TWI817298B - 動態調整風扇轉速之電子系統和方法 - Google Patents

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Abstract

在無響環境中偵測風扇以一預定轉速運作時的樣本噪音訊號，並在有響環境中偵測風扇以預定轉速運作時所產生的噪音以提供一整體環境噪音訊號。接著分析樣本噪音訊號和整體環境噪音訊號以求出相關樣本噪音訊號和整體環境噪音訊號之間相似程度的機率分佈，再依據機率分佈和一臨界值之大小關係來動態地調整風扇之轉速。

Description

動態調整風扇轉速之電子系統和方法
本發明相關於一種動態調整風扇轉速之電子系統和方法，尤指一種能根據當下環境聲音特性來動態調整風扇轉速之電子系統和方法。
在現代化的資訊社會，電腦系統已經成為多數人不可或缺的資訊工具。為了避免元件因過熱而發生功率降低或是毀損，電腦系統一般會使用風扇來提供散熱功能，以將裝置內部所產生的熱量排出或是將裝置外部之冷空氣吸入。風扇的轉速和靜壓決定了風扇的空氣流量，風扇運轉時的噪音大約和其轉速的五次方根成正比，轉速越快散熱能力越強，但造成的噪音越大。
在安靜環境的應用中，風扇通常會以最低轉速來運作。一般來說，大部分使用者能接受風扇噪音小於環境噪音超過3dB，因此先前技術會依據收音器接收的環境聲音訊號功率來控制風扇轉速：當整體功率大於臨界值時，可容許的風扇噪音較大，因此會加快風扇轉速以提昇散熱效率；當整體功率小於臨界值時，可容許的風扇噪音較小， 因此會降低風扇轉速以避免影響使用者觀感。然而，先前技術的運作前提是假設風扇的噪音訊號對應於收音器的影響為固定的功率，但實際上當風扇設置於行動裝置時，在運作期間可能會不停地移動，而在不同的環境中風扇的噪音訊號對應於收音器的影響會不停變化，尤其是當靠近牆壁時造成聲波反射的情境。
因此，需要一種能根據當下環境聲音特性來動態調整風扇轉速之電子系統和方法，進而同時兼顧散熱和降噪。
本發明提供一種動態調整風扇轉速之電子系統，其包含一風扇、一收音裝置和一控制器。該風扇依據一風扇控制訊號來運作以提供散熱功能。該收音裝置用來在一無響環境中偵測該風扇以一第一轉速運作時的一第一樣本噪音訊號，以及在一有響環境中偵測該風扇以該第一轉速運作時所產生的噪音，以提供該電子系統之一第一整體環境噪音訊號。該控制器用來依據一模式訊號來提供該風扇控制訊號，分析該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號以求出相關該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號之間相似程度的一第一機率分佈，以及依據該第一機率分佈和一第一臨界值之大小關係來動態地調整該風扇之轉速。
本發明另提供一種動態調整風扇轉速之方法，其包含在一無響環境中偵測一電子系統中一風扇以一第一轉速運作時的一第一樣本噪音訊號；在一有響環境中偵測該風扇以該第一轉速運作時所產生的 噪音，以提供該電子系統之一第一整體環境噪音訊號；分析該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號以求出相關該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號之間相似程度的一第一機率分佈；以及依據該第一機率分佈和一第一臨界值之大小關係來動態地調整該風扇之轉速。
10:處理器
20:風扇
30:收音裝置
40:控制器
50:記憶單元
100:電子系統
310-400:步驟
SFG:風扇控制訊號
SMODE:模式訊號
第1圖為本發明實施例中一種根據當下環境聲音特性來動態調整風扇轉速之電子系統的功能方塊圖。
第2圖為本發明實施例中電子系統實作方式之示意圖。
第3圖為本發明實施例中電子系統根據當下環境聲音特性來進行動態調整風扇轉速運作時之流程圖。
第1圖為本發明實施例中一種根據當下環境聲音特性來動態調整風扇轉速之電子系統100的功能方塊圖。電子系統100包含一處理器10、一風扇20、一收音裝置30、一控制器40，以及一記憶單元50。
處理器10可為一中央處理器(central processing unit,CPU)或一圖形處理器(graphics processing unit,GPU)，其為電子系統100中關鍵的運算引擎，負責執行作業系統所需的指令與程序，也是電子系統100中廢熱的主要來源。
