本发明涉及照明技术，尤其涉及用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法。
背景技术：
1、主要包括以下几个方面的缺陷:
2、响应速度不足：传统的线性稳压器、开关电源和恒流驱动等方法在电源波动较大时，响应速度不足，难以快速调整驱动参数，导致频闪效应的发生。
3、抗干扰能力差：高频开关和pwm调光等技术虽然在效率和调光效果上有所提升，但引入的高频噪声和电磁干扰对led灯具的稳定输出造成了不利影响。
4、成本和复杂性较高：数字控制系统虽然能够实现精确的调节，但系统复杂性和成本较高，限制了其在大规模应用中的普及。
5、动态调整能力有限：现有技术难以实现对电源波动和负载变化的动态实时调整，无法有效消除由此引发的频闪效应。
6、因此，如何提供用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的一个目的是提出用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法。本发明采用低电压启动机制、过压和过流保护功能，并结合自适应模糊控制、量子优化和机器学习算法，详细描述了动态调整驱动参数、预测和消除电源波动引起的频闪效应的方法，具备光输出稳定性高、系统可靠性强和实时响应能力强的优点。
2、根据本发明实施例的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，包括如下步骤：
3、s1、提供输入电源，并将输入电源转换为适用于led灯具的驱动电压；
4、s2、检测输入电源的波动情况，获取实时的电压和电流信号并进行过滤处理；
5、s3、通过多频带滤波技术处理电压和电流信号，提取不同频率成分的波动信息，进行经验模态分解和希尔伯特变换，生成瞬时频率和幅值，构建复合特征矩阵，利用图卷积神经网络进行卷积操作和特征融合，得到最终融合信号；
6、s4、将处理后的融合信号传输至控制器，控制器根据预设的频闪效应消除算法并通过自适应图神经网络结合变分自编码器进行建模，计算出相应的补偿信号；
7、s5、通过高频脉宽调制技术，将补偿信号作用于驱动电压，调节led灯具的输入电流；
8、s6、实时监控led灯具的输出光强，获取输出光信号，进行小波变换去噪处理，利用相空间重构技术提取动力学特征，通过量子相位干涉计算频闪指数，计算光输出的稳定性指数，输入至自适应量子补偿控制模块，动态调整驱动参数；
9、s7、将输出光信号反馈至控制器，并与预设的光输出标准进行比较；
10、s8、控制器根据比较结果，动态调整补偿电路的补偿参数，进一步优化驱动电压；
11、s9、设计低电压启动机制，led灯具在低电压情况下平稳启动，优化低电压引起的频闪效应。
12、可选的，所述s2具体包括：
13、s21、利用电压传感器检测输入电源的实时电压值，获取电压信号vin；
14、s22、利用电流传感器检测输入电源的实时电流值，获取电流信号iin；
15、s23、将检测到的电压信号vin和电流信号iin进行模数转换，转换为数字信号vdigital和idigital；
16、s24、将数字信号vdigital和idigital输入至控制器中的信号处理模块；
17、s25、信号处理模块对输入的数字信号进行预处理，滤除高频噪声，得到净化后的电压信号vfiltered和电流信号ifiltered；
18、s26、采用一种基于分数阶傅里叶变换和希尔伯特-黄变换的联合分析算法对净化后的电压信号vfiltered和电流信号ifiltered进行处理，具体方法如下：
19、进行分数阶傅里叶变换，得到时频域信号表；
20、利用希尔伯特-黄变换对分数阶傅里叶变换结果进行瞬时频率分析，提取瞬时频率成分：
21、
22、其中，imfk(t)是本征模态函数，θk(t)是瞬时相位，frft是傅里叶变换，希尔伯特-黄变换hht；
23、通过联合分析得到融合信号f：
24、
25、其中，αk和βk为权重系数，根据实际需求进行调整frft是傅里叶变换，希尔伯特-黄变换hht；
26、s27、将融合信号f传输至控制器的计算模块。
27、可选的，所述s3具体包括：
28、s31、对净化后的电压信号vfiltered和电流信号ifiltered进行经验模态分解，将信号分解为一系列本征模态函数imf序列，得到电压信号的本征模态函数imf序列和电流信号的本征模态函数imf序列
29、
30、其中，n是imf的总数，rv(t)是分解后剩余的残余信号，表示信号中未被分解的部分，是分解后剩余的残余信号，表示信号中未被分解的部分，本成分之一；
