本文针对LED嵌入式照明筒灯进行了散热优化，使用FloEFD热仿真软件对该灯具的翅片式散热器结构进行模拟分析，探索了散热器底座厚度、翅片高度、翅片数量、通风孔数量等单个因素对散热器性能的影响。并使用正交试验法针对上述4个因素设计了组合实验，通过热学仿真模拟得到对应的实验结果，对数据进行了极差分析后最终得出散热器底座厚度、翅片高度、翅片数量、通风孔数量4个主要因素对散热器散热效果影响程度。并由大到小依次排序为：翅片高度>通风孔数量>散热器底座厚度>翅片数量。经对比实验极差值R并分析因素水平趋势图后，得到最优改善方案：当散热器底座厚度22.5 mm,翅片高度50 mm,翅片数量35个，通风孔数量24个时，散热器的性能最优。在环境温度25℃下，LED芯片的tc点由未改善前的46.13℃降低为43℃。同时对于LED照明灯具在实际生产中导热膏涂覆厚度、导热膏的导热系数及表面的处理工艺对LED灯具散热影响进行了相应研究。实验模拟结果表明：导热膏厚度应控制在0.2 mm以下；灯具产品中使用的导热膏导热系数选择1 W/（m·K）～2 W/（m·K）时，产品性价比相对较高；若最终LED照明灯具需要表面处理，良好的表面处理工艺对LED成品灯具的温度影响较大。
随着智能汽车和高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System, ADAS)的快速发展，传统固定光形的汽车照明系统难以满足复杂道路工况下对安全性和能效的更高要求。本文提出基于多维环境感知的汽车LED自适应调控智能照明系统，采用高分辨率LED矩阵与微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)反射镜组构建动态光学模组，通过车规级混合通信协议实现高效指令传输。结果表明，系统在光强均匀度、响应延迟和眩光抑制等关键参数上较传统方案分别优于23%、提升53.7%和达到94.8%的眩光抑制率，实现了智能照明的动态优化与安全保障。
室外照明是城市亮化工程中的重要组成部分，做好室外照明设计不仅可以提高夜间的能见度，还可以提高城市形象，这对治安、经济、旅游等都有重要的意义。文章通过列举室外照明设计中配电系统、照度计算、光源与灯具选择等方面的常见问题，并针对这些问题提出了应对措施，使室外照明设计在符合规范的基础上更加合理、完善，兼顾实用性和艺术性。
如果LED控制装置内包含了隔离变压器，对于隔离变压器工作电压的测量，不同的第三方认证机构有不同的方法。隔离变压器的初级电压和次级电压可以直接测量，但是对于隔离变压器初级和次级之间的工作电压该如何确定呢?本文通过实际的测试数据，结合标准要求等方面对这个问题进行分析，并给出了最终的分析结果。意图为照明企业产品检测人员提供对LED控制装置中的隔离变压器的工作电压，明确且统一的测试方法。同时，也为第三方认证机构检测人员提供参考。
随着物联网与人工智能技术的不断发展，智能照明系统在智慧城市建设中的作用日益凸显。然而，当前照明系统在技术达成及能效管理层面仍存有较多挑战，限制了其应用与提升。本文探讨照明系统的技术优化及能效提升途径，剖析现存问题，并给出技术策略及能效管理举措。
可控硅调光具有电气布线简单、成本经济特点，广泛应用于需要调光的照明场合。传统的可控硅调光器往往是基于纯感性或纯阻性负载设计，在工作过程中负载一般是固定的，他们一起工作时能得到较理想的调光效果。LED驱动电源相对于可控硅调光器而言是一个动态的负载，而且表现出的负载特征并不是纯阻性或纯感性，因此他们组合工作时可能会面临兼容性问题。典型不良表现为可控硅调光状态下不能获得稳定的LED灯光，或LED电源发热异常。对可控硅调光状态下LED驱动电源输入波形进行分析是研究上述不良表现的必要条件。本研究基于工作原理分析掌握了兼容性不良、LED电源发热的根本原因，并提供了相应的解决措施。
在隧道照明领域，传统交流供电面临电压波动、线路损耗高及成本大等挑战。与之对比，直流配电技术凭借稳定性高、线路损耗低、灯具寿命长等优势，逐渐成为弥补传统供电技术不足的优选方案。本文通过对比交流远供与直流远供系统，深入剖析直流配电技术在隧道照明中的优势。并结合隧道工程案例，提出直流集中驱动控制照明供电技术方案。
随着青少年近视问题的日益严重，尤其是低龄儿童的近视率不断攀升，室内光照质量对眼睛发育的影响愈发显著。文章旨在通过智能化的光照调节系统，改善教室内的光照环境，从而有效保护学生的视力。系统结合了多传感器信息融合、光纤照明、多光谱LED技术以及模糊PID控制算法，实现了对光照强度和光谱分布的精确控制。通过实时监测和动态调节，系统能够将教室内的光照质量维持在适宜范围内，减少因光照不当导致的视力问题。
本文针对照明设备故障检测与维护难题，提出基于多模态数据采集与混合深度学习模型的解决方案。通过集成电流、温度、振动及光通量传感器，构建覆盖道路、厂房与特种照明场景的多维故障数据集。创新设计分层注意力混合网络，融合时序信号与空间热力学特征，实现故障定位精度达96.8%,较传统方法提升7.3%。
机器人视觉系统在复杂动态光照环境下面临特征提取稳定性差、目标识别率骤降等挑战。在高反光表面、快速阴影变化等场景中，传统的固定补光或开环调节方法难以满足实时性与鲁棒性需求。现有研究多聚焦于图像后处理增强，忽视了光源主动调控对视觉感知质量的前馈优化作用，导致系统能耗高、适应性受限。因此，文章就动态光源调节的物理建模与智能优化算法展开研究，通过融合光度立体视觉的物理约束与深度强化学习的策略探索能力，以期望突破光照敏感场景下的视觉性能瓶颈，为工业检测、自主导航等领域的鲁棒视觉系统提供参考。