本发明专利技术涉及一种用于台式机的机箱温度预测系统。所述系统包括：数据预测机构，用于建立执行台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度预测的循环神经网络模型；温度提醒机构，用于在当前时间区间的箱体内部平均温度超限时，发出温度预警信号；所述内置风扇每一时刻的输出功率跟随箱体内部温度自适应变化且具有最大输出功率的上限值约束，以及所述模型参考的历史数据的份数与机箱的箱体容积单调正向关联。通过本系统，能够引入针对性设计的智能预测模型以基于台式机各项历史数据以及台式机机箱容量数据预测台式机当前时间区间的平均温度，从而为未来时间区间内的机箱温度控制提供有参考信息，达到提前避免台式机过热场景发生的目的。场景发生的目的。场景发生的目的。
【技术实现步骤摘要】
用于台式机的机箱温度预测系统
[0001]本专利技术涉及台式机领域，更具体地，涉及一种用于台式机的机箱温度预测系统。
技术介绍
[0002]台式机，是一种独立相分离的计算机，完全跟其它部件无联系，相对于笔记本和上网本体积较大，主机、显示器等设备一般都是相对独立的，一般需要放置在电脑桌或者专门的工作台上。因此命名为台式机。
[0003]台式电脑的优点就是耐用，以及价格实惠，和笔记本相比，相同价格前提下配置较好，散热性较好，配件若损坏更换价格相对便宜，缺点就是：笨重，耗电量大。电脑(Computer)是一种利用电子学原理根据一系列指令来对数据进行处理的机器。电脑可以分为两部分：软件系统和硬件系统。
[0004]由此可见，在需要大量运算的应用场景以及对系统稳定性要求较高的应用场景，对台式机的需求量仍高于其他计算机系统的需求量。同时，处于大数据运算场景以及对系统稳定性的高要求，台式机的机箱内部温度需要维持在一个固定的温度区间，尤其对其不能超过最大温度阈值要求较为严格。
[0005]焦作大学的专利技术公开CN112034900A是一种用于电脑主机温度自动调控装置，包括主体机构、副体机构和连接软管，主体机构的上端设置有副体机构，主体机构通过连接软管与副体机构相连接，利用电动推杆将副壳体升起，连接软管会随着水箱的不断升高而缓缓变直，水源便会沿着连接软管进入到冷却箱内，使其冷却降温，整体温控效果显著。其专利技术还公开了一种用于电脑主机温度自动调控装置的控制方法，利用控制中心内部的控制模块和记忆模块，可以设定温度额定范围数值，具体为15℃
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25℃，当温度传感模块测得的温度高于25℃，则自动实现降温功能，当温度传感模块测得的温度低于15℃，则实现升温功能，能够自主完成升温和降温的功能。
[0006]上海英众信息科技有限公司的专利技术公开CN111709025A是一种电脑主机安全监测方法，包括电脑主机、温度监测模块、电压电流监测模块、电脑病毒检测模块、病毒入侵监测模块，处理器、控制器、报警模块、数据存储模块、用户端，所述电脑主机分别与温度监测模块、电压电流监测模块、电脑病毒检测模块、病毒入侵监测模块相连接，所述电脑主机与处理器相连接，所述处理器与控制器相连接，所述控制器分别与报警模块、数据存储模块、用户端相连接。
[0007]然而，由于台式机内部组件的复杂性以及各种参数的相互作用，导致未来时间的台式机的机箱内部温度仍难以准确预测，进而台式机用户无法为了维持台式机机箱内部温度在一个固定的温度区间、尤其不能超过最大温度阈值提供针对性的温度管控措施。
技术实现思路
[0008]为了解决相关领域的技术问题，本专利技术提供了一种用于台式机的机箱温度预测系统，能够引入针对性设计的智能预测模型以基于台式机各项历史数据以及台式机机箱容量
数据预测台式机当前时间区间的平均温度，从而为台式机用户进行未来时间区间内的温度控制提供有价值的参考数据。
[0009]本专利技术的技术关键在于：
[0010](1)针对每一时刻的输出功率跟随台式机机箱箱体内部温度自适应变化且具有最大输出功率的上限值约束的内置风扇，引入智能预测模型以基于内置风扇历史输出功率、台式机处理内核历史散热数值以及台式机的各项机箱参数预测当前时间区间的箱体内部平均温度，从而为后续的机箱箱体的状态管理提供可靠信息，避免机箱内部过热场景发生；
[0011](2)采用的智能预测模型基于循环神经网络，所述循环神经网络的学习次数与每一时间区间占据时长成正比，以及台式机历史数据份数与所述台式机的机箱的箱体容积单调正向关联，从而保证预测结果的有效性和鲁棒性。
[0012]根据本专利技术的一方面，提供了一种用于台式机的机箱温度预测系统，所述系统包括：
