基于遗传算法的RGBW混光优化研究

熊晨雨，吴玉香∗，文尚胜

(1.华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州 510640；2.华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室，广东广州 510640)

基于遗传算法的RGBW混光优化研究

熊晨雨1，吴玉香1∗，文尚胜2

(1.华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州 510640；2.华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室，广东广州 510640)

根据RGBW四色混光原理，采用脉冲宽度调制(PWM)调光方式，建立目标色坐标与占空比的关系方程，采用遗传算法对混合光的光通量和一般显色指数进行多元约束下寻优，在3 571～11 082 K色温范围内选取13组目标色温，采用Matlab软件进行优化仿真，最后通过实验验证。结果表明:采用遗传算法对混合光进行光通量最大化寻优，能够使混合光的光通量最高可达166.062 lm；采用遗传算法对一般显色指数进行最大化寻优，能够使混合光的一般显色指数最高可达88.3。为了保证混合光光源同时兼具高光通量和高显色性能，采用遗传算法对光通量和一般显色指数同时寻优，并采用Matlab进行模拟实验，结果表明:通过同时优化光通量和一般显色指数，能够保证混合光的一般显色指数大于82时兼具适用于大多数照明场所的高光通量。

光电子学；动态色温；遗传算法；LED混光；发光二极管

1 引 言

白光LED具有体积小、响应时间短、低功耗、高可靠性、环保及长寿命等一系列优点，作为第四代照明光源，LED正逐步取代白炽灯、荧光灯等传统光源。目前，LED光源在家庭照明、交通照明、植物培养等领域得到广泛的应用[1-3]。

目前，大部分LED光源只能实现单一色温的照明。然而，随着人们生活水平的提高以及应用领域的拓展，单一色温的LED光源已无法满足实际应用的需求，在家庭照明、日光模拟照明、灯光舞台照明灯等应用方面，人们越来越多地使用组合LED光源来实现色温的智能、精确动态调节，并能够根据季节、情绪、昼夜变化动态调节光照环境，提高人们在光环境中的舒适度[4-5]。目前，实现白光LED光源的色温可调的方法主要有[6-7]: (1)采用冷暖色温LED进行混光，通过调节冷暖色温LED的混合比例实现色温可调，但此法只能实现两色坐标连线上的混合光，调光范围小，难以精确控制；(2)采用红、绿、蓝三基色LED进行混光，通过调节三基色的混合比例实现色温可调，具有调光范围广、能实现白光的精确控制等优点，但存在显色指数较低的缺点，不适合室内照明；(3)采用光谱丰富的正白、暖白LED各自代替三基色LED中的绿、红LED以提高混合光的显色性能，这种方法虽然可以提高混合光在部分色温段的显色指数，但调光范围受到限制；(4)采用白光LED和黄光LED组合实现色温可调，但黄光LED的发光光谱较窄，破坏白光LED光谱的均衡性，导致混合光显色性能较差。综合以上分析，将三基色LED与白光LED组合构成的混合光源(RGBW)可兼具调光范围广和显色性能优的优点。综合考虑显色性能和调光范围，本文采用RGBW光源模块进行混光优化研究。

本文基于RGBW四色混光方程组，结合脉冲宽度调制(PWM)调光的占空比与光通量成正比的特点，推导出混合光的色坐标与占空比的关系矩阵方程，再结合相关色温与色坐标之间的函数关系，可确定相关色温与占空比之间的函数关系。由于RGBW混合光的色坐标与占空比的关系矩阵方程为一个欠定方程组，其解空间存在不定解。为此，本文采用遗传算法对混合光的光通量和一般显色指数进行多元约束条件下寻优，最后设计实验对寻优结果进行验证。

2 理论计算

2.1 白光LED混光理论

与模拟(AM)调光方式相比，脉冲宽度调制(PWM)调光方式具有更好的调光色稳定性和精确调光范围。在PWM调光方式中，光源的光通量大小与占空比成正比关系。根据格拉斯曼颜色定律和CIE-1931色度标准，n种已知色的混光方程组为:

式(1)中，占空比是唯一的自变量，在确定了各色光源的占空比后，相应地就确定了混合光的色坐标和光通量。对于三色以上的混光，其混光方程组为欠定方程组，未知变量数大于方程数量，解空间存在不定解。

对于RGBW四色混光，混合光源M由红(R)、绿(G)、蓝(B)单色LED和白光LED混合而成，其混光方程组为:

将上式写成矩阵方程的形式:

