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    基于粒子群算法的最優(yōu)照度均勻度LED陣列設(shè)計(jì)

    2021-04-29 03:30:44董鉑龍
    科技與創(chuàng)新 2021年8期
    關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)

    董鉑龍

    基于粒子群算法的最優(yōu)照度均勻度LED陣列設(shè)計(jì)

    董鉑龍

    (四川大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,四川 成都 610000)

    通過設(shè)計(jì)LED陣列排布,使得接收平面上的照度均勻度最大,這對(duì)LED照明系統(tǒng)具有十分重要的意義。不同于傳統(tǒng)的數(shù)值計(jì)算的方法,此次采用粒子群算法來進(jìn)行LED陣列排布的優(yōu)化,使其在接收平面上的照度均勻度最大。首先推導(dǎo)了線性LED陣列的照度分布函數(shù),并通過對(duì)比度來對(duì)照度分布函數(shù)的均勻度進(jìn)行評(píng)價(jià)。然后采用粒子群算法求取均勻度最大時(shí)的LED排布,并同數(shù)值計(jì)算得到的結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證粒子群算法的可行性。

    粒子群算法;LED陣列;最優(yōu)照度均勻度;對(duì)比度

    1 引言

    LED陣列是將多個(gè)LED按某種規(guī)律的排列方式進(jìn)行排列組合而成的光源。這種光源常用于單一LED光源無法提供所需光強(qiáng)的場(chǎng)合,如室內(nèi)室外照明,或者對(duì)光照區(qū)域、光照角度等有特殊要求的場(chǎng)合,如攝影光源、機(jī)器視覺光源等。

    而在LED陣列的應(yīng)用過程中,很多情況下都對(duì)LED陣列在照射表面上的照度均勻度有較高的要求。例如在機(jī)器視覺過程中,可以采用矩形LED陣列,LED陣列的照度均勻度會(huì)直接影響到相機(jī)拍攝的圖片的質(zhì)量[1]。又例如,在塵埃濃度測(cè)試中,LED陣列光源的光照度均勻性會(huì)直接影響塵埃濃度的檢測(cè)精度[2]。此外,在針孔檢測(cè)、生活照明、光照加熱等領(lǐng)域也需要通過LED陣列實(shí)現(xiàn)較高的光照度的均勻度。

    LED陣列的光照均勻度與單個(gè)LED的光照強(qiáng)度曲線、LED之間的排列方式、LED的電流大小、照射平面到發(fā)光平面之間的距離等有關(guān)。因此LED陣列的光照均勻度最優(yōu)設(shè)計(jì)實(shí)際上就是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題。

    通常來說,LED陣列中的所有的LED的型號(hào)相同,因此不同LED的光照強(qiáng)度曲線也近似相同。此外,照射平面到發(fā)光平面之間的距離通常來說是在進(jìn)行光源照度均勻性設(shè)計(jì)之前就已經(jīng)根據(jù)光路設(shè)計(jì)和機(jī)械設(shè)計(jì)等確定。因此,光照均勻度設(shè)計(jì)問題實(shí)際上就是在給定單個(gè)LED的光照強(qiáng)度曲線以及照射平面到發(fā)光平面之間的距離的情況下,如何設(shè)計(jì)不同LED的排列方式和電流,從而實(shí)現(xiàn)LED陣列的光照均勻度最優(yōu)的多目標(biāo)優(yōu)化問題。

    對(duì)于這種多目標(biāo)優(yōu)化問題,可以采用粒子群算法來進(jìn)行求解。本文即采用粒子群算法,求解出線性LED中使得光照均勻度最優(yōu)的排列參數(shù)。

    2 LED陣列的光照度模型

    2.1 LED陣列照度分布建模

    根據(jù)朗伯定律,普通的發(fā)光二極管近似是一個(gè)非理想朗伯體,其光強(qiáng)分布為發(fā)光角余弦多次方的函數(shù)[3],即在空間中,與光軸夾角為處的光強(qiáng)為:

    ()=0cosm(1)

    式(1)中:0為光軸處的光強(qiáng)大小;為余弦的次方值。

    值通常由LED的生產(chǎn)廠商給出,也可以通過半光強(qiáng)角1/2(該角度的光強(qiáng)為光軸處光強(qiáng)一半)計(jì)算得到:

    此外,假設(shè)光源為點(diǎn)光源,則距離發(fā)光光源為處的光照強(qiáng)度為[4]:

    假設(shè)第個(gè)光源坐標(biāo)為(,,0),距離為的接收平面上的任意一點(diǎn)(,,)光強(qiáng)可以根據(jù)上式,進(jìn)行球坐標(biāo)到直角坐標(biāo)變換后即可得到:

    由于LED光為非相干光源,因此在個(gè)LED組成陣列的情況下,接收平面上的任意一點(diǎn)(,,)的照度等于各個(gè)LED在該點(diǎn)的照度的疊加。即:

    式(5)中:i為第個(gè)LED的光軸光強(qiáng),該值與LED的輸入電流成正比,因此各個(gè)LED的i的比值即為各個(gè)LED的輸入電流的比值,因此可以用i來代表LED的電流。

    2.2 LED陣列照度均勻度評(píng)價(jià)指標(biāo)

    已知目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的光照度,通過對(duì)比度的方法來表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的光照度均勻度:

    越小,則目標(biāo)區(qū)域的光照越均勻;越大,則目標(biāo)區(qū)域的光照越不均勻。

    由此將光照強(qiáng)度公式和光照均勻度描述公式聯(lián)立,構(gòu)建了一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù),將求取光照均勻度的問題轉(zhuǎn)變成了求評(píng)價(jià)函數(shù)最小值的問題。評(píng)價(jià)函數(shù)為:

    (1,1,1,…,i,i,i,…,n,n,n)=(7)

    3 粒子群算法實(shí)現(xiàn)

    3.1 粒子群算法簡(jiǎn)介

    粒子群算法是一種基于迭代的優(yōu)化方法,系統(tǒng)初始化為一組隨機(jī)解,通過迭代尋優(yōu),粒子在解空間追隨最優(yōu)的粒子進(jìn)行搜索。每次迭代中,粒子通過跟蹤自身當(dāng)前找到的最優(yōu)解(個(gè)體極值)和整個(gè)種群當(dāng)前找到的最優(yōu)解(全局極值)來更新自己[5]。

    在維空間內(nèi),由個(gè)粒子組成的種群=(1,2,…,n),每個(gè)粒子具有位置和速度(每次迭代的位置變化量)兩種屬性,即i=(i,i)。其中i、i均為維向量,i=(i1,i2,…,iD),i=(i1,i2,…,iD)。

    根據(jù)粒子位置和評(píng)價(jià)函數(shù),可以計(jì)算出該粒子的適應(yīng)度,即:

    i=(i)=(i1,i2,…,iD) (8)

    因此可以得到整個(gè)種群中各個(gè)粒子的適應(yīng)度為=(1,2,…,n)。

    在每次迭代過程中,粒子首先根據(jù)自己的迭代前的速度、到個(gè)體極值的距離和到全局極值的距離,對(duì)粒子的速度進(jìn)行更新,再根據(jù)當(dāng)前速度以及迭代前的位置,得到迭代后的位置,從而實(shí)現(xiàn)粒子位置的不斷迭代。即:

    式(9)中:為慣性權(quán)重;1、2為加速因子,其取值在0~4之間。

    經(jīng)過多次迭代后,取整個(gè)種群的最優(yōu)解為最終結(jié)果。

    3.2 粒子群算法設(shè)計(jì)

    根據(jù)粒子群的實(shí)現(xiàn)方式,我們將LED的位置和電流大小作為粒子的位置屬性,即:

    =(1,1,1,…,i,i,i,…,

    n,n,n) (11)

    根據(jù)公式(7),將評(píng)價(jià)函數(shù)作為粒子適應(yīng)度的計(jì)算公式。

    然后通過圖1所示的流程,進(jìn)行光照均勻度的粒子群最優(yōu)求解。

    圖1 粒子群算法流程圖

    初始化粒子群:在給定范圍內(nèi),隨機(jī)生成粒子種群的初始位置和初始速度。

    計(jì)算光照均勻度:根據(jù)公式得到初始種群的光照函數(shù)并計(jì)算出光照均勻度作為個(gè)體適應(yīng)度。

    初始化個(gè)體極值和全局極值:記錄初始種群的個(gè)體極值和全局極值。

    粒子速度迭代:根據(jù)個(gè)體極值和全局極值,以及迭代前的速度,對(duì)粒子速度進(jìn)行更新。

    粒子位置迭代:根據(jù)迭代后的速度以及迭代前的位置,對(duì)粒子位置進(jìn)行更新。

    計(jì)算更新后的光照均勻度:根據(jù)公式得到迭代后的陣列的光照函數(shù)并計(jì)算出光照均勻度作為個(gè)體適應(yīng)度。

    個(gè)體極值和全局極值更新:比較和記錄個(gè)體極值和全局極值。

    是否滿足結(jié)束條件:是否滿足迭代次數(shù)要求或精度要求。

    輸出最優(yōu)粒子位置以及最優(yōu)粒子適應(yīng)度。

    4 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)P秃?jiǎn)介

    以LED線性陣列排布為例,采用三種不同的方法來對(duì)相同排列方式的LED陣列進(jìn)行光照均勻度最優(yōu)排布設(shè)計(jì),從而驗(yàn)證粒子群算法在進(jìn)行LED最優(yōu)光照均勻度排布求解時(shí)的可行性。