風扇20視其類型可具備不同結構，主要都是利用馬達帶動扇葉轉動，以將較冷的空氣帶到機箱內部，並將內部較熱的空氣排出，進而達到散熱效果。在本發明中，風扇20會依據控制器40提供之一風扇控制訊號SFG來運作，風扇控制訊號SFG之值越大，風扇20中的馬達轉速越快，散熱效果越強，但也會產生較大噪音。在電子系統100的運作期間，風扇20通常會是主要的噪音來源。在一實施例中，風扇控制訊號SFG可為一脈波頻寬調變(pulse width modulation,PWM)之方波訊號，透過改變其工作週期(duty cycle)來調整風扇20中的馬達轉速。在一實施例中，風扇20可為軸流式風扇或離心式風扇。然而，風扇20的類型和驅動方式並不限定本發明之範疇。
收音裝置30用來在電子系統100運作時擷取噪音，並輸出相對應之噪音訊號至控制器40。在一實施例中，收音裝置30可為一數位式微機電系統(Micro Electro Mechanical System,MEMS)麥克風，其具備高耐熱、高抗振和高抗射頻干擾等性能。然而，收音裝置30之種類並不限定本發明之範疇。
控制器40可依據一模式訊號SMODE來控制處理器10和風扇20的運作。模式訊號SMODE之值可決定風扇20之運作模式，例如在高效能模式(performance mode)、最佳化模式(optimal mode)和安靜模式(silence mode)下運作。在高效能模式下，風扇20會以較高轉速運作，此時散熱效果越強，但也會產生較大噪音。在最佳化模式下，風扇20的轉速會根據處理器10溫度來自動調整。在安靜模式下，風扇20會以較低轉速運作，此時產生的噪音最小，但散熱效果有限。
記憶單元50可用來儲存電子系統100運作所需之資料，以及在運作期間取得的資料。記憶單元50可為隨機存取記憶體(random access memory,RAM)、快閃記憶體(flash)或各形式的硬碟。然而，記憶單元50之實作方式並不限定本發明之範疇。
第2圖為本發明實施例中電子系統100實作方式之示意圖。在第2圖所示之實施例中，電子系統100可為一筆記型電腦，收音裝置30設置在上殼體上且位於螢幕的上方，而處理器10、風扇20、控制器40和記憶單元50設置在下殼體內。然而，電子系統100之實作方式並不限定本發明之範疇。
第3圖為本發明實施例中電子系統100根據當下環境聲音特性來進行動態調整風扇轉速運作時之流程圖，其包含下列步驟：
步驟310：在無響環境中，收音裝置30偵測風扇20以N個轉速SP1-SPN運作時的樣本噪音訊號SX1-SXN。
步驟320：在一般環境中，控制器40依據模式訊號SMODE來提供風扇控制訊號SFG。
步驟330：在一般環境中，當風扇20依據風扇控制訊號SFG以第一轉速SP1運作時，收音裝置30偵測電子系統100的整體環境噪音訊號SY1。
步驟340：控制器40分析對應第一轉速SP1之樣本噪音訊號SX1和整體環境噪音訊號SY1，以求出相關樣本噪音訊號SX1和整體環境噪 音訊號SY1之間相似程度的機率分佈PXY1。
步驟350：控制器40依據機率分佈PXY1和一第一臨界值TH1之大小關係來動態地調整風扇20之轉速。
步驟360：在一般環境中，當風扇20依據風扇控制訊號SFG以第n轉速SPn運作時，收音裝置30偵測電子系統100的整體環境噪音訊號SYn。
步驟370：控制器40分析對應第n轉速SPn之樣本噪音訊號SXn和整體環境噪音訊號SYn，以求出相關樣本噪音訊號SXn和整體環境噪音訊號SYn之間相似程度的機率分佈PXYn。
步驟380：當機率分佈PXYn小於一第二臨界值TH2超過一預定時間時，將整體環境噪音訊號SYn儲存至記憶單元50內。
步驟390：控制器40判斷風扇20在一般環境中是否已運作超過一預定期間？若是，執行步驟400；若否，執行步驟320。
步驟400：依據所有被儲存之整體環境噪音訊號來更新樣本噪音訊號SX1-SXN；執行步驟320。
在步驟310中，風扇20會在無響環境中以不同轉速運作，並由收音裝置30取得風扇20以N個轉速SP1-SPN運作時的樣本噪音訊號SX1-SXN，其中N為大於1之整數。風扇20之轉速只會影響窄頻的噪音頻率，風扇20之轉速越快，樣本噪音訊號SX1-SXN中寬頻噪音的頻率響應特性不變，但震幅會增大。因此，在無響環境中當風扇20以不同轉速下運作時，所得到相關N個轉速的樣本噪音訊號SX1-SXN之特徵值可作為初期內建樣本。在一實施例中，無響環境可為無響室、無響箱，或任何無反射聲場的實驗環境，但不限定本發明之範疇。
在步驟320，當電子系統100在一般環境中運作時，控制器40會依據模式訊號SMODE來提供風扇控制訊號SFG。如前所述，模式訊號SMODE之值可決定風扇20之運作模式，例如在高效能模式、最佳化模式和安靜模式下運作。