式(2)、(3)中，Xm、Ym、Zm分别为混合光源M的三刺激值，Ci＝Yi/yi为光源i(i为R、G、B)在满电流工作下的三刺激值之和，Yi为光源i在满电流工作状态下的刺激值Y，在CIE1931标准色度系统中刺激值Y等于光通量，Di和(xi，yi)分别为光源i对应的占空比及色坐标。

2.2 相关色温与占空比的关系

光源的色温定义为与光源辐射颜色相同时的黑体温度，但实际光源的光谱功率分布无法与黑体完全一致，所以光源一般采用相关色温Tcp这个概念。在PWM调光中，通过调整占空比来调节光源的相关色温。文献[8]基于普朗克黑体线的查询来动态调节相关色温，这种方法需要繁琐的查询和计算，因此采用日光色坐标轨迹代替黑体轨迹的方法更为简便。日光轨迹的色坐标与相关色温Tcp存在明确的函数关系，日光轨迹的色坐标具有以下关系[9]:

相关色温Tcp与色坐标具有以下关系:

当4 000 K≤Tcp≤7 000 K时:

当7 000 K≤Tcp≤25 000 K时:

通过式(5)、(6)、(7)建立的相关色温与色坐标的函数关系，即可求得对应的色坐标；再通过式(4)所确定的占空比和色坐标的函数关系，即可确定相关色温与占空比的函数关系。

2.3 光通量、一般显色指数与占空比的关系

显色指数用来表征光源对被照射物体颜色的还原能力。显色指数的计算是通过测量和计算14种标准颜色样品各自在参照光源和待测光源下的色差ΔEi实现的。光源对某一标准颜色样品的特殊显色指数定义为[10-11]:

一般显色指数定义为特定的8种标准颜色样品的平均显色指数:

在RGBW四色混光中，一般显色指数由混合光的光谱功率分布决定的，混合光的光谱功率符合线性叠加原理，RGBW混合光的相对光谱功率分布函数定义为[12]:

式中，Sr、Sg、Sb、Sw分别为红、绿、蓝、白LED在满电流工作状态下的相对光谱功率分布函数，Dr、Dg、Db、Dw分别为R/G/B/W单色光源的占空比。由于在调光过程中，结温会产生一定的变化，而结温的变化会导致峰值波长和半峰全宽(FHWM)发生微小变化[13-14]，对此，在PWM调光中，假定占空比的变化只引起光谱功率分布的强度发生变化，峰值波长和半峰全宽(FHWM)保持不变。

式(10)中，混合光的相对光谱功率分布函数是关于占空比Dr、Dg、Db、Dw的函数。根据混合光的相对光谱功率分布，可以计算混合光的CIE1930标准色坐标xk，yk、CIE1960标准色度坐标uk，vk和相关色温Tc，其中

根据混合光的相对光谱功率分布和1～14号标准试验色的光谱辐亮度因数，结合式(11)，可以计算混合光光源下1～14号标准试验色的CIE1931标准色度坐标xk，i，yk，i和CIE1960标准色度坐标uk，i，vk，i。同时，根据相关色温Tc选择参照照明体，由选取的参照照明体查表可以获得参照体的色度参数以及在参照照明体下标准试验色的颜色空间坐标。再根据混合光光源的色坐标uk，vk以及混合光光源下标准试验色的色坐标uk，i，vk，i，可以计算混合光光源下标准试验色的颜色空间坐标。色差ΔEi由式(12)定义，再根据式(8)和式(9)可计算出混合光的一般显色指数[15-16]:

为了更便捷计算混合光的一般显色指数，本文利用Matlab软件编写混合光的一般显色指数计算函数Ra(Dr、Dg、Db、Dw)，调用该函数即可计算出混合光的一般显色指数。

通过上述分析，光通量与一般显色指数的优化是一个多元约束条件下的最优化问题，其自变量只有占空比。文献[17]采用Matlab优化工具箱中的Fmincon函数进行多元约束条件下的非线性函数寻优，但Fmincon函数的寻优过程与初值选取具有很大的关系，初值选取不适当易陷入局部最优解，无法获得全局最优解。而遗传算法是一种全局优化算法，具备对复杂的多元函数进行最值寻优的能力，能够克服一般寻优算法易陷入局部最优值的缺点[18]，因此，本文采用遗传算法，对光通量和一般显色指数进行多元约束条件下的最值寻优，多元约束条件为式(3)以及占空比不大于100%。

