Resumo
Este artigo propõe um método de compensação de temperatura para mistura de LEDs RGBW baseado no algoritmo genético de ordenação não dominada rápida (NSGA-II). O método proposto pode alcançar a compensação para alterações induzidas pela temperatura na temperatura de cor correlacionada (CCT) do LED, fidelidade de cor (Rf) e índice de gama de cores (Rg) através da previsão da distribuição espectral de potência (SPD) em diferentes temperaturas.
Principais Resultados: The experimental results show that the fit of the established temperature-spectral model is R²>0.98, and the deviation of the compensated mixing results from the initial state of the light source is less than 10K in CCT; the deviation value of Rf is less than 4% in the range of 2000K-7000K, and less than 2.15% in the range of 3000K-7000K; and the deviation value of Rg in the range of 2000K-7000K is less than 4.46%.
Métricas Principais de Desempenho
Destaques da Pesquisa
Compensação de Temperatura Baseada em NSGA-II
O método utiliza o algoritmo genético de ordenação não dominada rápida (NSGA-II) para compensar as alterações induzidas pela temperatura nos parâmetros de cor do LED, alcançando alta consistência na saída ao longo das variações de temperatura.
Modelagem Espectral Abrangente
Estabelece o modelo SPD-temperatura de fonte de luz LED RGBW medindo a distribuição espectral de energia em diferentes temperaturas, com valores de R² superiores a 0,98 para todos os modelos ajustados.
Otimização Multiobjetivo
Otimiza simultaneamente o desvio de CCT, fidelidade de cor (Rf) e índice de gama (Rg), com prioridade dada à compensação de CCT, seguida por Rf e Rg.
Compensação Eficaz em Toda a Faixa de Temperatura
O método mantém um desempenho consistente numa ampla gama de temperaturas (20°C a 90°C) e de CCT (2000K a 7000K), reduzindo significativamente os desvios causados por alterações de temperatura.
Implementação Prática
Utiliza controlo de ciclo de trabalho PWM para implementação prática, com o processo de compensação dividido em fases de compensação de potência de cor e compensação de luminância.
LED Vermelho Mais Sensível à Temperatura
Resultados da pesquisa mostram que o LED vermelho é mais afetado pela temperatura, com o valor de pico a 90°C diminuindo mais de 60% em comparação com 20°C, enquanto os LEDs azul e verde apresentam reduções de 20% e 22% respectivamente.
Visão Geral do Conteúdo
Índice do Documento
1. Introdução
Com os avanços da tecnologia de iluminação, as pessoas já não se satisfazem com o uso de LEDs monocromáticos para iluminação. Mais pessoas agora tendem a utilizar fontes de luz LED ajustáveis. Diferentes opções de iluminação podem criar ambientes de trabalho e vida mais confortáveis. A iluminação adequada pode aumentar a produtividade das pessoas e proporcionar um melhor descanso.
Comparadas com as fontes de luz tradicionais, as fontes de luz LED têm vantagens como tamanho menor, menor consumo de energia e maior vida útil. No entanto, a temperatura é um fator crítico que afeta a qualidade das fontes de luz. O aquecimento interno e condições externas extremas podem causar alterações na temperatura de operação dos LEDs, resultando em desvios de parâmetros e afetando a estabilidade e o desempenho das fontes de luz.
O surgimento de fontes de luz LED com temperatura de cor correlacionada (CCT) ajustável oferece uma solução potencial para o problema da redução da qualidade da emissão luminosa devido a efeitos térmicos. Atualmente, a investigação sobre fontes de luz LED com CCT ajustável está geralmente dividida em três métodos:
- Utilização de dois LEDs brancos com CCT diferente
- Utilização de múltiplos LEDs monocromáticos
- Utilização de uma combinação de LEDs monocromáticos e LEDs brancos
Este artigo concentra-se em explorar o desempenho de iluminação ideal de LEDs RGBW, com o objetivo de reduzir ou mesmo eliminar as variações na iluminação LED causadas pelo aquecimento dos próprios LEDs ou por influências de temperatura externas.
2. Descrição Experimental
2.1 Princípio de Mistura de Luz Multicolor e Avaliação da Fonte de Luz
A cor da fonte luminosa e sua capacidade de reproduzir fielmente as cores dos objetos iluminados dependem da distribuição espectral de potência da fonte de luz. A distribuição espectral de potência de uma combinação de fontes de luz multicolor é a soma linear de suas distribuições espectrais de potência individuais:
SRGBW = Kr * Sr + Kg * Sg + Kb * Sb + Kw * Sw
A luz LED branca é comumente descrita em termos de temperatura de cor. A temperatura de cor é definida como a temperatura na qual um corpo negro emite luz que corresponde à cor da fonte de luz.