在步驟330，當風扇20在一般環境中依據風扇控制訊號SFG以第一轉速SP1運作時，收音裝置30會偵測電子系統100的整體環境噪音訊號SY1。當電子系統100在不同的環境中運作時，風扇20的噪音訊號對應於收音裝置30的影響會不停變化，尤其是當靠近牆壁時造成聲波反射的情境。由於整體環境噪音訊號SY1可能同時來自風扇20之運作和背景環境的貢獻，因此控制器40在步驟340中會分析對應第一轉速SP1之樣本噪音訊號SX1和整體環境噪音訊號SY1，以求出相關對應第一轉速SP1之樣本噪音訊號SX1和整體環境噪音訊號SY1之間相似程度的機率分佈PXY1。
在一實施例中，控制器40會透過深度學習(deep learning)來比較樣本噪音訊號SX1和整體環境噪音訊號SY1之間的特徵值差異，若對應第一轉速SP1之樣本噪音訊號SX1和整體環境噪音訊號SY1之特徵值越相似，機率分佈PXY1之值越大。同理，若對應第一轉速SP1之樣本噪音訊號SX1和整體環境噪音訊號SY1之特徵值越不同，機率分佈PXY1之值越小。
在步驟350中，控制器40會依據機率分佈PXY1和第一臨界值TH1之大小關係來動態地調整風扇20之轉速。當機率分佈PXY1之值大於 第一臨界值TH1時，代表此時整體環境噪音訊號SY1主要來自風扇20的運作(可容許的風扇噪音較小)，因此控制器40會調整風扇控制訊號SFG以降低風扇20之轉速；當機率分佈PXY1之值不大於第一臨界值TH1時，代表此時整體環境噪音訊號SY1主要來自背景環境(可容許的風扇噪音較大)，因此控制器40會調整風扇控制訊號SFG以增加風扇20之轉速。
在長時間使用後，風扇20運作時所產生的雜訊聲音特性可能會改變，使得在步驟310所取得的樣本噪音訊號SX1-SXN不再準確。因此，本發明在步驟360-400中會依據風扇20在預定期間內的運作狀況來更新樣本噪音訊號SX1-SXN。
在步驟360中，在一般環境中當風扇20依據風扇控制訊號SFG以第n轉速SPn運作時，收音裝置30會偵測電子系統100的整體環境噪音訊號SYn，其中n為大於1且不大於N之整數。在步驟370中，控制器40會分析對應第n轉速SPn之樣本噪音訊號SXn和整體環境噪音訊號SYn，以求出相關樣本噪音訊號SXn和整體環境噪音訊號SYn之間相似程度的機率分佈PXYn。
在一實施例中，控制器40會透過深度學習來比較樣本噪音訊號SXn和整體環境噪音訊號SYn之間的特徵值差異，若對應第n轉速SPn之樣本噪音訊號SXn和整體環境噪音訊號SYn之特徵值越相似，機率分佈PXYn之值越大。同理，若對應第n轉速SPn之樣本噪音訊號Sxn和整體環境噪音訊號SYn之特徵值越不同，機率分佈PXYn之值越小。
在步驟380中，當控制器40判定機率分佈PXYn之值不小於第二臨界值TH2時，代表步驟310所取得的樣本噪音訊號SX1-SXN依舊能準確反應風扇20之運作特性，此時將不會紀錄對應第n轉速SPn之整體環境噪音訊號SYn；當控制器40判定機率分佈PXYn之值小於第二臨界值TH2不超過預定時間時，代表可能是外在噪音的短期影響，而步驟310所取得的樣本噪音訊號SX1-SXN依舊能準確反應風扇20之運作特性，此時將不會紀錄對應第n轉速SPn之整體環境噪音訊號SYn；當控制器40判定機率分佈PXYn之值小於第二臨界值TH2超過預定時間時，代表步驟310所取得的樣本噪音訊號SX1-SXN已無法準確反應風扇20之運作特性，此時會紀錄對應第n轉速SPn之整體環境噪音訊號SYn。
如前所述，風扇20之轉速只會影響窄頻的噪音頻率，風扇20之轉速越快，樣本噪音訊號SX1-SXN中寬頻噪音的頻率響應特性不變，但震幅會增大。因此在本發明中，第二臨界值TH2遠小於第一臨界值TH1。
在本發明中，第一轉速SP1對應至風扇20之安靜模式，而第n轉速SPn對應至風扇20之高效能模式或最佳化模式。也就是說，第一轉速SP1之值小於第n轉速SPn之值。
在步驟390中，控制器40會判斷風扇20在一般環境中是否已運作超過預定期間。當風扇20在一般環境中尚未運作超過預定期間時，可能會多次執行步驟360-380，並儲存多個整體環境噪音訊號。當風扇20在一般環境中運作超過預定期間後，風扇20運作時所產生的雜 訊聲音特性可能會改變，此時會在步驟400中依據所有被儲存之整體環境噪音訊號來更新樣本噪音訊號SX1-SXN，使得更新後之樣本噪音訊號SX1-SXN能準確反應風扇20在運作超過預定期間後之運作特性。
