[实用新型]基于神经网络的LED植物照明驱动装置有效
申请号: | 202120448430.5 | 申请日: | 2021-03-02 |
公开(公告)号: | CN214544858U | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
发明(设计)人: | 陈怡;杜树旺;傅永峰;谢路耀;周丹 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学之江学院 |
主分类号: | H05B45/12 | 分类号: | H05B45/12;H05B45/22 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 312030 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 神经网络 led 植物 照明 驱动 装置 | ||
1.一种基于神经网络的LED植物照明驱动装置,其特征在于:所述基于神经网络的LED植物照明驱动装置包括1个可控电流源、j个电子开关S1至Sj和1个神经网络控制器,j为正整数,所述可控电流源的输出电流Io满足Io=f(ic),ic为控制信号,f()为输出电流函数,所述电子开关S1至Sj依次串联,电子开关S1的第一端口与可控电流源的正端相连,电子开关Sj的第二端口与可控电流源的负端相连;
所述电子开关S1至Sj分别与植物照明用LED芯片LED1至LEDj并联,即:电子开关S1至Sj的第一端口分别与植物照明用LED芯片LED1至LEDj的阳极相连,电子开关S1至Sj的第二端口分别与植物照明用LED芯片LED1至LEDj的阴极相连;
所述神经网络控制器包含神经网络模型,控制所述可控电流源的输出电流Io和所述电子开关S1至Sj的开关状态。
2.如权利要求1所述的基于神经网络的LED植物照明驱动装置,其特征在于:所述神经网络控制器包括电流控制单元、神经网络运算器、译码器和缓冲器,所述神经网络运算器同时与电流控制单元和译码器相连,所述电流控制单元的输出端与所述可控电流源的控制端相连,所述译码器与所述缓冲器相连,所述缓冲器的输出端与所述电子开关S1至Sj的控制端相连;
所述神经网络运算器执行所述神经网络模型包含的运算,根据归一化光谱成分信息给出植物照明用LED芯片接入数N_C1至N_Cn和标准光强信息Ins,其中,0≤N_C1≤Nt_C1至0≤N_Cn≤Nt_Cn,Nt_C1+…+Nt_Cn=j,n为正整数,Nt_C1至Nt_Cn分别为具有颜色C1至Cn的植物照明用LED芯片总数;
所述电流控制单元根据标准光强信息Ins和光强信息In给出控制信号ic;
所述译码器根据植物照明用LED芯片接入数N_C1至N_Cn给出电子开关S1至Sj的控制信号C_S1至C_Sj;
所述缓冲器根据电子开关S1至Sj的控制信号C_S1至C_Sj给出包含设定时序的电子开关S1至Sj控制端信号。
3.如权利要求1或2所述的基于神经网络的LED植物照明驱动装置,其特征在于:所述神经网络模型的训练系统包括“光配方”标准库和神经网络模型训练器;
所述“光配方”标准库存储的“光配方”样本信息包括植物照明用LED芯片接入数N_C1至N_Cn、标准光强信息Ins和标准归一化光谱成分信息
所述神经网络模型训练器根据“光配方”标准库中的“光配方”样本信息确定所述神经网络模型的参数。
4.如权利要求1或2所述的基于神经网络的LED植物照明驱动装置,其特征在于:所述神经网络模型的训练系统包括“光配方”标准库、误差最小化新样本生成器和神经网络模型训练器,所述误差最小化新样本生成器与“光配方”标准库相连,所述“光配方”标准库与神经网络模型训练器相连;
所述“光配方”标准库包括原始样本库和新样本库,所述原始样本库存储的原始“光配方”样本信息包括原始的植物照明用LED芯片接入数N_C1_old至N_Cn_old、原始的标准光强信息Ins_old和原始的标准归一化光谱成分信息所述新样本库存储的新“光配方”样本信息包括新的植物照明用LED芯片接入数N_C1_new至N_Cn_new、新的标准光强信息Ins_new和新的标准归一化光谱成分信息
所述误差最小化新样本生成器的输入信号包括新的标准归一化光谱成分信息原始的标准光强信息Ins_old和原始的标准归一化光谱成分信息所述误差最小化新样本生成器的输出信号包括原始的植物照明用LED芯片接入数N_C1_old至N_Cn_old、新的植物照明用LED芯片接入数N_C1_new至N_Cn_new和新的标准光强信息Ins_new,所述输入信号和输出信号满足与之间误差最小时N_C1_new=N_C1_old至N_Cn_new=N_Cn_old和Ins_new=Ins_old;
所述神经网络模型训练器根据“光配方”标准库中的“光配方”样本信息确定所述神经网络模型的参数,所述“光配方”样本信息包括原始的植物照明用LED芯片接入数N_C1_old至N_Cn_old、新的植物照明用LED芯片接入数N_C1_new至N_Cn_new、原始的标准光强信息Ins_old和新的标准光强信息Ins_new、原始的标准归一化光谱成分信息和新的标准归一化光谱成分信息
5.如权利要求4所述的基于神经网络的LED植物照明驱动装置,其特征在于:所述误差最小化新样本生成器包括地址发生器、误差计算器、比较器、最小误差存储器和误差最小新样本锁存器,所述地址发生器与所述“光配方”标准库中的原始样本库相连,所述误差计算器同时与所述“光配方”标准库中的原始样本库、比较器和最小误差存储器相连,所述比较器同时与误差计算器、最小误差存储器和误差最小化新样本锁存器相连,所述误差最小化新样本锁存器同时与所述“光配方”标准库中的原始样本库和新样本库、比较器和最小误差存储器相连,所述误差最小化新样本锁存器的输入信号包括原始的植物照明用LED芯片接入数N_C1_old至N_Cn_old和原始的标准光强信息Ins_old,所述误差最小化新样本锁存器的输出信号包括新的植物照明用LED芯片接入数N_C1_new至N_Cn_new和新的标准光强信息Ins_new;
所述地址发生器的输出信号包括原始的植物照明用LED芯片接入数N_C1_old至N_Cn_old;
所述误差计算器的输入信息包括新的标准归一化光谱成分信息和原始的标准归一化光谱成分信息所述误差计算器的输出信息包括与的误差err;
所述最小误差存储器存储所述误差err的历史最小值;
所述误差最小化新样本锁存器存储与所述误差err历史最小值对应的原始的植物照明用LED芯片接入数N_C1_old至N_Cn_old和原始的标准光强信息Ins_old;
所述比较器的输入信号包括误差err当前值和误差err历史最小值,所述比较器的输出信号包括最小误差存储器的刷新信号和误差最小化新样本锁存器的刷新信号。
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