A capacidade de uma fonte de luz reproduzir com precisão as cores dos objetos iluminados é comumente avaliada usando a métrica padronizada chamada Índice de Reprodução de Cor (CRI) da CIE (Comissão Internacional de Iluminação). No entanto, com o avanço da pesquisa em fontes de luz, verificou-se que o CRI tem algumas limitações na avaliação de certas cores. Portanto, esta pesquisa utiliza o Índice de Fidelidade de Cor (Rf) e o Índice de Gama (Rg) da Illuminating Engineering Society (IES) como critérios de avaliação para o desempenho de iluminação das fontes de luz.
O Índice de Fidelidade Cromática e o Índice de Gama utilizam 99 amostras de cor, o que é mais abrangente do que o CRI padrão, que normalmente emprega 15 amostras de cor, permitindo uma avaliação mais completa do desempenho cromático de uma fonte de luz.
O cálculo de Rf baseia-se na distância euclidiana no espaço de cor J'a'b' como fórmula padrão de diferença cromática no CAM02-UCS:
ΔElaboratório,i = √((ft,i - fr,i)2 + (at,i - ar,i)2 + (bt,i - br,i)2)
Rg é uma medida de croma que representa a razão entre a área do polígono formado pela coordenada média em cada segmento angular de matiz e a área do polígono formado pelo iluminante de referência:
Rg = 100 * At / Ar
Para fornecer uma avaliação mais intuitiva dos resultados de luz mista, é utilizado um sistema de pontuação para quantificar os resultados:
S = 100 - cct/10 - 2 * (100 - Rf) - |100 - Rg|
2.2 Estabelecimento do Modelo de Temperatura de Distribuição Espectral de Potência de LED
Devido às características intrínsecas dos LEDs, sua distribuição espectral de potência (SPD) se desloca com a temperatura. Em geral, para LEDs RGB, os comprimentos de onda de pico sofrem um desvio para o vermelho e os valores de pico diminuem com o aumento da temperatura.
A pesquisa testou a distribuição espectral de potência dos LEDs R, G, B e W em intervalos de 10°C de 20°C a 90°C. O LED vermelho é o mais afetado pela temperatura, com seu valor de pico a 90°C diminuindo mais de 60% em comparação com o valor de pico a 20°C, e apresentando um fenômeno de desvio para o vermelho perceptível. Os LEDs azul e verde são menos afetados em comparação com o vermelho, mas seus valores de pico também sofrem reduções de 20% e 22%, respectivamente.
Para modelar matematicamente o SPD de cada LED, um modelo gaussiano é usado para LEDs de cor única, com parâmetros a serem determinados: valor de pico, comprimento de onda de pico e largura total à meia altura (FWHM). Os LEDs brancos geralmente têm dois picos, portanto, um modelo gaussiano duplo é usado para descrevê-los.
Após estabelecer o modelo, o SPD das fontes de luz LED pode ser representado por três parâmetros: valor de pico, comprimento de onda de pico e largura total à meia altura (FWHM). Ao ajustar linearmente esses parâmetros em diferentes temperaturas, obtém-se a relação entre o SPD e a temperatura.
A validação do modelo demonstra que os resultados calculados utilizando o modelo apresentam alta concordância com as distribuições reais de potência espectral, com R² superior a 0,98.
3. Resultados e Discussão
3.1 Efeito da Temperatura nos Resultados de Mistura de Luz
O objetivo da compensação térmica de LED é manter a saída de luz o mais constante possível dentro da faixa de temperatura alvo. Primeiro, os resultados de mistura de luz da fonte de luz LED RGBW a 20°C são obtidos como estado inicial.
À medida que a temperatura aumenta, usar o tempo de ativação do LED diretamente para mistura de luz sem compensação térmica pode resultar em grandes variações. O principal problema causado pelo aumento de temperatura é o aumento da temperatura de cor da fonte de luz, e o desempenho de Rg e Rf é ligeiramente inferior na maioria das temperaturas de cor.
