基于遺傳算法的RGBW混光優(yōu)化研究

熊晨雨，吳玉香?，文尚勝

(1.華南理工大學自動化科學與工程學院，廣東廣州 510640；2.華南理工大學發(fā)光材料與器件國家重點實驗室，廣東廣州 510640)

基于遺傳算法的RGBW混光優(yōu)化研究

熊晨雨1，吳玉香1?，文尚勝2

(1.華南理工大學自動化科學與工程學院，廣東廣州 510640；2.華南理工大學發(fā)光材料與器件國家重點實驗室，廣東廣州 510640)

根據(jù)RGBW四色混光原理，采用脈沖寬度調(diào)制(PWM)調(diào)光方式，建立目標色坐標與占空比的關系方程，采用遺傳算法對混合光的光通量和一般顯色指數(shù)進行多元約束下尋優(yōu)，在3 571～11 082 K色溫范圍內(nèi)選取13組目標色溫，采用Matlab軟件進行優(yōu)化仿真，最后通過實驗驗證。結果表明:采用遺傳算法對混合光進行光通量最大化尋優(yōu)，能夠使混合光的光通量最高可達166.062 lm；采用遺傳算法對一般顯色指數(shù)進行最大化尋優(yōu)，能夠使混合光的一般顯色指數(shù)最高可達88.3。為了保證混合光光源同時兼具高光通量和高顯色性能，采用遺傳算法對光通量和一般顯色指數(shù)同時尋優(yōu)，并采用Matlab進行模擬實驗，結果表明:通過同時優(yōu)化光通量和一般顯色指數(shù)，能夠保證混合光的一般顯色指數(shù)大于82時兼具適用于大多數(shù)照明場所的高光通量。

光電子學；動態(tài)色溫；遺傳算法；LED混光；發(fā)光二極管

1 引 言

白光LED具有體積小、響應時間短、低功耗、高可靠性、環(huán)保及長壽命等一系列優(yōu)點，作為第四代照明光源，LED正逐步取代白熾燈、熒光燈等傳統(tǒng)光源。目前，LED光源在家庭照明、交通照明、植物培養(yǎng)等領域得到廣泛的應用[1-3]。

目前，大部分LED光源只能實現(xiàn)單一色溫的照明。然而，隨著人們生活水平的提高以及應用領域的拓展，單一色溫的LED光源已無法滿足實際應用的需求，在家庭照明、日光模擬照明、燈光舞臺照明燈等應用方面，人們越來越多地使用組合LED光源來實現(xiàn)色溫的智能、精確動態(tài)調(diào)節(jié)，并能夠根據(jù)季節(jié)、情緒、晝夜變化動態(tài)調(diào)節(jié)光照環(huán)境，提高人們在光環(huán)境中的舒適度[4-5]。目前，實現(xiàn)白光LED光源的色溫可調(diào)的方法主要有[6-7]: (1)采用冷暖色溫LED進行混光，通過調(diào)節(jié)冷暖色溫LED的混合比例實現(xiàn)色溫可調(diào)，但此法只能實現(xiàn)兩色坐標連線上的混合光，調(diào)光范圍小，難以精確控制；(2)采用紅、綠、藍三基色LED進行混光，通過調(diào)節(jié)三基色的混合比例實現(xiàn)色溫可調(diào)，具有調(diào)光范圍廣、能實現(xiàn)白光的精確控制等優(yōu)點，但存在顯色指數(shù)較低的缺點，不適合室內(nèi)照明；(3)采用光譜豐富的正白、暖白LED各自代替三基色LED中的綠、紅LED以提高混合光的顯色性能，這種方法雖然可以提高混合光在部分色溫段的顯色指數(shù)，但調(diào)光范圍受到限制；(4)采用白光LED和黃光LED組合實現(xiàn)色溫可調(diào)，但黃光LED的發(fā)光光譜較窄，破壞白光LED光譜的均衡性，導致混合光顯色性能較差。綜合以上分析，將三基色LED與白光LED組合構成的混合光源(RGBW)可兼具調(diào)光范圍廣和顯色性能優(yōu)的優(yōu)點。綜合考慮顯色性能和調(diào)光范圍，本文采用RGBW光源模塊進行混光優(yōu)化研究。

本文基于RGBW四色混光方程組，結合脈沖寬度調(diào)制(PWM)調(diào)光的占空比與光通量成正比的特點，推導出混合光的色坐標與占空比的關系矩陣方程，再結合相關色溫與色坐標之間的函數(shù)關系，可確定相關色溫與占空比之間的函數(shù)關系。由于RGBW混合光的色坐標與占空比的關系矩陣方程為一個欠定方程組，其解空間存在不定解。為此，本文采用遺傳算法對混合光的光通量和一般顯色指數(shù)進行多元約束條件下尋優(yōu)，最后設計實驗對尋優(yōu)結果進行驗證。

2 理論計算

2.1 白光LED混光理論

與模擬(AM)調(diào)光方式相比，脈沖寬度調(diào)制(PWM)調(diào)光方式具有更好的調(diào)光色穩(wěn)定性和精確調(diào)光范圍。在PWM調(diào)光方式中，光源的光通量大小與占空比成正比關系。根據(jù)格拉斯曼顏色定律和CIE-1931色度標準，n種已知色的混光方程組為:

式(1)中，占空比是唯一的自變量，在確定了各色光源的占空比后，相應地就確定了混合光的色坐標和光通量。對于三色以上的混光，其混光方程組為欠定方程組，未知變量數(shù)大于方程數(shù)量，解空間存在不定解。

