申请/专利权人：广东迅扬科技股份有限公司

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117369603B

主分类号：G06F1/20

分类号：G06F1/20;G06N3/0442;G06F1/3203;G06F11/30;G01J5/48;G01J5/00;G01K13/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明涉及机箱散热控制技术领域，具体为一种机箱散热控制系统，系统包括数据采集模块、预测分析模块、动态电源管理模块、散热调节模块、实时监控模块、能效优化模块、热点分析模块、散热策略调整模块。本发明中，通过结合温度传感器网络和红外热成像技术，系统的数据采集模块收集关键组件的负载和温度信息，利用长短期记忆网络算法的预测分析模块提供准确的负载和温度趋势预测，优化电源管理和散热调节，实时监控模块持续监测功耗和性能，及时处理效率问题，基于热点分布图的散热策略调整，确保散热管理的精准性和有效性，这些创新不仅显著提升系统的能效和性能，还延长硬件组件的使用寿命，为整体系统的智能化和高效运行提供坚实基础。

主权项：1.一种机箱散热控制系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、预测分析模块、动态电源管理模块、散热调节模块、实时监控模块、能效优化模块、热点分析模块、散热策略调整模块；所述数据采集模块基于温度传感器网络和红外热成像，采用传感器数据融合技术，收集包括处理器、内存关键组件的负载数据和温度信息，生成组件负载和温度数据；所述预测分析模块基于组件负载和温度数据，采用长短期记忆网络算法，进行负载和温度趋势分析和预测，生成预测趋势分析报告；所述动态电源管理模块基于预测趋势分析报告，采用动态电压频率调整策略，优化电源管理，生成优化电源配置；所述散热调节模块基于优化电源配置，采用闭环控制系统，调整风扇转速和冷却参数，生成散热参数配置；所述实时监控模块基于散热参数配置，采用实时数据监控技术，监控功耗和性能输出，生成实时监控报告；所述能效优化模块基于实时监控报告，采用多目标优化算法，自动调整电源和散热设置，生成能效优化方案；所述热点分析模块基于散热参数配置的热成像结果，采用图像处理技术和模式识别算法分析热点区域，生成热点分布图；所述散热策略调整模块基于热点分布图，采用优化的散热策略，调整风扇转速和冷却管道布局，生成最终散热策略；所述预测分析模块包括数据处理子模块、趋势预测子模块、分析报告子模块；所述数据处理子模块基于组件负载和温度数据，采用数据清洗和标准化技术，准备分析和预测所需的数据集，生成处理后的数据集；所述趋势预测子模块基于处理后的数据集，采用机器学习中的时间序列预测技术，预测负载和温度的未来趋势，生成趋势预测结果；所述分析报告子模块基于趋势预测结果，采用数据可视化技术，生成预测趋势分析报告；所述数据清洗和标准化技术具体为删除异常值、数据规范化和时间序列的构建，所述时间序列预测技术具体为使用长短期记忆网络，对时间序列数据进行学习和预测，所述数据可视化技术具体为将数据集转换为图形和图表；所述能效优化模块包括数据分析子模块、自适应调整子模块、优化方案子模块；所述数据分析子模块基于实时监控报告，应用统计分析方法，对能源使用和系统性能进行深入分析，生成能源使用分析报告；所述自适应调整子模块基于能源使用分析报告，使用自适应算法，根据系统性能和能耗数据动态调整电源和散热配置，生成自适应调整结果；所述优化方案子模块基于自适应调整结果，采用决策支持系统，确认并优化能效配置，生成能效优化方案；所述统计分析方法具体包括相关性分析和回归分析，所述自适应算法具体为基于反馈的实时调整和优化策略；所述数据采集模块包括负载数据子模块、温度监测子模块、热成像子模块；所述负载数据子模块基于处理器和内存实时状态，采用系统性能监控技术，实时收集系统运行数据，生成处理器和内存负载数据；所述温度监测子模块基于处理器和内存负载数据，采用数字信号处理技术，监控和分析组件温度，生成实时温度监测数据；所述热成像子模块基于实时温度监测数据，采用红外热成像分析，绘制设备内部的热图，生成组件负载和温度数据；所述系统性能监控技术包括CPU和内存使用率