中国报告大厅网讯，2025年激光器行业统计数据显示，半桥型 IGBT 连续激光器在焊接、切割等工业领域的应用占比已提升至 68%，成为推动工业企业传统工艺升级、提高加工效率的核心设备。这类激光器的输出功率稳定性直接影响工业产品的加工精度，据行业调研，因激光器异常功率导致的加工缺陷率占总缺陷率的32%，因此，研发高效、精准的激光器异常功率数据采集技术，对降低工业生产损耗、提升整体加工水平具有重要意义。目前，行业内已存在多种激光器异常功率采集相关技术，但部分技术在面对大量功率数据时，存在数据处理复杂度高、采集稳定性与准确性不足的问题，难以满足大规模工业生产的实际需求。以下是2025年激光器行业统计数据分析。

  一、激光器异常功率采集技术研究背景与现存问题

  《2025-2030年中国激光器行业市场调查研究及投资前景分析报告》指出，随着激光技术的快速发展，半桥型 IGBT 连续激光器已成为大型工业企业提升传统工艺水平与加工效率的重要手段。激光器输出功率是否存在异常状况，直接关系到工业企业的加工质量与生产效率，若能实现对激光器异常功率的有效采集，可避免诸多加工工艺问题的出现，进一步提高加工企业的技艺水平与加工效率。

  国内相关领域已针对半桥型 IGBT 连续激光器异常功率采集技术开展了大量研究。部分技术通过转换激光信号、保持激光单脉冲峰值以及触发激光信号等操作完成异常功率采集，采集到的激光器异常功率数据精度较高，在一定程度上满足了实际工业应用需求;另有技术通过设计激光器降噪方案，为异常功率采集提供良好环境，使采集数据更贴近实际功率数据，同样提升了采集准确性。然而，这些技术在面对大量激光器功率数据时，均无法高效完成数据的分析与存储，导致在数据量较大的场景下，激光器异常功率数据采集的稳定性与准确性难以得到保证。为解决这一问题，新型的半桥型 IGBT 连续激光器异常功率数据采集技术应运而生，旨在提升异常功率数据采集的稳定性与准确性，满足实际工业生产需求。

  二、激光器功率数据采集模块设计

  为更好地实现半桥型 IGBT 连续激光器异常功率数据采集，需设计包含放大滤波电路、ADC 控制器、LCD 控制器等组件的激光器功率数据采集模块。该模块各组件功能明确，协同完成激光器功率数据的采集、转换、处理与传输工作，具体设计框架如下：

  AD 模块专门负责执行半桥型 IGBT 连续激光器功率的采集操作;DAC 控制器则承担将 AD 模块采集到的激光器功率数据，与高压电源之间进行电压信号转换的任务;ADC 控制器可通过初始化配置 ADC，确保半桥型 IGBT 连续激光器功率采样工作顺利完成;采集到的激光器功率数据经 STM32 主控模块处理后，传输至 USB 控制器模块，USB 控制器模块利用 USB 总线将数据发送至上位机;LCD 控制器能够实时显示半桥型 IGBT 连续激光器的输出功率以及电压值;USART 控制器主要负责 MAX2332 串口与上位机之间的串口通讯操作，保障数据传输的顺畅。

  三、基于 K-Means 算法的激光器功率数据聚类

  在半桥型 IGBT 连续激光器异常功率数据采集过程中，需先提取激光器功率数据采集模块所采集数据的特征，而采集到的激光器功率数据通常数量庞大，会大幅增加数据处理的复杂度。为降低运算处理难度，使数据更适用于激光器异常功率采集，需采用 K-Means 聚类算法对采集到的激光器功率数据进行聚类操作，具体流程如下：

  用 II 代表半桥型连续激光器的功率数据对象数量，随机选择数量为 k 的激光器功率数据对象，作为聚类操作初始的功率数据聚类中心。

  计算每个激光器功率数据对象与各聚类中心之间的距离，并将功率数据对象按照就近原则分配到距离最近的聚类中。

  重新计算数量为 k 的激光器功率数据对象的聚类中心。

  对比新得到的聚类中心与前一次的聚类中心，若二者完全一致，则获得最终聚类结果;若不一致，则返回步骤 2，重复上述操作，直至得到稳定的聚类结果。

  四、半桥型 IGBT 连续激光器功率数据特征提取

  半桥型 IGBT 连续激光器在短时间内输出功率信号的二阶矩稳定性较好，功率信号的均值与方差可简单表征其基本特征，但无法体现功率信号的细微变化与完整时域特征。而功率信号的偏度与峭度能够有效反映这些细微变化和时域特征，同时，激光器在不同时间输出功率的功率谱存在差异，功率谱比值也可作为激光器功率信号的重要特征。

  五、卷积神经网络激光器异常功率采集模型构建与实现

  (一)卷积神经网络异常功率识别模型构建

  卷积神经网络具备出色的分类识别性能，其结构主要包括输入层、卷积层、池化采样层、全连接层与输出层，其中卷积层与池化采样层是核心模块，全连接层承担重要的分类功能。以提取到的激光器功率特征(偏度 g、峭度 h、功率谱比值 R)作为输入，构建卷积神经网络异常功率识别模型，模型训练需经历参数初始化、向前传播、向后传播以及反复迭代四个阶段：

