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   0    0

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。

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：
S
1.计算光谱匹配度的残差分布,寻找最大残差所在波段位置；
S
2.选择对应的LED种类；
S
3.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；
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；
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；
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。

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；

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。

4.根据权利要求3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；

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。

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，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。