监控、进程追踪和资源分配分析，所述数字信号处理技术包括实时数据的采样、滤波和噪声去除，所述红外热成像分析具体为使用红外相机捕捉热辐射图像，通过图像处理技术分析温度分布；所述动态电源管理模块包括DVFS策略子模块、电源调整子模块、配置优化子模块；所述DVFS策略子模块基于预测趋势分析报告，使用动态电压频率调整算法，调整处理器和关键组件的电源和频率，生成初步电源配置；所述电源调整子模块基于初步电源配置，使用线性规划优化算法，细化组件的电源供应设置，生成细化电源配置；所述配置优化子模块基于细化电源配置，应用遗传算法对整体电源管理方案进行优化，生成优化电源配置；所述动态电压频率调整算法具体为基于处理器的实时工作负载和温度数据，动态调整电压和频率以优化性能和能耗，所述线性规划优化算法具体为通过建立能源消耗和性能输出的数学模型，求解最优电源配置，所述遗传算法具体为通过模拟自然选择过程，迭代搜索最优电源管理解决方案；所述散热调节模块包括风扇控制子模块、温度匹配子模块、参数配置子模块；所述风扇控制子模块基于优化电源配置，采用PID控制器算法自动调节散热系统，生成初步散热参数；所述温度匹配子模块基于初步散热参数，应用模糊逻辑控制算法调整风扇转速，生成风扇控制参数；所述参数配置子模块基于风扇控制参数，使用热流动模拟算法，优化冷却系统配置，生成散热参数配置；所述PID控制器算法具体为通过比例、积分和微分计算，调节散热系统响应电源配置的变化，所述模糊逻辑控制算法具体为根据温度和负载的不确定性，动态调整风扇转速最大化散热效率，所述热流动模拟算法具体为通过计算机模拟系统内的热流动，优化散热器和冷却管道的布局；所述实时监控模块包括能效监控子模块、性能跟踪子模块、监控报告子模块；所述能效监控子模块基于散热参数配置，采用时间序列分析技术实时监控系统功耗，生成能耗监控数据；所述性能跟踪子模块基于能耗监控数据，运用性能监测工具，实时追踪处理器和内存的性能，生成性能跟踪报告；所述监控报告子模块基于性能跟踪报告，利用自动报告生成系统，整合能效和性能数据，生成实时监控报告；所述时间序列分析技术包括连续数据采集、趋势预测和异常检测，所述性能监测工具包括资源利用率计算和性能瓶颈识别，所述自动报告生成系统包括数据整合、摘要生成和可视化展示；所述热点分析模块包括热点识别子模块、图像处理子模块、分布分析子模块；所述热点识别子模块基于散热参数配置的热成像结果，采用热成像分析技术，识别系统内部的热点区域，生成初步热点数据；所述图像处理子模块基于初步热点数据，应用图像处理算法，细化热点区域的视觉表示，生成细化热点图；所述分布分析子模块基于细化热点图，采用数据分析技术，分析热点区域的特征和分布，生成热点分布图；所述热成像分析技术具体为红外辐射图像的分析，用于确定系统中的高温区域，所述图像处理算法包括图像分割、边缘检测和图像增强，所述数据分析技术包括统计分析和模式识别；所述散热策略调整模块包括策略制定子模块、风扇优化子模块、冷却系统调整子模块；所述策略制定子模块基于热点分布图，运用热流分析方法，规划散热策略的调整，生成初步散热策略；所述风扇优化子模块基于初步散热策略，应用流体动力学模拟，优化风扇转速和方向，生成风扇优化方案；所述冷却系统调整子模块基于风扇优化方案，采用热传递优化技术，调整冷却管道布局和散热器设置，生成最终散热策略；所述热流分析方法具体为分析系统内部的热流动，确定散热策略的关键调整区域，所述流体动力学模拟具体为计算风扇产生的气流对热点区域的冷却效果，所述热传递优化技术具体为运用热力学分析和计算流体动力学模拟，根据热点分布和风扇优化结果，细化冷却管道设计和散热器布局，包括评估热负荷分布、气流路径优化和热交换效率提升；所述组件负载和温度数据包括处理器负载水平、内存使用率、多组件温度值，所述预测趋势分析报告包括短期和长期负载预测、温度变化趋势，所述优化电源配置具体为针对组件的电源供应和运行频率的优化设置，所述实时监控报告包括实时能效比、性能输出、散热效果，所述能效优化方案包括获取最优能效比的电源和散热配置，所述热点分布图指定位热点区域和分析其热分布特征，所述最终散热策略为针对性的散热措施，包括风扇转速和冷却系统的优化调整。

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