9、商用照明产品性能研究:从LED闪烁到健康保险预测

商用照明产品性能研究:从LED闪烁到健康保险预测

1. 商用白光LED室内灯具闪烁现象实验评估

LED作为一种广泛应用于室内、室外和道路照明的人造光源,具有成本效益高、寿命长、设计灵活和能源效率高等优点。然而,高闪烁的LED灯对终端用户有害,可能导致眼睛疲劳、视力模糊、视觉任务性能下降和神经并发症等问题。在印度,市场上各种商用LED灯的闪烁百分比在40% - 80%之间,远高于IEEE标准PAR 1789规定的30%的阈值。因此,对商用LED进行广泛的定性研究,正确评估其对终端用户整体健康的影响至关重要。

本次实验选取了6种不同品牌的商用白光LED室内灯具,其中2种为可调光灯具。实验通过测量灯具在额定条件和不同调光水平下,设定点处照度值的变化,以“百分比闪烁(%F)”来量化闪烁现象。计算公式如下:
[
\%F = \frac{A - B}{A + B} \times 100
]
其中,A为峰值光输出值,B为谷值光输出值。

实验使用可编程电源(GwINSTEK APS 1102)为LED照明系统供电,采用Gupta等人开发的基于Arduino的调光电路控制LED的调光水平。将环境光传感器(TEMT6000X01)放置在灯具下方的设定点,将接收到的光转换为成比例的电压,再使用数字存储示波器(GwINSTEK DSO GDS 2202 - E)观察电压随时间的变化。

w - LED灯具 是否可调光 额定功率(W) 相关色温(K)
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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