對于RGBW四色混光，混合光源M由紅(R)、綠(G)、藍(B)單色LED和白光LED混合而成，其混光方程組為:

將上式寫成矩陣方程的形式:

式(2)、(3)中，Xm、Ym、Zm分別為混合光源M的三刺激值，Ci＝Yi/yi為光源i(i為R、G、B)在滿電流工作下的三刺激值之和，Yi為光源i在滿電流工作狀態(tài)下的刺激值Y，在CIE1931標準色度系統(tǒng)中刺激值Y等于光通量，Di和(xi，yi)分別為光源i對應的占空比及色坐標。

2.2 相關色溫與占空比的關系

光源的色溫定義為與光源輻射顏色相同時的黑體溫度，但實際光源的光譜功率分布無法與黑體完全一致，所以光源一般采用相關色溫Tcp這個概念。在PWM調(diào)光中，通過調(diào)整占空比來調(diào)節(jié)光源的相關色溫。文獻[8]基于普朗克黑體線的查詢來動態(tài)調(diào)節(jié)相關色溫，這種方法需要繁瑣的查詢和計算，因此采用日光色坐標軌跡代替黑體軌跡的方法更為簡便。日光軌跡的色坐標與相關色溫Tcp存在明確的函數(shù)關系，日光軌跡的色坐標具有以下關系[9]:

相關色溫Tcp與色坐標具有以下關系:

當4 000 K≤Tcp≤7 000 K時:

當7 000 K≤Tcp≤25 000 K時:

通過式(5)、(6)、(7)建立的相關色溫與色坐標的函數(shù)關系，即可求得對應的色坐標；再通過式(4)所確定的占空比和色坐標的函數(shù)關系，即可確定相關色溫與占空比的函數(shù)關系。

2.3 光通量、一般顯色指數(shù)與占空比的關系

顯色指數(shù)用來表征光源對被照射物體顏色的還原能力。顯色指數(shù)的計算是通過測量和計算14種標準顏色樣品各自在參照光源和待測光源下的色差ΔEi實現(xiàn)的。光源對某一標準顏色樣品的特殊顯色指數(shù)定義為[10-11]:

一般顯色指數(shù)定義為特定的8種標準顏色樣品的平均顯色指數(shù):

在RGBW四色混光中，一般顯色指數(shù)由混合光的光譜功率分布決定的，混合光的光譜功率符合線性疊加原理，RGBW混合光的相對光譜功率分布函數(shù)定義為[12]:

式中，Sr、Sg、Sb、Sw分別為紅、綠、藍、白LED在滿電流工作狀態(tài)下的相對光譜功率分布函數(shù)，Dr、Dg、Db、Dw分別為R/G/B/W單色光源的占空比。由于在調(diào)光過程中，結溫會產(chǎn)生一定的變化，而結溫的變化會導致峰值波長和半峰全寬(FHWM)發(fā)生微小變化[13-14]，對此，在PWM調(diào)光中，假定占空比的變化只引起光譜功率分布的強度發(fā)生變化，峰值波長和半峰全寬(FHWM)保持不變。

式(10)中，混合光的相對光譜功率分布函數(shù)是關于占空比Dr、Dg、Db、Dw的函數(shù)。根據(jù)混合光的相對光譜功率分布，可以計算混合光的CIE1930標準色坐標xk，yk、CIE1960標準色度坐標uk，vk和相關色溫Tc，其中

根據(jù)混合光的相對光譜功率分布和1～14號標準試驗色的光譜輻亮度因數(shù)，結合式(11)，可以計算混合光光源下1～14號標準試驗色的CIE1931標準色度坐標xk，i，yk，i和CIE1960標準色度坐標uk，i，vk，i。同時，根據(jù)相關色溫Tc選擇參照照明體，由選取的參照照明體查表可以獲得參照體的色度參數(shù)以及在參照照明體下標準試驗色的顏色空間坐標。再根據(jù)混合光光源的色坐標uk，vk以及混合光光源下標準試驗色的色坐標uk，i，vk，i，可以計算混合光光源下標準試驗色的顏色空間坐標。色差ΔEi由式(12)定義，再根據(jù)式(8)和式(9)可計算出混合光的一般顯色指數(shù)[15-16]:

為了更便捷計算混合光的一般顯色指數(shù)，本文利用Matlab軟件編寫混合光的一般顯色指數(shù)計算函數(shù)Ra(Dr、Dg、Db、Dw)，調(diào)用該函數(shù)即可計算出混合光的一般顯色指數(shù)。

通過上述分析，光通量與一般顯色指數(shù)的優(yōu)化是一個多元約束條件下的最優(yōu)化問題，其自變量只有占空比。文獻[17]采用Matlab優(yōu)化工具箱中的Fmincon函數(shù)進行多元約束條件下的非線性函數(shù)尋優(yōu)，但Fmincon函數(shù)的尋優(yōu)過程與初值選取具有很大的關系，初值選取不適當易陷入局部最優(yōu)解，無法獲得全局最優(yōu)解。而遺傳算法是一種全局優(yōu)化算法，具備對復雜的多元函數(shù)進行最值尋優(yōu)的能力，能夠克服一般尋優(yōu)算法易陷入局部最優(yōu)值的缺點[18]，因此，本文采用遺傳算法，對光通量和一般顯色指數(shù)進行多元約束條件下的最值尋優(yōu)，多元約束條件為式(3)以及占空比不大于100%。