31、s32、对每一个本征模态函数和进行希尔伯特变换，得到每一个模态函数的瞬时频率和幅值，从而生成电压和电流信号的瞬时频率和及瞬时幅值和
32、s33、利用步骤s32中得到的瞬时频率和幅值数据，构建一个复合特征矩阵t，每一行包含电压和电流信号的瞬时频率和幅值，同时计算瞬时相位差δθk(t)和瞬时幅值比rk(t)：
33、
34、其中，瞬时相位差δθk(t)计算如下：
35、
36、其中，δθk(t)：第k个imf的电压和电流信号之间的瞬时相位差，表示两个信号在某一时刻的相位差异电压信号第k个imf的瞬时相位，电流信号第k个imf的瞬时相位
37、瞬时幅值比rk(t)计算如下：
38、
39、其中，rk(t)：第k个imf的电压和电流信号的瞬时幅值比，表示两个信号在某一时刻的相对强度，电压信号第k个imf的瞬时幅值，电流信号第k个imf的瞬时幅值；
40、s34、对步骤s33中构建的复合特征矩阵t进行多尺度嵌入图神经网络分析，通过多尺度嵌入方法提取信号的多尺度图结构特征：
41、将复合特征矩阵t转换为多尺度图结构表示gs，其中不同尺度的图结构表示不同特征的局部和全局关系，每个尺度图结构的邻接矩阵ai和特征图矩阵hi：
42、
43、hi＝f(ai,t)；
44、其中，ti和tj表示特征向量t的第i和第j行，σ是相似度尺度参数，f(ai,t是基于邻接矩阵ai和特征矩阵t的复杂关系函数，∥ti-tj∥2两个特征向量之间的欧几里得距离的平方，aij：图的邻接矩阵中的元素，表示图中第i个节点和第j个节点之间的相似度；
45、s35、通过图卷积神经网络对多尺度特征图进行卷积操作，提取每个尺度图的全局特征hs；
46、s36、将步骤s35中提取的各尺度图结构全局特征hs进行融合，利用注意力机制对不同尺度特征进行加权组合，得到最终融合信号f；
47、s37、将步骤s36中得到的融合信号f传输至控制器的计算模块。
48、可选的，所述s4具体包括：
49、s41、将步骤s3中得到的融合信号f输入至控制器的预测模块；
50、s42、利用自适应图神经网络结合变分自编码器对历史数据和实时监控信息进行建模，训练预测模型agnn-vaemodel，该模型以融合信号f为输入特征进行训练，捕捉数据中的复杂时空相关性；
51、s43、使用训练好的预测模型agnn-vaemodel对未来的电源波动和频闪情况进行预测，生成预测信号p(t)；
52、s44、将预测信号p(t)输入至拓扑量子态控制算法模块，计算出相应的补偿信号(c(t)，具体过程是通过高维拓扑量子态映射函数将预测信号转换为拓扑空间中的信号表示，并结合自适应权重函数γ(ω)进行整合，生成补偿信号：
53、
54、c(t)补偿信号，是对预测信号进行拓扑量子态控制后得到的信号，t-1逆变换操作，用于将拓扑空间中的信号映射回到时间或频率域，ω积分域，表示频率或拓扑空间中的范围，γ(ω)自适应权重函数，用于在不同频率或拓扑空间的不同部分对信号进行加权，高维拓扑量子态映射函数，将预测信号p(t)转换为拓扑空间中的信号表示，ω频率或拓扑空间中的变量，用于表示信号的不同分量；
55、s45、通过分数阶lévy飞行算子对补偿信号c(t)进行多尺度随机调制，该步骤利用补偿信号作为输入，通过分数阶lévy飞行融合算子处理信号，优化其动态特性：
56、
57、其中，zk为补偿信号的随机变量，μk为信号的期望值，γ为gamma函数，分数阶lévy飞行算子，用于对信号进行多尺度随机调制，α分数阶参数，控制lévy飞行过程的尺度，β稳定分布参数，决定信号的随机性和分布特性cflfo通过分数阶lévy飞行算子处理后的补偿信号，是gamma函数，是数学中的阶乘推广函数，出现在许多连续分布的概率密度函数中，zk补偿信号的随机变量，表示信号在随机过程中的具体实现，μk信号的期望值，用于标准化随机变量zk；
58、s46、将多尺度随机调制后的补偿信号cflfo(t)输入至驱动电路，驱动电路调整led灯具的输入电流iin和驱动电压vin，频闪抑制、补偿信号的复杂动态特性优化了led灯具的稳定性和响应速度；
59、s47、实时监控调整后的驱动电流iin和驱动电压vin，监控数据被反馈至控制器，用于动态调节拓扑量子态映射函数和分数阶lévy飞行算子的参数，进行实时优化。
60、可选的，所述s5具体包括：
61、s51、将步骤s4中得到的补偿信号c(t)输入至自适应分数阶傅里叶变换模块，通过分数阶傅里叶变换将补偿信号转换为高频调制信号m(t)；
62、s52、将高频调制信号m(t)输入至拓扑量子优化模块，通过拓扑量子优化算法进一步优化调制信号；
