【摘 要】
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大功率LED光度输出不仅与操作电流大小有关,且受传热过程的时滞时变不确定因素影响难以预测.针对传统机理建模存在参数提取困难、模型适应性弱等缺点,提出基于模糊神经网络建模算法,从而构建以操作电流、热沉温度、环境温度为输入,光通量为输出的调光模型.模型结构和参数依据在线数据进行调整,通过递推学习,模糊规则得到增量式完善,进而不断逼近实际动态过程.结果 表明,利用该方法构建的调光模型与参考模型理论值相对误差小于3％,与其他模型相比,结构更加紧凑,预测精度更高.
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
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大功率LED光度输出不仅与操作电流大小有关,且受传热过程的时滞时变不确定因素影响难以预测.针对传统机理建模存在参数提取困难、模型适应性弱等缺点,提出基于模糊神经网络建模算法,从而构建以操作电流、热沉温度、环境温度为输入,光通量为输出的调光模型.模型结构和参数依据在线数据进行调整,通过递推学习,模糊规则得到增量式完善,进而不断逼近实际动态过程.结果 表明,利用该方法构建的调光模型与参考模型理论值相对误差小于3％,与其他模型相比,结构更加紧凑,预测精度更高.
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