具有寿命预测的LED路灯监控系统设计

针对目前城市路灯的用电总量大、灯具寿命短且无法提前预知等缺点,设计了一种基于ZigBee网络具有寿命预测功能的LED路灯监控系统;该系统由ZigBee通信模块、LED驱动电路及数据采集模块构成,可实现对照明设备的集中远程管理,提高道路照明质量;而且本系统设计的路灯控制器具有自适应调节功能,在不同环境亮度下自动调光以达到节能目的。该系统还可对LED灯的各项关键参数进行在线监测,判断路灯控制器工作状态,实时监测LED灯珠老化程度。通过对光通量维持率和时间的关系进行拟合得到特征公式,并采用阿仑尼乌斯老化模型来建立LED灯珠多结温下的寿命预测模型,实现对LED灯珠寿命预测并提前预警。     

封装对φ5白光LED寿命的影响研究

为了确定不同封装材料对φ5白光LED光衰的影响程度,对封装用芯片、键合材料、荧光粉、硅胶和环氧树脂进行了对照分析。研究结果表明:芯片质量是关键;键合材料、荧光粉和外封装环氧树脂对光衰的影响相对较弱;使用普通环氧树脂配粉,导致φ5白光LED寿命只有硅胶配粉φ5白光LED寿命的1/7,环氧树脂配粉胶对白光LED寿命的影响非常大。由高质量芯片和高性能的环氧树脂配粉胶封装成的φ5白光LED,在连续工作1200h后,其光衰小于5%。     

光/电激发方式对AlGaInP及GaN基LED电学特性的影响

采用光激励与电激励的方式对AlGaInP与InGaN/GaN基LED的电学特性进行了表征,并重点比较分析了两种激励方式的下理想因子这一重要参数的差异.探讨了影响LED理想因子的因素,确定理想因子的适宜注入强度范围.研究结果表明:结温与注入强度是影响LED理想因子的重要因素;对于特定类型的发光二极管,空间电荷区起主导作用...     

基于光-热-结构模拟的罗兰圆型光谱仪热工况优化设计

针对目前紫外光谱仪热工况优化研究缺乏的问题,该文设计出一款探测范围为200 nm～450 nm、全波段分辨率不低于0.2 nm的罗兰圆光谱仪,并耦合光、热、结构模拟对其光室热工况开展优化研究。热仿真结果表明:在无加热、无入口风速下光谱仪底座温度、温差随时间不断增加,难以达到热平衡;优化光室入口风速,发现当入口风速为0.8 m/s时,整体温度降至36.103℃～39.859℃;基于光学器件间的热变形量的计算,光学器件截距总热变形量为0.203 mm;优化加热方式,发现顶层式加热方式最佳,整体温度降至34.241℃～36.139℃,光学器件截距总热变形量降至0.122 mm。对此进行光学仿真,结果表明,优化工况后的罗兰圆光谱仪工作热变形后可清晰分辨出两束波长相差0.2 nm的光束。     

加速可靠性试验中LED寿命的快速评估

对于大功率LED产品而言,由于其寿命较长,采用传统的方法测定其寿命需花很长时间,一般采用加速可靠性实验来对LED产品寿命进行测试推断。目前的LED加速寿命测试多采用离线的方法,存在数据样本少、不能准确地反映真实衰减情况的问题.本文提出了一种在线测试的方法,并利用此方法对LED模块的加速寿命进行了推断.实验结果证明,采用在线测试方法可以有效地减少实验时间,达到快速评估高温加速可靠性试验中LED寿命的目的.     

基于大功率LED的中子墙光刻度系统

光刻度系统是中子墙探测器系统的重要组成部分, 用于中子墙前端电子学的刻度和探测器工作性能变化的监测. 通过对基于发光二极管(LED)作为光源的中子墙光刻度系统方案开展了细致的测试研究, 确定了基于快脉冲驱动的大功率蓝光LED(3W)的中子墙光刻度系统方案, 对中子墙探测单元进行了初步刻度测试, 刻度结果能很好地满足光刻度要求, 表明对于快塑料闪烁体探测器该方案是一种较为理想的方案.     

光的合成与色散演示仪——LED光照明控制系统

装置为光的合成与色散演示仪。通过调制单片机输出脉冲的占空比可以控制三色LED灯红光、绿光及蓝光的输出亮度,从而合成不同的颜色,相当于模拟电脑系统中的24位真彩色颜色输出。利用凸透镜将光聚焦在白屏上以观察到不同颜色光的合成;用透射光栅代替凸透镜,可以演示光的色散现象。装置可以演示纯色输出、两色等比例输出以及三色等比例输出的合成与色散,同时也可以演示不等比例的输出,调节不同颜色单色光的亮度从而合成其他颜色。可以用于课堂演示教学,是一个简易而有效的教具。     

光学材料热光系数的精确测量——“热光系数仪”