Resultados de Mistura de LED RGBW a 20°C
| CCT (K) | Rf | Rg | Red | Verde | Azul | Branco |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2000 | 34,36 | 170,06 | 0,3809 | 0,0129 | 0 | 0,6061 |
| 3000 | 74,55 | 107,11 | 0,1458 | 0.0745 | 0 | 0.7796 |
| 4000 | 87,05 | 105,67 | 0,0907 | 0,1412 | 0,0358 | 0,7320 |
| 5000 | 91,96 | 105,14 | 0.0476 | 0.1466 | 0.0839 | 0,7218 |
| 6000 | 92,59 | 102,26 | 0,0512 | 0.2541 | 0.0834 | 0,6112 |
| 7000 | 90,49 | 100.00 | 0.0787 | 0.3309 | 0.0975 | 0.4927 |
A 55°C em comparação com 20°C, o desvio máximo do CCT = 2000K, o valor do desvio é 333K, o desvio máximo do Rf = 15,95, o desvio máximo do Rg = 34,5. A 85°C em comparação com 20°C, o desvio máximo do CCT = 6500K, o desvio máximo do Rf = 31,94 e o desvio máximo do Rg = 53,7.
3.2 Compensação de Temperatura da Fonte de Luz LED
O processo de compensação divide-se principalmente em duas etapas: compensação de potência de cor e compensação de luminância. Primeiro, para manter a consistência da cor da luz emitida tanto quanto possível, o resultado da compensação de temperatura deve aproximar-se ao máximo do estado inicial dos resultados da mistura de luz.
O algoritmo genético de ordenação não dominada (NSGA-II) é utilizado para otimização multiobjetivo. O objetivo é otimizar o desvio, Rf e Rg entre a temperatura de cor mista e a temperatura de cor alvo, controlando cada LED de cor através da variação do ciclo de trabalho PWM.
Os parâmetros do algoritmo são definidos como: tamanho inicial da população M=30, fim das gerações evolutivas G=300, probabilidade de cruzamento Pc=0.8, probabilidade de mutação Pm=0.1.
A prioridade do objetivo de otimização é definida como: compensação de desvio CCT primeiro, seguida pela compensação Rf e finalmente pela compensação Rg. Sob este objetivo, o desvio da temperatura de cor da fonte de luz em relação à temperatura de cor alvo geralmente fica dentro de 10K.
O Rf também pode ficar muito próximo do desempenho, com valores de desvio todos inferiores a 3. A 55°C, o desvio do Rf no intervalo de 2000K-7000K é inferior a 4%, e o desvio do Rf no intervalo de 3000K-7000K é inferior a 2,15%. A 85°C, o desvio do Rf é inferior a 6% no intervalo de 2000K-7000K e inferior a 2,21% no intervalo de 3000K-7000K.
O Rg tem uma prioridade de compensação mais baixa e apresenta um desvio ligeiramente superior ao CCT e Rf, mas os valores de desvio geralmente também são inferiores a 5. O desvio do Rg é inferior a 4% a 55°C e inferior a 4,46% a 85°C.
Após a conclusão da compensação de cor, é realizada a compensação de luminância para igualar a intensidade luminosa da fonte de luz à existente antes da compensação de cor.
4. Conclusão
A iluminação mista com LEDs multicolor representa uma tendência futura na indústria de iluminação. Com base em considerações de efeito de iluminação, dificuldade de controle e custo, as soluções mais comuns de iluminação mista com LEDs multicolor no mercado são as de duas temperaturas de cor, bem como RGBW.
Devido às características próprias do LED, a distribuição espectral de potência de LEDs de cores diferentes sofre alterações em graus variados quando a temperatura aumenta. Esta pesquisa modela a relação entre a distribuição espectral de potência do LED e a temperatura, e utiliza o algoritmo NSGA-II para compensar a temperatura espectral de LEDs RGBW com base no teorema de superposição espectral, com o objetivo de uniformizar o efeito de saída de luz dos LEDs em diferentes temperaturas.
A prioridade de compensação para cada parâmetro de saída de luz da fonte luminosa é: temperatura de cor primeiro, Rf em segundo e Rg por último. Os resultados mostram que, no grupo selecionado de fontes luminosas, o desvio de CCT é inferior a 10K; o valor de desvio de Rf na faixa de 2000K-7000K é inferior a 4%, na faixa de 3000K-7000K é inferior a 2,15%; o valor de desvio de Rg na faixa de 2000K-7000K é inferior a 4,46%.
Para diferentes cenários de aplicação, diferentes prioridades de compensação podem ser controladas para alcançar o efeito de iluminação desejado.
References
A lista completa de referências está disponível no documento PDF. As referências principais incluem trabalhos sobre efeitos térmicos em LED, métricas de reprodução de cor, mistura de LEDs multicoloridos e aplicações de algoritmos genéticos em problemas de otimização.
Nota: O texto acima é um resumo do conteúdo do artigo de pesquisa. O documento completo contém extensos dados experimentais, modelos matemáticos, visualizações e análises detalhadas. Recomendamos o download do PDF completo para uma leitura aprofundada.