3 遺傳算法

遺傳算法是一種進化算法(Evolutionary algorithms)，它通過模擬自然界遺傳機制和生物進化論來尋找最優(yōu)解，是一種并行隨機搜索最優(yōu)化算法。它將問題的解集看作一個種群，通過不斷地選擇、交叉、變異等遺傳操作，使解逐漸接近最優(yōu)解。遺傳算法對待尋優(yōu)的函數(shù)沒有特定限制，對搜索空間沒有特殊要求，具有計算簡單、易于與其他算法結合等特點，其在組合優(yōu)化、自動控制、機器學習等領域具有廣泛的應用[19-20]。

遺傳算法的基本操作包括[21]:

(1)復制。復制是從一個舊的種群中選擇生命力強的個體位串產(chǎn)生新種群的過程。位串的適配值越高，位串更有可能在下一代中產(chǎn)生一個或多個子孫。在計算機實現(xiàn)中，比如考慮產(chǎn)生0～1之間均勻分布的隨機數(shù)，若位串的復制概率為40%，則當產(chǎn)生的隨機數(shù)在0.40～1.0時，該位串被復制，否則被淘汰。

(2)交叉。交叉通過兩個染色體的交換組合產(chǎn)生新的優(yōu)良品種。交叉過程為:在匹配池中任選兩個染色體，隨機選取一點或者多點交換點位置，交換兩個染色體交換點的后面部分，即可得到兩個新的染色體數(shù)字串。以單點交叉為例，其在染色體上只有一個交換點位置，如下所示:

(3)變異。變異模擬遺傳機制中的基因突變，它以很小的概率隨機地改變遺傳基因(改變?nèi)旧w符號串上某一點的值)。變異操作可防止在尋優(yōu)早期陷入局部最優(yōu)解。變異操作如下所示:111000 0101→111000 1101。

遺傳算法以目標函數(shù)作為搜索信息，其僅使用由目標函數(shù)值變換來的適應度函數(shù)值來確定搜索方向和搜索范圍。遺傳算法的復制、交叉以及變異都是以一定概率進行，在一定條件下以概率1收斂于問題的最優(yōu)解。其算法流程如圖1所示。

圖1 遺傳算法流程圖Fig.1 Genetic algorithm flow chart

4 實 驗

4.1 實驗設計

實驗采用橋田電子有限公司生產(chǎn)的單顆1 W冷白LED燈珠和單顆3 W六腳RGB三基色LED燈珠構成RGBW混光光源，各色LED在滿電流下的色度學參數(shù)和相對光譜功率分布采用遠方出品的型號為PMS-80光譜測試儀進行檢測。測試得到的色度學參數(shù)如表1所示，各色LED的相對光譜功率分布如圖2所示。在PWM調(diào)光過程中，由于結溫的變化會導致色漂移的產(chǎn)生，進而影響混光實驗的效果，因此，我們將LED固定在鋁基板上，并將鋁基板用導熱膠固定在散熱器上，以減小結溫的變化對實驗的影響。

實驗采用點晶生產(chǎn)的DD313恒流驅(qū)動芯片驅(qū)動各色LED。采用泰克公司生產(chǎn)的直流穩(wěn)壓電源提供DD313恒流驅(qū)動芯片工作所需的6 V直流電壓。采用泰克公司生產(chǎn)的信號發(fā)生器產(chǎn)生RGBW四色LED對應的4路占空比，輸入至DD313驅(qū)動芯片。通過改變各路占空比，實現(xiàn)對各色LED的PWM驅(qū)動。其驅(qū)動電流如圖3所示。

表1 RGBW單色LED光色參數(shù)Tab.1 RGBW monochromatic LED color parameters

圖2 RGBW四色LED的相對光譜功率分布Fig.2 Relative spectral power distribution of R/G/B/W LED

圖3 RGBW混光驅(qū)動電路Fig.3 RGBW mixed light drive circuit

4.2 實驗結果與分析

4.2.1 遺傳算法優(yōu)化光通量

由前面的分析已知，式(3)為欠定方程組。對于目標色溫，由式(5)～(7)可求出目標色坐標。在滿足目標色坐標的前提下，式(3)的解空間存在不定解，不同的占空比可獲得相同的混合光的目標色坐標，但混合光的光通量卻不同。因此，我們采用遺傳算法對混合光的光通量進行多元約束條件下尋優(yōu)，即對Ym(Dr，Dg，Db，Dw)進行多元約束尋優(yōu)，求取最佳占空比組合，使混合光的光通量達到最大。采用遺傳算法對Ym(Dr，Dg，Db，Dw)進行多元約束尋優(yōu)的步驟為[22-24]:

(1)給定的目標相關色溫和由式(5)～(7)計算得到的色坐標作為約束條件，將RGBW四色對應的占空比(Dr，Dg，Db，Dw)作為決策因子，確定決策因子的可行域范圍，即0≤(Dr，Dg，Db，Dw)≤1。

(2)建立優(yōu)化模型，確定目標函數(shù)J(Dr，Dg，Db，Dw)和個體適應度函數(shù)F(Dr，Dg，Db，Dw)。由于優(yōu)化目標是求取光通量的最大值，故可將個體適應度函數(shù)直接取為待優(yōu)化函數(shù)，即:

在遺傳算法優(yōu)化過程中，目標函數(shù)應隨個體適應度函數(shù)的增大而收斂于最小值[25]，為此，目標函數(shù)取為個體適應度函數(shù)的負數(shù)，最優(yōu)化時目標函數(shù)達到最小值，即:

(3)確定編碼方法。采用長度為10位的二進制編碼串分別表示決策變量(Dr，Dg，Db，Dw)，(Dr，Dg，Db，Dw)的可行域的上下界分別對應從0000000000(0)～1111111111(1023)之間的二進制編碼。將表示決策變量的10位二進制編碼串聯(lián)起來組成40位長的染色體編碼。

(4)確定解碼方法。與編碼對應，解碼時需將40位長的染色體編碼從中間切斷成4個10位長的二進制編碼串，再將二進制編碼轉(zhuǎn)換成十進制數(shù)即可得到?jīng)Q策變量的值。

(5)選擇復制、交叉以及變異算子，進行遺傳操作。本文采用比例復制算子、單點交叉算子以及基本位變異算子進行遺傳操作。

(6)確定遺傳算法的運行參數(shù)，選取種群大小M＝100，終止進化代數(shù)G＝500，交叉概率Pc＝0.60，變異概率Pm＝0.10，以便獲得良好的尋優(yōu)效果。

通過上述步驟獲得最佳決策變量后，通過信號發(fā)生器將最佳占空比組合和其他占空比組合輸入至DD313恒流驅(qū)動芯片驅(qū)動RGBW混光光源進行對比實驗，驗證遺傳算法優(yōu)化得到的最佳占空比組合是否正確。實驗測量了相關色溫范圍3 571～11 082 K內(nèi)共13組不同目標色溫對應的最大光通量和最佳占空比組合。由于日光軌跡下色坐標與相關色溫的關系式是針對4 000 K以上的相關色溫，因此，實驗中4 000 K以下的相關色溫采用沿黑體軌跡的對應色坐標。針對每組目標色溫，將遺傳算法尋優(yōu)得到的最佳占空比組合與其他占空比組合分別輸入至信號發(fā)生器進行對比實驗，以驗證遺傳算法尋優(yōu)得到的占空比組合是否為使混合光的光通量達到最大的最佳占空比組合。由于篇幅有限，僅以目標色溫5 112 K為例，將遺傳算法尋優(yōu)得到的最佳占空比組合與其他隨機選取的占空比組合分別輸入至DD313恒流驅(qū)動芯片驅(qū)動RGBW四色LED，比較在各占空比組合下混合光的光通量大小，對比實驗結果如圖4所示，其中第10組數(shù)據(jù)為遺傳算法優(yōu)化得到的數(shù)據(jù)，其他目標色溫下的對比實驗測試方法與之相同。13組不同目標色溫下的光通量最大化尋優(yōu)結果如表2、表3和圖5所示。

圖4 測試數(shù)據(jù)組及對應的光通量Fig.4 Test data set and the corresponding luminous flux

表2 計算值與實測值的比較Tab.2 Comparison between calculated and measured values

由圖4可知，隨機選取不同的占空比組合檢測混合光的光通量，將其與遺傳算法優(yōu)化得到的最佳占空比組合下的混合光光通量對比，當占空比組合為遺傳算法優(yōu)化得到的最佳占空比組合時，混合光的光通量達到最大值146.338。由表2可知，色溫設定值與實際測試值誤差較小，最大誤差為104 K，其相對誤差值在1%內(nèi)。在目標色溫為7 315 K時，混合光的色溫接近白光LED的色溫，此時光通量達到最大值，白光LED和綠光LED的占空比達到最大。這主要是由于白光LED和單色綠光LED的光通量較大，增加這兩者的占空比，有利于提高光通量，同時混合紅光LED和藍光LED即可得到目標色溫。由式(5)～(7)可知，色坐標x的微小變化，將會導致相關色溫Tcp發(fā)生較大變化。當相關色溫小于7 315 K時，隨著相關色溫的升高，光通量隨之升高；當相關色溫大于7 315 K時，隨著相關色溫的升高，光通量隨之下降。這主要是由于結溫在不斷升高，結溫的升高導致光通量降低。由于實驗條件限制，低光通量的單色LED的加入會降低混合光的整體光通量，若選用高光效的實驗光源將有助于提高混合光的整體光通量。

表3 13組不同目標色溫光通量的最大化尋優(yōu)結果Tab.3 Luminous flux maximum optimization results in thirteen groups of different target color temperature

圖5 最大光通量尋優(yōu)結果。(a)一般顯色指數(shù)Ra和Ymbest；(b)最優(yōu)占空比組合。Fig.5 Luminous flux Ymbestoptimization results.(a)General color index Raand Ymbest.(b)Optimal duty cycle combination.

4.2.2 遺傳算法優(yōu)化顯色指數(shù)

在滿足目標色溫和色坐標的前提下，式(3)的解空間存在多組可行解，不同的占空比可獲得相同的混合光的目標色溫和色坐標，但混合光的光譜功率分布不同，導致顯色指數(shù)也不同。在式(3)和占空比范圍的多元約束下，我們對一般顯色指數(shù)Ra(Dr，Dg，Db，Dw)進行多元約束尋優(yōu)，找到最佳占空比組合，使一般顯色指數(shù)在目標色溫下達到最大；采用遺傳算法對一般顯色指數(shù)尋優(yōu)，求取最佳占空比組合，使混合光的一般顯色指數(shù)達到最大。采用遺傳算法對Ra(Dr，Dg，Db，Dw)進行多元約束尋優(yōu)的步驟與前述對光通量尋優(yōu)類似，其中，個體適應度函數(shù)直接取為待優(yōu)化函數(shù)Ra(Dr，Dg，Db，Dw)，目標函數(shù)取為個體適應度函數(shù)的倒數(shù)1/Ra(Dr，Dg，Db，Dw)，保證目標函數(shù)在遺傳進化中收斂于最小值。由于待優(yōu)化函數(shù)Ra(Dr，Dg，Db，Dw)表達式較復雜，因此我們通過調(diào)用前述Matlab軟件編寫的一般顯色指數(shù)計算函數(shù)獲得個體適應度函數(shù)值。