  参数初始化阶段：为提升神经网络在采集半桥型 IGBT 连续激光器异常功率时的学习能力，将数值较小的随机数设置为卷积神经网络的初始化参数，确保网络在学习过程中能更好地实现异常功率数据采集。

  向前传播阶段：从由 g、h、R 等激光器功率特征构成的样本中随机选择一个样本作为输入，依次对卷积层神经元与上一层执行卷积操作、激活函数求解操作，得到激光器异常功率输出结果。

  反复迭代阶段：对每个半桥型 IGBT 连续激光器功率特征样本，按照上述方法执行训练操作。当所有样本训练结束后，若获得的训练残差值均处于合理残差区域内，则激光器异常功率采集模型构建成功，可用于半桥型 IGBT 连续激光器异常功率采集。

  (二)基于卷积神经网络的激光器异常功率采集实现

  借助 Matlab 仿真软件，按照以下流程完成半桥型 IGBT 连续激光器异常功率采集：首先采集半桥型连续激光器功率数据，对采集到的数据进行聚类操作;提取聚类后数据的特征并导入系统，计算激光器功率特征的置信区间;将归一化处理后的激光器功率特征划分为训练样本与测试样本;构建卷积神经网络后，用划分好的样本对网络进行训练，并通过 Matlab 仿真软件绘制训练图形;最后判断输入的激光器功率数据特征值是否在置信区间内，若在区间内，则为正常功率数据，反之则为异常功率数据。

  六、激光器异常功率采集技术实验与论证

  以某类型半桥型连续激光器为实验对象，应用上述技术进行异常功率数据采集，验证该技术的优势，实验结果如下：

  (一)激光器功率数据聚类效果

  由于采集到的激光器功率数据复杂且种类繁多，为提升异常功率采集效率，对数据执行聚类操作。结果显示，采集到的半桥型 IGBT 连续激光器功率数据经聚类后成功划分为 14 类，仅有极少数数据未实现聚类。这表明该技术在激光器异常功率数据聚类方面效果良好，能有效降低数据采集时的运算复杂度，提高采集效率。

  (二)激光器功率信号特征提取结果

  实验提取到的激光器功率信号特征值如下表所示，从中可看出，该技术能成功提取出半桥型 IGBT 连续激光器功率信号的偏度、峭度以及功率谱比值特征，为异常功率数据采集提供可靠依据。

  (三)激光器异常功率数据采集效果

  在置信区间为 [0.05~0.15] 的条件下，采集效果图显示，该技术能成功将半桥型 IGBT 连续激光器功率数据中的异常功率数据分离出来，证明其可有效实现异常功率采集，满足实际工作需求。

  (四)激光器异常功率采集准确性与稳定性验证

  AUC 值(感受性曲线 ROC 下方的面积值)是衡量激光器异常功率采集准确率的重要指标，AUC 值越接近 1，采集准确率越高。不同功率数据量下的 AUC 曲线显示，随着功率数据量的增加，AUC 值虽有所降低，但下降幅度极小;即使在功率数据量为 6000 的情况下，AUC 值仍保持在 0.9 左右，且随着实验次数的增加，AUC 曲线无明显波动。这表明该技术在数据量较大时，仍能保持较高的采集准确率与稳定性，在激光器异常功率采集方面优势显著。

  (五)激光器功率数据样本训练收敛性能

  不同数量激光器数据训练样本的收敛效果图显示，不同样本量下的收敛曲线变化趋势基本一致;尽管随着样本量的增加，收敛速度略有变慢，但变化幅度极小，可忽略不计。这说明该技术在处理更多激光器功率数据样本时，仍具备较快的训练收敛速度，运算性能良好，能实现更优的异常功率数据采集效果。

  七、全篇总结

  本文围绕半桥型 IGBT 连续激光器异常功率数据采集技术展开研究，从模块设计、数据处理、模型构建到实验验证，形成了一套完整的技术方案。该技术通过设计专用的激光器功率数据采集模块，实现了功率数据的高效采集与传输;借助 K-Means 算法对大量功率数据进行聚类，降低了数据处理复杂度;提取激光器功率信号的偏度、峭度及功率谱比值作为关键特征，为异常识别提供了可靠依据;构建卷积神经网络异常功率采集模型，通过多阶段训练确保了模型的识别精度与稳定性。

  实验结果充分证明，该技术能够有效提取激光器功率数据特征，成功完成异常功率采集。在数据量较大的场景下，其采集准确率(AUC 值维持在 0.9 左右)与稳定性仍保持较高水平，且数据训练收敛速度快，运算性能良好。这一技术的应用，可有效解决当前激光器异常功率采集领域存在的痛点，为工业企业提升加工工艺水平、降低生产损耗提供有力支持，对推动激光器行业技术在工业领域的进一步应用具有重要意义。