TWI611356B - 電子設備的風扇控制與修正方法 - Google Patents

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Abstract

一種電子設備的風扇控制與修正方法,包括下列步驟:於電子設備啟動後控制風扇依據預設值轉動;於偵測到CPU的溫度到達設定溫度值時取得CPU的運轉瓦數,依據運轉瓦數查詢學習表單及預建立的神經網路矩陣,以從其中之一取得對應的脈衝寬度調變值及P、I、D參數;藉由PID控制器對脈衝寬度調變值進行誤差修正;依據修正後脈衝寬度調變值控制風扇的運轉;於偵測到CPU的溫度等於設定溫度值時儲存修正後脈衝寬度調變值於學習表單中;及,於電子設備關機前持續進行脈衝寬度調變值的讀取、修正與儲存,並持續控制風扇的運轉。

Description

電子設備的風扇控制與修正方法
本發明涉及一種風扇控制方法,尤其涉及一種電子設備的風扇控制與修正方法。
對於運算負載量較大的電子設備,例如超級電腦或伺服器系統等而言,如何有效地為系統進行散熱,以避免內部元件因過熱而故障或損壞,是相當重要的。
以伺服器系統為例,現有的伺服器系統主要是通過比例-積分-微分控制器(即,PID控制器)來對伺服器系統中的散熱系統進行控制。具體地,是由該PID控制器來產生控制並調整散熱系統中的風扇運轉所需的相關數值,一般來說,該些數值為脈衝寬度調變(Pulse Width Modulation,PWM)訊號。
然而,當伺服器系統被設置在不同的位置時(例如不同地點或不同國家),其所在的環境皆不相同(具有不同的溫度與氣候)。若要使用上述PID控制器來對散熱系統進行控制,則使用者必須手動調整PID控制器所使用的P、I及D三組參數,否則該PID控制器所進行的控制動作將會因環境的差異而不準確。
另,部分電子設備是採用神經網路(Netural Network)演算法來動態計算並產生上述的P、I、D三組參數,以利該PID控制器的運算。惟,經實驗證實,即使通過神經網路演算法來計算上述P、I、D參數,亦無法完全解決因環境差異所造成的上述問題。
再者,一般神經網路演算法是持續偵測電子設備整體的溫度或CPU的溫度,並依據溫度來動態計算產生上述P、I、D參數。因此,若電子設備因特殊情況而造成溫度瞬間大幅上昇時,現有的散熱系統需花費相當長度的時間才能令電子設備的溫度下降至設定溫度值(set-point)以下。如此一來,長時間的高溫將可能會對電子設備內部的元件造成損害。
本發明的主要目的,在於提供一種電子設備的風扇控制與修正方法,可令電子設備的風扇進行更有效率的運轉,進而得到更快速的散熱效果。
為了達成上述目的,本發明的風扇控制與修正方法主要包括下列步驟:於一電子設備啟動後控制一風扇依據一預設值轉動;於偵測到CPU的溫度到達設定溫度值時取得CPU的運轉瓦數,依據該運轉瓦數查詢一學習表單及預建立的一神經網路矩陣,以從其中之一取得對應的一脈衝寬度調變值及P、I、D參數。
接著,藉由一PID控制器對該脈衝寬度調變值進行誤差修正;依據該修正後脈衝寬度調變值控制該風扇的運轉;於偵測到CPU的溫度等於該設定溫度值時儲存該修正後脈衝寬度調變值於該學習表單中(此時的該修正後脈衝寬度調變值必定是I參數的時間積分值,也就是該電子設備的風扇當下採用的脈 衝寬度調變值);及,於該電子設備關機前持續進行該脈衝寬度調變值的讀取、修正與儲存,並持續控制該風扇的運轉。藉此,本發明可令該電子設備具備適應各種環境的能力,並且能夠自我學習成長。
本發明是從預建立的神經網路矩陣或逐步建立的學習表單中取得預測的脈衝寬度調變值,再以PID控制器對預測的脈衝寬度調變值進行誤差修正。因此,有別於相關技術中直接由PID控制器來計算脈衝寬度調變值,或由神經網路演算法依據溫度變化來動態計算脈衝寬度調變值的控制方式。因此,本發明可避掉以往需要尋找P、I、D三組參數的最佳解的困擾,節省廠商的開發時間。而且本發明可令電子設備兼具自我適應環境,學習成長的能力,令風扇進行更有效率的運轉,進而令電子設備得到更快速的散熱效果。