3 遗传算法

遗传算法是一种进化算法(Evolutionary algorithms)，它通过模拟自然界遗传机制和生物进化论来寻找最优解，是一种并行随机搜索最优化算法。它将问题的解集看作一个种群，通过不断地选择、交叉、变异等遗传操作，使解逐渐接近最优解。遗传算法对待寻优的函数没有特定限制，对搜索空间没有特殊要求，具有计算简单、易于与其他算法结合等特点，其在组合优化、自动控制、机器学习等领域具有广泛的应用[19-20]。

遗传算法的基本操作包括[21]:

(1)复制。复制是从一个旧的种群中选择生命力强的个体位串产生新种群的过程。位串的适配值越高，位串更有可能在下一代中产生一个或多个子孙。在计算机实现中，比如考虑产生0～1之间均匀分布的随机数，若位串的复制概率为40%，则当产生的随机数在0.40～1.0时，该位串被复制，否则被淘汰。

(2)交叉。交叉通过两个染色体的交换组合产生新的优良品种。交叉过程为:在匹配池中任选两个染色体，随机选取一点或者多点交换点位置，交换两个染色体交换点的后面部分，即可得到两个新的染色体数字串。以单点交叉为例，其在染色体上只有一个交换点位置，如下所示:

(3)变异。变异模拟遗传机制中的基因突变，它以很小的概率随机地改变遗传基因(改变染色体符号串上某一点的值)。变异操作可防止在寻优早期陷入局部最优解。变异操作如下所示:111000 0101→111000 1101。

遗传算法以目标函数作为搜索信息，其仅使用由目标函数值变换来的适应度函数值来确定搜索方向和搜索范围。遗传算法的复制、交叉以及变异都是以一定概率进行，在一定条件下以概率1收敛于问题的最优解。其算法流程如图1所示。

图1 遗传算法流程图Fig.1 Genetic algorithm flow chart

4 实 验

4.1 实验设计

实验采用桥田电子有限公司生产的单颗1 W冷白LED灯珠和单颗3 W六脚RGB三基色LED灯珠构成RGBW混光光源，各色LED在满电流下的色度学参数和相对光谱功率分布采用远方出品的型号为PMS-80光谱测试仪进行检测。测试得到的色度学参数如表1所示，各色LED的相对光谱功率分布如图2所示。在PWM调光过程中，由于结温的变化会导致色漂移的产生，进而影响混光实验的效果，因此，我们将LED固定在铝基板上，并将铝基板用导热胶固定在散热器上，以减小结温的变化对实验的影响。

实验采用点晶生产的DD313恒流驱动芯片驱动各色LED。采用泰克公司生产的直流稳压电源提供DD313恒流驱动芯片工作所需的6 V直流电压。采用泰克公司生产的信号发生器产生RGBW四色LED对应的4路占空比，输入至DD313驱动芯片。通过改变各路占空比，实现对各色LED的PWM驱动。其驱动电流如图3所示。

表1 RGBW单色LED光色参数Tab.1 RGBW monochromatic LED color parameters

图2 RGBW四色LED的相对光谱功率分布Fig.2 Relative spectral power distribution of R/G/B/W LED

图3 RGBW混光驱动电路Fig.3 RGBW mixed light drive circuit

4.2 实验结果与分析

4.2.1 遗传算法优化光通量

由前面的分析已知，式(3)为欠定方程组。对于目标色温，由式(5)～(7)可求出目标色坐标。在满足目标色坐标的前提下，式(3)的解空间存在不定解，不同的占空比可获得相同的混合光的目标色坐标，但混合光的光通量却不同。因此，我们采用遗传算法对混合光的光通量进行多元约束条件下寻优，即对Ym(Dr，Dg，Db，Dw)进行多元约束寻优，求取最佳占空比组合，使混合光的光通量达到最大。采用遗传算法对Ym(Dr，Dg，Db，Dw)进行多元约束寻优的步骤为[22-24]:

(1)给定的目标相关色温和由式(5)～(7)计算得到的色坐标作为约束条件，将RGBW四色对应的占空比(Dr，Dg，Db，Dw)作为决策因子，确定决策因子的可行域范围，即0≤(Dr，Dg，Db，Dw)≤1。

(2)建立优化模型，确定目标函数J(Dr，Dg，Db，Dw)和个体适应度函数F(Dr，Dg，Db，Dw)。由于优化目标是求取光通量的最大值，故可将个体适应度函数直接取为待优化函数，即:

在遗传算法优化过程中，目标函数应随个体适应度函数的增大而收敛于最小值[25]，为此，目标函数取为个体适应度函数的负数，最优化时目标函数达到最小值，即:

(3)确定编码方法。采用长度为10位的二进制编码串分别表示决策变量(Dr，Dg，Db，Dw)，(Dr，Dg，Db，Dw)的可行域的上下界分别对应从0000000000(0)～1111111111(1023)之间的二进制编码。将表示决策变量的10位二进制编码串联起来组成40位长的染色体编码。

(4)确定解码方法。与编码对应，解码时需将40位长的染色体编码从中间切断成4个10位长的二进制编码串，再将二进制编码转换成十进制数即可得到决策变量的值。

(5)选择复制、交叉以及变异算子，进行遗传操作。本文采用比例复制算子、单点交叉算子以及基本位变异算子进行遗传操作。

(6)确定遗传算法的运行参数，选取种群大小M＝100，终止进化代数G＝500，交叉概率Pc＝0.60，变异概率Pm＝0.10，以便获得良好的寻优效果。

通过上述步骤获得最佳决策变量后，通过信号发生器将最佳占空比组合和其他占空比组合输入至DD313恒流驱动芯片驱动RGBW混光光源进行对比实验，验证遗传算法优化得到的最佳占空比组合是否正确。实验测量了相关色温范围3 571～11 082 K内共13组不同目标色温对应的最大光通量和最佳占空比组合。由于日光轨迹下色坐标与相关色温的关系式是针对4 000 K以上的相关色温，因此，实验中4 000 K以下的相关色温采用沿黑体轨迹的对应色坐标。针对每组目标色温，将遗传算法寻优得到的最佳占空比组合与其他占空比组合分别输入至信号发生器进行对比实验，以验证遗传算法寻优得到的占空比组合是否为使混合光的光通量达到最大的最佳占空比组合。由于篇幅有限，仅以目标色温5 112 K为例，将遗传算法寻优得到的最佳占空比组合与其他随机选取的占空比组合分别输入至DD313恒流驱动芯片驱动RGBW四色LED，比较在各占空比组合下混合光的光通量大小，对比实验结果如图4所示，其中第10组数据为遗传算法优化得到的数据，其他目标色温下的对比实验测试方法与之相同。13组不同目标色温下的光通量最大化寻优结果如表2、表3和图5所示。

图4 测试数据组及对应的光通量Fig.4 Test data set and the corresponding luminous flux

表2 计算值与实测值的比较Tab.2 Comparison between calculated and measured values

由图4可知，随机选取不同的占空比组合检测混合光的光通量，将其与遗传算法优化得到的最佳占空比组合下的混合光光通量对比，当占空比组合为遗传算法优化得到的最佳占空比组合时，混合光的光通量达到最大值146.338。由表2可知，色温设定值与实际测试值误差较小，最大误差为104 K，其相对误差值在1%内。在目标色温为7 315 K时，混合光的色温接近白光LED的色温，此时光通量达到最大值，白光LED和绿光LED的占空比达到最大。这主要是由于白光LED和单色绿光LED的光通量较大，增加这两者的占空比，有利于提高光通量，同时混合红光LED和蓝光LED即可得到目标色温。由式(5)～(7)可知，色坐标x的微小变化，将会导致相关色温Tcp发生较大变化。当相关色温小于7 315 K时，随着相关色温的升高，光通量随之升高；当相关色温大于7 315 K时，随着相关色温的升高，光通量随之下降。这主要是由于结温在不断升高，结温的升高导致光通量降低。由于实验条件限制，低光通量的单色LED的加入会降低混合光的整体光通量，若选用高光效的实验光源将有助于提高混合光的整体光通量。

表3 13组不同目标色温光通量的最大化寻优结果Tab.3 Luminous flux maximum optimization results in thirteen groups of different target color temperature

图5 最大光通量寻优结果。(a)一般显色指数Ra和Ymbest；(b)最优占空比组合。Fig.5 Luminous flux Ymbestoptimization results.(a)General color index Raand Ymbest.(b)Optimal duty cycle combination.

4.2.2 遗传算法优化显色指数

在满足目标色温和色坐标的前提下，式(3)的解空间存在多组可行解，不同的占空比可获得相同的混合光的目标色温和色坐标，但混合光的光谱功率分布不同，导致显色指数也不同。在式(3)和占空比范围的多元约束下，我们对一般显色指数Ra(Dr，Dg，Db，Dw)进行多元约束寻优，找到最佳占空比组合，使一般显色指数在目标色温下达到最大；采用遗传算法对一般显色指数寻优，求取最佳占空比组合，使混合光的一般显色指数达到最大。采用遗传算法对Ra(Dr，Dg，Db，Dw)进行多元约束寻优的步骤与前述对光通量寻优类似，其中，个体适应度函数直接取为待优化函数Ra(Dr，Dg，Db，Dw)，目标函数取为个体适应度函数的倒数1/Ra(Dr，Dg，Db，Dw)，保证目标函数在遗传进化中收敛于最小值。由于待优化函数Ra(Dr，Dg，Db，Dw)表达式较复杂，因此我们通过调用前述Matlab软件编写的一般显色指数计算函数获得个体适应度函数值。

