采用RBF神經網絡與光譜參數的LED結溫預測

郭杰 馬軍山 饒豐

摘要：為快速、準確地預測大功率LED的PN結溫度，提高其發光效率、延長使用壽命，在分析LED光譜法測量結溫的基礎上，搭建實驗平臺，采集不同電流、不同結溫下的雙光譜參數，利用回歸逼近方式分析結溫與光譜參數的關系，并基于RBF神經網絡理論建立LED結溫預測模型。實驗驗證發現，與正向電壓法相比，該方法僅存在3℃的預測誤差，且無需考慮半導體內部復雜結構，可以快速、簡單、準確地預測LED結溫。

關鍵詞：

結溫預測；徑向基函數；神經網絡；光譜分析

DOIDOI：10.11907/rjdk.182025

中圖分類號：TP302

文獻標識碼：A 文章編號文章編號：1672-7800（2018）008-0053-04

英文摘要Abstract：Quick and accurate measurement of LED junction temperature can help to improve the luminous efficiency and extend the service life. In this paper， based on the analysis of the principle of spectral method， the experimental platform is set up， the spectral parameters of different junction temperatures under different current are collected. The relationship between the junction temperature and the spectral parameters is analyzed by the regression approximation method， and a prediction model of the LED junction temperature is established based on the RBF neural network theory.Experimental results show that the deviation is less than 3℃ compared with the voltage method and there is no need to consider the complex structure inside the semiconductor， the LED junction temperature prediction can be quickly， simple and accurate.

英文關鍵詞Key Words：Junction temperature prediction；RBF；neural network；spectral analysis

0 引言

結溫是影響大功率LED光、色、電特性的重要因素[1-3]。過高的結溫會導致LED發光效率降低、光通量下降、壽命縮短[4-6]。因此測量并預測LED結溫對研究LED產品可靠性具有十分重要的作用。

LED結溫測量方法分為接觸式測量和非接觸式測量兩類。目前，LED結溫測量的國際標準方法是正向電壓法[7]，與管腳溫度法[8]一樣，在測量時往往受到燈具外殼及產品封裝等限制，一般難以接觸LED管腳，無法測量LED引腳兩端電壓，同時其測量條件是在小電流狀態下進行，無法及時掌握現場運行的LED燈具結溫，極大限制了接觸式測量方法的應用。 Kasemann[9]提出采用紅外微相儀進行非接觸式LED結溫測量，該方法測試簡單，但要求芯片裸露，且設備昂貴。在光譜法測量結溫的研究中，2013年邱西振等[10]提出采用峰谷值隨結溫的移動關系表征結溫，但在測量時往往出現多峰或平坦的情況，影響精度，難以準確測量峰值。2009年葉炎鐘等[11]提出輻射強度法，該方法同樣受到誤差困擾。2013年Chen K等[12]采用中心波長法降低測量儀器的誤差。本課題組在近幾年也提出了相對光譜差異法、質心波長法和雙參數法測量LED結溫[13-15]，進一步提高了LED結溫測量的準確度，不過尚未建立直接的LED光熱數學計算模型。研究表明，LED結溫與光譜參數、電流存在密切的聯系。因此，需要建立模型以準確表達其關系，從而進行結溫預測。

本文研究電流、光譜參數與結溫之間的內在關聯，通過實驗標定得到雙光譜參數、電流、結溫三者之間的關系，利用神經網絡非線性回歸能力，采用系統辨識原理，依據光譜參數、電流及結溫實驗數據，建立RBF神經網絡結溫預測模型，將RBF神經網絡推廣到LED結溫預測中，對LED結溫預測具有一定啟發。

1 光譜法預測LED結溫原理

LED光譜分布受注入電流If和結溫Tj的變化影響很大，而LED結溫Tj主要由注入電流If、環境溫度Ta和燈體散熱能力決定。

在公式（1）中，若驅動電流If為瞬時脈沖，在LED點亮時間極短的情況下，其發熱量很小，引起PN結溫度輕微變化，則Tj可近似只與環境溫度Ta有關系，即Tj≈Ta。通過公式（2）可知，不同驅動電流If和結溫Tj可以得到不同光譜分布G（λ）。因此，可以通過測量在不同環境溫度Ta中，由不同瞬時脈沖恒定電流驅動的LED光譜分布，計算質心波長、半高全寬或相對光功率譜差異，構建公式（3）中電流、光譜特征參數與結溫之間的關系。只需測量實際時燈時的光譜分布，即可得出LED實時結溫。

研究表明，當脈沖在毫秒級別時，電流對結溫影響很小[16]。由于忽略考慮瞬時脈沖電流的熱效應，當驅動電流為瞬時脈沖時，LED結溫變化很小，結溫與環境溫度近似，從而得到電流、結溫、光譜特征參數之間的關系模型。

2 LED結溫測試實驗

2.1 實驗裝置

實驗裝置如圖1所示，由WY3101恒流電源、TC-100溫控裝置、0.5米積分球、Hass2000型光譜儀、待測LED組成。WY3101恒流電源為待測LED供電，電流誤差為±1mA；TC-100溫控裝置為LED提供穩定的襯底溫度，誤差為±1℃。積分球和光譜儀相結合可以準確地測量LED光譜功率分布。TRA-200型LED熱阻結構分析儀完成與正向電壓法測量結果的對比，其測量誤差一般不超出0.1℃。