T1‧‧‧CPU溫度
S10~S28‧‧‧控制步驟
S200~S208‧‧‧修正步驟
S240~S244‧‧‧學習步驟
圖1為本發明的第一具體實施例的控制流程圖。
圖2為本發明的第一具體實施例的誤差修正流程圖。
圖3為本發明的第一具體實施例的轉速學習流程圖。
圖4為本發明的第一具體實施例的溫度變化趨勢圖。
茲就本發明之一較佳實施例,配合圖式,詳細說明如後。
本發明揭露了一種電子設備的風扇控制與修正方法(下面將簡稱為該方法),該方法主要運用於各式具有較大的運算負載量而對於散熱能力相當要求的電子設備,例如超級電腦或伺服器系統等。
具體地,上述電子設備主要具有一中央處理單元(Central Processing Unit,CPU)、一風扇及複數電子元件(例如記憶體、硬碟、網路模組、電源供應模組、輸出/輸入模組等等)。本發明中,該方法主要用於控制該風扇的運轉,並依狀況調整該風扇的轉速,進而對該CPU進行散熱。藉此,可避免該CPU因過熱而效能降低、故障或甚至損壞,進而導致該電子設備當機或燒毀的問題。於其他實施例中,該方法亦可用於對電子設備中除了該CPU以外的其他電子元件進行散熱,不加以限定。
於相關技術中,該電子設備主要是於通電啟動後持續監控該CPU的溫度,並且於該CPU的溫度超過一門檻值時,通過一神經網路演算法依據該CPU的溫度動態計算產生該風扇的轉速,藉此控制該風扇的運轉以對該CPU進行散熱。也就是說,在相關技術中,是由該CPU的溫度來反應該風扇的轉速,因此該風扇的散熱速度會相對較慢。
首請參閱圖1,為本發明的第一具體實施例的控制流程圖。於本發明中,首先由使用者、管理人員或控制器控制該電子設備啟動(步驟S10),並且於該電子設備啟動後,由該電子設備控制其內的該風扇開始運轉(步驟S12)。具體地,該電子設備於剛啟動時是處於低溫狀態,故該電子設備可控制該風扇以一預設轉速進行運轉。
於一實施例中,為了令該電子設備能夠快速達到高溫熱平衡(即,令該電子設備的溫度以最快的速度上昇並維持在一設定溫度值(set-point),如此會較為省電),因此於上述步驟S12中,該電子設備可控制該風扇以一最低轉速進行運轉,但不加以限定。其中,該設定溫度值主要是低於該電子設備的該CPU的一最高可承受溫度(例如70℃、90℃等,視該CPU的型號而有所差異)。
於一實施例中,該電子設備還可設置有一溫度感測單元,該溫度感測單元接近或直接連接該CPU,用以感測該CPU的溫度。於一實施例中,該CPU的溫度主要可為該CPU表面的溫度。該步驟S12後,該電子設備通過該溫度感測單元持續感測該CPU的溫度,並判斷該CPU的溫度是否達到該設定溫度值(步驟S14)。
若該CPU的溫度尚未達到該設定溫度值,代表該電子設備尚未達到上述的高溫熱平衡,因此該方法會回到步驟S12,令該風扇持續依據該預設轉速進行運轉,以令該電子設備的溫度持續上昇。
請同時參閱圖4,為本發明的第一具體實施例的溫度變化趨勢圖。如圖4所示,該設定溫度值低於該CPU的該最高可承受溫度。於一實施例中,該設定溫度值可低於該最高可承受溫度1~3度(例如該最高可承受溫度為70度,則該設定溫度值可為67度)。於另一實施例中,該設定溫度值可低於該最高可承受溫度1~10度。具體地,該設定溫度值相關於該電子設備的散熱能力,該電子設備的散熱能力越強、散熱速度越快,則該設定溫度值越接近該最高可承受溫度。
值得一提的是,不同的CPU會具有不同的該最高可承受溫度,並且該最高可承受溫度為CPU原廠出產前即已測試並確認的溫度。於一實施例中,該電子設備可在啟動後讀取該CPU的產品序號,並藉由該產品序號進行在線或離線查詢,以確認該CPU的該最高可承受溫度。並且,該電子設備再依據查詢所得的該最高可承受溫度自動設定該設定溫度值。於另一實施例中,亦可由管理人員在該電子設備出產時再依實驗數據手動設定該設定溫度值,不加以限定。
