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基于STM32的大功率LED阵列高精度制冷控制系统
被引量：
1
1
作者
钱依凡
薛凌云
洪哲扬
《电子技术应用》
2021年第9期75-81,共7页
LED结温动态严重影响其光学特性变化规律,针对大功率LED阵列散热需求,利用半导体制冷器(Thermoelectric Cooler,TEC)设计一套制冷控制系统。开关电源易产生较强电磁干扰,设计具有快响应时间、高稳定度特点的可编程线性电源驱动TEC稳定...
LED结温动态严重影响其光学特性变化规律,针对大功率LED阵列散热需求,利用半导体制冷器(Thermoelectric Cooler,TEC)设计一套制冷控制系统。开关电源易产生较强电磁干扰,设计具有快响应时间、高稳定度特点的可编程线性电源驱动TEC稳定工作。针对常规线性PID对具有非线性特征的TEC制冷控制系统存在快速性和超调量难以兼得的问题,于STM32嵌入式实现模糊RBF神经网络PID控制,并用6×3 W大功率LED阵列进行测试,实验结果证明相比于常规线性PID控制,调节时间缩短,超调量减少,温度波动仅为±0.1℃,该系统在保持大功率LED阵列工作环境温度稳定的同时可提升其输出光效。
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关键词
STM32
大功率LED阵列
半导体制冷器
模糊RBF神经网络PID
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职称材料
基于自组织模糊神经网络的大功率LED调光模型
2
作者
李纪宾
饶欢乐
+2 位作者
王晨
钱依凡
洪哲扬
《电子技术应用》
2021年第12期105-109,共5页
大功率LED光度输出不仅与操作电流大小有关,且受传热过程的时滞时变不确定因素影响难以预测。针对传统机理建模存在参数提取困难、模型适应性弱等缺点,提出基于模糊神经网络建模算法,从而构建以操作电流、热沉温度、环境温度为输入,光...
大功率LED光度输出不仅与操作电流大小有关,且受传热过程的时滞时变不确定因素影响难以预测。针对传统机理建模存在参数提取困难、模型适应性弱等缺点,提出基于模糊神经网络建模算法,从而构建以操作电流、热沉温度、环境温度为输入,光通量为输出的调光模型。模型结构和参数依据在线数据进行调整,通过递推学习,模糊规则得到增量式完善,进而不断逼近实际动态过程。结果表明,利用该方法构建的调光模型与参考模型理论值相对误差小于3%,与其他模型相比,结构更加紧凑,预测精度更高。
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关键词
大功率LED
光电热模型
自组织模糊神经网络
结构辨识
参数学习
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职称材料
题名
基于STM32的大功率LED阵列高精度制冷控制系统
被引量：
1
1
作者
钱依凡
薛凌云
洪哲扬
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《电子技术应用》
2021年第9期75-81,共7页
基金
国家重大科研仪器研制资助项目(61427808)。
文摘
LED结温动态严重影响其光学特性变化规律,针对大功率LED阵列散热需求,利用半导体制冷器(Thermoelectric Cooler,TEC)设计一套制冷控制系统。开关电源易产生较强电磁干扰,设计具有快响应时间、高稳定度特点的可编程线性电源驱动TEC稳定工作。针对常规线性PID对具有非线性特征的TEC制冷控制系统存在快速性和超调量难以兼得的问题,于STM32嵌入式实现模糊RBF神经网络PID控制,并用6×3 W大功率LED阵列进行测试,实验结果证明相比于常规线性PID控制,调节时间缩短,超调量减少,温度波动仅为±0.1℃,该系统在保持大功率LED阵列工作环境温度稳定的同时可提升其输出光效。
关键词
STM32
大功率LED阵列
半导体制冷器
模糊RBF神经网络PID
Keywords
STM32
high-power LED array
thermoelectric cooler
fuzzy RBF neural network PID
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN364.2 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于自组织模糊神经网络的大功率LED调光模型
2
作者
李纪宾
饶欢乐
王晨
钱依凡
洪哲扬
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《电子技术应用》
2021年第12期105-109,共5页
基金
国家重大科研仪器研制基金项目(61427808)
浙江省基础公益研究计划项目(LGG18F050002)。
文摘
大功率LED光度输出不仅与操作电流大小有关,且受传热过程的时滞时变不确定因素影响难以预测。针对传统机理建模存在参数提取困难、模型适应性弱等缺点,提出基于模糊神经网络建模算法,从而构建以操作电流、热沉温度、环境温度为输入,光通量为输出的调光模型。模型结构和参数依据在线数据进行调整,通过递推学习,模糊规则得到增量式完善,进而不断逼近实际动态过程。结果表明,利用该方法构建的调光模型与参考模型理论值相对误差小于3%,与其他模型相比,结构更加紧凑,预测精度更高。
关键词
大功率LED
光电热模型
自组织模糊神经网络
结构辨识
参数学习
Keywords
high-power LED
PET model
self-organizing fuzzy neural network
structure identification
parameter learning
分类号
TN364.2 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于STM32的大功率LED阵列高精度制冷控制系统
钱依凡
薛凌云
洪哲扬
《电子技术应用》
2021
1
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职称材料
2
基于自组织模糊神经网络的大功率LED调光模型
李纪宾
饶欢乐
王晨
钱依凡
洪哲扬
《电子技术应用》
2021
0
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职称材料
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