綜上所述，本發明利用深度學習的方式來判斷當下整體環境噪音訊號是由風扇造成的機率，再依此調整風扇轉速。因此，本發明能提供一種根據當下環境聲音特性來動態調整風扇轉速之電子系統和方法，進而同時兼顧環境變化、散熱和降噪的課題。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
310-400:步驟

Claims (8)

  1. 一種動態調整風扇轉速之電子系統，其包含：一風扇，用來依據一風扇控制訊號來運作以提供散熱功能；一收音裝置，用來：在一無響環境中偵測該風扇以一第一轉速運作時的一第一樣本噪音訊號；在該無響環境中偵測該風扇以一第二轉速運作時的一第二樣本噪音訊號；在一有響環境中偵測該風扇以該第一轉速運作時所產生的噪音，以提供該電子系統之一第一整體環境噪音訊號；以及在該有響環境中偵測該風扇以該第二轉速運作時所產生的噪音，以提供該電子系統之一第二整體環境噪音訊號；一控制器，用來：依據一模式訊號來提供該風扇控制訊號；分析該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號以求出相關該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號之間相似程度的一第一機率分佈；分析該第二樣本噪音訊號和該第二整體環境噪音訊號以求出相關該第二樣本噪音訊號的頻率響應特徵值和該第二整體環境噪音訊號的頻率響應特徵值之間相似程度的一第二機率分佈；依據該第一機率分佈和一第一臨界值之大小關係來動態地調整該風扇之轉速；當判定該第二機率分佈小於一第二臨界值超過一預定時間 時，儲存該第二整體環境噪音訊號；以及當判定該風扇在該有響環境中已運作超過一預定期間時，依據該第二整體環境噪音訊號來更新該第一樣本噪音訊號，其中該第二轉速大於該第一轉速。
  2. 如請求項1所述之電子系統，其中該控制器另用來：當判定該第一機率分佈之值大於該第一臨界值時，調整該風扇控制訊號以降低該第一轉速之值；且當判定該第一機率分佈之值不大於該第一臨界值時，調整該風扇控制訊號以增加該第一轉速之值。
  3. 如請求項1所述之電子系統，其中該控制器係使用深度學習(deep learning)來分析該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號以求出該第一機率分佈，以及分析該第二樣本噪音訊號和該第二整體環境噪音訊號以求出該第二機率分佈。
  4. 如請求項1所述之電子系統，其另包含一記憶單元，用來儲存該第一樣本噪音訊號、該第一整體環境噪音訊號、該第二樣本噪音訊號，和該第二整體環境噪音訊號。
  5. 一種動態調整風扇轉速之方法，其包含：在一無響環境中偵測一電子系統中一風扇以一第一轉速運作時的一第一樣本噪音訊號；在該無響環境中偵測該風扇以一第二轉速運作時的一第二樣本噪 音訊號；在一有響環境中偵測該風扇以該第一轉速運作時所產生的噪音，以提供該電子系統之一第一整體環境噪音訊號；在該有響環境中偵測該風扇以該第二轉速運作時所產生的噪音，以提供該電子系統之一第二整體環境噪音訊號；分析該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號以求出相關該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號之間相似程度的一第一機率分佈；分析該第二樣本噪音訊號和該第二整體環境噪音訊號以求出相關該第二樣本噪音訊號的頻率響應特徵值和該第二整體環境噪音訊號的頻率響應特徵值之間相似程度的一第二機率分佈；依據該第一機率分佈和一第一臨界值之大小關係來動態地調整該風扇之轉速；當判定該第二機率分佈小於一第二臨界值超過一預定時間時，儲存該第二整體環境噪音訊號；以及當判定該風扇在該有響環境中已運作超過一預定期間時，依據該第二整體環境噪音訊號來更新該第一樣本噪音訊號，其中該第二轉速大於該第一轉速。
  6. 如請求項5所述之方法，其另包含：使用深度學習來分析該第一樣本噪音訊號和該第一整體環境噪音訊號以求出該第一機率分佈。
  7. 如請求項5所述之方法，其另包含： 當判定該第一機率分佈之值大於該第一臨界值時，調降該第一轉速之值；且當判定該第一機率分佈之值不大於該第一臨界值時，調升該第一轉速之值。
  8. 如請求項5所述之方法，其另包含：使用深度學習來分析該第二樣本噪音訊號和該第二整體環境噪音訊號以求出該第二機率分佈。
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