本文介绍用于光学材料系数精确测量的“热光系数仪”。该仪器采用两种干涉仪组合、微机控制和数据采集处理等设计方案,实现了高精度测量。低温区热膨胀系数α、折射率温度系数β热光系数W的测量精度可达±3×10~(-7)°C~(-1)。     

基于双向热阻模型的光电热一体化理论

通过双向热阻模型描述LED系统内部双向散热路径,进而构建光电热一体化模型。基于双向热阻模型参数,光电热一体化模型可高精度预测LED系统的结温以及光通量。实验验证结果表明,基于所提出的双向热阻模型的结温计算值和实验值的平均误差在5.3%之内,而采用传统的单向热阻模型的结温计算值和实验值的平均误差达到11.2%。基于双向热阻模型的光电热一体化理论,光通量的计算值与实验值的平均误差在6.3%之内。     

Remaining Useful Life Prediction Model for Rolling Bearings Based on MFPE–MACNN

Aiming to resolve the problem of redundant information concerning rolling bearing degradation characteristics and to tackle the difficulty faced by convolutional deep learning models in learning feature information in complex time series, a prediction model for remaining useful life based on multiscale fusion permutation entropy (MFPE) and a multiscale convolutional attention neural network (MACNN) is proposed. The original signal of the rolling bearing was extracted and decomposed by resonance sparse decomposition to obtain the high-resonance and low-resonance components. The multiscale permutation entropy of the low-resonance component was calculated. Moreover, the locally linear-embedding algorithm was used for dimensionality reduction to remove redundant information. The multiscale convolution module was constructed to learn the feature information at different time scales. The attention module was used to fuse the feature information and input it into the remaining useful life prediction module for evaluation. The appropriate network structure and parameter configuration were determined, and a multiscale convolutional attention neural network was designed to determine the remaining useful life prediction model. The results show that the method demonstrates effectiveness and superiority in degrading the feature information representation and improving the remaining useful life prediction accuracy compared with other models.     

基于BP神经网络的LED可靠性模型研究

根据LED可靠性与相关参数的映射关系,建立拓扑结构为6-12-1的BP神经网络。以实测白光LED芯片的理想因子、结温、色温漂移等参数为输入量,以寿命为输出量,计算模型精度。研究结果表明,该模型有良好的外推能力及鲁棒性,可在短时间内成功预测LED寿命,神经网络训练结果相关系数为99.8%,检验组误差小于3%。     

电流主动导引结构倒装AlGaInP LED

设计并制备了一种带有电流导引结构的新型倒装AlGaInP LED。实验结果表明,在20mA直流电流注入下,器件的电压为2.19V,输出光功率与普通倒装器件相比提高了17.33%。通过电流导引结构,使得器件注入电流被主动引导到电极以外部分,有效增大了上电极以外部分有源区中用于发光的有效载流子数目的比例,同时减轻了电流密度过大现象,大大提高了器件的出光效率。     

Research on Remaining Useful Life Prediction Method of Rolling Bearing Based on Digital Twin

Bearing is a key part of rotating machinery. Accurate prediction of bearing life can avoid serious failures. To address the current problem of low accuracy and poor predictability of bearing life prediction, a bearing life prediction method based on digital twins is proposed. Firstly, the vibration signals of rolling bearings are collected, and the time-domain and frequency-domain features of the actual data set are extracted to construct the feature matrix. Then unsupervised classification and feature selection are carried out by improving the self-organizing feature mapping method. Using sensitive features to construct a twin dataset framework and using the integrated learning CatBoost method to supplement the missing data sets, a complete digital twin dataset is formed. Secondly, important information is extracted through macro and micro attention mechanisms to achieve weight amplification. The life prediction of rolling bearing is realized by using fusion features. Finally, the proposed method is verified by experiments. The experimental results show that this method can predict the bearing life with a limited amount of measured data, which is superior to other prediction methods and can provide a new idea for the health prediction and management of mechanical components.     

基于油液光谱数据的离合器剩余寿命随机过程预测

基于油液光谱数据的湿式离合器剩余寿命预测对于综合传动装置的状态监测及可靠性具有显著影响。针对油液光谱数据随机性较高以及现有方法的性能指标单一且误差偏大的问题,利用二元Wiener过程的预测实时性和准确的优点,开展离合器剩余寿命预测研究。首先,结合湿式离合器寿命试验,通过对全寿命周期光谱数据的补换油修正处理,提取出离合器剩余寿命预测的指示元素Cu和Pb及失效阈值;其次,通过Matlab Copula函数分析指示元素的相关关系特性,由此推导出剩余寿命的关联函数;再次,根据Inverse Gaussian原理,建立上述两种指示元素的一元、二元wiener过程的性能退化数学模型;最后,利用极大似然估计法进行参数估计,并采用一元、二元性能退化数学模型分别对被试离合器的剩余寿命开展了随机过程预测研究。通过预测结果与试验结果的对比,在150～240 h范围内,二元wiener过程剩余寿命预测的偏差为6%～22%;相较一元wiener过程,剩余寿命预测的准确率提升9%以上。研究结果表明,二元wiener过程模型及其预测方法用于湿式离合器的剩余寿命预测,具有预测实时性强且预测精度高的优点。同时,该方法可...     

