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龙图腾网获悉中国科学院上海光学精密机械研究所申请的专利一种用于提升激光方向稳定度的控制系统及控制算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119472240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411495014.5，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种用于提升激光方向稳定度的控制系统及控制算法是由乃日嘎;熊恒;刘春来;谢缘;余逸燕;万渊;侯霞设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于提升激光方向稳定度的控制系统及控制算法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用于提升激光方向稳定度的控制系统及控制算法，本发明公开了一种基于融合自注意力机制的双向循环神经网络和PID控制的快反镜控制系统及算法。本发明的核心在于创新性地将神经网络预测与PID控制相结合,形成智能预测‑反馈控制系统。系统采用基于自注意力机制的双向循环神经网络进行预测,引入综合误差概念融合实际误差和预测误差,实现PID参数的智能自适应调整。该系统能显著提高激光光束方向控制的精度、抗干扰能力和动态响应速度,具有广泛的应用前景。

本发明授权一种用于提升激光方向稳定度的控制系统及控制算法在权利要求书中公布了：1.一种用于提升激光方向稳定度的控制系统，其特征在于，包括：激光源1、光束整形模块2、快反镜3、成像传感器4、计算机5和NIDAQ板卡6； 沿光路传输方向，依次设置激光源1、光束整形模块2、快反镜3和成像传感器4； 所述激光源1用于提供稳定入射光束输入； 所述光束整形模块2，包括准直镜和扩束镜，用于提高入射光束质量； 所述快反镜3，采用压电陶瓷驱动，用于实现光束偏转； 所述成像传感器4，采用CCD相机，用于实时捕捉光斑位置信息；所述成像传感器4电气连接计算机5并采集光斑位置信息数据传输值至计算机5，计算机5接受光斑位置信息作为输入，运行控制算法，并生成控制信号作为输出； 所述NIDAQ板卡6电气连接计算机5和快反镜3，NIDAQ板卡6将计算机5生成的控制信号传输至快反镜3； 所控制算法包括以下步骤： S1.系统校准： 启动激光源1并维持预设时间，使其达到稳定工作状态； 调节光束整形模块2中准直镜位置，使光束达到最佳准直状态； 调节光束整形模块2中扩束镜组间距，使光束扩束倍率达到设计要求； 控制快反镜3进入初始状态，记录成像传感器采集到的光斑图像位置作为基 准位置； 向快反镜施加预设电压序列，记录对应的光斑位置变化； 建立快反镜驱动电压与角度量的映射关系，获取系统标定矩阵； 根据标定矩阵计算快反镜角度偏转与驱动电压的线性关系； S2.数据采集与图像预处理： 启动成像传感器4，实时捕捉光斑图像，并将图像数据传输到计算机5； 设定光斑期望位置的目标坐标x1,y1；计算机5对采集的图像进行滤波，去除噪声； 使用自适应对比度增强技术提高图像对比度； 将灰度图像转换为二值图像，并使用膨胀和腐蚀等操作优化光斑形状； 使用质心法提取光斑的中心坐标x2,y2； 计算与期望坐标的实际位置偏差：et为|x1-x2|,|y1-y2|； S3.神经网络模型数据处理： 将过去n个时刻的位置偏差et序列作为训练样本； 将预处理后的数据送入多个基于自注意力机制的双向循环神经网络模型； 各神经网络模型独立计算并输出下一时刻t+1的预测偏差e′t+1； 收集所有神经网络模型对t+1时刻的预测结果； 将预测误差转换为准确度得分并归一化，得到权重系数wi； 根据各模型权重wi进行加权求和，得到融合后的预测偏差：e′t+1＝∑wi*e′it+1； S4.计算综合误差Et: 根据实际偏差et和预测偏差e′t+1，以及可调权重因子，α0α1，计算综合误差：Et＝α*et+1-α*e′t+1； S5.生成控制信号：ut 生成控制信号ut，其数学表达式为：ut＝Kp*Et+Ki*∫Eτdτ+Kd*dEtdt； 其中，Et是在S4中计算的综合误差；Kp、Ki和Kd分别为比例、积分和微分控制参数； S6.控制信号输出： 通过NIDAQ板卡6将控制信号ut转换为快反镜可以理解的角度调整量，发送给快反镜3的驱动器， 定义最小调整单位θmin为0.005度，缩放因子k为0.1，最大调整步数Nmax为10； 确定调整方向direction＝signut，如果ut0，signut＝1，表示向正方向调整；如果ut0，signut＝-1，表示向负方向调整； 计算调整步数，调整步数N＝minfloor|ut|k； 生成调整指令，调整量θadj＝direction*θmin*N； 根据快反镜角度偏转与驱动电压的线性关系，转换调整量为电压信号V； 快反镜3的驱动器根据接收到的电压信号V调整快反镜3的角度。

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