63、s53、将优化后的调制信号mopt(t)输入至量子态调制模块，利用量子态叠加和干涉效应对调制信号进行多频带调制：
64、
65、其中，表示多频带调制函数，ωn为各频带的中心频率，mqsm(t)：多频带调制后的信号(t)多频带调制函数，控制每个频带的调制效果，mopt优化后的调制信号，输入到量子态调制模块中进行处理，代表信号在频域的调制，通过不同的频率ωn来实现多频带调制；
66、s54、将多频带调制后的信号mqsm(t)输入至led驱动电路，调节输入电流iin(t)和输入电压vin(t)的占空比；
67、s55、通过自适应量子扰动滤波器对调制信号mqsm(t)进行高频滤波处理，消除信号中的高频噪声；
68、s56、将滤波后的调制信号mfiltered(t)反馈至led驱动电路，进一步优化输入电流和输入电压的调制过程；
69、s57、通过自适应量子控制器动态调整pwm模块的参数，优化补偿信号的有效传递和光输出的稳定性：
70、
71、其中，caqc表示自适应量子控制算子，θopt为优化后的pwm参数，θinit为初始pwm参数，经过滤波的调制信号的积分，用于计算pwm的调整幅度；
72、s58、利用机器学习算法对历史数据和实时监控信息进行分析，不断优化pwm模块的调制策略，优化led灯具在不同工作条件下的光输出稳定。
73、可选的，所述s6具体包括：
74、s61、在led灯具的输出端安装高精度光电传感器，该传感器用于实时监测led灯具的输出光强，输出光强信号为l(t)；
75、s62、将光电传感器采集到的输出光强信号l(t)输入至光信号处理模块，通过基于小波变换的去噪算法对光强信号进行预处理，得到去噪后的光强信号lfiltered(t)；
76、s63、将去噪后的光强信号lfiltered(t)输入至非线性时间序列分析模块，利用相空间重构技术提取光强信号的动力学特征x(t)和重构轨迹r(t)，通过相空间重构，去噪后的信号lfiltered(t)被转换为动力学特征x(t)和重构轨迹r(t)，这些特征和轨迹代表信号的复杂动态行为；
77、s64、将重构后的动力学特征x(t)输入至拓扑量子相位检测模块，通过量子相位干涉技术计算光强信号的频闪指数fi(t)；
78、s65、将重构轨迹r(t)输入至拓扑结构分析模块，通过拓扑结构分析算法计算光输出的稳定性指数si(t)；
79、s66、将频闪指数fi(t)和光输出稳定性指数si(t)输入至自适应量子补偿控制模块，通过量子模糊逻辑控制算法动态调整led驱动电路的工作参数：
80、
81、其中，表示量子模糊逻辑控制算子，θopt为优化后的驱动参数；
82、自适应量子补偿控制模块利用频闪指数fi(t)和稳定性指数si(t)动态调整驱动参数θopt，优化led灯具的工作状态；
83、s67、将实时监测数据l(t)、频闪指数fi(t))和光输出稳定性指数si(t)存储至历史数据数据库；
84、s68、通过量子机器学习算法将历史数据和实时数据输入至自适应模型优化模块，不断优化频闪效应检测算法和光输出稳定性分析算法，量子机器学习算法利用历史数据和实时数据，持续更新和优化模型。
85、可选的，所述s7具体包括：
86、s71、将步骤s6中监测到的实时输出光强信号输入至比较模块，比较模块将实时输出光强信号与预设的光输出标准进行比较，生成误差信号，误差信号反映了当前光输出与目标标准之间的差异；
87、s72、将误差信号输入至自适应模糊控制模块，通过模糊逻辑算法对误差信号进行处理，生成初步控制信号，模糊控制模块结合机器学习算法，更新模糊规则和成员函数优化控制精度，初步控制信号用于指导后续的优化调整；
88、s73、将初步控制信号输入至量子优化模块，利用基于量子隧穿效应和量子叠加态的优化算法对控制信号进行优化，生成最终控制信号，该量子优化模块通过在高维量子态空间中搜索最优路径，优化效率和精度；
89、s74、将最终控制信号反馈至led驱动电路，通过自适应电流电压调节技术调整驱动电流和驱动电压，优化led灯具的输出光强稳定在预设的光输出标准中，采用自适应遗传算法动态调整驱动参数，调整后的电流和电压优化了光输出的稳定性；
90、s75、实时监控调整后的输出光强，并将数据反馈至自适应模糊控制模块和量子优化模块，进行进一步的参数调整和优化，反馈机制基于深度强化学习算法，自主学习和优化调节策略；
91、s76、将实时监控数据、误差信号、初步控制信号和最终控制信号存储至量子分布式数据库；
92、s77、利用历史数据和实时监控数据，周期性地训练和更新自适应模糊控制模块和量子优化模块，不断优化控制算法，通过融合区块链技术，记录每次训练和更新的过程。
93、可选的，所述s8具体包括：
