公开(公告)号：CN117968846A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311779555.6

申请日：2023-12-21

Applicant: 复旦大学 ,  上海浦东复旦大学张江科技研究院

Inventor： 樊嘉杰 ,  刘敏讷

IPC: G01J3/28

Abstract: 本发明涉及一种基于光谱功率分布的LED结温预测方法，包括：构建待测LED的光谱功率分布模型，并进行分解；针对待测LED进行光电参数测量和结温测试，采集得到多组光谱与对应结温数据；对光谱数据进行归一化，并进行函数拟合，利用原始光谱以及拟合后光谱，提取出多个特征参数，计算蓝光芯片与黄光两部分对应的特征参数比值，绘制出原始光谱和拟合后光谱对应的电流‑结温‑参数比图，以筛选出结温预测参数比；设定实验电流在额定电流预设范围内，利用原始光谱下的质心波长以及筛选得到的结温预测参数比，结合对应拟合模型，输出得到待测LED的结温预测结果。与现有技术相比，本发明能够减少实验次数和时间，提高结温预测的效率和准确性。

公开(公告)号：CN118427630A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410488634.X

申请日：2024-04-23

Applicant: 复旦大学 ,  上海浦东复旦大学张江科技研究院

Inventor： 樊嘉杰 ,  刘敏讷

IPC: G06F18/22 ,  G01M11/02 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于光谱功率分布的LED早期故障诊断和寿命预测方法；本发明基于相似度检测方法进行故障诊断，从统计模型提取光谱特征值，通过主成分分析进行降维，并利用K‑means++方法进行聚类，最终使用距离和阈值比较确定异常时间。在此基础上，建立长短期循环神经网络对光谱特征值进行预测，重塑光谱，预测剩余使用寿命。本发明通过结合光谱功率分布，基于长短记忆循环LSTM神经网络方法对加速步进老化白光LED进行故障诊断和寿命预测，大大提高了LED早期异常检测和剩余寿命预测的准确度。

公开(公告)号：CN115935254A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211540374.3

申请日：2022-12-02

Applicant: 复旦大学

Inventor： 樊嘉杰 ,  刘敏讷

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/23213 ,  H05B45/00

Abstract: 本发明提供了一种基于光谱功率分布的LED早期异常诊断方法及系统；其中，所述方法包括：获取第一LED灯组的第一SPD数据；根据所述第一SPD数据和拟合模型进行拟合处理，以获得与所述拟合模型对应的最优特征值；对所述最优特征值进行降维处理以获得第一目标特征值，对所述第一目标特征值进行聚类处理，以获得异常判定阈值；获取第二LED灯组的第二SPD数据，根据所述第二SPD数据获得第二目标特征值，根据所述第二目标特征值和所述异常判定阈值对所述第二LED灯组进行异常诊断。本发明通过分析SPD，利用主成分分析和KNN降维方法，实现了对LED早期故障的诊断。

公开(公告)号：CN117094129A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202310882308.2

申请日：2023-07-18

Applicant: 复旦大学

Inventor： 樊嘉杰 ,  刘敏讷 ,  李雯钰

IPC: G06F30/20 ,  G06F111/10 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明属于光学测量技术领域，具体为一种白光LED阵列的结温和光通量预测方法。本发明通过对LED阵列热耦合传热过程分析，将结温预测模型与光通量预测模型相结合，构建光‑热‑电预测模型；模型考虑LED阵列内部的热耦合效应，分别通过TCM矩阵模型和数值算法模型进行结温预测；其中，将单颗LED的光通量模型拓展至LED阵列；通过输入驱动电流、热功率以及温度，预测出在不同点亮方式下的LED阵列光学和热学参数。本发明拓展了电流变化范围；提高了结温条件下的预测精度。