若該CPU的溫度達到該設定溫度值,該電子設備可進一步取得該CPU當前的一運轉瓦數(步驟S16)。具體地,該電子設備還可設置有一瓦數測量單元,該瓦數測量單元電性連接該CPU,用以測量該CPU運作時的該運轉瓦數(Watt)。
於另一實施例中,該電子設備可在啟動後持續通過該溫度感測單元感測該CPU的溫度,並且同時通過該瓦數測量單元測量該CPU的該運轉瓦數。並且,若在該CPU的溫度達到該設定溫度值之前測量到該運轉瓦數發生大幅變化,則該電子設備隨即執行下述的步驟S18,而不等待該CPU的溫度到達該設定溫度值。
該步驟S16後,該電子設備於內部的一學習表單及預建立的一神經網路矩陣的其中之一取得該運轉瓦數所對應的一脈衝寬度調變值(Pulse Width Modulation,PWM),以及一比例-積分-微分控制器(即,PID控制器)運算所需的一比例參數(即,P參數)、一積分參數(即,I參數)及一微分參數(即,D參數)(步驟S18)。該PID控制器為本技術領域的常用技術手段,於此不再贅述。
本發明的該方法依據該運轉瓦數來取得上述的P、I、D三組參數,是因為溫度的變化相較於瓦數的變化,是一個比較慢的過程,所以透過瓦數變化可以更快知道該電子設備的負載情況,進而可以預先拉高風扇轉數來做降溫的處理。
眾所周知,上述P、I、D三組參數的最佳化參數值並沒有完美的公式解,而找尋最佳解也需要花費不少的時間,如果在系統運作時動態的尋找P、I、D三組參數的最佳解,將有極高的可能導致系統過熱當機。本發明的特色在 於可讓使用者採用預先估計的P、I、D三組參數,以實現所有使用環境和情境皆適用的通用散熱控制
承上所述,通過本發明的該方法,該電子設備的廠商只需根據該電子設備的硬體規格估算出一組不要差的太誇張的P、I、D參數,就能達到上述的通用散熱控制。具體地,當該電子設備的溫度變化不是很劇烈時,就算上述估算的P參數、I參數與D參數不是最佳值,但PID控制器也有足夠的時間慢慢累加I參數的值來控制風扇轉數,以進行散熱。
承上,一旦該電子設備的溫度瞬間產生劇烈變化,I參數的值將會來不及累加至應該對應的風扇轉數,因而容易導致系統過熱。據此,本發明的該方法係以測量該運轉瓦數的變化幅度來解決上述問題,也就是依據運轉瓦數的變化幅度來預測溫度即將發生劇烈變化。再者,本發明的該方法亦可在發現溫度產生劇烈變化時,及時的補上適當的I參數的積分值(容後詳述),進而避免該電子設備發生過熱的情況。
該步驟S18後,該電子設備進一步藉由該PID控制器來對所取得的該脈衝寬度調變值進行修正,以產生一修正後脈衝寬度調變值(步驟S20)。並且,再依據該修正後脈衝寬度調變值來控制該風扇的運轉(步驟S22)。換句話說,在該CPU的溫度到達該設定溫度值且該運轉瓦數沒有大幅度變化前,該電子設備控制該風扇以該預設轉速運轉;在該CPU的溫度第一次到達該設定溫度值或該CPU的該轉運瓦數產生大幅變化之後,該電子設備即持續產生該修正後脈衝寬度調變值,並控制該風扇以該修正後脈衝寬度調變值進行運轉。
值得一提的是,該神經網路矩陣為管理人員對該電子設備預先進行訓練並建立完成的數據矩陣,並且該神經網路矩陣中記錄有該CPU的複數運 轉瓦數與複數該脈衝寬度調變值、該比例參數、該積分參數及該微分參數的對應關係。換句話說,該神經網路矩陣中儲存的數值皆為前述的預測數值。具體地,該神經網路矩陣可如下表所示:
Figure TWI611356BD00001
通過該神經網路矩陣,該電子設備可直接依據該CPU當前的該運轉瓦數來查詢得到控制該風扇的轉速所需的該脈衝寬度調變值,以及對該脈衝寬度調變值進行修正所需的該比例參數、該積分參數及該微分參數。
