基于高清LED背光芯片SY7732的应用系统设计

采用Silergy公司的高清背光LED芯片SY7732和同步降压芯片SY8205,设计了一个应用系统。芯片SY7732负责驱动和控制16路背光LED负载,对每一路输出进行脉冲宽度调制比调光;同时,控制SY8205降压电路单元,将输入电压调整至LED背光负载的理想工作电压。使用SPI通信协议总线传输命令数据至SY7732内部寄存器,实现SY7732的功能。打样焊接后对外围电路进行搭建,完成调光线性度、背光效率和电流匹配性的测试。测试结果显示,该应用系统性能良好。     

基于单火线的LED照明灯调光系统设计

针对目前LED照明灯调光系统难以实现多档无级调光的缺陷,设计一套由亮度信号给定模块、亮度信号接收模块、亮度调节驱动模块来实现LED照明灯调光系统。该系统采用双向晶闸管交流移相电路输出正负半波缺失的亮度信号电压波形,然后将其转换成2位三进制亮度数据,再通过单火线将该亮度信号发送到亮度信号接收模块,由微控器对亮度信号进行识别捕获并输出占空比可调的PWM信号,最后PWM信号通过LED驱动器对LED照明灯亮度进行调节,实现了0~100%的多档无级调光控制。通过实验验证了该调光系统的可行性,达到了预期效果。     

基于单火线的LED照明灯调光方法

针对开关通断控制技术的单火线调光方法,只能提供4档LED照明灯的调节亮度,且对开关动作有时间要求的弊端,提出一种用单火线亮度控制电路、亮度信号接收电路和亮度控制驱动电路来实现的LED照明灯调光方法。该方法采用控制双向晶闸管正负半波是否移相触发,以单火线方式给出LED照明灯亮度增加控制信号或者亮度减小控制信号,由MCU对亮度控制信号进行识别,微控制器输出占空比可调节PWM信号来控制LED照明灯亮度在0~100%之间以1%的步进值改变。     

基于补偿变压器的LED路灯调光系统

为解决目前LED路灯调光系统中传输距离较短、成本较高和极易受外界干扰等问题,设计了一种基于补偿变压器的LED路灯调光系统.该系统通过对补偿变压器二次侧的不同接法,按要求微小改变电压波形,由电网线路传输至路灯终端,与单片机建立连接;单片机根据电压波形内容,输出对应的PWM波形,使LED驱动电路调节路灯亮度.实验结果表明:补偿变压器可输出有效平滑的电压波形,实现1 600 m内稳定可靠的远距离LED路灯调光.     

基于以太网的LED亮度远程智能控制设计

本文设计一种基于以太网的LED智能调节系统。用户可以通过以太网或按键来设定所需亮度,并且可以通过网络远程查看显示状态,以及通过环境亮度来控制开关通断。该系统可以根据需要来调节LED亮度使其适合用户的视觉效应并可对其实施远程操控。     

基于BP神经网络的阴极射线管显示器标定模型

为了精确标定阴极射线管（CRT）显示器，应用分光光谱辐射计1980B采集计算机控制的CRT显示器色度数据，建立了经过三通道输出整合优化的前馈BP神经网络CRT显示器标定模型.该模型是CRT显示器的红、绿、蓝3个通道的亮度等级值和颜色三刺激值之间的非线性映射.神经网络的预测颜色三刺激值与测量颜色三刺激值之间的决定系数均大于0.999 9，两者之间的CIE色差均值为0.409 7，标准差为0.332 3，远小于最小颜色可觉差.该模型的标定色差显著小于CIE伽马校正标定模型的标定色差（CIE色差均值为4.695 5，标准差为3.533 0）.     

基于SVM的管网状态估计模型

为建立未知节点压力和可知监测信息之间的管网状态估计模型,应用支持向量机算法,建立基于支持向量机的管网状态估计模型和测压点压力宏观模型.经仿真分析,SVM模型90%以上预测数据的绝对误差控制在0.01MPa;与BP神经网络模型相比,同样的样本集均方误差情况下,其测试集均方误差一般比BP神经网络精度高.杭州市管网的实例计算中,85%以上测压点预测数据的相对误差都在5%以内,结果相当理想.     