實驗測取相關色溫范圍3 571～11 082 K內(nèi)共13組不同目標色溫對應的最大一般顯色指數(shù)和最佳占空比組合，采用與最大光通量尋優(yōu)類似的比較方法驗證遺傳算法尋優(yōu)最佳占空比組合的正確性。由于篇幅有限，我們以目標色溫5 112 K為例，將遺傳算法尋優(yōu)得到的最佳占空比組合與其他隨機選取的占空比組合分別驅(qū)動RGBW四色LED，比較在各占空比組合下的一般顯色指數(shù)大小，結果如圖6所示。其中第7組數(shù)據(jù)為遺傳算法優(yōu)化得到的數(shù)據(jù)，其他目標色溫下的對比測試方法與之相同。13組不同目標色溫下的一般顯色指數(shù)的最大化尋優(yōu)結果如表4、表5以及圖7所示。

圖6 測試數(shù)據(jù)組及對應的一般顯色指數(shù)Fig.6 Test data set and the corresponding Ra

表4 計算值與實測值的比較Tab.4 Comparison between calculated and measured values

表5 13組不同目標色溫下一般顯色指數(shù)的最大化尋優(yōu)結果Tab.5 General color index optimization results in thirteen groups of different target color temperature

圖7 最大一般顯色指數(shù)Rabest的尋優(yōu)結果。(a)光通量Ym和Rabest；(b)最優(yōu)占空比組合。Fig.7 General color index Rabestoptimization results.(a) Luminous flux Ymand Rabest.(b)Optimal duty cycle combination.

由圖6可知，隨機選取不同的占空比組合，檢測混合光的一般顯色指數(shù)，將其與遺傳算法優(yōu)化得到的最佳占空比組合下的混合光一般顯色指數(shù)對比，當占空比組合為遺傳算法優(yōu)化得到的最佳占空比組合時，混合光的一般顯色指數(shù)達到最大值75.6。由表4可知，色溫設定值與實際測試值誤差較小，最大誤差為184 K，遺傳算法優(yōu)化得到的最大一般顯色指數(shù)與實測誤差最大為1.4，優(yōu)化結果較準確。當目標色溫在6 520 K以下時，隨著目標色溫的升高，一般顯色指數(shù)快速上升，之后一般顯色指數(shù)隨著目標色溫的升高緩慢升高至88.3。在目標色溫升高過程中，白光LED的占空比迅速升高趨近100%，紅光LED的占空比逐漸減少，綠光LED的占空比呈先降低后增加的變化趨勢，藍光LED則逐步增加。這是由于白光LED的加入能夠使混合光的光譜更完整，因此白光LED的占空比始終保持在接近100%的范圍內(nèi)。由于實驗條件限制，所選取的實驗光源混合后得到的混合光光譜的完整性較差，采用遺傳算法優(yōu)化得到的顯色指數(shù)不高，若采用光譜完整性更好的實驗光源將有助于提高顯色指數(shù)。在實際應用中，Ra≥75的光源即可滿足大部分場所的用光需求。

4.2.3 光通量和顯色指數(shù)同時優(yōu)化

混合光的顯色指數(shù)由光譜功率分布決定。單色光的混合有利于提高混合光的顯色指數(shù)，但同時會降低混合光的光通量。因此，光通量的優(yōu)化和一般顯色指數(shù)的優(yōu)化無法兼顧。高顯色性能的混合光可通過降低顯色性能來提高混合光的光通量，高光通量的混合光可通過降低光通量來提高混合光的顯色性能。結合圖5(a)和圖7(a)可知，在各目標色溫下，單獨優(yōu)化光通量實現(xiàn)的最大光通量比單獨優(yōu)化顯色指數(shù)實現(xiàn)的光通量大，兩者相差最大達到52.486；單獨優(yōu)化顯色指數(shù)實現(xiàn)的最大一般顯色指數(shù)比單獨優(yōu)化光通量實現(xiàn)的一般顯色指數(shù)大，兩者相差最大達到4.9。為了使混合光兼具高顯色性能和高光通量，需對光通量和一般顯色指數(shù)同時進行優(yōu)化。本文設計了兩種優(yōu)化思路:在保證混合光的光通量滿足要求的約束條件下，采用遺傳算法對一般顯色指數(shù)進行優(yōu)化，尋優(yōu)實現(xiàn)混合光最大的一般顯色指數(shù)；在保證一般顯色指數(shù)滿足要求的約束條件下，采用遺傳算法對混合光的光通量進行優(yōu)化，尋優(yōu)實現(xiàn)混合光最大的光通量。尋優(yōu)表達式可表示為:

由式(15)可知，對光通量和一般顯色指數(shù)同時優(yōu)化，各增加了一項多元約束條件:增加Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx的約束條件，對混合光的顯色指數(shù)尋優(yōu)；增加Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0的約束條件，對混合光的光通量尋優(yōu)。綜合式(3)和式(13)的約束條件，我們采用前述的遺傳算法優(yōu)化步驟對光通量和一般顯色指數(shù)進行優(yōu)化。為研究不同光通量約束下一般顯色指數(shù)優(yōu)化情況，在Max(Ra)和Max(Ym)優(yōu)化目標下測得的光通量曲線之間，按遞增規(guī)則重新設定3條光通量曲線，定義為Ymx；再基于設定的光通量曲線約束下采用遺傳算法對一般顯色指數(shù)尋優(yōu)，并獲得最佳占空比組合。Ymx曲線設定及模擬結果如圖8所示。在一般顯色指數(shù)約束下，設定約束條件Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0，模擬結果如圖9所示。

圖8 s.t.Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx下一般顯色指數(shù)尋優(yōu)。(a)光通量Ym；(b)一般顯色指數(shù)優(yōu)化結果。Fig.8 General color rendering index optimization under s.t. Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx.(a)Luminous flux Ym. (b)General color rendering index optimization result.

圖9 s.t.Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0下光通量尋優(yōu)。(a)一般顯色指數(shù)Ra；(b)光通量尋優(yōu)結果。Fig.9 Luminous flux optimization under s.t.Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0.(a)General color rendering index Ra.(b)Luminous flux optimization result.

結合圖8和圖9可以看出，單獨優(yōu)化光通量和一般顯色指數(shù)得到的優(yōu)化值比同時優(yōu)化光通量和一般顯色指數(shù)得到的優(yōu)化值要高。單獨優(yōu)化光通量可以使混合光的光通量達到最大，單獨優(yōu)化一般顯示指數(shù)可以使混合光的一般顯示指數(shù)達到最大。若同時優(yōu)化光通量和一般顯色指數(shù)，在Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx的約束條件下優(yōu)化一般顯色指數(shù)，在相同目標色溫下，設置Ym1Ra2>Ra3。同樣，在Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0的約束條件下優(yōu)化光通量，在相同目標色溫下，具有Ym(Ramax)

5 結 論

針對RGBW混光方程組為一個欠定方程組，其解空間存在不定解，在目標色溫和色坐標下，采用遺傳算法對RGBW混合光的光通量和一般顯色指數(shù)尋優(yōu)，并選取3 571～11 082 K相關色溫范圍內(nèi)的13組目標色溫進行實驗，分別尋優(yōu)得到在不同目標色溫下的最佳占空比組合，使混合光的光通量和一般顯色指數(shù)分別達到最大值。實驗證明，采用遺傳算法對光通量尋優(yōu)，最大光通量可達166.062 lm；對一般顯色指數(shù)尋優(yōu)，最大一般顯色指數(shù)可達88.3。最后對光通量和一般顯色指數(shù)同時尋優(yōu)，實現(xiàn)了光色性能最優(yōu)的混合光光源。采用上述方法優(yōu)化混合光光源，不僅可以實現(xiàn)對混合光的色溫的精確控制，也能在目標色溫下獲得最佳的顯示效果，具有重要的實用價值。

致謝：感謝吳玉香教授和文尚勝教授對論文的修正帶來的幫助，感謝華南理工大學發(fā)光材料與器件國家重點實驗室為本文的實驗提供所需的積分球、光譜儀等測量儀器。

參 考 文 獻：

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熊晨雨(1991－)，男，湖南永州人，碩士研究生，2014年于大連理工大學獲得學士學位，主要從事LED智能控制的研究。

E-mail:helloyucx＠163.com

吳玉香(1968－)，女，湖南常德人，教授，博士生導師，2006年于華南理工大學獲得博士學位，主要從事智能照明、機器人智能控制等方面的研究。

E-mail:xyuwu＠scut.edu.cn

第14屆全國發(fā)光學學術會議記要

2016年11月15日至18日，第14屆全國發(fā)光學學術會議在上海光大國際會展中心隆重召開。會議由中國物理學會發(fā)光分會、中國稀土學會發(fā)光專業(yè)委員會聯(lián)合主辦，由上海大學新型顯示技術及應用集成教育部重點實驗室、上海平板顯示工程技術研究中心、上海新材料及應用協(xié)同創(chuàng)新中心、上海市新型顯示設計制造與系統(tǒng)集成專業(yè)技術服務平臺聯(lián)合承辦。

全國發(fā)光學學術會議是每3年舉辦一次的重要學術活動，旨在為我國從事發(fā)光研究和開發(fā)的科技和產(chǎn)業(yè)界人士提供一個進行學術、技術、信息和人才交流的平臺。來自全國108家單位514名代表參加了本次會議，會議收到論文摘要269篇。

本次會議包含開幕式、大會邀請報告、分會邀請報告、分會口頭報告、張貼墻報、閉幕式共6個環(huán)節(jié)。會議由組織委員會主任張建華教授主持開幕式，會議程序委員會主任王永生教授代表中國物理學會發(fā)光分會致開幕辭，上海大學科技處副處長施鷹教授代表學校致歡迎辭。中國物理學會發(fā)光分會名譽主任范希武研究員，中國物理學會發(fā)光分會主任、北京信息科技大學校長王永生教授，國家技術發(fā)明一等獎獲得者南昌大學副校長江風益教授，中國科學院長春光機所發(fā)光學及應用國家重點實驗室主任申德振教授，華南理工大學發(fā)光材料與器件國家重點實驗室主任馬於光教授等多位發(fā)光學術界著名專家到會。與會代表就LED發(fā)光、有機發(fā)光、稀土和過渡元素發(fā)光、納米材料發(fā)光、照明和顯示應用技術、發(fā)光在生命科學中的應用等10個相關專題領域的發(fā)光學前沿最新研究進展和相關產(chǎn)業(yè)動態(tài)進行了熱烈研討與交流。其中7位學者作了大會邀請報告，45位學者作了分會邀請報告，55位學者作了分會口頭報告，張貼墻報68篇。