实验测取相关色温范围3 571～11 082 K内共13组不同目标色温对应的最大一般显色指数和最佳占空比组合，采用与最大光通量寻优类似的比较方法验证遗传算法寻优最佳占空比组合的正确性。由于篇幅有限，我们以目标色温5 112 K为例，将遗传算法寻优得到的最佳占空比组合与其他随机选取的占空比组合分别驱动RGBW四色LED，比较在各占空比组合下的一般显色指数大小，结果如图6所示。其中第7组数据为遗传算法优化得到的数据，其他目标色温下的对比测试方法与之相同。13组不同目标色温下的一般显色指数的最大化寻优结果如表4、表5以及图7所示。

图6 测试数据组及对应的一般显色指数Fig.6 Test data set and the corresponding Ra

表4 计算值与实测值的比较Tab.4 Comparison between calculated and measured values

表5 13组不同目标色温下一般显色指数的最大化寻优结果Tab.5 General color index optimization results in thirteen groups of different target color temperature

图7 最大一般显色指数Rabest的寻优结果。(a)光通量Ym和Rabest；(b)最优占空比组合。Fig.7 General color index Rabestoptimization results.(a) Luminous flux Ymand Rabest.(b)Optimal duty cycle combination.

由图6可知，随机选取不同的占空比组合，检测混合光的一般显色指数，将其与遗传算法优化得到的最佳占空比组合下的混合光一般显色指数对比，当占空比组合为遗传算法优化得到的最佳占空比组合时，混合光的一般显色指数达到最大值75.6。由表4可知，色温设定值与实际测试值误差较小，最大误差为184 K，遗传算法优化得到的最大一般显色指数与实测误差最大为1.4，优化结果较准确。当目标色温在6 520 K以下时，随着目标色温的升高，一般显色指数快速上升，之后一般显色指数随着目标色温的升高缓慢升高至88.3。在目标色温升高过程中，白光LED的占空比迅速升高趋近100%，红光LED的占空比逐渐减少，绿光LED的占空比呈先降低后增加的变化趋势，蓝光LED则逐步增加。这是由于白光LED的加入能够使混合光的光谱更完整，因此白光LED的占空比始终保持在接近100%的范围内。由于实验条件限制，所选取的实验光源混合后得到的混合光光谱的完整性较差，采用遗传算法优化得到的显色指数不高，若采用光谱完整性更好的实验光源将有助于提高显色指数。在实际应用中，Ra≥75的光源即可满足大部分场所的用光需求。

4.2.3 光通量和显色指数同时优化

混合光的显色指数由光谱功率分布决定。单色光的混合有利于提高混合光的显色指数，但同时会降低混合光的光通量。因此，光通量的优化和一般显色指数的优化无法兼顾。高显色性能的混合光可通过降低显色性能来提高混合光的光通量，高光通量的混合光可通过降低光通量来提高混合光的显色性能。结合图5(a)和图7(a)可知，在各目标色温下，单独优化光通量实现的最大光通量比单独优化显色指数实现的光通量大，两者相差最大达到52.486；单独优化显色指数实现的最大一般显色指数比单独优化光通量实现的一般显色指数大，两者相差最大达到4.9。为了使混合光兼具高显色性能和高光通量，需对光通量和一般显色指数同时进行优化。本文设计了两种优化思路:在保证混合光的光通量满足要求的约束条件下，采用遗传算法对一般显色指数进行优化，寻优实现混合光最大的一般显色指数；在保证一般显色指数满足要求的约束条件下，采用遗传算法对混合光的光通量进行优化，寻优实现混合光最大的光通量。寻优表达式可表示为:

由式(15)可知，对光通量和一般显色指数同时优化，各增加了一项多元约束条件:增加Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx的约束条件，对混合光的显色指数寻优；增加Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0的约束条件，对混合光的光通量寻优。综合式(3)和式(13)的约束条件，我们采用前述的遗传算法优化步骤对光通量和一般显色指数进行优化。为研究不同光通量约束下一般显色指数优化情况，在Max(Ra)和Max(Ym)优化目标下测得的光通量曲线之间，按递增规则重新设定3条光通量曲线，定义为Ymx；再基于设定的光通量曲线约束下采用遗传算法对一般显色指数寻优，并获得最佳占空比组合。Ymx曲线设定及模拟结果如图8所示。在一般显色指数约束下，设定约束条件Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0，模拟结果如图9所示。

图8 s.t.Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx下一般显色指数寻优。(a)光通量Ym；(b)一般显色指数优化结果。Fig.8 General color rendering index optimization under s.t. Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx.(a)Luminous flux Ym. (b)General color rendering index optimization result.