基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究

油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter, PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。     

白光和红绿蓝光LED可调光源研制

为了提高LED光源色温和亮度的调节精度和准确度,结合色温由低向高变化时光色所呈现的渐变特点,提出了一种低色温白光LED灯珠、高色温白光LED灯珠加红绿蓝光LED灯珠补偿式调光的方法.将色温分成三个部分进行调节,每个部分选用不同的LED灯珠组合来进行调光.实验结果表明:不同组合情况下的LED光源的初始输出色温相对于目标值的偏差范围在1％以内;亮度可以在保证色温不变的情况下独立进行调节,初始输出值与目标值的偏差范围在1％以内;经过微调之后可以达到目标值;达到了色温和亮度独立调节的要求;光源发光稳定,不会因为长时间工作而影响调节精度.     

双面半色调印刷品Kubelka-Munk色彩预测模型

建立双面印刷品的色彩预测模型一直是印刷中的一个重要课题。将入射到印刷品的光根据其在垂直于印刷品中所走过的路径的不同, 将其分成四大部分, 即: 从正面油墨进入, 经过纸张, 再从反面油墨出射; 从正面油墨进入, 从纸张出射; 从正面空白区域入射, 从反面油墨出射以及直接穿过纸张。所建立的相关的模型以Kubelka-Munk四能流理论为基础, 通过对上述四部分的反射率与透射率相加便得到了整个双面印刷品的反射率与透射率。     

基于单色LED补偿白光LED技术的模拟太阳光谱研究

提出一种基于单色LED补偿白光LED技术,模拟日光在可见光范围内的光谱。实际调研了大功率单色LED现状,采用光子在二维空间内联合态密度函数作为单色LED的光谱辐射模型,建立LED模拟仿真数据库。通过求解超定方程组的非负最小二乘解,优化选择不同峰值波长以及半高宽的单色LED与白光LED组合,实现对目标光谱的匹配及太阳光谱的再现。对比研究了白光LED补偿技术和纯单色LED组装技术,并分析了不同种类LED组合对太阳光谱的模拟情况。结果表明,白光LED补偿技术拟合太阳光谱相关指数达到90.74%,优于纯单色LED组装技术。并且当单色LED种类减少时,白光LED补偿技术相比纯单色LED组装技术可以实现更好的模拟效果。该方法对实现基于LED类日光照明具有较好的指导意义。     

基于偏最小二乘回归的荧光粉涂覆型白光LED的光谱预测研究

为了更便捷高效地对荧光粉涂覆型白光LED的发光光谱进行预测,利用GaN蓝光LED芯片与杭州萤鹤光电材料有限公司的YH-S525M绿色荧光粉和YH-C640E红色荧光粉进行实验样品的制备。分别测量其单色荧光光谱,测得蓝光芯片的发射峰波长为453 nm,选用的红色和绿色荧光粉的发射峰波长分别为631和526 nm。制备红色和绿色荧光粉通过AB胶混合并涂覆于蓝光芯片上的LED实验样品,红粉/绿粉质量比设置为1∶3,1.2∶3,1.4∶3,1.6∶3,1.8∶3,2∶3,红粉混胶后的浓度为7%,9%,11%,13%,15%,17%。每组质量比和混胶浓度条件下的样品制备3~5份,利用杭州远方色谱有限公司的HAAS-2000高精度快速光谱辐射计测试样品的发光光谱,并进行蓝峰归一化处理得到共36组光谱数据。将白光光谱视为蓝色,绿色和红色三种单色荧光光谱的线性叠加,蓝色和红色峰项直接选用对应的发射谱,而绿色峰项选用两个高斯线型方程拟合,系数均由强度决定。通过循环搜索算法,分别计算36组实验条件下的模型参数最优值,对拟合结果进行优度检验,R2的范围为99.33%~99.88%。然后运用偏最小二乘回归方法建立荧光粉质量比和浓度与模型参数间的回归方程,最终得到一种能够精确预测两种荧光粉混合涂覆的白光LED发光光谱的新方法。用一组新制备的样品测得的光谱功率分布进行预测效果检验,得到的预测光谱相对于实测光谱的拟合优度为99.62%,证明该方法的预测效果良好。该研究建立的预测模型从该类型的白光LED的发光机理出发,分析发光时两种荧光粉之间的相互作用,并引入绿色荧光谱线的展宽效应,更加简单有效地建立起两种荧光粉的质量比和混胶浓度与白光光谱间的数学关系。该方法具有更好的普适性,为荧光粉涂覆型LED的光源参数优化提供了一种新的思路。