LED驱动及其监控系统的研究

发布时间：2017-10-09 17:22

  本文关键词：LED驱动及其监控系统的研究

  更多相关文章： LED驱动电源 准谐振反激变换器 ZigBee网络 BP网络

【摘要】：随着能源危机的加剧,节能已成为一项重要的议题,而作为用电大户的照明也面临着巨大的改革。在此背景下,LED由于其有着节能环保、光效高、寿命长、可控性强等优点,已经逐渐成为现代照明的主流。本文以LED为对象,主要对LED驱动及监控系统进行了相关研究,设计了一套由高效率、可调光的LED驱动电源和基于ZigBee无线网络传感器组成的LED灯具系统,能够实现LED可调光及实时监控功能,拓展了LED的应用。其主要研究内容如下:首先,本文分析了LED驱动电源的拓扑结构,对比了常规调光方法的优缺点,提出了可PWM调光的准谐振反激模式变换器的驱动方案,并结合APFC技术及原边反馈技术,最终设计了一款基于准谐振模式的45WLED驱动器。测试结果表明,在198-264V交流输入电压范围内,其转换效率大于0.90,功率因数大于0.99,并且调光深度达到0.8。其次,针对上述LED驱动器实时监控的需求,本文对LED监控硬件电路进行了相关研究,开发了一套基于CC2530的可采集LED驱动电压、电流、温度的LED监控硬件电路,并结合ZigBee无线网络传感技术,设计了一套LED实时数据监控系统,该系统可以实现实时数据的采集、显示与保存功能。最后,本文对LED结温预测进行了研究,采用BP神经网络模型将LED可以实时监测的驱动电参数推演为LED结点热参数,通过搭建上述45W灯具照明系统试验平台,进行了输入电压、电流和结温的测量实验,利用了BP神经网络辨识算法,建立了对应系统的输入输出网络模型,通过仿真可以准确得出结温与输入电压、电流的关系,进而对比LED结温与其寿命的对应关系曲线,可以快速预测LED剩余寿命。
【关键词】：LED驱动电源 准谐振反激变换器 ZigBee网络 BP网络
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM923.34;TP277
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景与意义9
• 1.2 LED产业的前景9-10
• 1.3 LED驱动及监控系统的研究现状10-12
• 1.3.1 LED驱动器的研究现状10-11
• 1.3.2 LED监控系统的研究现状11-12
• 1.4 本文研究的主要内容12-14
• 第二章 LED驱动及监控系统的框架设计14-30
• 2.1 系统的总体架构14-15
• 2.2 驱动方案的选择15-18
• 2.2.1 LED驱动拓扑结构15-17
• 2.2.2 LED的调光方法及特点17-18
• 2.3 功率因数校正18-23
• 2.3.1 功率因数校正的基本概念18-19
• 2.3.2 无源功率因数校正19
• 2.3.3 有源功率因数校正19-21
• 2.3.4 APFC电路结构21-23
• 2.4 准谐振反激变换器工作状态分析23-28
• 2.4.1 QR反激变换器工作原理分析23-24
• 2.4.2 反激变换器的小信号模型分析24-27
• 2.4.3 反激式PFC电路原理27-28
• 2.5 LED监控系统的方案28-29
• 2.5.1 各种监控系统的比较28
• 2.5.2 ZigBee技术的原理与特点28-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 LED驱动电源的设计30-52
• 3.1 主电路的设计31-39
• 3.1.1 临界模式下反激变换器APFC的分析31-32
• 3.1.2 反激变压器的设计32-36
• 3.1.3 开关管MOSFET的选择36-37
• 3.1.4 输入与输出整流二极管的选择37
• 3.1.5 输出滤波电容的选择37-38
• 3.1.6 RCD钳位保护电路的设计38-39
• 3.2 控制电路的设计39-43
• 3.2.1 芯片供电电路设计40-41
• 3.2.2 电流检测电阻的设计41-42
• 3.2.3 保护电路的设计42-43
• 3.3 调光电路的设计43-44
• 3.4 EMI滤波器的设计44-45
• 3.5 驱动样机制作与测试45-51
• 3.5.1 实验样机与原理图45-46
• 3.5.2 样机电参性能测试46-50
• 3.5.3 样机EMI测试50-51
• 3.6 本章小结51-52
• 第四章 基于Zigbee技术的LED监控系统52-77
• 4.1 数据采集模块的设计52-54
• 4.1.1 电压电流采样电路的设计52-53
• 4.1.2 温度传感器电路设计53-54
• 4.2 基于CC2530的硬件设计与实现54-58
• 4.2.1 CC2530无线通信芯片简介54-55
• 4.2.2 CC2530外围电路的设计55-58
• 4.3 基于CC2530的软件设计与实现58-69
• 4.3.1 CC2530开发环境58-59
• 4.3.2 ZigBee网络软件设计59-61
• 4.3.3 采集终端节点软件设计61-66
• 4.3.4 协调器软件的设计66-69
• 4.4 上位机监控软件设计69-70
• 4.5 LED监控系统数据采集实验70-75
• 4.5.1 LED监控系统的实物制作70-72
• 4.5.2 测试数据及整理72-75
• 4.6 本章小结75-77
• 第五章 基于BP神经网络的LED结温与寿命预测77-86
• 5.1 LED寿命与结温预测相关分析77-79
• 5.1.1 LED寿命与结温关系77-78
• 5.1.2 LED结温与输入电参数关系78-79
• 5.2 BP神经网络拓扑结构79-80
• 5.3 网络结构的选择80-81
• 5.4 网络训练过程算法81-83
• 5.5 结果仿真83-85
• 5.6 本章小结85-86
• 第六章 总结与展望86-87
• 6.1 课题总结86
• 6.2 课题展望86-87
• 参考文献87-90
• 致谢90-91
• 攻读学位期间的研究成果91

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本文编号：1001446