CN108954040A - 基于残差进化算法的多led太阳光光谱合成led类型选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，包括以下步骤：S1计算光谱匹配度的残差分布,寻找最大残差所在波段位置；S2选择对应的LED种类；S3利用差分进化算法对当前LED类型组合下的光谱合成工作参数进行优化，计算得到当前LED类型组合下的光谱合成优化结果并判断是否满足要求；迭代直至光谱匹配度满足设计要求，输出LED类型选择的结果。采用本方法选择合适的LED用于太阳光光谱合成，整个方法的步骤简洁，需要进行的工作量相对小、需要的时间的较短；本方法计算的准确率高，能有效保证LED类型选择对光谱匹配的有效性。

Description

基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法
技术领域
本发明属于LED太阳光光谱合成的技术领域，具体涉及一种基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法。
背景技术
太阳光光谱合成技术，是一种利用人工光源模拟太阳光光谱分布的技术。太阳光由于具有时空特性，不同位置、不同时间、不同气候条件下具有不同的辐照度，因此具有辐照度可调整的匹配太阳光光谱的光源可在实验室提供稳定的测试条件，用于太阳能电池性能测试与质量控制、工程材料老化实验、可靠性和寿命测试、生物医学等各个领域。
早期的太阳光光谱合成选择与太阳光光谱分布接近的传统的卤钨灯、氙灯等作为人工光源，但是受卤钨灯、氙灯发光原理的限制，存在光谱匹配精度低、时间稳定性差、系统结构复杂、价格昂贵、使用寿命短等缺陷。而在太阳能电池测试与分选领域应用普遍的人工光源是氙灯，通过设计专用滤光片匹配太阳光光谱，但氙灯受限于气体放电工作原理，无法实现宽的辐通量输出调整，需设计复杂的光学结构满足辐照均匀性的指标要求，而且氙灯寿命较短，维护成本较高。
LED作为新型固态照明人工光源，其发光光谱窄，光谱种类多，可通过多种类型的LED相互混合叠加实现特定光谱的匹配；其可调可控性好，LED的输出能量可独立控制调节，易于实现可调谐光谱以及宽辐照度输出，以模拟真实外界环境。采用恒流源低压驱动，相对氙灯高压脉冲驱动，安全可靠，易于控制；其光衰小，发光的时间稳定性远优于传统太阳光模拟器的人工光源，可获得稳定的辐照度输出，提供稳定的测试光源，提高测量精度；其尺寸小，易于集成阵列，方便二次光学设计实现均匀空间分布；高功率LED可实现大功率辐照度输出；具有响应速度快的特点，可工作在脉冲和连续光源模式；工作寿命长，减少维护成本。LED优异的技术特征使LED成为太阳光光谱合成最有发展潜力的人工光源。
在IEC 60904-9国际标准中对太阳模拟器的太阳光光谱匹配度进行了分级评定，400nm-1100nm波长范围内，400nm-900nm每隔100nm，900nm-1100nm相隔200nm，共计6个波段计算波段光谱能量与全波段光谱能量的比值与标准光谱的相应比值的比值，以最大值作为光谱合成效果的光谱匹配度的评定依据。
但是，在采用LED合成太阳光光谱需解决从产品库中选择LED种类，每个类型LED的个数和驱动电流等工作参数确定等多个问题。由于市场上LED的种类繁多，覆盖紫外到红外等宽的波段范围，不同的组合均可合成太阳光光谱，需寻找能够满足太阳光光谱匹配指标要求下的种类个数最少的组合，并在此基础上优化确定LED的工作参数，因此多LED太阳光光谱合成属于双优化问题，即需优化选择LED种类以及工作参数。
现有公开的技术中，文献Investigation of solar simulator based on high-power light-emitting diodes采用经验法，针对设计太阳光模拟器所用的LED，根据IEC标准中对光谱匹配度的定义，在每个波段选择一种高功率LED，该种方法具有随机性，无法保证LED类型选择对光谱匹配的有效性。文献Optimal pruning for selecting LEDs tosynthesize tunable illumination spectra针对可调谐光谱灯的设计，从LED种类集中利用删减法删除对匹配误差影响权重较小的LED类型，实现LED类型的选择。采用删减法，需对原始种类集进行光谱合成的优化，具有计算量大、耗时长等缺点。
因此，仍然需要继续研究，能够更加快捷有效的用于多LED太阳光光谱合成的LED类型选择方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题，提供一种基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法。