图9 s.t.Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0下光通量寻优。(a)一般显色指数Ra；(b)光通量寻优结果。Fig.9 Luminous flux optimization under s.t.Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0.(a)General color rendering index Ra.(b)Luminous flux optimization result.

结合图8和图9可以看出，单独优化光通量和一般显色指数得到的优化值比同时优化光通量和一般显色指数得到的优化值要高。单独优化光通量可以使混合光的光通量达到最大，单独优化一般显示指数可以使混合光的一般显示指数达到最大。若同时优化光通量和一般显色指数，在Ym(Dr，Dg，Db，Dw)＝Ymx的约束条件下优化一般显色指数，在相同目标色温下，设置Ym1Ra2>Ra3。同样，在Ra(Dr，Dg，Db，Dw)≥Ra0的约束条件下优化光通量，在相同目标色温下，具有Ym(Ramax)

5 结 论

针对RGBW混光方程组为一个欠定方程组，其解空间存在不定解，在目标色温和色坐标下，采用遗传算法对RGBW混合光的光通量和一般显色指数寻优，并选取3 571～11 082 K相关色温范围内的13组目标色温进行实验，分别寻优得到在不同目标色温下的最佳占空比组合，使混合光的光通量和一般显色指数分别达到最大值。实验证明，采用遗传算法对光通量寻优，最大光通量可达166.062 lm；对一般显色指数寻优，最大一般显色指数可达88.3。最后对光通量和一般显色指数同时寻优，实现了光色性能最优的混合光光源。采用上述方法优化混合光光源，不仅可以实现对混合光的色温的精确控制，也能在目标色温下获得最佳的显示效果，具有重要的实用价值。

致谢：感谢吴玉香教授和文尚胜教授对论文的修正带来的帮助，感谢华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室为本文的实验提供所需的积分球、光谱仪等测量仪器。

参 考 文 献：

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熊晨雨(1991－)，男，湖南永州人，硕士研究生，2014年于大连理工大学获得学士学位，主要从事LED智能控制的研究。

E-mail:helloyucx＠163.com

吴玉香(1968－)，女，湖南常德人，教授，博士生导师，2006年于华南理工大学获得博士学位，主要从事智能照明、机器人智能控制等方面的研究。

E-mail:xyuwu＠scut.edu.cn

第14届全国发光学学术会议记要

2016年11月15日至18日，第14届全国发光学学术会议在上海光大国际会展中心隆重召开。会议由中国物理学会发光分会、中国稀土学会发光专业委员会联合主办，由上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室、上海平板显示工程技术研究中心、上海新材料及应用协同创新中心、上海市新型显示设计制造与系统集成专业技术服务平台联合承办。

全国发光学学术会议是每3年举办一次的重要学术活动，旨在为我国从事发光研究和开发的科技和产业界人士提供一个进行学术、技术、信息和人才交流的平台。来自全国108家单位514名代表参加了本次会议，会议收到论文摘要269篇。

本次会议包含开幕式、大会邀请报告、分会邀请报告、分会口头报告、张贴墙报、闭幕式共6个环节。会议由组织委员会主任张建华教授主持开幕式，会议程序委员会主任王永生教授代表中国物理学会发光分会致开幕辞，上海大学科技处副处长施鹰教授代表学校致欢迎辞。中国物理学会发光分会名誉主任范希武研究员，中国物理学会发光分会主任、北京信息科技大学校长王永生教授，国家技术发明一等奖获得者南昌大学副校长江风益教授，中国科学院长春光机所发光学及应用国家重点实验室主任申德振教授，华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室主任马於光教授等多位发光学术界著名专家到会。与会代表就LED发光、有机发光、稀土和过渡元素发光、纳米材料发光、照明和显示应用技术、发光在生命科学中的应用等10个相关专题领域的发光学前沿最新研究进展和相关产业动态进行了热烈研讨与交流。其中7位学者作了大会邀请报告，45位学者作了分会邀请报告，55位学者作了分会口头报告，张贴墙报68篇。

本次会议有以下两个鲜明的特点:

一、无机、有机济济一堂，成果丰富，学术氛围浓厚。本次大会聚集了来自全国各地的无机和有机发光领域的科研工作者，邀请到了发光领域包括范希武、张志林教授等多位发光学研究的前辈到会，也邀请到了王永生、江风益、申德振，马於光，徐春祥、赵德刚、张建华教授等多位杰出的中青年专家作大会邀清报告。

二、求真务实、创新发展。大会在学术上不仅关注了学科建设、原创理论，也注重基础研究与成果转化的结合，真正地将知识转化成生产力，获得了具有自主知识产权的无机发光材料、芯片制造等关键技术，打破了发达国家垄断半导体照明核心技术的局面。有机电致发光材料与器件研究方面也取得了新的进展，结合国内有机发光的产业发展，正在进行“弯道超车”，向国际先进水平迈进。

会议期间召开了第13届中国物理学会发光分会会员代表大会，选举产生了第13届发光分会委员会及其领导班子。会上授予江风益“中国发光学技术创新奖”，曲松楠、邵明和戴鹏鹏分别获得“第7届徐叙瑢发光学优秀青年学术论文奖”，10位青年学者获得“优秀墙报奖”。本次会议获得了国内与会专家的一致好评。中国物理学会发光分会名誉主任范希武教授高度评价了此次会议，称这是一场学术水平很高的国内发光学学术盛会，还对主要承办单位上海大学，特别是具体承办者张建华和王子兴及其团队为会议的成功召开所付出的辛劳表示诚挚的感谢.本次会议必将对推动我国发光学事业的研究与发展，对促进国内外同行的学术交流与合作起到重要作用。第15届全国发光学学术会议将于2019年在长春市召开，会议将由中国科学院长春光学精密机械与物理研究所承办，刘可为研究员任组织委员会主任。

王子兴

中国物理学会发光分会第13届委员会第1次会议和第13届委员会常务委员会第1次会议纪要

中国物理学会发光分会第13届委员会第1次会议于2016年11月16日在上海召开。会议由上届委员会主任王永生研究员主持。与会的新一届委员根据上届常务委员会的推荐，以无记名投票的方式选举了中国物理学会发光分会委员会的常务委员11名(见附件1)。赵东旭研究员介绍了第二届发光学技术创新奖和第七届徐叙瑢发光学青年优秀论文奖评审情况。在第13届委员会第1次会议上，经过充分的讨论和表决，与会委员一致同意第15届全国发光学学术会议由中国科学院长春光学精密机械与物理研究所承办，并聘任刘可为研究员为会议组织委员会主任，会议将于2019年召开。

之后，中国物理学会发光分会第13届委员会召开了常务委员会第1次会议。到会的常委首先以无记名投票的方式选举出了中国物理学会发光分会第13届委员会的主任和3名副主任(见附件2)。在新一届发光分会主任申德振研究员的主持下，常务委员会就以下几个问题进行了讨论:

1)由申德振主任提名，讨论并确定中科院长春光机与物理所赵东旭研究员为发光分会的秘书长；刘可为研究员为副秘书长；

2)继续聘任徐叙瑢院士，吴伯僖教授，苏锵院士，范希武研究员为中国物理学会发光分会名誉主任；

3)讨论通过了由《发光学报》主编申德振研究员提出的《发光学报》第12届编委会委员和副主编的名单(见附件3)；

4)经过认真讨论，决定“第二届发光学技术创新奖”授予南昌大学江风益教授；“第七届徐叙瑢发光学优秀青年论文奖”一等奖授予曲松楠博士(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)，二等奖授予邵明博士(北京交通大学)和戴鹏鹏博士(新疆伊犁师范学院)。

赵东旭

附件1：

中国物理学会发光分会第13届委员会常务委员(以汉语拼音为序)

江风益 刘益春 彭俊彪 申德振 汤子康 王永生 徐春祥

许 武 张国义 张洪杰 刘 雷

附件2：

中国物理学会发光分会第13届委员会领导成员

主 任:申德振

副主任:王永生 刘益春 许 武

秘书长:赵东旭

副秘书长:刘可为

附件3：

《发光学报》第12届编委会名单

国际顾问:MELTZER Richard S，YOKOYAMA Meiso

名誉主编:徐叙瑢 范希武 王立军

主 编:申德振

副主编:江风益 刘益春 汤子康 徐春祥 许 武 张洪杰 付国柱

委 员:侯延冰 江风益 黎大兵 林 君 刘益春 吕有明 彭俊彪 邱 勇单崇新 申德振 申泽骧 宋宏伟 汤子康 王启明 王晓华 王笑军王永生 王育华 夏建白 徐春祥 许 武 严纯华 尹 民 印寿根张保平 张国义 张 宏 张家骅 张洪杰 郑海荣

