYDFA泵浦光损耗系数/(dB/m)0.15
    RFA长度/km30
    RFA信号光损耗系数/(dB/km)0.19
    RFA泵浦光损耗系数/(dB/km)0.23
    一阶泵浦光波长范围/nm1 400~1 510
    一阶泵浦光功率范围/mW0~500
    二阶泵浦光波长范围/nm1 300~1 410
    二阶泵浦光功率范围/mW0~2 500
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    完成多组粒子群优化过程后,最终得到了一个拥有90 nm带宽、平均增益达到38.78 dB的宽带高增益混合放大器,并且其增益平坦度仅为1.1 dB,所对应的最优泵浦功率与波长的组合方式如表3所示。按照这种组合方式,得到了二阶EYDFA/RFA混合放大器增益谱,如图2所示。

    表  3  优化后的混合放大器泵浦配置方式
    Table  3.  Optimized pump configuration of hybrid amplifier
    参数${{\text{1}}^{{\text{st}}}}$一阶
    泵浦
    ${2^{{\rm{nd}}}}$一阶
    泵浦
    ${3^{{\rm{rd}}}}$一阶
    泵浦
    ${4^{{\rm{th}}}}$一阶
    泵浦
    二阶
    泵浦
    泵浦波长/ nm1 423.711 467.241 475.981 509.111 306.21
    泵浦功率/ mW122.710.2308.4452.92421
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    图  2  EYDFA/RFA混合放大器增益谱
    Figure  2.  Gain spectrum of EYDFA/RFA hybrid amplifier

    利用前向级联结构的EYDFA/RFA混合放大器基本结构,信号光与EYDFA泵浦光耦合进入EYDFA放大,放大完成后信号光与RFA的泵浦光共同耦合进入石英光纤中进行二次放大,得到了高增益、低平坦度的拉曼增益谱。由图2可以看出,在90 nm带宽内,最大增益为39.29 dB,最小增益为38.18 dB,增益曲线在38.78 dB上下波动,但波动幅度不超过1.1 dB,整体上非常稳定。

    为了分析5个泵浦光在传输过程中的相互作用,研究了泵浦功率随光纤长度的变化情况。从图3可以看出,RFA二阶泵浦光刚进入光纤初始端其功率值就开始急速直线下降,当减小到300 mW时开始缓慢变小,随后几乎为0。而其他4路一阶泵浦光则出现先增大后缓慢减小的趋势。这是因为RFA二阶泵浦光将能量传递给了4个一阶泵浦光,这4路泵浦光在传输过程中从二阶泵浦光处吸收能量,随后因光纤损耗和信号光对能量的吸收又逐渐减小。在整个传输过程中,4个泵浦光互相传递能量,将二阶泵浦光的作用充分展现,是较优的泵浦光配置。

    图3可知,RFA二阶泵浦光波长为1306.21 nm,初始功率为2421 mW,为整个RFA结构提供能量,所以其对EYDFA/RFA混合放大器的影响也很大。运用控制变量法,即保持系统其他参数不变,不断改变RFA二阶泵浦光功率值的大小,如图4所示。当RFA二阶泵浦光功率值从0开始逐渐增大时,混合放大器的平均增益也在不断增大,当增大到2.4 W左右时到达峰值,此后随功率值的增大而开始减小,这是因为泵浦功率为2.4 W时,系统增益达到了饱和,而后当再增加泵浦功率时增益便不再增加,因此应该合理设置泵浦功率值,使混合放大器的性能达到最优。

    图  3  RFA泵浦光功率沿光纤长度的变化
    Figure  3.  Variation of RFA pump power along fiber length
    图  4  RFA二阶泵浦功率对混合放大器平均增益的影响
    Figure  4.  Effect of RFA second-order pump power on average gain of hybrid amplifier

