多光谱再现系统是一种复现特定光谱功率分布的光源设备,通常采用不同光谱特性光源,基于叠加原理,模拟特定光源系统光辐射特性或在真实环境下的照明状态。多光谱再现系统被大量应用于社会、科学研究、工业过程等领域,如太阳能电池在光电特性测试中的光谱响应,大型建筑的装饰照明和色彩渲染,遥感领域的多光谱成像等。大功率LED阵列光源因光谱可调谐、输出功率连续可调的特性,在多光谱再现领域能够取代氙灯、卤素灯等传统光源。但是,LED在电致发光的过程中会产生热量,特别是在大功率LED阵列中,额外的热耦合影响使LED工作在高结温,较高的结温不仅会降低LED的光学和电气性能,还会缩短工作寿命。随着大功率LED阵列的应用领域的扩展,对先进热管理技术的需求在稳步增长。针对大功率LED阵列光源的热管理问题,本文的研究包括以下几个方面:（1）提出一种LED阵列结温估计方法。根据LED电致发光的工作机理分析结温对光电性能的重要影响,针对LED阵列热耦合影响下结温难测问题,基于热阻网络理论提出结温估计模型,该模型可以计算每个LED在给定热功率下的温度分布。该模型显著简化了测量阵列布局结构LED结温的工作,同时保持了温度精度,为预测LED阵列系统热耦合作用下的结温提供了一种快速的方法。（2）强制对流下热沉结构参数优化。为增强热沉与空气的对流换热效率,降低LED工作结温,针对翅片式和针柱式的热沉结构,采用fluent流体仿真,以50W热功率的LED阵列作为研究对象,将热阻作为评价散热性能的指标,给出了翅片和针柱结构的高度、厚度、间距分别对热阻影响关系。在提高整体散热能力的同时,增强热耦合严重的区域局部散热性能,减小热沉的热岛效应,优化热沉的结构设计可使得热沉温度场变均匀,LED芯片温度降低。（3）建立一个LED阵列光功率计算模型。首先根据LED芯片的光电热理论,建立热功率与电功率、结温之间的三参数耦合关系;其次,将LED阵列热耦合影响下的结温作为神经网络训练样本,将简化热阻网络理论作为神经网络的结构依据,得到神经网络的输入项为LED阵列布局间距和LED热功率,输出项为LED结温;最后,把通过神经网络获得的结温作为PET方程中的温度条件,计算LED阵列输出的光功率。本文使用热阻网络方法推算可扩展LED阵列结温,通过测量一个观测点的温度,可以使用热阻网络预测整个阵列的结温分布,并对翅片式和针柱式热沉进行参数优化和结构改进,不仅提高了热沉的散热性能,还使LED工作在更均匀的温度场,为光源的光学性能提供保障。基于热阻耦合矩阵建立的神经网络结合光电热关系,能有效测算各LED阵列在不同结温和驱动功率下的光功率,为光源设计提供参考依据。