第十届全国有机发光和光电性质学术会议第一轮会议通知

“全国有机发光和光电性质学术会议”是每两年举行一次的全国性专业学术活动，旨在为国内外从事有机光电材料与器件研究的专家、学者和企业家提供一个良好的学术交流、展示最新成果的平台，探讨有机光电材料及器件的发展现状和趋势，同时也是对近两年来在有机光电领域所取得的研究成果和技术进步进行一次全面、集中的检阅。本届学术会议将于2017年7月7日至7月9日在具有2500年悠久历史的文化古城山西省太原市召开，由太原理工大学承办，会议将邀请国内外多位院士和著名专家学者参会并作大会报告。谨此，我们热忱欢迎广大专家学者、相关企业的工程技术人员和研究生莅临大会!

会议将在全国范围内广泛开展征文活动，真诚希望有机光电研究领域的专家、学者与研究生，以及相关产业领域的技术人员踊跃投稿并到会交流，展示最新研究成果及应用、开发实践中的成绩和宝贵经验。

(一)征文专题

会议征文内容包括但不限于如下几个领域:

有机发光理论与有机发光材料

有机发光器件及其制备技术

有机光伏及钙钛矿电池理论、材料与器件

有机薄膜晶体管理论、材料与器件

新型有机光电材料与器件:传感、存储、激光与非线性光学等

新型有机光电产业化关键技术

(二)时间节点

会议时间:2017年7月7日－7月9日

论文摘要提交截止日期:2017年5月20日

论文摘要录用通知日期:2017年6月1日

网上注册、缴费截止日期:2017年6月10日

论文全文提交截止日期:2017年7月1日

(三)会议论文提交事项

论文力求反映有机光电领域的最新成果且尚未在国内外刊物上发表过，主题明确、数据准确可靠、论述严谨、结论明确。

请将投寄的论文摘要和全文通过会议网址提交(http://oel2017.tyut.edu.cn)。论文摘要模板可在会议网站中下载；论文全文格式请登陆《发光学报》网站(http://www.fgxb.org)，按照稿件模板撰写。

本次会议征集的论文全文，组委会将择优推荐给EI收录的中文核心期刊《发光学报》刊登发表。

本次会议将评选墙报展示的优秀论文进行奖励。

会议详细信息和进展情况请访问会议网址:http://oel2017.tyut.edu.cn

联系方式

地 址:山西省太原市迎泽西大街79号太原理工大学材料馆

名 称:太原理工大学新材料界面与工程教育部重点实验室

联系人:秦 蕾 13623665546；王 华 13834637553

电 话:0351-6018010 传 真:0351-6018010

电子邮箱:OEL2017＠tyut.edu.cn

第十届全国有机发光和光电性质学术会议组委会

2016年12月16日

Research on Color Mixing and Optimization of
RGBW-LEDs Based on Genetic Algorithm

XIONG Chen-yu1，WU Yu-xiang1∗，WEN Shang-sheng2
(1.College of Automation Science and Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China；2.State Key Laboratory of Luminescent Materials and Devices，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China)∗Corresponding Author，E-mail:xyuwu＠scut.edu.cn

A relationship equation between the target chromaticity coordinate and the duty cycle based on the principle of RGBW color mixing and pulse width modulation(PWM)was established. The multi-constraint optimization simulation of the luminous flux and the general color index of mixed light based on genetic algorithm was carried out on Matlab program by selecting thirteen groups of target color temperature in the temperature range from 3 571 to 11 082 K，which was further verified by the experiments.The results show that the luminous flux can reach up to 166.062 lm under the maximum optimization of luminous flux，while Racan reach up to 88.3 under the maximum optimization of general color index.Finally，the genetic algorithm was used to simultaneously optimize the luminous flux and general color index.It can ensure that the mixed light has high luminous flux to satisfy the demand of the current lighting manufacturing while the general color index exceeds 82.

optoelectronics；dynamic color temperature；genetic algorithm；RGBW color mixing；light emitting diode

TN206；TN312＋.8

A

10.3788/fgxb20173802.0254

1000-7032(2017)02-0254-12

2016-08-14；

2016-09-21

广东省科技计划(2011A081301017，2012A080304001，2012A080304012，2013B090600048)资助项目Supported by Science and Technology Project of Guangdong Province(2011A081301017，2012A080304001，2012A080304012，2013B090600048)