具體地,由於管理人員為該電子設備訓練該神經網路矩陣時的環境可能與該電子設備啟動時所在的環境不同(即,具有不同的溫度與氣候等),因此雖可藉由查詢該神經網路矩陣來直接獲得對應的該脈衝寬度調變值,但該脈衝寬度調變值還必須經過誤差修正程序,才能夠使得該風扇的運轉符合該電子設備所在環境的需求。於一實施例中,上述的誤差修正程序即是通過該比例參數、該積分參數及該微分參數配合該PID控制器來實現。
另一方面,該學習表單為該電子設備啟動後所逐步建立而成,並且該學習表單中記錄有該CPU的複數該運轉瓦數與複數該脈衝寬度調變值的對應關係。換句話說,該學習表單中記錄的數值皆為可與環境完全對應的確定數值。因此,該學習表單中記錄的該些脈衝寬度調變值相較於該神經網路矩陣中記錄的該些脈衝寬度調變值,更符合該電子設備所在環境的需求。
於一實施例中,該電子設備於上述步驟S18中是優先查詢該學習表單,並於該學習表單中不存在該CPU目前的該運轉瓦數所對應的該脈衝寬度調變值時,再查詢該神經網路矩陣。
具體地,於該電子設備剛啟動時,該學習表單的內容為空(null),因此該電子設備會依據該CPU的該運轉瓦數查詢該神經網路矩陣,以得到該運轉瓦數對應的該脈衝寬度調變值以及該比例參數、該積分參數及該微分參數,其中該比例參數、該積分參數及該微分參數為前述由廠商所估算的數值,而非該比例參數、該積分參數及該微分參數的最佳值。
承上,於本發明中,該電子設備可在啟動後直接得到一組預測數值(即,查詢該神經網路矩陣後得到預先訓練並記錄的該脈衝寬度調變值、該比例參數、該積分參數及該微分參數)。該組預測數值雖然不完全精準(即,具有環境造成的誤差),但該誤差並不會太大。因此,採用本發明的該方法,則該電子設備的該風扇的散熱效率將會明顯高於相關技術的散熱效率。
該步驟S22後,該電子設備即可藉由該修正後脈衝寬度調變值控制該風扇的運轉,以藉由該風扇來降低該CPU的溫度,使該CPU的溫度可小於該最高可承受溫度,並於該設定溫度值的一定範圍內進行振盪(即,如圖4所示,CPU溫度T1維持在該設定溫度值的正、負1℃以內)。
值得一提的是,該電子設備可設置有複數溫度感測單元,並通過複數溫度感測單元分別感測不同電子元件,例如CPU、硬碟、記憶體等的溫度。並且,不同的電子元件會被具有不同的設定溫度值(set point)。於一實施例中,該PID控制器會針對當前誤差值最小的電子元件來進行修正並產生脈衝寬度調變值,以進行風扇的控制。
舉例來說,一CPU的設定溫度值為75度,且該CPU當前的溫度為77度(即,所述誤差值為-2);另一方面,一硬碟的設定溫度值為65度,且該硬碟當前的溫度為70度(即,所述誤差值為-5)。此時,由於-5的誤差值小於-2的誤差值,因此該PID控制器會優先以降低該硬碟的溫度為目的來控制風扇。然而,該電子設備中的電子元件是共用相同的風扇,因此在降低該硬碟的溫度的同時,該CPU的溫度也會得到改善。待該CPU的誤差值小於該硬碟的誤差值時,該PID控制器即改為以降低該CPU的溫度為目的來控制風扇。
於本實施例中,該電子設備在該CPU的溫度第一次到達該設定溫度值後,即通過該溫度感測單元持續監控該CPU的溫度,並持續判斷該CPU的溫度是否等於該設定溫度值(步驟S24)。若該CPU的溫度(即,圖4中的CPU溫度T1)等於該設定溫度值,該電子設備將該CPU當前的該運轉瓦數及該修正後脈衝寬度調變值儲存於該學習表單中,並令該修正後脈衝寬度調變值關聯於該運轉瓦數,以將該修正後脈衝寬度調變值做為該運轉瓦數所對應的一確定脈衝寬度調變值(步驟S26)。
承上所述,若該CPU的溫度不等於該設定溫度值,則該電子設備僅依據該修正後脈衝寬度調變值控制該風扇,但不將所使用的該修正後脈衝寬度調變值儲存於該學習表單中。於一實施例中,該電子設備是於該CPU的溫度完全相等於該設定溫度值,或於該CPU的溫度與該設定溫度值的差值小於一門檻值(例如0.1~0.5℃)時,認定該CPU的溫度等於該設定溫度值,但不以此為限。