本次會議有以下兩個鮮明的特點:

一、無機、有機濟濟一堂，成果豐富，學術氛圍濃厚。本次大會聚集了來自全國各地的無機和有機發(fā)光領域的科研工作者，邀請到了發(fā)光領域包括范希武、張志林教授等多位發(fā)光學研究的前輩到會，也邀請到了王永生、江風益、申德振，馬於光，徐春祥、趙德剛、張建華教授等多位杰出的中青年專家作大會邀清報告。

二、求真務實、創(chuàng)新發(fā)展。大會在學術上不僅關注了學科建設、原創(chuàng)理論，也注重基礎研究與成果轉(zhuǎn)化的結合，真正地將知識轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力，獲得了具有自主知識產(chǎn)權的無機發(fā)光材料、芯片制造等關鍵技術，打破了發(fā)達國家壟斷半導體照明核心技術的局面。有機電致發(fā)光材料與器件研究方面也取得了新的進展，結合國內(nèi)有機發(fā)光的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，正在進行“彎道超車”，向國際先進水平邁進。

會議期間召開了第13屆中國物理學會發(fā)光分會會員代表大會，選舉產(chǎn)生了第13屆發(fā)光分會委員會及其領導班子。會上授予江風益“中國發(fā)光學技術創(chuàng)新獎”，曲松楠、邵明和戴鵬鵬分別獲得“第7屆徐敘瑢發(fā)光學優(yōu)秀青年學術論文獎”，10位青年學者獲得“優(yōu)秀墻報獎”。本次會議獲得了國內(nèi)與會專家的一致好評。中國物理學會發(fā)光分會名譽主任范希武教授高度評價了此次會議，稱這是一場學術水平很高的國內(nèi)發(fā)光學學術盛會，還對主要承辦單位上海大學，特別是具體承辦者張建華和王子興及其團隊為會議的成功召開所付出的辛勞表示誠摯的感謝.本次會議必將對推動我國發(fā)光學事業(yè)的研究與發(fā)展，對促進國內(nèi)外同行的學術交流與合作起到重要作用。第15屆全國發(fā)光學學術會議將于2019年在長春市召開，會議將由中國科學院長春光學精密機械與物理研究所承辦，劉可為研究員任組織委員會主任。

王子興

中國物理學會發(fā)光分會第13屆委員會第1次會議和第13屆委員會常務委員會第1次會議紀要

中國物理學會發(fā)光分會第13屆委員會第1次會議于2016年11月16日在上海召開。會議由上屆委員會主任王永生研究員主持。與會的新一屆委員根據(jù)上屆常務委員會的推薦，以無記名投票的方式選舉了中國物理學會發(fā)光分會委員會的常務委員11名(見附件1)。趙東旭研究員介紹了第二屆發(fā)光學技術創(chuàng)新獎和第七屆徐敘瑢發(fā)光學青年優(yōu)秀論文獎評審情況。在第13屆委員會第1次會議上，經(jīng)過充分的討論和表決，與會委員一致同意第15屆全國發(fā)光學學術會議由中國科學院長春光學精密機械與物理研究所承辦，并聘任劉可為研究員為會議組織委員會主任，會議將于2019年召開。

之后，中國物理學會發(fā)光分會第13屆委員會召開了常務委員會第1次會議。到會的常委首先以無記名投票的方式選舉出了中國物理學會發(fā)光分會第13屆委員會的主任和3名副主任(見附件2)。在新一屆發(fā)光分會主任申德振研究員的主持下，常務委員會就以下幾個問題進行了討論:

1)由申德振主任提名，討論并確定中科院長春光機與物理所趙東旭研究員為發(fā)光分會的秘書長；劉可為研究員為副秘書長；

2)繼續(xù)聘任徐敘瑢院士，吳伯僖教授，蘇鏘院士，范希武研究員為中國物理學會發(fā)光分會名譽主任；

3)討論通過了由《發(fā)光學報》主編申德振研究員提出的《發(fā)光學報》第12屆編委會委員和副主編的名單(見附件3)；

4)經(jīng)過認真討論，決定“第二屆發(fā)光學技術創(chuàng)新獎”授予南昌大學江風益教授；“第七屆徐敘瑢發(fā)光學優(yōu)秀青年論文獎”一等獎授予曲松楠博士(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所)，二等獎授予邵明博士(北京交通大學)和戴鵬鵬博士(新疆伊犁師范學院)。

趙東旭

附件1：

中國物理學會發(fā)光分會第13屆委員會常務委員(以漢語拼音為序)