基于时间混色方式的冷暖双色LED调光调色光源

针对两通道冷暖LED光源PWM调光调色照明灯具的巨大市场需求以及当前该类技术存在的问题,提出一种基于时间混色方式的照明光源系统控制算法,实现混色光源色温与亮度的独立调制.实验结果表明,在色温调节过程中,光源亮度基本保持恒定;在亮度调节过程中,光源的色温也基本保持恒定.该算法在降低控制器运算量的同时,提高了调光调色的控制精度,消除电源瞬态过载现象,提高了照明系统可靠性.     

基于单片机的LED植物补光系统

为实现在植物不同生长阶段按需精确定量补光,提出一种考虑植物不同生长期所需光质不同的LED补光系统的设计方案。该系统实时监测植物生长环境中不同光质的光照强度以及环境温度,根据系统预设算法精确计算作物实际需要的补光量,并以PWM调光方式控制通过LED的电流进而调控红、蓝LED植物补光灯的亮度。该补光系统可实现为植物提供最适合的光照条件的目标,不存在光源浪费问题,实现节能化精确补光。     

LED液晶显示器对视疲劳的影响

研究了LED液晶显示器在不同色温、亮度及亮度分布情况下对人眼视疲劳的影响.通过测量被试者在观看影片过程中的眼电图,从中获取眨眼频率值,结合被试对显示器的主观感受,评价显示器对视疲劳的影响.实验结果表明:色温较低的显示器(Tc=6 500 K)对视疲劳的影响主要表现在观看时间超过1 h后;在工作环境亮度很低的情况下,提高显示器亮度会有效提高注意力,但同时却会造成眼部不适;亮度分布不均匀的显示器将更早(工作时间小于1小时)的引起视疲劳.     

变照度下的视觉测量系统误差建模

针对二维视觉在线测量工件时,照度变化因素导致测量误差的问题,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）,建立照度误差模型的方法. 分析视觉测量系统的误差来源,通过最小二乘法分析照度影响下的误差规律. 利用照度变化误差实验,获得照度和测量系统的误差数据,分别训练GA-LSSVM、支持向量机（SVM）以及BP神经网络,建立照度和测量系统误差模型,对系统测量误差进行预测. 结果表明：在变照度测量误差预测模型中,GA-LSSVM模型、SVM模型及BP神经网络模型的预测精度分别为94.90%、90.23%及80.60%. 这表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机建立的变照度误差模型,在拟合和预测精度上优于传统的BP神经网络.     

用于直流供电LED路灯的载波通信控制系统设计

针对集中直流供电LED路灯系统的灯光调节和直流载波通信等问题,设计了一种LED路灯调光和载波通信控制电路。该电路通过单片机产生PWM控制信号并利用电力载波通信方式实现对路灯亮度调节。最后在理论分析、参数设计的基础上搭建了由四个3×1W LED灯组成的小型路灯系统,实现了路灯亮度调节、定时亮灭等功能,有效减少了系统耗能。     

电化学刻蚀超疏水表面的多目标优化

为了实现电化学加工参数的优化组合,提出基于神经网络和遗传算法相结合的多目标优化方法。采用人工神经网络和反向传播算法对试验建立了预测模型。根据训练样本和测试样本的误差分析了网络模型的预测精度。采用多目标优化方法非支配排序遗传算法Ⅱ对神经网络模型进行优化。试验结果表明,该模型在预测TA15表面疏水性方面具有较高的适用性和准确性,最佳结果的预测误差率仅为8.029 3%,并预测了一个pareto最优集,可用于电化学刻蚀后表面疏水性的预测和分析。     

基于ZigBee技术的LED调光控制系统设计

针对传统照明系统布线麻烦、可扩展性差、节能效率低等问题,本文将ZigBee无线传感网络和Bluetooth技术结合其起来,设计出一款通过手机智能控制的LED调光系统。以TI公司生产的CC2530为主要硬件平台,运用ZigBee协议栈开发组建自组网系统,ZigBee协调器连接Bluetooth模块,实现在基于Android系统的智能手机上对LED开关、亮度和颜色的控制功能。使用NCL30160作为驱动芯片,可实现数字调光功能。本系统低能耗,人性化管理,具有很好的市场前景。     

基于CPLD的LED景观灯智能控制系统

针对传统的LED景观灯控制系统控制灯数量少、无法实现柔和渐变效果等问题,提出了一种多参数可编程的LED景观灯控制系统,基于CPLD设计了控制系统的控制盒;根据实际情况设定了场景数据的传输协议,并用QuartusII软件进行了功能仿真.仿真结果表明:该系统可实现不同地址的LED景观灯在256级灰度调制范围内以不同的速度变化等级达到预设的亮度级别,并输出红、绿、蓝三基色相应的PWM占空比信号,最终实现景观灯柔和渐变的效果.     