於一實施例中,該電子設備可將該修正後脈衝寬度調變值及該運轉瓦數暫存於該電子設備的一暫存器或一揮發性記憶體中(圖未標示),以令該電子設備可在關閉重啟後重新學習並建立該學習表單,以增加該方法的適用彈性。 於另一實施例中,該電子設備亦可將該修正後脈衝寬度調變值及該運轉瓦數永久儲存於該電子設備的一非揮發性記憶體中(圖未標示),以永遠保存該學習表單而不受該電子設備的啟/閉所影響,不加以限定。
該步驟S24與該步驟S26後,該方法進一步判斷該電子設備是否關機(步驟S28),並且於該電子設備關機前重覆執行該步驟S16至該步驟S26,以持續依據該CPU的該運轉瓦數取得對應的該脈衝寬度調變值、修正該脈衝寬度調變值、依據該修正後脈衝寬度調變值控制該風扇的運轉、並儲存該確定脈衝寬度調變值於該學習表單中。
如圖4所示,該電子設備啟動一段時間後,該CPU溫度T1會於該設定溫度值的上、下反覆振盪,因此該學習表單中會儲存大量的該運轉瓦數及對應的該確定脈衝寬度調變值。該學習表單可如下表所示:
Figure TWI611356BD00002
於上述該步驟S18中,該電子設備主要會通過機械學習算法(Machine learning)來比較該CPU當前的該運轉瓦數與該學習表單中儲存的多筆運轉瓦數,以判斷該CPU當前的該運轉瓦數是否與該學習表單中的任一筆運轉瓦數構成近似。當該CPU當前的該運轉瓦數與該學習表單中的任一筆運轉瓦數的相似度落入一誤差範圍內時,該電子設備認定該二運轉瓦數相似,因而直接於該學習表單中取用相似的該運轉瓦數所對應的該確定脈衝寬度調變值。
反之,若該電子設備經判斷後認定該CPU當前的該運轉瓦數與該學習表單中儲存的所有運轉瓦數皆不相似,則該電子設備會查詢該神經網路矩 陣。據此,該電子設備的運轉時間越長則該學習表單中儲存的資料量就越大,進而該電子設備可在該學習表單中查詢得到該確定脈衝寬度調變值的機率就越大。當該電子設備的運轉時間長於一特定時間後,該預建立的神經網路矩陣即可被該電子設備捨棄而不再參考。
續請參閱圖2,為本發明的第一具體實施例的誤差修正流程圖。圖2用以進一步詳細說明圖1的步驟S20的誤差修正程序。
如圖2所示,於圖1的步驟S18後,該電子設備通過該溫度感測單元取得該CPU的一當前溫度值(步驟S200),接著,將該當前溫度值(即,相同於圖4中的該CPU溫度T1)與該設定溫度值進行比較(步驟S202)。經過比較後,該電子設備至少可以得到下列三種結果。
若經過比較後,判斷該當前溫度值低於該設定溫度值,則該電子設備調降於該步驟S18中取得的該脈衝寬度調變值,以產生該修正後脈衝寬度調變值(步驟S204)。
若經過比較後,判斷該當前溫度值相等於該設定溫度值,則該電子設備不對於該步驟S18中取得的該脈衝寬度調變值進行調整,而是將該脈衝寬度調變值直接做為該修正後脈衝寬度調變值(步驟S206)。
若經過比較後,判斷該當前溫度值高於該設定溫度值,則該電子設備提昇於該步驟S18中取得的該脈衝寬度調變值,以產生該修正後脈衝寬度調變值(步驟S208)。
最後,該電子設備再依據該步驟S204、S206或S208中產生的該修正後脈衝寬度調變值執行該步驟S22,以控制該風扇的運轉。
於一實施例中,該電子設備主要是藉由該PID控制器來執行上述該步驟S204、S206及S208,以執行該誤差修正程序並產生該修正後脈衝寬度調變值。具體地,該PID控制器可依據一第一公式來計算產生該修正後脈衝寬度調變值,其中該第一公式如下:
Figure TWI611356BD00003
如上所述的第一公式,其中P為該比例參數、I為該積分參數、D為該微分參數、e為該當前溫度值與該設定溫度值的一差值。
具體地,當該當前溫度值等於該設定溫度值時,該差值e等於0,故P×e以及D×