2.2 研究方法

實驗擬先測量不同結溫、不同電流下的質心波長、半高全寬等光譜特征參數，再根據RBF理論建立結溫預測模型，根據實際點燈時的光譜特征參數計算結溫，最后將該結溫與正向電壓法測量的結溫進行比較。具體步驟如下：

（1）將溫度控制器溫度設為T1=20℃，待LED與基座間達到熱平衡后，測量不同大小的瞬時驅動電流下的LED光譜分布，脈沖電流50mA～450mA，間隔為25mA，所有脈沖電流寬度2ms，光譜儀積分時間為10ms，并計算質心波長、半高全寬、相對功率譜差異等光譜特征參數，此時結溫Tj近似為控制器溫度Tc。

（2）改變溫控裝置溫度，變化幅度為20～70℃，間隔10℃，重復上步操作，得到其它結溫在不同瞬時驅動電流下的LED光譜分布，計算對應質心波長、半高全寬等光譜特征參數。

（3）利用實驗采集的光譜參數與結溫，建立預測LED結溫RBF神經網絡模型。

（4）測量實際電燈LED光譜功率分布，計算光譜特征參數并帶入模型中計算出實時結溫。

2.3 實驗結果

表1為在標定過程中結溫為30℃時采集的不同驅動電流下的質心波長與半高全寬，其驅動電流范圍為75mA～400mA，測量間隔為25mA。表2為驅動電流350mA時，結溫從20℃變化到70℃時對應的質心波長、半高全寬。

在式（4）中，s0是質心波長-結溫極限常數，s′0是半高全寬-結溫極限常數，c為權重系數。經過數據擬合得到各參數A、s0、c、s′0的具體數值分別為106.28、457.51、4.26、39.39。

因此只需測量實時點燈的光譜，并帶入式（4）所示的光熱模型，即可求出實時工作中對應的結溫。

3 基于RBF神經網絡的結溫預測

3.1 RBF神經網絡理論

徑向基函數（RBF）神經網絡模擬了生物神經元局部響應的特點，是一種含有單隱層的前饋網絡，對非線性網絡具有一致逼近的性能，能以任意精度逼近任一連續函數[17]。RBF神經網絡既不用詳細分析LED器件內部具體結構，也不用建立復雜的數學模型，且模型建立之后計算的結溫具有較高準確度。本文嘗試從系統辨識角度，利用RBF神經網絡對質心波長、半高全寬和電流進行訓練，實現準確的結溫預測。

3.2 結溫預測建模

目前，使用RBF神經網絡和光譜參數，從系統辨識角度進行結溫預測的研究較少。為增加訓練的準確性，在實驗中將溫度變化范圍設置為20～70℃，變化間隔為5℃，電流變化范圍設為50～450mA，變化間隔為25mA，測量LED發光光譜，計算質心波長和半高全寬，得到187組訓練數據，表3-6和3-7為部分訓練數據。

建立LED結溫預測模型需3個步驟：①對樣本數據進行網絡學習，建立關系模型；②給定容差范圍，對模型進行驗證；③預測新數據下的輸出。在該過程中需要確定以下兩個方面：首先，確定隱含層結構。由于隱含層節點數決定RBF網絡擬合程度，數目不是越多越好，過多的數目會產生過擬合現象[19]。目前，還沒有標準方法能確定節點數目，一般對于小樣本，其隱層節點數目通常取基函數中心數；其次，確定隱含層節點的中心、標準差和隱含層與輸出層之間的權值矩陣。通常采用聚類方法確定中心，通過經驗公式σ=dmax2n求得標準差。Dmax為中心之間的最大距離，n為隱含節點個數。隱含層到輸出層的權值矩陣常通過梯度下降迭代法、偽逆法、最小二乘法等求解[20]。實驗中設置擬合目標精度為10-4，擴展因子為1，最大迭代次數為50次?；贛atlab平臺進行編程，建立RBF模型預測結溫，采集168組結溫、電流、質心波長及半高全寬數據作為訓練樣本，對網絡進行訓練，獲得圖3所示的RBF網絡結構，模型標準差為0.73℃，方差為0.53℃。

3.3 預測結果及分析

用不同電流下實時點燈的LED光譜數據進行驗證，并將預測結果與正向電壓法實測結果進行對比。表3給出了其它樣品基于光譜參數和RBF神經網絡結溫預測的結果與相對誤差，與正向電壓法相比，絕對誤差在3℃以內。圖4為訓練后的RBF神經網絡預測結溫與實測結果對比?？梢钥闯?，RBF神經網絡能很好地完成對樣本點的最佳逼近。

4 結語

本文搭建了實驗平臺，測量了在不同驅動電流、不同結溫下的光譜參數，采用數學回歸逼近方式分析了LED結溫與光譜參數的變化關系，并利用RBF神經網絡從系統辨識角度構建了基于光譜參數的LED結溫預測模型。實驗結果表明，與正向電壓法的期望結溫進行對比，測量最大絕對誤差在3℃以內。采用RBF神經網絡和光譜參數可以準確、方便、快速地預測LED結溫，既不用考慮LED器件內部具體結構，也不用建立復雜數學模型，從而為LED照明產品設計和熱量管理提供了依據，有利于促進LED產業早日實現科學照明、綠色照明。

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（責任編輯：江 艷）