采用RBF神经网络与光谱参数的LED结温预测

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为快速、准确地预测大功率LED的PN结温度,提高其发光效率、延长使用寿命,在分析LED光谱法测量结温的基础上,搭建实验平台,采集不同电流、不同结温下的双光谱参数,利用回归逼近方式分析结温与光谱参数的关系,并基于RBF神经网络理论建立LED结温预测模型。实验验证发现,与正向电压法相比,该方法仅存在3℃的预测误差,且无需考虑半导体内部复杂结构,可以快速、简单、准确地预测LED结温。
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