为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，包括以下步骤：
S1.计算光谱匹配度的残差分布,寻找最大残差所在波段位置；
S2.选择对应的LED种类；
S3.利用差分进化算法对当前LED类型组合下的光谱合成工作参数进行优化，计算得到当前LED类型组合下的光谱合成优化结果并判断是否满足要求；迭代直至光谱匹配度满足要求，输出LED类型选择的结果。
进一步的，所述步骤S1具体为：
(1)获取产品库中每种类型的LED在额定工作电流下的光谱分布S(λ)；
(2)利用高斯函数数值表达LED的光谱功率分布，实现LED光谱的可计算；
(3)初始化参数：确定光谱匹配度失配比的目标值Tsm,太阳光光谱合成目标光谱Ф(λ)，LED的种类个数k＝0，根据IEC 60904-9标准，将400-1100nm划分为6个波段，400nm-500nm,500nm-600nm,600nm-700nm,700nm-800nm,800nm-900nm,900nm-1100nm；
(4)残差分析：按照光谱匹配评价标准，根据公式(4.1)计算光谱匹配残差Rλt,Δλt，获得残差分布并得到最大残差所在的波段位置ΔλRmax，
其中是采用当前k种类型的LED拟合得到的合成光谱；λ为波长，Ni、Si(λ)分别为第i种类型的LED的个数和光谱功率分布，λt是划分的6个波段第t个波段的起始波长，Δλt是相应第t个波段的波长间隔；λi表示第i种类型LED的波长。
更进一步的，所述步骤S2具体为：
(5)LED类型选择
以σλ为波段间隔划分残差最大波段ΔλRmax，并计算子波段的光谱匹配残差分布其中σλ的取值选用LED的半高宽(一般为20nm)；寻找子波段残差分布的最大位置所在波段σλRmax，从LED产品库中挑选峰值波长最接近σλRmax的LED类型；先验的当k＝0时，选择白光LED，并设置k＝k+1。
更进一步的，所述步骤S3具体为：采用差分进化算法对k种类型的LED合成太阳光光谱进行参数寻优，主要步骤包括：初始化、变异、交叉、选择及迭代，输出LED类型、每种类型的个数及光谱匹配度结果。
更进一步的，所述步骤初始化具体为：
(6.1)随机初始化包含N个个体的种群，第g代中的个体由k维向量组成，其中表示第g代中第i个粒子，第j种类型的LED的个数；标记为：
更进一步的，所述步骤变异具体为：
从种群中选择3个个体，按照式6.2的差分变异方法产生变异向量Vi：
其中是第g代中选择出来的具有最佳适应度函数的个体，和是随机选择的两个个体，而且R1≠R2；F＝0.8是缩放因子。
更进一步的，所述步骤交叉具体为：
(6.3)按照下式进行交叉操作，得到交叉变量Ui，其中K是[1,k]之间的随机数，k为LED种类个数，Cr为[0,1]间的交叉概率，Cr＝0.2；
。更进一步的，所述步骤选择及迭代具体为：
(6.4)按照适应度函数选择更优的个体，如式所示，
其中f(.)为适应度函数，定义为，
f(X)＝αη1(X)+(1-α)η2(X)
，其中η1表示误差的平方和，η2是评价误差分布均匀性的误差分布方差，α是0-1之间的比例因子，其值的大小用于调节适应度函数倾向于误差平方和还是倾向于误差分布的误差；n为划分的波段个数，ei是第i个波段的光谱合成误差，是n个波段误差平均值；
通过步骤6.1-6.4的迭代，直至参数矢量收敛或迭代次数终止，获得最佳的参数矢量X。
更进一步的，在所述步骤选择及迭代之后，通过由差分进化算法得到k种类型LED的工作参数，得到太阳光光谱合成拟合结果，计算光谱失配比，如小于光谱失配比设计目标值Tsm，则终止计算，并输出LED类型、每种类型的个数、光谱匹配度结果。
本发明与现有技术相比，有益效果是：
1、采用本方法选择LED，步骤简洁，需要进行的工作量相对小、需要的时间的较短；
2、本方法计算的准确率高，能有效保证LED类型选择对光谱匹配的有效性。
附图说明
图1是本发明光谱匹配残差进化的LED类型选择算法的流程图；
图2是太阳光光谱合成目标光谱Ф(λ)；
图3是暖白LED匹配太阳光光谱的优化拟合结果；
图4是暖白和900nm两种类型LED的太阳光光谱合成优化拟合结果；
图5是光谱失配比与LED种类个数之间的关系；
图6是为满足光谱失配比目标为±25％时所需要的LED的类型；
图7是为光谱失配比目标为±25％时拟合得到的太阳光光谱结果。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明的技术方案作进一步描述说明，使得方案更加清楚明白。
