一种大功率LED散热系统模糊控制器设计

王 莉，刘永成，王志斌

（1.河北工业大学 电子信息工程学院，天津300401；2.杭州之江开关股份有限公司，浙江 杭州311200；3燕山大学 电气工程学院，河北 秦皇岛066004）

引言

大功率LED总功耗的70%以上用于产热［1－3］，如不及时散去，将导致寿命光通量减小，光谱红移，使用寿命减小等后果［4－7］，因而为了保证大功率LED的使用寿命，通常规定LED的结温不得高于125℃［8－9］，而在结温低于125℃的情况下，LED的光通量会随着温度的上升而出现可逆性的减小，当光通量减小到额定值的70%时，灯具达不到照明效果，为了保证大功率LED的寿命和高效工作，规定大功率LED的工作温度不得高于80℃［10］，其理想结温不高于60℃［11］。根据半导体制冷／加热的原理，杨景发、张建飞等人通过改变电流的方向来对大功率LED的结温进行控制［12］。台湾的Bin－Juine Huang等人通过实验得到96W的LED灯具系统的动力学模型，利用系统动力学模型用PIC微处理器实现LED温度控制［13］。李婷将检测到的LED工作时的温度送入单片机，然后由单片机来实现控制LED温度的操作［14］；杨日荣提出并设计了一种基于32位ARMCortex－M3内核控制器的温度测控方案，通过LCD和终端监控实时掌握当前系统的工作状态，系统根据不同状态控制制冷模块［15］。本文针对大功率LED存在的散热问题，由于LED灯具散热系统模型未知，为了保证LED长时间、高效的工作，需保证LED工作温度较低且基本稳定，设计了双输入模糊控制器，使LED在复杂环境条件下，保持温度恒定，最终保证光通量基本恒定。

1 LED自然对流散热分析

在自然对流条件下，对单片15W大功率LED进行热学仿真，由图1所示可以看到，在忽略材料熔点的情况下，芯片的最高温度已经达到185℃，而在实际中，此时芯片已经烧毁。当多片芯片工作时，散热环境将更为恶劣，仅通过自然对流换热已无法满足散热需求，因此课题组设计了一种主动散热系统，并设计了系统控制方案。

2 系统控制分析

图1 LED自然对流温度分布图Fig.1 LED natural convection temperature distribution

单片机控制器通过热电偶采集芯片基板温度数据，通过输出PWM信号，控制水泵和风扇工作。可设计一种模糊控制器，基于基板温度和温度变化率，自动调节水泵和风扇工作，最终使基板温度保持恒定。系统的控制结构图如图2所示，T0为设定温度，可根据LED芯片结温模型推导出LED在理想结温60℃工作时的基板温度。TF为采集到的反馈基板温度，在该系统中，最终的控制目的是维持基板温度基本恒定以保持结温的恒定，因此可以选取基板温度变化量和变化率作为控制器输入量，设定温度和实际温度的差值为e及差值变化率为ec，二者作为模糊控制器FC的输入量，控制器的输出信号通过驱动芯片，最终调节散热部件工作功率，调节散热效果，最后通过温度传感器采集基板温度，再次获得反馈信号。

图2 系统控制结构图Fig.2 System control structure

对于模糊控制器模块，其内部结构如图3所示，外部信号进入模糊控制器进行模糊化处理，然后模糊推理，得到输出信号，最后再将模糊推理结果解模糊，得到确定值后输出。因此对于模糊控制器设计，首先要确定输入变量，基于输入变量，根据经验编制规则表，进行模糊判断，最后选取合适的解模糊方法，以获取精确输出值。

图3 模糊控制器内部结构图Fig.3 Internal structure of fuzzy controller

3 基板温度推导

系统采用的是基于COB封装的大功率LED，单片功率为15W。芯片结构如图4所示，由于大功率LED的产热率较高，芯片体积极小、铝基板的导热性良好，所以LED的热阻主要为接触热阻，LED的三级热阻模型如图5所示，其中：TJ为芯片温度；TB为基板温度；TS为散热器温度；TA为周围环境温度；RJ－B为芯片到基板的热阻；RB－S为基板至散热器的热阻；RS－A为散热器至周围环境的热阻。

图4 COB封装大功率LED结构图Fig.4 Structure of LED with COB encapsulation

图5 芯片三级热阻模型Fig.5 Chip’s thermal resistance model

设定LED生热率为70%，则4片15W的LED芯片总的热功率为42W。电偶与基板接触的温度为

固体介质热阻计算公式采用公式（2），进行计算。

式中：P为接触面上传递的热功率；S为导热面面积。

单颗LED晶片通常为边长1mm的正方形，晶片通过导热银胶固定在基板上，导热银胶的厚度通常为1mil～3mil（约为0.025mm～0.076 mm），导热率为25W／m·K，导热总面积为30 mm2，则可计算其热阻约为0.101K／W，通过热阻可得出温差为1.06℃。

