[发明专利]LED灯光电热特性的分析方法有效
| 申请号： | 201610937476.7 | 申请日： | 2016-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN106485023B | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 刘宏伟;郭凯;程俊超;于丹丹;张建新;牛萍娟 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市鼎和专利商标代理有限公司 12101 | 代理人： | 崔继民 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种LED灯光电热特性的分析方法，其特征在于：包括：步骤1、当初始测试温度为tO时，测试单颗LED工作在范围输入电流条件下的光电热特性；步骤2、当测试温度t＝tO+N﹡A时，测试单颗LED的光电热特性；步骤3、以单颗LED工作温度和电流为输入，相应的光通量、光功率、电功率为输出训练人工神经网络；步骤4、利用上述人工神经网络预测温度为T，驱动电流为i时，单颗LED的光通量、光功率、电功率；步骤5、结合预测结果和有限元算法，得到温度为t，驱动电流为i时，单颗LED的热分布；步骤6、结合温度为T，驱动电流为i时，单颗LED光电热预测结果和有限元算法，得到LED灯具的热分布及光强分布。 | ||
| 搜索关键词： | led 灯光 电热 特性 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种LED灯光电热特性的分析方法,包括如下步骤：步骤101、当初始测试温度为tO时，测试单颗LED工作在范围输入电流条件下的光电热特性；其中：tO的范围是298K～300K；步骤102、当测试温度t＝tO+N﹡A时，测试单颗LED的光电热特性；其中：N为测试的次数；A为温度递增的常数；其中：t不大于375K；步骤103、以单颗LED工作温度和电流为输入，相应的光通量、光功率、电功率为输出训练人工神经网络；步骤104、利用上述人工神经网络预测温度为T，驱动电流为i时，单颗LED的光通量、光功率、电功率；其中：t的范围是298K～375K；i的范围是0～450mA；步骤105、结合预测结果和有限元算法，得到温度为t，驱动电流为i时，单颗LED的热分布；步骤106、结合温度为t，驱动电流为i时，单颗LED光电热预测结果和有限元算法，得到LED灯具的热分布及光强分布；所述步骤106具体为：步骤1061、根据人工神经网络的预测结果，拟合出额定工作电流下单颗LED的光通量、光功率、电功率随温度的变化关系；步骤1062、利用拟合结果求出单颗LED热功率随温度的变化关系；步骤1063、以单颗LED的热功率为热源，设置LED灯具中所有的LED；步骤1064、借助有限元算法，得到LED灯具的热分布；步骤1065、结合LED光通量随温度的变化关系和有限元算法，得到LED灯具光通量的分布。
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