具体的，本实施例在400nm-1100nm范围内，以人工生成的归一化高斯函数表示额定工作电流下的LED种类库。单色光示为：
S(λ)m＝exp(-((λ-λc)/ω)2)
其中中心波长λc＝400+n*20，其中n＝1,2，…35。即400-1100nm范围内每隔20nm确定一个中心波长，半高宽ω为20nm。
暖白LED的光谱分布表示为：
S(λ)w＝0.35·exp(-((λ-430)/(40·2.355))2)+exp(-((λ-560)/(120·2.355))2)。
(1)初始化：设置光谱匹配度失配比的目标值Tsm为±25％，即光谱匹配度在[0.75-1.25]之间。太阳光光谱合成目标光谱Ф(λ)。
(2)残差分析
先验的以暖白作为初始选择的LED，此时k＝1，利用差分进化算法得到最佳匹配太阳光光谱的个数，其拟合结果如图3所示。计算得到各波段的光谱匹配度为0.872，3.735，0.631，0.0003，8.60E-11，9.03E-21，因此光谱匹配度失配比sm近似为1，大于光谱匹配度失配比的目标值Tsm。
计算得到光谱匹配度的残差Rλi,Δλi分布如表1所示，确定最大残差所在波段位置ΔλRmax为900nm-1100nm。
表1暖白LED(k＝1)优化拟合太阳光光谱后的光谱失配残差分布结果
波段(nm) 400-500 500-600 600-700 700-800 800-900 900-1100
残差值 0.746188683 0.287812975 0.815569779 0.999917073 0.999999923 1
将900nm-1100nm波段间隔σλ＝20nm划分为10个子波段，并计算子波段的残差分布Rδλ的结果，如表2所示。
表2最大残差900nm-1100nm波段内各子波段的残差分布结果(900nm-1100nm)
(3)LED类型选择
根据表2所示子波段的残差分布情况，确定最大子波段残差所在位置σλRmax为900nm-920nm，从LED产品库中选择峰值波长最接近的LED种类900nm，此时k＝2。
(4)残差分析
利用差分进化算法对暖白和900nm两种类型的LED合成太阳光光谱进行优化求解，得到拟合结果如图4所示。计算得到各波段的光谱匹配度,为0.7802,3.3750,0.5706,0.0003,0.3916,0.2744，因此光谱匹配度的失配比sm＝2.37，大于光谱匹配度失配比的目标值Tsm。
计算得到k＝2时，光谱匹配度的残差分布如表3所示，确定此时光谱匹配度最大残差所在波段位置为700-800nm。
表3暖白和900nm LED(k＝2)优化拟合太阳光光谱后的残差分布结果
波段(nm) 400-500 500-600 600-700 700-800 800-900 900-1100
残差值 0.746253265 0.287666455 0.815618845 0.999917095 0.910772139 0.936276556
将700nm-800nm波段间隔20nm划分为5个子波段，并计算子波段的残差分布结果，如表4所示。
表4最大残差700-800nm波段内各子波段的残差分布结果
子波段(nm) 700-720 720-740 740-760 760-780 780-800
残差值 0.999652408 0.99996648 0.999997867 0.999999874 0.999999996
(5)LED类型选择
根据表4所示子波段的残差分布结果，确定最大残差所在的波段位置为760-780nm，从LED产品库中选择峰值波长最接近的LED种类780nm，此时k＝3。
利用差分进化算法对上述3种类型的LED合成太阳光光谱进行优化求解，并计算拟合结果的光谱匹配度值，如不满足设计目标值，则继续进行残差分析，LED类型选择，差分进化优化拟合等过程，直至满足光谱匹配度失配比设计值。光谱匹配度失配比与LED种类个数的关系如图5所示。
测试发现当LED种类为19个时，满足光谱匹配度失配比目标值±25％的要求，此时LED的种类如图6所示，拟合的太阳光光谱结果如图7所示，拟合的太阳光光谱各波段的光谱匹配度为0.9791,1.2195,0.8658,0.9501,0.9526,0.9935，光谱匹配度的失配比sm＝0.2195，小于光谱匹配度的失配比目标值0.25，此时每种类型LED的个数如表5所示。
表5满足光谱匹配度±25％时19种类型LED的个数
以上为本发明的优选实施方式，并不限定本发明的保护范围，对于本领域技术人员根据本发明的设计思路做出的变形及改进，都应当视为本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，包括以下步骤：