    假設(shè)LED的排布方式為線性排布,且LED個(gè)數(shù)為奇數(shù),其總數(shù)為2+1,相鄰LED的距離為,發(fā)光面到接受面之間的距離為,建立的仿真模型如圖2所示。

    圖2 仿真模型示意圖

    取LED的半光強(qiáng)角為11°,=25,則LED個(gè)數(shù)為51,發(fā)光面到接受面之間的距離=50,相鄰LED的距離=20,LED的電流大小=1,則可以得到接收平面的光強(qiáng)分布如圖3所示。

    圖3 D=20時(shí)接受面的照度分布

    通過計(jì)算,此時(shí)光照均勻度=0.089 2。

    4.2 數(shù)值計(jì)算方法求解

    采用數(shù)值計(jì)算的方法,其他參數(shù)不變,只有改變時(shí),且步長(zhǎng)為0.005,光照均勻度評(píng)價(jià)系數(shù)隨的變化曲線如圖4所示。

    圖4 評(píng)價(jià)系數(shù)K隨D的變化曲線

    由圖4可以看出,隨著的不斷增加,光照均勻度評(píng)價(jià)系數(shù)先減小,后增加。當(dāng)=17.67時(shí),最小,此時(shí)光照均勻度最大,=0.043 1。

    此時(shí)的光照強(qiáng)度曲線如圖5所示。

    4.3 粒子群算法求解

    采用粒子群算法求解,同樣其他參數(shù)不變,能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)光照均勻度的的大小。粒子群種群個(gè)數(shù)為15個(gè),經(jīng)過20次迭代后的收斂過程如圖6、圖7所示。

    圖5 D=17.67時(shí)接受面的照度分布

    圖6 位置收斂過程

    圖7 適應(yīng)度收斂過程

    其最優(yōu)結(jié)果為,當(dāng)=17.670 8時(shí),均勻度系數(shù)=0.043 129。

    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

    通過對(duì)比4.2和4.3的結(jié)果可以看出,通過粒子群算法得到的光照均勻度的最優(yōu)解pop=17.670 8,與枚舉法得到的光照均勻度最優(yōu)解num=17.67之間的誤差為:

    光照均勻度之間的誤差為:

    由此可見,基于粒子群算法的光照均勻度最優(yōu)陣列設(shè)計(jì)與數(shù)值法得到的最優(yōu)陣列設(shè)計(jì)之間誤差很小。

    而在較為復(fù)雜的情況,例如矩形排布、圓形排布等采用數(shù)值法時(shí)運(yùn)算量巨大的情況下,可以通過采用粒子群算法來進(jìn)行最優(yōu)排布設(shè)計(jì)。

    5 總結(jié)

    本文首先對(duì)陣列LED的光照強(qiáng)度進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,將平面上的光照強(qiáng)度通過數(shù)學(xué)表達(dá)式進(jìn)行計(jì)算,并提出通過指標(biāo)來評(píng)價(jià)光照均勻度,然后通過粒子群算法求最優(yōu)光照均勻度下的陣列LED排布,并通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了粒子群算法得到的最優(yōu)LED陣列排布和數(shù)值法得到的最優(yōu)LED陣列排布之間的關(guān)系,為L(zhǎng)ED陣列均勻照明問題提供了一定的參考價(jià)值。

    [1]ZHANG H L,PENG L,LUO Y K,et al.Rectangular illumination method using LED arrays for machine vision[J]. Applied optics,2020,59(11):3518-3525.

    [2]LI H S,SANG X Y.LED array light source illuminance distribution and photoelectric detection performance analysis in dust concentration testing system[J].Sensors and actuators a physical,2018,271(1):111-117.

    [3]TAN J,YANG K,XIA M,et al.Analysis of uniform illumination system with imperfect Lambertian LEDs[J]. Optica applicata,2011,41(3):507-517.

    [4]郁道銀,談恒英.工程光學(xué)基礎(chǔ)教程[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2007.

    [5]KENNEDY J,EBERHART R.Particle swarm optimization[C]//Icnn95-international conference on neural networks. IEEE,2002.

    TM923.01

    A

    10.15913/j.cnki.kjycx.2021.08.007

    2095-6835(2021)08-0022-03

    董鉑龍(1996—),男,碩士研究生在讀,研究方向?yàn)闇y(cè)量與控制,研究?jī)?nèi)容為高速鋁箔針孔檢測(cè)。

    〔編輯:王霞〕

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