[发明专利]电子设备的风扇控制与修正方法

说明书

一种电子设备的风扇控制与修正方法，包括下列步骤：于电子设备启动后控制风扇依据预设值转动；于检测到CPU的温度到达设定温度值时取得CPU的运转瓦数，依据运转瓦数查询学习表单及预建立的神经网络矩阵，以从其中之一取得对应的脉冲宽度调变值及P、I、D参数；借由PID控制器对脉冲宽度调变值进行误差修正；依据修正后脉冲宽度调变值控制风扇的运转；于检测到CPU的温度等于设定温度值时储存修正后脉冲宽度调变值于学习表单中；及，于电子设备关机前持续进行脉冲宽度调变值的读取、修正与储存，并持续控制风扇的运转。

技术领域

本发明涉及一种风扇控制方法，尤其涉及一种电子设备的风扇控制与修正方法。

背景技术

对于运算负载量较大的电子设备，例如超级计算机或服务器系统等而言，如何有效地为系统进行散热，以避免内部元件因过热而故障或损坏，是相当重要的。

以服务器系统为例，现有的服务器系统主要是通过比例-积分-微分控制器(即，PID控制器)来对服务器系统中的散热系统进行控制。具体地，是由该PID控制器来产生控制并调整散热系统中的风扇运转所需的相关数值，一般来说，该些数值为脉冲宽度调变(Pulse Width Modulation,PWM)讯号。

然而，当服务器系统被设置在不同的位置时(例如不同地点或不同国家)，其所在的环境皆不相同(具有不同的温度与气候)。若要使用上述PID控制器来对散热系统进行控制，则用户必须手动调整PID控制器所使用的P、I及D三组参数，否则该PID控制器所进行的控制动作将会因环境的差异而不准确。

另，部分电子设备是采用神经网络(Netural Network)算法来动态计算并产生上述的P、I、D三组参数，以利该PID控制器的运算。但是，经实验证实，即使通过神经网络算法来计算上述P、I、D参数，也无法完全解决因环境差异所造成的上述问题。

再者，一般神经网络算法是持续检测电子设备整体的温度或CPU的温度，并依据温度来动态计算产生上述P、I、D参数。因此，若电子设备因特殊情况而造成温度瞬间大幅上升时，现有的散热系统需花费相当长度的时间才能令电子设备的温度下降至设定温度值(set-point)以下。如此一来，长时间的高温将可能会对电子设备内部的元件造成损害。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电子设备的风扇控制与修正方法，以使电子设备的风扇进行更有效率的运转，进而得到更快速的散热效果。

为了实现上述目的，本发明提供一种电子设备的风扇控制与修正方法，运用于一电子设备，其中该电子设备具有一CPU及一风扇，该方法包括下列步骤：a)于一电子设备启动后控制一风扇依据一预设转速进行运转；b)感测一CPU的温度是否达到一设定温度值；c)于CPU的温度达到设定温度值后取得CPU目前的运转瓦数；d)于一学习表单及预建立的一神经网络矩阵的其中之一取得该运转瓦数所对应的一脉冲宽度调变值及一PID控制器运算所需的一比例参数、一积分参数及一微分参数；e)由一PID控制器对该脉冲宽度调变值进行误差修正，并产生一修正后脉冲宽度调变值；f)依据该修正后脉冲宽度调变值控制该风扇的运转；g)感测该CPU的温度是否等于该设定温度值；及h)于CPU的温度等于该设定温度值时将该修正后脉冲宽度调变值及该运转瓦数对应储存于该学习表单中(此时的该修正后脉冲宽度调变值必定是I参数的时间积分值，也就是该电子设备的风扇当下采用的脉冲宽度调变值)，以将该修正后脉冲宽度调变值做为该运转瓦数所对应的一确定脉冲宽度调变值。

进一步的，该方法还包括下列步骤：i)步骤h后，判断该电子设备是否关机；及j)于该电子设备关机前重复执行步骤c至步骤h。

进一步的，该预设转速为该风扇的一最低转速，该设定温度值低于该CPU的一最高可承受温度。

进一步的，该电子设备具有一温度感测单元及一瓦数测量单元，该步骤b与该步骤g是通过该温度感测单元感测该CPU的温度，该步骤c是通过该瓦数测量单元测量该CPU的该运转瓦数。