    图5(a)为ASE噪声和双瑞利散射(DRBS)噪声的信道SNR随光纤长度的变化情况。从图中我们可以看出,光纤输入端系统ASE噪声和DRBS噪声的信噪比分别为46 dB、38 dB,SNR随光纤长度的增加不断减小,其中ASE噪声的信噪比减小比较缓慢,在10 km之后信噪比大致稳定在32 dB,而DRBS噪声的信噪比在0~30 km之间一直在减小。在图5(b)中,输入端系统ASE噪声和DRBS噪声的噪声系数为1 dB,随着光纤长度的增加,ASE噪声和DRBS噪声的噪声系数都成增长趋势。ASE噪声系数在5 km之后停止增长,并保持不变,而DRBS噪声系数随着光纤长度增大而不断增大。结合图5(a)、5(b)我们可知,在输入端时ASE噪声和DRBS噪声较小,噪声性能良好,但随着光纤长度的增加,信噪比快速下降、噪声系数快速增加,严重影响了系统的性能。DRBS噪声与ASE噪声相比,信噪比下降更快,噪声系数增加更为明显,因此,DRBS噪声对系统影响更大,在优化设计放大器时应考虑噪声对RFA性能的影响。

    图  5  EYDFA/RFA混合放大器各信道SNR及增益NF随光纤长度的变化
    Figure  5.  Variation of SNR and NF of each channel of EYDFA/RFA hybrid amplifier with fiber length

    根据以上仿真结果,说明了在1530 nm~1620 nm的放大带宽内,当放大器的系统增益达到饱和之后,即使再增加泵浦功率,增益也不再增加。同时,由于噪声的存在使得对系统产生较大影响,因此,在优化设计放大器时应使用优化算法合理设置泵浦功率值,找到达到饱和增益时的最大泵浦功率,使混合放大器的性能达到最优,并考虑噪声对RFA性能的影响。

    建立了二阶多泵浦分布式EYDFA/RFA模型,为了优化二阶EYDFA/RFA混合放大器的增益以及平坦度,设计了二阶混合放大器粒子群优化算法流程,并制定了相应的适应度函数,经过粒子群优化过程后,得到了一个带宽90 nm、增益38.78 dB的宽带高增益混合放大器,增益平坦度仅为1.1 dB,工作区间覆盖C+L波段。同时也分析了二阶泵浦对其增益的影响,以及当光纤长度增加时系统ASE和DRBS噪声的变化情况,为混合放大器的设计和优化提供了参考。随着机载、车载以及舰载的各类光电成像系统的广泛应用,该装置可以提高系统检测效率,为光电成像系统设计、装配和性能提升提供计量保障,具有广泛的使用价值。

  • 图  1   光电装置示意图

    Figure  1.   Schematic diagram of electro-optical device

    图  2   原光具座结构示意图

    Figure  2.   Structure diagram of original optical bench

    图  3   原传感器罩(局部)结构示意图

    Figure  3.   Structure diagram of original sensor cover (part)

    图  4   改进后的光具座结构示意图

    Figure  4.   Structure diagram of improved optical bench

    图  5   传感器罩改进后(局部)结构示意图

    Figure  5.   Structure diagram of improved sensor cover (part)

    图  6   光具座受力质量点模拟图

    Figure  6.   Simulation diagram of stressed mass point of optical bench

    图  7   简化后的模型网格划分

    Figure  7.   Schematic diagram of simplified model meshing

    图  8   光具座应变图

    Figure  8.   Strain diagram of optical bench

    图  9   简化后的模型网格划分

    Figure  9.   Schematic diagram of simplified model meshing

    图  10   改进设计后光具座的应变图

    Figure  10.   Strain diagram of optical bench after improved design

    图  11   平面度转换角度示意图

    Figure  11.   Schematic diagram of flatness conversion angle

    图  12   验证试验装置示意图

    Figure  12.   Schematic diagram of verification test device

    图  13   验证试验检测装置图

    Figure  13.   Physical drawing of verification test and detection device

    图  14   垫片位置示意图

    Figure  14.   Schematic diagram of gasket position

    表  1   材料参数

    Table  1   Material parameters

    材料弹性模量/Gpa泊松比密度/(kg/m3)
    钛合金TC41100.364 620
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    表  2   传感器安装孔位跨距对光轴的变化量

    Table  2   Variation of sensor mounting holes span to optical axis

    传感器基准镜激光测距机
    孔距方向前后上下前后上下
    光轴变化量/(′)6.257.811.362.47
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    表  3   改进设计后传感器安装孔位跨距对光轴的变化量

    Table  3   Variation of sensor mounting holes span after improved design to optical axis

    传感器基准镜激光测距机
    孔距方向前后上下前后上下
    光轴变化量/(′)0.941.170.210.37
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    表  4   经纬仪监视基准镜试验测试数据一