94、s81、将步骤s7中优化后的补偿信号输入至动态补偿模块，该模块基于实时监控的输出光强和电流信号，动态调整补偿参数，适应当前的工作状态；
95、s82、在动态补偿模块中，利用模糊控制算法对补偿信号进行实时分析和调整，生成动态补偿信号cdynamic(t)，模糊控制算法通过对比实际监控数据和预设标准，不断优化补偿信号的参数；
96、s83、将动态补偿信号cdynamic(t)输入至自适应神经网络模块，自适应神经网络通过训练历史数据和实时数据，对补偿信号进行进一步优化，生成最终补偿信号cfinal(t)，神经网络模型利用历史数据作为训练集，实时数据作为校正依据，不断调整网络权重优化信号的精确度；
97、s84、在自适应神经网络模块中，利用反向传播算法和递归神经网络对动态补偿信号进行训练和优化，最终补偿信号cfinal(t)能更准确地匹配实际需求，抑制频闪效应，反向传播算法根据误差梯度调整网络参数，递归神经网络处理时间序列数据，使补偿信号具有时间相关性；
98、s85、将最终补偿信号cfinal(t)反馈至led驱动电路，通过调节驱动电流iin(t和驱动电压vin(t)，优化led灯具的输出光强稳定在预设的光输出标准中，补偿信号cfinal(t)直接作用于驱动电路，调整电流和电压优化光强稳定性；
99、s86、实时监控调整后的输出光强，并将数据反馈至动态补偿模块和自适应神经网络模块，通过进一步的参数调整和优化，动态适应电源波动和负载变化，监控数据为后续调整提供实时参考，使系统能迅速响应变化；
100、s87、将实时监控数据、动态补偿信号和最终补偿信号存储至历史数据数据库；
101、s88、利用历史数据和实时监控数据，周期性地训练和更新自适应神经网络模块和动态补偿模块，不断优化控制算法，通过集成强化学习和进化算法，系统实现自我优化和进化，提升整体性能，强化学习算法通过试错和奖励机制优化策略，进化算法模拟自然选择过程寻找最优解。
102、有益效果
103、光输出稳定性高：本发明通过多频带滤波技术、经验模态分解和希尔伯特变换方法，精确提取电压和电流信号中的不同频率成分信息，结合图神经网络和量子优化技术，实时调整驱动电压和电流，确保led灯具在各种工作条件下的光输出稳定，显著减少频闪效应的发生。
104、系统可靠性强：本发明集成了低电压启动机制和过压、过流保护功能，通过实时监测输入电压和驱动电流，动态调整驱动参数，有效保护led灯具在电源波动和负载变化条件下的安全运行，提高系统的整体可靠性。
105、实时响应能力强：采用自适应模糊控制和机器学习算法，基于实时监测数据和历史数据，动态预测电源波动和频闪情况，提前调整驱动参数，以预防频闪效应的发生。量子优化技术进一步提高了控制信号的精度和响应速度，使系统能够快速响应电源波动和负载变化。
106、智能化调节：本发明利用机器学习算法，对历史数据和实时监控信息进行分析和建模，通过自适应拓扑卷积网络和量子生成对抗网络融合模型，预测电源波动和频闪情况，优化驱动参数设置，提升了系统的智能化水平。
107、高效启动和保护：设计低电压启动机制，确保led灯具在低电压情况下平稳启动，防止低电压引起的频闪效应。同时集成的过压和过流保护功能，通过拓扑量子态保护算法和量子态自适应调节算法，实时调整驱动电流和电压，保护led灯具不受损坏。
108、节能环保：通过优化驱动电路的控制策略，减少了因频闪效应引起的能量浪费，提高了系统的整体能效，符合节能环保的要求。
1.用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，所述s2具体包括：
3.根据权利要求1所述的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，所述s3具体包括：
4.根据权利要求1所述的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，所述s4具体包括：
5.根据权利要求1所述的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，所述s5具体包括：
6.根据权利要求1所述的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，所述s6具体包括：
7.根据权利要求1所述的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，所述s7具体包括：
8.根据权利要求1所述的用于防止频闪效应的led灯具驱动电路控制方法，其特征在于，所述s8具体包括：