基板和散热器之间靠导热硅胶固定，选取导热硅胶的导热系数为1.2W／m·K，厚度为0.5 mm，截面积为20cm2，则其热阻为0.208W／K，可获得导热硅胶的温差为2.18℃。而LED的理想结温不高于60℃，从而可获得基板底部温度为不高于56.76℃，由于热电偶的分辨率为0.25℃，所以，实验设定基板温度不高于56℃。

4 输入量选取及范围求解

4.1 输入变量e论域的确定

实际的输入量为x0＊，其变化范围（基本论域）为［x＊min，x＊max］，要求的论域范围为［xmin，xmax］，采用线性变换，则为式中：k为比例因子，其值为

设给定的LED基板温度为T0，实际测得的温度为T，则温度差为e＝T0－T（给定与实际值之差），取其语言变量为E，由上述计算可知T0小于56℃，所以可设定T0为35℃，在温度低于T0时，散热系统不工作，因而选取T的实际论域为［35，50］，设置比例因子k＝1，则e∈［－15，0］。选取隶属函数为三角形，所对应的语言值为｛负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（Z）｝其分布图形如图6所示。

图6 e论域模糊子集分布图Fig.6 Subset field distribution of e

4.2 输入变量e c的确定

系统温度误差前后两次采样值的变化率是e c＝e2－e1，取其语言变量为E C，设置语言值为｛负大（NB），负小（NS），零（Z），正小（PS），正大（PB）｝。分别表示当前温度变化e2－e1为：快速上升、上升、不变、下降、快速下降。

e c的实际论域可通过实验测得，在散热系统无功率输出状态下，4片15W大功率LED芯片基板的升温曲线如图7所示，可以发现温度在［40，60］的区间内趋近于线性增长。

取35℃至60℃之间的点利用matlab的cftool工具箱进行拟合，得到曲线如图8所示，拟合的直线的斜率为0.042 09。设定温度的采样周期为50s，则实际的e c论域可取为［－2，2］，取比例因子k为1，则模糊论域为［－2，2］。隶属函数的分布如图9所示。

图7 自然对流升温曲线图Fig.7 Natural convection heating curve

图8 局部温度曲线拟合图Fig.8 Local temperature curve fitting

图9 e c论域模糊子集分布图Fig.9 Subset field distribution of e c

4.3 输出量u的确定及模糊规则设计

系统输出控制量为PWM信号，通过改变信号的占空比，可调节散热水泵的功率，当占空比低于15% 时，水泵不能正常工作。同时，当水泵关闭状态下开启灯具时，靠近基板的水温迅速上升，导致水的热密度分布不均，容易造成系统误判的，所以为了维持水温均衡，根据经验设定输出PWM信号占空比论域为［30，70］，取比例系数为1，则模糊论域为［30，70］。取输出量语言变量为U，语言值为｛极 小 （VB），小 （S），正 中 （M），大 （B），极 大（VB）｝，对应的隶属函数分布如图9所示。

图10 u论域模糊子集分布图Fig.10 Subset field distribution of u

根据经验建立20条模糊规则：如果E为Ai且EC为Bi，则U为Ci。输出U的模糊推理规则表如表1所示。

表1 温度控制模糊规则表Table 1 Temperature control table of fuzzy rules

4.4 模糊推理及去模糊化

实际输入量为e和ec，根据各自隶属度函数，可得出各自的隶属度。然后根据公式（5），首先判断每一条推理关系，然后根据每一条推理关系获得的U1、U2……U20进行析出运算，最终获得隶属度结果图。

根据获得的隶属度结果图，选取合适的方法进行去模糊化运算，本设计采用最大隶属度法，根据最大隶属度，获取最终精确解。

5 实验分析

实验中的射流水冷散热器如图11所示，4片大功率LED贴装在射流水冷散热器上，在射流散热器表面开微槽，将热电偶放置于LED基板下面。

图11 LED芯片实际安装图Fig.11 LED chip actual installation drawing

实际系统图如图12所示，两路热电偶将采集到的温度数据传输给控制器，控制器根据采集到的温度信号进行模糊推理后输出控制信号，调节水泵运转。为便于采集实验数据，观测控制效果，控制器每隔2s将采集到的温度数据通过数据线发送给计算机，可通过计算机观测温度变化曲线。

图12 实际控制系统图Fig.12 Actual control system diagram

图13 控制器实际控制效果图Fig.13 Actual control effect of controller

设定风扇开启温度为30℃，且控制信号占空比恒定为30%。具体程序编写完成后，进行控制器验证。最终得到实际控制效果图如图13所示，由图可知经过4 000s后基板温度趋于稳定，最终保持在35.5℃～36.5℃之间，保证了基板温度的基本恒定。控制器通过自动调节水泵工作功率，不必使水泵保持全功率输出，减少了散热系统部分能量消耗。

6 结论

利用LED热阻模型推算出了基板温度公式，得出结温在最佳工作温度区间内条件下，基板的温度。基于大功率LED射流水冷散热系统，对60 W大功率LED设计了一种模糊控制器，通过实验对控制器特性进行了研究，得出控制器具有良好的温度跟踪特性，能保证LED工作在最优结温区间内，为大功率LED水冷散热控制器设计提供了一种有效方案，为LED灯具控制器设计提供了有益的指导。

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