    Table  4   Experimental test data 1 of theodolite monitoring reference mirror

    序号状态经纬仪
    数值(方位)
    偏差量
    1未安装连接传感器罩281°38′51″0
    2安装连接传感器罩,螺钉拧紧281°39′45″54″
    3松开螺钉281°38′52″1″
    4连接传感器罩,中上螺钉位置
    垫0.07 mm垫片,螺钉拧紧
    281°38′39″−12″
    5拆下传感器罩281°38′40″−11″
    6重新连接传感器罩,中上螺钉
    位置垫垫片,螺钉拧紧
    281°38′39″−12″
    7松开螺钉281°38′45″−6″
    8重新连接传感器罩,中上螺钉
    位置垫垫片,螺钉拧紧
    281°38′35″−16″
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    表  5   经纬仪监视基准镜试验测试数据二

    Table  5   Experimental test data 2 of theodolite monitoring reference mirror

    序号状态经纬仪数值
    (方位)
    偏差量
    1未安装连接传感器罩292°42′27″0
    2连接传感器罩,中上螺钉位置
    垫0.04 mm垫片,螺钉拧紧
    292°42′47″20″
    3松开螺钉292°42′28″1″
    4连接传感器罩,中上螺钉位置
    垫0.04 mm垫片,螺钉拧紧
    292°42′37″10″
    5松开螺钉292°42′31″4″
    6连接传感器罩,中上螺钉位置
    垫0.04 mm垫片,螺钉拧紧
    292°42′40″13″
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    表  6   监视激光测距机(未垫垫片)试验测试数据

    Table  6   Experimental test data of monitoring laser ranger (without gasket)

    序号状态经纬仪读值(方位)偏差量
    1未连接传感器罩181°46′30″0
    2连接传感器罩,螺钉拧紧181°46′29″−1″
    3松开螺钉181°46′29″−1″
    4螺钉拧紧181°46′24″−6″
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  • [1]

    Jane´s Information Group Inc. Jane's electro-optic systems 2018-2019[R]. USA: Jane´s Information Group Inc., 2018.

    [2] 邓涛. 新型“布雷德利”防空战车—简述M-SHORAD履带式野战防空系统[J]. 坦克装甲车辆,2019(3):17-21.

    DENG Tao. A brief introduction of the new “Bradley” air defense combat vehicle—M-SHORAD crawler field air defense system[J]. Tanks & Armored Vehicles,2019(3):17-21.

    [3] 王笑梦. “冷热两重天”的全域防空作战系统—俄“铠甲”弹炮合一系统家族和新型“铠甲”SM首秀[J]. 坦克装甲车辆,2019(9):31-37.

    WANG Xiaomeng. The whole area air defense combat system of “cold and hot days” —The first show of the Russian “Armor” bomb gun integrated system family and the new “Armor” SM[J]. Tanks & Armored Vehicles,2019(9):31-37.

    [4] 高显忠, 王克亮, 彭新, 等. 无人机粉碎机—硬杀伤式反无人机蜂群关键技术解析[J]. 国防科技,2020,41(2):33-38.

    GAO Xianzhong, WANG Keliang, PENG Xin, et al. Drone-smasher: the key technology analysis on the manner of hard kill to counter UAV swarm[J]. National Defense Technology,2020,41(2):33-38.

    [5] 李明明, 卞伟伟, 甄亚欣. 国外“低慢小”航空器防控装备发展现状分析[J]. 飞航导弹,2017(1):62-70.

    LI Mingming, BIAN Weiwei, ZHEN Yaxin. Analysis on the development status of foreign “low, slow and small”aircraft prevention and control equipment[J]. Aerodynamic Missile Journal,2017(1):62-70.

    [6] 夏元杰, 刘志东, 段红建, 等. T型光电转台多传感器结构布局及多光轴平行性调校研究[J]. 光电技术应用,2016,31(2):15-18. doi: 10.3969/j.issn.1673-1255.2016.02.004

    XIA Yuanjie, LIU Zhidong, DUAN Hongjian, et al. Research on multi-sensor structural layout and multi-axial parallelism adjustment of T-type electro-optical turret[J]. Electro-Optic Technology Application,2016,31(2):15-18. doi: 10.3969/j.issn.1673-1255.2016.02.004

    [7] 夏元杰, 段红建, 赵建钊, 等. 某T型光电转塔多传感器光学窗口密封研究[J]. 机械与电子,2016,34(10):16-18. doi: 10.3969/j.issn.1001-2257.2016.10.004

    XIA Yuanjie, DUAN Hongjian, ZHAO Jianzhao, et al. Study on seal of multi-sensor optical windwos for a certain T-type electro-optical turret[J]. Machinery & Electronics,2016,34(10):16-18. doi: 10.3969/j.issn.1001-2257.2016.10.004

    [8] 管志强. 红外搜索系统中目标探测与识别技术研究[D]. 南京: 南京理工大学, 2009.

