基于智能算法的LED太陽(yáng)光模擬器系統(tǒng)辨識(shí)的應(yīng)用研究.pdf

1、太陽(yáng)光模擬器是一種利用人造可控光源模擬太陽(yáng)光光輻射特性的儀器。其研究設(shè)計(jì)需要達(dá)到的參數(shù)指標(biāo)包括 AM0或AM1.5大氣條件下的太陽(yáng)光光譜分布、太陽(yáng)光總輻照度、模擬系統(tǒng)輻照不均勻度、模擬系統(tǒng)輻照不穩(wěn)定度等。在許多領(lǐng)域的科研檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中都會(huì)用到太陽(yáng)光模擬器，例如用于航空航天領(lǐng)域、建筑行業(yè)中材料耐輻射老化實(shí)驗(yàn)、太陽(yáng)能電池光伏性能檢測(cè)、農(nóng)業(yè)科學(xué)中研究植物發(fā)育和培育良種、人體醫(yī)學(xué)方面的光療技術(shù)等領(lǐng)域。過去常見的太陽(yáng)光模擬器光源通常以氙燈、鹵素?zé)舻葹?/p>

2、主，隨著發(fā)光二極管（Light Emitting Diode，簡(jiǎn)稱LED）研究的日益深入，技術(shù)日趨成熟，產(chǎn)品類型也越來越多樣化，越來越多的太陽(yáng)光模擬器以LED作為控制光源替代過去的傳統(tǒng)光源。LED與過去傳統(tǒng)光源相比較，具有很多優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，比如其壽命長(zhǎng)、發(fā)光效率高、光強(qiáng)穩(wěn)定、可精確控制、啟動(dòng)時(shí)間短、不同波長(zhǎng)產(chǎn)品豐富等，這些優(yōu)點(diǎn)大大提高了太陽(yáng)光模擬器的穩(wěn)定性和精準(zhǔn)度。所以基于LED的太陽(yáng)光模擬器具有非常豐富的研究?jī)r(jià)值與良好的研究前景。本文將

3、選取多種不同類型的LED，利用智能算法的優(yōu)越性和可靠性對(duì)LED太陽(yáng)光模擬器模型進(jìn)行非線性系統(tǒng)辨識(shí)，得到一種光譜匹配度高、穩(wěn)定性強(qiáng)的LED太陽(yáng)光模擬器模型。
　　本文由太陽(yáng)光模擬器光譜匹配的需求關(guān)系出發(fā)，提出三個(gè)研究重點(diǎn)，包括關(guān)于LED光譜模型的辨識(shí)方法、構(gòu)建LED驅(qū)動(dòng)電流與LED光譜分布的關(guān)系模型、以及多種LED擬合標(biāo)準(zhǔn)太陽(yáng)光譜的算法研究，并通過仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證方案的技術(shù)可行性，最終實(shí)現(xiàn)LED太陽(yáng)光模擬器的設(shè)計(jì)方案

4、。具體內(nèi)容概述如下：
　　⑴LED光譜模型辨識(shí)
　　由LED輻照特性，單色LED的光譜模型可近似看作高斯分布，過去國(guó)內(nèi)外的研究學(xué)者多采用一個(gè)或多個(gè)高斯模型針對(duì) LED光譜分布提出建模方案，但是由于 LED具有高度非線性的特點(diǎn)，選用參數(shù)化的非線性系統(tǒng)辨識(shí)往往會(huì)造成固定系統(tǒng)誤差，所以本文提出一種基于改進(jìn)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型辨識(shí)方法。首先，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)LED光譜模型結(jié)構(gòu)。再選用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值進(jìn)行優(yōu)化

5、，以LED光譜輻照度期望輸出與實(shí)測(cè)值間的平方差之和的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，搜索得到最優(yōu)權(quán)值與閾值解。本文對(duì)遺傳算法中的基因編碼、適應(yīng)度函數(shù)、交叉算子重新進(jìn)行設(shè)計(jì)，對(duì)選擇算子和變異算子采用增加自適應(yīng)性因子的方法，改進(jìn)了遺傳算法存在的搜索效率低下，容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)，改善了算法早熟狀況。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，將 LED光譜模型與 LED實(shí)際測(cè)量光譜的最大光輻照度、峰值波長(zhǎng)、半波寬等進(jìn)行比較，同時(shí)計(jì)算兩者之間的標(biāo)準(zhǔn)差、光譜匹配度等誤差值，保證所

6、建立的LED光譜模型的擬合精度高、誤差小。
　?、芁ED驅(qū)動(dòng)電流與光譜輸出模型辨識(shí)
　　通過分析電流與光功率之間關(guān)系、光功率與光輻照度之間關(guān)系以及LED中PN結(jié)的凈復(fù)合率等可知，在一定驅(qū)動(dòng)電流范圍內(nèi)，LED驅(qū)動(dòng)電流與光譜輸出之間近似為線性關(guān)系，所以本文提出利用線性回歸方程對(duì)LED驅(qū)動(dòng)電流與光輸出模型進(jìn)行建模。傳統(tǒng)辨識(shí)線性回歸方程的算法是最大似然估計(jì)法，雖然算法簡(jiǎn)便，但是也存在計(jì)算量大，計(jì)算效率低等缺點(diǎn)，所以本文提出一種模擬退

7、火粒子群算法對(duì)線性回歸方程進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，利用模擬退火粒子群算法的快速尋優(yōu)、高效搜索等優(yōu)點(diǎn)，又快又準(zhǔn)確的找到線性回歸方程的最優(yōu)解，求得LED驅(qū)動(dòng)電流與光譜輸出的關(guān)系模型。
　　⑶多LED擬合LED標(biāo)準(zhǔn)太陽(yáng)光譜
　　LED太陽(yáng)光模擬器的核心是研究不同類型的LED在構(gòu)建LED太陽(yáng)光模擬器時(shí)所需要的LED驅(qū)動(dòng)電流大小和LED數(shù)量，這也就是運(yùn)用多種LED擬合標(biāo)準(zhǔn)太陽(yáng)光譜模型。根據(jù)已得到的LED光譜模型與LED驅(qū)動(dòng)電流與光輸出模型，建立