S1.计算光谱匹配度的残差分布,寻找最大残差所在波段位置；
S2.选择对应的LED种类；
S3.利用差分进化算法对当前LED类型组合下的光谱合成工作参数进行优化，计算得到当前LED类型组合下的光谱合成优化结果并判断是否满足要求；迭代直至光谱匹配度满足要求，输出LED类型选择的结果。
2.根据权利要求1所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：
(1)获取产品库中每种类型的LED在额定工作电流下的光谱分布S(λ)；
(2)利用高斯函数数值表达LED的光谱功率分布，实现LED光谱的可计算；
(3)初始化参数：确定光谱匹配度的失配比目标值Tsm,太阳光光谱合成目标光谱Ф(λ)，LED的种类个数k＝0，根据IEC 60904-9标准，将400-1100nm划分为6个波段，400nm-500nm,500nm-600nm,600nm-700nm,700nm-800nm,800nm-900nm,900nm-1100nm；
(4)残差分析：按照光谱匹配评价标准，根据公式(4.1)计算光谱匹配残差Rλi,Δλi，获得残差分布并得到最大残差所在的波段位置ΔλRmax，
其中是采用当前k种类型的LED拟合得到的合成光谱；λ为波长，Ni、Si(λ)分别为第i种类型的LED的个数和光谱功率分布，λt是划分的6个波段第t个波段的起始波长，Δλt是相应第t个波段的波长间隔，λi表示第i种类型LED的波长。
3.根据权利要求2所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
(5)LED类型选择
以σλ为波段间隔划分残差最大波段ΔλRmax，并计算子波段的光谱匹配残差分布其中σλ的取值选用LED的半高宽；寻找子波段残差分布的最大位置所在波段σλRmax，从LED产品库中挑选峰值波长最接近σλRmax的LED类型；先验的当k＝0时，选择白光LED，并设置k＝k+1。
4.根据权利要求1所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：采用差分进化算法对k种类型的LED合成太阳光光谱进行参数寻优，主要步骤包括：初始化、变异、交叉、选择及迭代，输出LED类型、每种类型的个数及光谱匹配度结果。
5.根据权利要求4所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，所述步骤初始化具体为：
(6.1)随机初始化包含N个个体的种群，每个个体由k维向量组成，其中表示第g代中第i个粒子，第j种类型的LED的个数；
6.根据权利要求5所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，所述步骤变异具体为：
从种群中选择3个个体，按照式6.2的差分变异方法产生变异向量Vi：
其中是第g代中具有最佳适应度函数的个体，和是随机选择的两个个体，而且R1≠R2；F＝0.8是缩放因子。
7.根据权利要求6所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，所述步骤交叉具体为：
(6.3)按照下式进行交叉操作，其中K是[1,k]之间的随机数，Cr为[0,1]间的交叉概率，Cr＝0.2；
8.根据权利要求7所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，所述步骤选择及迭代具体为：
(6.4)按照适应度函数选择更优的个体，如式所示，
其中f(.)为适应度函数，定义为，
f(X)＝αη1(X)+(1-α)η2(X)，
其中η1表示误差的平方和，η2是评价误差分布均匀性的误差分布方差，α是0-1之间的比例因子，其值的大小用于调节适应度函数倾向于误差平方和还是倾向于误差分布的误差；n为划分的波段个数，ei是第i个波段的光谱合成误差，是n个波段误差平均值；
通过步骤6.1-6.4的迭代，直至参数矢量收敛或迭代次数终止，获得最佳的参数矢量X。
9.根据权利要求8所述的基于残差进化算法的多LED太阳光光谱合成LED类型选择方法，其特征在于，在所述步骤选择及迭代之后，通过由差分进化算法得到k种类型LED的工作参数，得到太阳光光谱合成拟合结果，计算光谱失配比，如小于光谱失配比设计目标值Tsm，则终止计算，并输出LED类型、每种类型的个数、光谱匹配度结果。
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