江風益 劉益春 彭俊彪 申德振 湯子康 王永生 徐春祥

許 武 張國義 張洪杰 劉 雷

附件2：

中國物理學會發(fā)光分會第13屆委員會領導成員

主 任:申德振

副主任:王永生 劉益春 許 武

秘書長:趙東旭

副秘書長:劉可為

附件3：

《發(fā)光學報》第12屆編委會名單

國際顧問:MELTZER Richard S，YOKOYAMA Meiso

名譽主編:徐敘瑢 范希武 王立軍

主 編:申德振

副主編:江風益 劉益春 湯子康 徐春祥 許 武 張洪杰 付國柱

委 員:侯延冰 江風益 黎大兵 林 君 劉益春 呂有明 彭俊彪 邱 勇單崇新 申德振 申澤驤 宋宏偉 湯子康 王啟明 王曉華 王笑軍王永生 王育華 夏建白 徐春祥 許 武 嚴純?nèi)A 尹 民 印壽根張保平 張國義 張 宏 張家驊 張洪杰 鄭海榮

第十屆全國有機發(fā)光和光電性質(zhì)學術會議第一輪會議通知

“全國有機發(fā)光和光電性質(zhì)學術會議”是每兩年舉行一次的全國性專業(yè)學術活動，旨在為國內(nèi)外從事有機光電材料與器件研究的專家、學者和企業(yè)家提供一個良好的學術交流、展示最新成果的平臺，探討有機光電材料及器件的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，同時也是對近兩年來在有機光電領域所取得的研究成果和技術進步進行一次全面、集中的檢閱。本屆學術會議將于2017年7月7日至7月9日在具有2500年悠久歷史的文化古城山西省太原市召開，由太原理工大學承辦，會議將邀請國內(nèi)外多位院士和著名專家學者參會并作大會報告。謹此，我們熱忱歡迎廣大專家學者、相關企業(yè)的工程技術人員和研究生蒞臨大會!

會議將在全國范圍內(nèi)廣泛開展征文活動，真誠希望有機光電研究領域的專家、學者與研究生，以及相關產(chǎn)業(yè)領域的技術人員踴躍投稿并到會交流，展示最新研究成果及應用、開發(fā)實踐中的成績和寶貴經(jīng)驗。

(一)征文專題

會議征文內(nèi)容包括但不限于如下幾個領域:

有機發(fā)光理論與有機發(fā)光材料

有機發(fā)光器件及其制備技術

有機光伏及鈣鈦礦電池理論、材料與器件

有機薄膜晶體管理論、材料與器件

新型有機光電材料與器件:傳感、存儲、激光與非線性光學等

新型有機光電產(chǎn)業(yè)化關鍵技術

(二)時間節(jié)點

會議時間:2017年7月7日－7月9日

論文摘要提交截止日期:2017年5月20日

論文摘要錄用通知日期:2017年6月1日

網(wǎng)上注冊、繳費截止日期:2017年6月10日

論文全文提交截止日期:2017年7月1日

(三)會議論文提交事項

論文力求反映有機光電領域的最新成果且尚未在國內(nèi)外刊物上發(fā)表過，主題明確、數(shù)據(jù)準確可靠、論述嚴謹、結論明確。

請將投寄的論文摘要和全文通過會議網(wǎng)址提交(http://oel2017.tyut.edu.cn)。論文摘要模板可在會議網(wǎng)站中下載；論文全文格式請登陸《發(fā)光學報》網(wǎng)站(http://www.fgxb.org)，按照稿件模板撰寫。

本次會議征集的論文全文，組委會將擇優(yōu)推薦給EI收錄的中文核心期刊《發(fā)光學報》刊登發(fā)表。

本次會議將評選墻報展示的優(yōu)秀論文進行獎勵。

會議詳細信息和進展情況請訪問會議網(wǎng)址:http://oel2017.tyut.edu.cn

聯(lián)系方式

地 址:山西省太原市迎澤西大街79號太原理工大學材料館

名 稱:太原理工大學新材料界面與工程教育部重點實驗室

聯(lián)系人:秦 蕾 13623665546；王 華 13834637553

電 話:0351-6018010 傳 真:0351-6018010

電子郵箱:OEL2017＠tyut.edu.cn

第十屆全國有機發(fā)光和光電性質(zhì)學術會議組委會

2016年12月16日

Research on Color Mixing and Optimization of
RGBW-LEDs Based on Genetic Algorithm

XIONG Chen-yu1，WU Yu-xiang1?，WEN Shang-sheng2
(1.College of Automation Science and Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China；2.State Key Laboratory of Luminescent Materials and Devices，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China)?Corresponding Author，E-mail:xyuwu＠scut.edu.cn

A relationship equation between the target chromaticity coordinate and the duty cycle based on the principle of RGBW color mixing and pulse width modulation(PWM)was established. The multi-constraint optimization simulation of the luminous flux and the general color index of mixed light based on genetic algorithm was carried out on Matlab program by selecting thirteen groups of target color temperature in the temperature range from 3 571 to 11 082 K，which was further verified by the experiments.The results show that the luminous flux can reach up to 166.062 lm under the maximum optimization of luminous flux，while Racan reach up to 88.3 under the maximum optimization of general color index.Finally，the genetic algorithm was used to simultaneously optimize the luminous flux and general color index.It can ensure that the mixed light has high luminous flux to satisfy the demand of the current lighting manufacturing while the general color index exceeds 82.

optoelectronics；dynamic color temperature；genetic algorithm；RGBW color mixing；light emitting diode

TN206；TN312＋.8

A

10.3788/fgxb20173802.0254

1000-7032(2017)02-0254-12

2016-08-14；

2016-09-21

廣東省科技計劃(2011A081301017，2012A080304001，2012A080304012，2013B090600048)資助項目Supported by Science and Technology Project of Guangdong Province(2011A081301017，2012A080304001，2012A080304012，2013B090600048)