评估垂直腔面发射激光器L-I故障诊断模型的优化方法
专利汇可以提供评估垂直腔面发射激光器L-I故障诊断模型的优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开的一种评估垂直腔面发射 激光器 L-I模型的优化方法，旨在提供一种准确的根据垂直腔面发射激光器VCSEL工作的环境 温度 评估和判断器件或系统的故障状态。本发明通过下述技术方案予以实现：L-I确定模型参数模 块 以实测数据为 基础 ，根据已知的关于VCSEL的实测值，利用最小二乘回归对模型参数进行建模，结合自适应时刻估计Adagerd 算法 对回归模型进行参数求解计算，求解得到L-I模型的模型参数，得到模型参数的优化值；求解出模型参数后，模型绘制L-I曲线模块根据得到的模型表达式，绘制不同温度下的L-I曲线；比较改进前的原模型中的曲线，评估得到L-I模型的模型参数。，下面是评估垂直腔面发射激光器L-I故障诊断模型的优化方法专利的具体信息内容。
1.一种评估垂直腔面发射激光器L-I模型的优化方法，其特征在于包括如下步骤：
L-I确定模型参数模块以实测数据为基础，根据已知的关于垂直腔面发射激光器VCSEL的一些经验公式以及一组实测值，推导各个变量与模型参数之间的关系表达式，利用最小二乘回归对模型参数进行建模，结合自适应时刻估计Adagerd算法对回归模型进行参数求解计算，求解得到垂直腔面发射激光器L-I模型的模型参数，得到模型参数的优化值。
2.如权利要求1所述的评估垂直腔面发射激光器L-I模型的优化方法，其特征在于：求解出模型参数后，模型绘制L-I曲线模块将各个参数带入到推导出的各变量间关系表达式，根据得到的模型表达式，绘制不同温度下的L-I曲线。
3.如权利要求1所述的评估垂直腔面发射激光器L-I模型的优化方法，其特征在于：谁利用得到的L-I曲线求解出满足光功率条件下的VCSEL激光器最高工作温度，对比最高温度与实际使用温度，根据环境温度，判断其VCSEL器件工作状态和系统工作故障状态是否正常，对模型中的未知参数进行参数估计，计算得到L-I模型参数下的光功率值，优化改进L-I模型后的模型参数。
4.如权利要求1所述的评估垂直腔面发射激光器L-I模型的优化方法，其特征在于：L-I模型改进模块采用加入线性整流函数修正模型和加入权重参数分析实测值的零值干扰，加入正则项、Adam算法和初始化偏差修正模型，计算L-I模型的精度值，分析波动范围和产生误差，并进行针对性优化后再进行模型迭代，得到最新的L-I模型参数，利用新模型重新绘制不同温度下的L-I曲线，并与改进前的原模型中的曲线逐一进行了比较，评估得到L-I模型的模型参数；然后重新修改模型参数，推测出光通信设备系统正常使用的环境温度。
5.如权利要求1所述的评估垂直腔面发射激光器L-I模型的优化方法，其特征在于：用实测数据和变量与模型参数之间的关系表达式确定模型参数：推导各个变量与模型参数之间的关系表达式，以实测数据为基础，各变量间的关系表达式利用最小二乘回归结合Adagerd算法求解得到垂直腔面发射激光器L-I模型的模型参数。
6.如权利要求1所述的评估垂直腔面发射激光器L-I模型的优化方法，其特征在于：计算机求解出模型参数后，将各个参数带入到推导出的各变量间关系表达式：
P0＝η(I-Ith0-Ioff(T0+(VI-P0)Rth)
其中，P0是VCSEL的输出光功率，I是注入到激光器的外部驱动电流，η是与温度相关的斜坡效率，Rth为VCSEL的热力学阻抗，Ioff是与温度相关的经验热偏置电流，τth为热力学时间常数，T0为环境温度，I和V分别是输入电流和输入电压。
评估垂直腔面发射激光器L-I故障诊断模型的优化方法
技术领域
背景技术
发明内容
4.9424E-6，误差率为18.16％，证明了模型的可用性。通过得到的模型表达式绘制了不同温度下的L-I曲线。最后利用得到的L-I曲线求解出满足光功率条件下的激光器最高工作温度为39.3摄氏度。结合激光器物理特性，在现有模型的基础上建立了优化模型，结合 Adagerd算法对回归模型进行参数求解计算，并将求解结果与不同模型结果进行了对比，对比结果显示结合激光器物理特性的优化模型拟合效果最优，使得理论与实际之间的误差降低。改进后的指数展开模型比传统L-I模型更好地拟合了实验数据。
4.7886E-8，误差率为2.18％，相对于原始模型，误差率降低了15.98％。同时模型推导了输入电流与输入电压间的关系，可以避免模型对实测值的过度依赖。
附图说明
具体实施方式
权重主参数θ：
最小二乘计算公式：
其中，P0表示VCSEL的输出光功率，η表示与温度相关的斜坡效率，Ith0为常数，Ioff表示与温度相关的经验热偏置电流，T表示温度，Rth表示VCSEL的热力学阻抗，an表示系数，表示权重参数，εw表示调节参数，λw表示调节参数，f(I,V)表示电压与电流的函数， n表示数量，w表示权重，I表示电流，V表示电压，P表示激光器的输出功率，φ表示样本权重。
Adam算法和改进前计算公式一样，另外加入了Adam算法初始化偏差修正。
令g1,…,gT为时间步序列上的梯度，其中每个梯度都服从一个潜在的梯度分布gt·p(gt)。现在初始化指数移动均值v0＝0，而指数移动均值在时间步t的更新可表示为：其中gt2表示对应元素之间的乘积。同样可以将其改写为在前面所有时间步上只包含梯度和衰减率的函数，即消去v：
其中，E是期望，t表示迭代次数，g表示梯度，β1一阶矩估计的指数衰减率，β2二阶矩估计的指数衰减率，是平滑项，可以防止进行除零操作，一般取值1e-8ζ表示常数。
紧接着，计算机用Adagrad算法对回归模型进行参数求解计算，Adagrad算法是一种基于梯度的优化算法，它能够对每个参数自适应寻求不同的学习速率，对稀疏特征，得到比较大的学习更新，对非稀疏特征，得到比较小的学习更新。其中，Adagrad算法的更新规则：
其中，θi是梯度，t是迭代次数，η为学习率，∈是一个极小值，作用是防止分母为0。 Gt∈Rd*d是一个对角矩阵，是每个对角线位置i的值累加到t次迭代的对应参数θi梯度平方和。
选取T0＝{10,20,30,40,50,60,70,80,90}，在此组温度下绘制L-I曲线。说明当温度达到一定程度后，激光器便不再工作。
2、L-I模型加入权重参数改善零值干扰；
3、L-I模型加入正则项改善过拟合；
4、L-I模型加入Adam算法改善优化效果；
5、L-I模型加入Adam算法初始化偏差修正；然后就是执行图2所示流程图里面的4操作，重新确定模型参数(使用方法和确定模型参数一样)，紧接着进行操作5、操作6，最后可以发现在当温度不超过29摄氏度时，对应的VCSEL激光器输出功能达到最低限度要求，器件、设备和系统能够正常工作，能够保证用户正常的使用网络。
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