    GUAN Zhiqiang. Study on infrared target detection and recognition technology of infrared search system[D]. Nanjing: Nanjing University of Science & Technology, 2009.

    [9] 叶艳, 王德奎. 精密双轴光电转台结构设计[J]. 机械,2014,41(12):43-45.

    YE Yan, WANG Dekui. Precision dual-axis photoelectric rotary table design[J]. Machinery,2014,41(12):43-45.

    [10] 梁倩. 大口径光电设备自主调焦技术研究[D]. 北京: 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2021.

    LIANG Qian. Research on autonomous focusing technology for large-aperture opto-electronic devices[D]. Beijing: University of Chinese Academy of Sciences, 2021.

    [11] 官庆. 现代舰用光电探测装备概况及发展趋势[J]. 光学与光电技术,2016,14(6):87-92.

    GUAN Qing. Situation and development of modern shipborne electro-optical detection equipment[J]. Optical and Optoelectronic Technology,2016,14(6):87-92.

    [12] 王俊, 潘文斌. 直升机传动系统面齿轮传动技术的发展[J]. 航空动力,2018(5):44-46.

    WANG Jun, PAN Wenbin. The development of face gear transmission technology of helicopter transmission system[J]. Aerospace Power,2018(5):44-46.

    [13] 李海波, 刘巍. 面向岸基应用的光电复合监控体制分析[J]. 光学与光电技术,2017,15(4):83-89.

    LI Haibo, LIU Wei. Technique forms analysis of electro-optical compound surveillance for coast-based application[J]. Optical and Optoelectronic Technology,2017,15(4):83-89.

    [14] 张守立. T型光电测量转台光轴检测仪[J]. 光电技术应用,2018,33(6):29-33. doi: 10.3969/j.issn.1673-1255.2018.06.006

    ZHANG Shouli. T-type electro-optical measuring turnt-able optical axis detector[J]. Electro-Optic Technology Application,2018,33(6):29-33. doi: 10.3969/j.issn.1673-1255.2018.06.006

    [15] 金伟其, 王霞, 张其扬, 等. 多光轴一致性检测技术进展及其分析[J]. 红外与激光工程,2010,39(3):526-531. doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2010.03.031

    JIN Weiqi, WANG Xia, ZHANG Qiyang, et al. Technical progress and its analysis in detecting of multi-axes parallelism system[J]. Infrared and Laser Engineering,2010,39(3):526-531. doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2010.03.031

    [16] 刘刚. 激光与可见光、红外三光轴瞄准偏差测试技术研究[D]. 西安: 西安工业大学, 2015.

    LIU Gang. Research on testing technique of aiming deviation of laser, visible-light and infrared-light three-optical axes[D]. Xi′an: Xi′an Technological University, 2015.

    [17] 谢国兵, 薛永刚, 晁格平, 等. 基于LABVIEW的多光轴平行性测试方法[J]. 应用光学,2018,39(6):856-861.

    XIE Guobing, XUE Yonggang CHAO Geping, et al. Test method of multi-axis parallelism based on LABVIEW[J]. Journal of Applied Optics,2018,39(6):856-861.

  • 期刊类型引用(3)

    1. 贠平平,侯利冰,卜忠红,宋慧娟,李超. 大气湍流对机载电视成像系统作用距离的影响. 激光与红外. 2025(01): 91-96 . 百度学术
    2. 宋胜男,罗荣,白高颐,杨星,陈卓. 面向强干扰对抗的无人艇智能识别算法鲁棒性测试评估方法. 智能安全. 2024(04): 49-57 . 百度学术
    3. 吴雄雄,栾亚东,王惠林,郑凤翥,王明超,马莉,吴珧瑞. 航空光电成像系统像移补偿技术研究. 应用光学. 2022(03): 424-429 . 本站查看

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-04-23
  • 修回日期:  2022-07-24
  • 网络出版日期:  2023-02-08
  • 刊出日期:  2023-03-14

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