Figure TWI611356BD00004
皆為0,也就是說該第一公式的輸出值等於∫ I×e dt的值。
如上所述,∫ I×e dt為一積分值,若第一秒T1時的數值At1=I×et1,則第二秒T2時的數值At2=At1+I×et1。於此實施例中,當該CPU的該當前溫度值等於該設定溫度值時,該差值e=0,因此P×e=0、
Figure TWI611356BD00005
、而∫ I×e dt的值則為之前累積的值。如前文所述,無論是在預先訓練時或是實際運轉時,該電子設備僅於該當前溫度值相等於該設定溫度值時(即,e=0時)儲存該脈衝寬度調變值,因此,該神經網路矩陣中儲存的該脈衝寬度調變值及該學習表單中儲存的該確定脈衝寬度調變值,即為∫ I×e dt的值。
值得一提的是,當該電子設備突然進行大量運算而使得該CPU的瓦數/溫度瞬間上昇時,該風扇的散熱速度可能不及於溫度上升速度,而會造成風扇正常運轉但溫度仍無法下降或甚至持續上昇的問題。有鑑於此,於另一實施例中,該PID控制器可為一指數型PID控制器(Exponential PID controller),並且該指數型PID控制器依據一第二公式來計算產生該修正後脈衝寬度調變值,其中該第二公式如下:
Figure TWI611356BD00006
如上所述,當該電子設備穩定運作時,該CPU的溫度與該設定溫度值的差值e會維持在正/負1℃以內。當該CPU的溫度瞬間暴衝時,該差值e瞬間變大,因此可藉由該第二公式中的e2來將溫度暴衝事件即時反應在該修正後脈衝寬度調變值上。如此一來,該風扇的轉速可以在瞬間被提高,進而以最快的速度穩定該CPU的溫度,以降低並維持在該設定溫度值。
參閱圖3,為本發明的第一具體實施例的溫度變化趨勢圖。圖3用以進一步詳細說明圖1的步驟S24的儲存程序。
如前文中所述,該電子設備會將該CPU的溫度相等於該設定溫度值時所採用的該修正後脈衝寬度調變值儲存於該學習表單中。然而,當該電子設備運作了較長的一段時間後,該學習表單中的資料將會過量,而浪費了該電子設備的儲存空間。
本實施例中,該電子設備於儲存該CPU的該運轉瓦數及對應的該修正後脈衝寬度調變值時,主要是先讀取該學習表單,並於該學習表單中取得對應至相同數值的該運轉瓦數的該確定脈衝寬度調變值(步驟S240)。接著,該電子設備將該確定脈衝寬度調變值與該修正後脈衝寬度調變值進行一平均值處理,以更新該確定脈衝寬度調變值(步驟S242)。
最後,該電子設備再將更新後的該確定脈衝寬度調變值儲存至該學習表單中,並且將更新後的該確定脈衝寬度調變值對應至該運轉瓦數(步驟S244)。
如此一來,該電子設備運作的時間越長,該學習表單中記錄的資料就越精準。因此,當該電子設備運作超過上述特定時間後,即可不再需要參考預先訓練完成並建立的該神經網路矩陣。
通過本發明的該方法,電子設備在剛啟動時可參考預先訓練完成並建立的神經網路矩陣中所記錄的脈衝寬度調變值以及PID參數,通過預測數值對風扇進行控制,藉此快速得到較佳的散熱效果。並且,於電子設備啟動一段時間後,參考逐步建立的學習表單中所記錄的脈衝寬度調變值,通過確定數值對風扇進行控制,藉此可更符合電子設備所在環境的實際需求。
以上所述僅為本發明之較佳具體實例,非因此即侷限本發明之專利範圍,故舉凡運用本發明內容所為之等效變化,均同理皆包含於本發明之範圍內,合予陳明。
S10~S28‧‧‧控制步驟

Claims (10)