考虑在车感知价值的公交发车间隔计算模型

为满足客流高峰时段乘客出行舒适度要求,解决公交服务水平低的问题,基于电脑视觉模拟理论,将在车服务水平以立席密度为标准分为4个等级;引入"出行者收入"变量对现有在车感知价值模型进行优化,得到不同服务等级下平均在车感知价值,并考虑乘客感知成本,建立发车间隔计算模型.最后以天津市649路公交数据为例,对模型进行验证,通过MATLAB软件计算出客流高峰时段最优发车间隔.结果表明:高峰客流时段,乘客在车感知成本占总成本的38%~69%,验证了发车间隔计算模型中考虑乘客感知成本的必要性;在保证公交公司基本利益的情况下,最大程度地降低公交出行者的感知成本,充分体现以人为本的服务理念,研究结果可为提高公交系统的吸引力提供理论依据.     

照明环境对交互阅读视觉和认知的影响

视觉显示终端（visual display terminal,VDT）和纸质文稿共同成为人们生活和学习中不可或缺的阅读媒介,提供适宜的VDT与纸质交互阅读照明环境是提升室内照明环境质量、满足人民健康需求的重要发展方向。为探讨照明环境对交互阅读的视觉和认知的影响,采用主观评价、视觉任务绩效和生理指标测量相结合的方法,开展照明环境主客观评价实验。搭建了交互阅读照明环境实验平台,研究了水平照度、照度配比、色温、屏幕亮度4项照明参数对交互阅读视觉舒适、视觉功效、视觉疲劳3种视觉感知,认知效率和情绪唤醒2种认知表现的影响。实验结果显示,水平照度对视觉疲劳影响最大;照度配比主效应对交互阅读的视觉感知和认知表现均有显著影响;光源色温对交互阅读视觉舒适和视觉功效影响最大;VDT屏幕亮度对交互阅读视觉疲劳、认知效率和情绪唤醒影响最大。根据各相关要素对评价指标的影响分析,得出高视觉舒适且高情绪唤醒的交互阅读最佳照明环境参数为水平照度750 lx、垂直照度300 lx（照度配比2.5）、色温4 000 K,最佳屏幕亮度为100 cd/m²;高视觉功效以及高认知效率、低视觉疲劳的交互阅读最佳照明环境参数为:水平照度300 lx、垂直照度200 lx（照度配比1.5）、色温5 000 K,且屏幕亮度建议为100 cd/m²。研究结果为交互阅读的照明设计和优化提供依据。     

基于随机森林和神经网络的空气质量预测研究

为更好的监测空气质量和重点污染源的浓度,本文基于随机森林和神经网络优化,建立了预测空气质量指数的模型。通过随机森林算法进行特征选择,选取最优特征子集,用获取的最优特征子集训练神经网络模型,进行空气质量指数预测,最后利用2017年气象和污染物浓度数据验证模型。验证结果表明,预测结果与实际值的相关系数达到0.82,空气质量等级预报的准确率提高到80.56%。与其他模型的预测效果比较结果表明,该模型可发现与青岛市空气质量密切相关的特征因子,并有较高的空气质量预测精度。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于CPLD/FPGA的串行LED 显示电路模块化设计

给出了一个基于CPLD／FPGA设计的软件模块化LED显示电路．通过串行扫描方式驱动LED数码管,可较少地占用可编程器件资源;并利用MAXPLUSⅡ对动态扫描LED显示电路进行仿真．最后,对动态扫描显示下数码管的亮度降低的原因进行分析,认为采用降低扫描频率,增大脉冲光对人眼的作用时间和增大驱动电流来提高LED显示器亮度．     

基于神经网络的大柔性灵巧手指弯曲角度预测

介绍了一种新型大柔性灵巧手指,该手指弯曲性能好、易于控制但数学建模复杂.基于BP神经网络基本理论,建立预测该手指弯曲角度的BP神经网络模型.通过大柔性灵巧手指弯曲特性实验获得样本数据,借助于MATLAB仿真软件中的神经网络工具箱作为开发平台,将实验样本数据用于BP网络训练.利用训练好的BP网络模型对手指弯曲角度进行预测,预测误差范围控制在3%以内.研究结果表明:这种神经网络模型能够准确预测手指的弯曲角度.