  1. 一種電子設備的風扇控制與修正方法,運用於一電子設備,其中該電子設備具有一CPU及一風扇,並且該方法包括:a)於該電子設備啟動後控制該風扇依據一預設轉速進行運轉;b)感測該CPU的溫度是否達到一設定溫度值(set-point);c)於該CPU的溫度達到該設定溫度值後取得該CPU目前的一運轉瓦數;d)於一學習表單及預建立的一神經網路矩陣的其中之一取得該運轉瓦數所對應的一脈衝寬度調變值及一PID控制器運算所需的一比例參數、一積分參數及一微分參數;e)由該PID控制器對該脈衝寬度調變值進行誤差修正,並產生一修正後脈衝寬度調變值;f)依據該修正後脈衝寬度調變值控制該風扇的運轉;g)感測該CPU的溫度是否等於該設定溫度值;及h)於該CPU的溫度等於該設定溫度值時將該修正後脈衝寬度調變值及該運轉瓦數對應儲存於該學習表單,以將該修正後脈衝寬度調變值做為該運轉瓦數所對應的一確定脈衝寬度調變值。
  2. 如請求項1所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中更包括下列步驟:i)步驟h後,判斷該電子設備是否關機;及j)於該電子設備關機前重覆執行步驟c至步驟h。
  3. 如請求項1所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該預設轉速為該風扇的一最低轉速,該設定溫度值低於該CPU的一最高可承受溫度。
  4. 如請求項1所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該電子設備具有一溫度感測單元及一瓦數測量單元,該步驟b與該步驟g是通過該溫度感測單元感測該CPU的溫度,該步驟c是通過該瓦數測量單元測量該CPU的該運轉瓦數。
  5. 如請求項1所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該步驟d是優先查詢該學習表單,並於該學習表單中不存在該運轉瓦數對應的該確定脈衝寬度調變值時再查詢該神經網路矩陣,其中該神經網路矩陣中儲存有預先訓練完成的該CPU的複數運轉瓦數與複數該脈衝寬度調變值、該比例參數、該積分參數及該微分參數的對應關係。
  6. 如請求項5所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該步驟e包括下列步驟:e1)取得該CPU的一當前溫度值;e2)將該當前溫度值與該設定溫度值進行比較;e3)於該當前溫度值低於該設定溫度值時調降該脈衝寬度調變值以產生該修正後脈衝寬度調變值;e4)於該當前溫度值等於該設定溫度值時將該脈衝寬度調變值做為該修正後脈衝寬度調變值;及e5)於該當前溫度值高於該設定溫度值時提昇該脈衝寬度調變值以產生該修正後脈衝寬度調變值。
  7. 如請求項5所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該PID控制器依據一第一公式產生該修正後脈衝寬度調變值,該第一公式為:P×e+ ∫ I×e dt+D×,其中P為該比例參數、I為該積分參數、D為該微分參數、e為該CPU的一當前溫度值與該設定溫度值的一差值。
  8. 如請求項7所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該步驟h儲存至該學習表單中的該確定脈衝寬度調變值為∫ I×e dt的值。
  9. 如請求項7所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該PID控制器為一指數型PID控制器,並且該指數型PID控制器依據一第二公式產生該修正後脈衝寬度調變值,該第二公式為:P×e+∫ I×e dt+D××e2
  10. 如請求項7所述的電子設備的風扇控制與修正方法,其中該步驟h包括下列步驟:h1)於該學習表單中取得對應至相同數值的該運轉瓦數的該確定脈衝寬度調變值;h2)將該確定脈衝寬度調變值與該修正後脈衝寬度調變值做平均值處理以更新該確定脈衝寬度調變值;及h3)儲存更新後的該確定脈衝寬度調變值於該學習表單並對應至該運轉瓦數。
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