[0013]风扇测量器件，与台式机的内置风扇连接，用于测量所述内置风扇在当前时间区间之前的预设数目的多个时间区间分别对应的多个平均驱动功率，所述当前时间区间以及其之前的预设数目的多个时间区间中每一个时间区间的持续时长相等且所述当前时间区间以及其之前的预设数目的多个时间区间共同组成一个完整的时间分段；
[0014]内核检测器件，与台式机的各个处理内核连接，用于获得每一个处理内核在当前时间区间之前的预设数目的多个时间区间分别对应的多个平均表面散发热量，以作为所述处理内核的历史热量信息，输出各个处理内核分别对应的各份历史热量信息；
[0015]箱体分析器件，与所述台式机连接，用于获取所述台式机的机箱的箱体容积以及获取所述台式机的机箱内部各个组件共同占据的体积；
[0016]数据预测机构，分别与所述风扇测量器件、所述内核检测器件以及所述箱体分析器件连接，用于建立执行所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度预测的循环神经网络模型，所述循环神经网络模型以所述多个平均驱动功率、所述各份历史热量信息、所述台式机的机箱的箱体容积以及所述台式机的机箱内部各个组件共同占据的体积为各项输入信息，并执行所述循环神经网络模型以获得所述循环神经网络模型输出的所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度；
[0017]温度提醒机构，与所述数据预测机构连接，用于在接收到的所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度超过或者等于预设温度阈值时，发出温度预警信号；
[0018]其中，所述内置风扇每一时刻的输出功率跟随箱体内部温度自适应变化且具有最大输出功率的上限值约束。
[0019]其中，所述预设数目的取值与所述台式机的机箱的箱体容积单调正向关联。
[0020]本专利技术的用于台式机的机箱温度预测系统运行稳定、安全有效。由于能够引入针对性设计的智能预测模型以基于台式机各项历史数据以及台式机机箱容量数据预测台式机当前时间区间的平均温度，从而为未来时间区间内的机箱温度控制提供有参考信息，达到提前避免台式机过热场景发生的目的。
[0021]附图简要说明
[0022]本领域技术人员通过参考附图可更好理解本专利技术的众多优点。
[0023]图1是依照本专利技术第一实施方案的用于台式机的机箱温度预测系统的内部结构示
意图。
[0024]图2是依照本专利技术第二实施方案的用于台式机的机箱温度预测系统的内部结构示意图。
[0025]图3是依照本专利技术第三实施方案的用于台式机的机箱温度预测系统的内部结构示意图。
具体实施方式
[0026]第一实施方案
[0027]图1是依照本专利技术第一实施方案的用于台式机的机箱温度预测系统的内部结构示意图，所述系统包括：
[0028]风扇测量器件，与台式机的内置风扇连接，用于测量所述内置风扇在当前时间区间之前的预设数目的多个时间区间分别对应的多个平均驱动功率，所述当前时间区间以及其之前的预设数目的多个时间区间中每一个时间区间的持续时长相等且所述当前时间区间以及其之前的预设数目的多个时间区间共同组成一个完整的时间分段；
[0029]示例地，所述当前时间区间以及其之前的预设数目的多个时间区间共本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于台式机的机箱温度预测系统，其特征在于，所述系统包括：风扇测量器件，与台式机的内置风扇连接，用于测量所述内置风扇在当前时间区间之前的预设数目的多个时间区间分别对应的多个平均驱动功率，所述当前时间区间以及其之前的预设数目的多个时间区间中每一个时间区间的持续时长相等且所述当前时间区间以及其之前的预设数目的多个时间区间共同组成一个完整的时间分段；内核检测器件，与台式机的各个处理内核连接，用于获得每一个处理内核在当前时间区间之前的预设数目的多个时间区间分别对应的多个平均表面散发热量，以作为所述处理内核的历史热量信息，输出各个处理内核分别对应的各份历史热量信息；箱体分析器件，与所述台式机连接，用于获取所述台式机的机箱的箱体容积以及获取所述台式机的机箱内部各个组件共同占据的体积；数据预测机构，分别与所述风扇测量器件、所述内核检测器件以及所述箱体分析器件连接，用于建立执行所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度预测的循环神经网络模型，所述循环神经网络模型以所述多个平均驱动功率、所述各份历史热量信息、所述台式机的机箱的箱体容积以及所述台式机的机箱内部各个组件共同占据的体积为各项输入信息，并执行所述循环神经网络模型以获得所述循环神经网络模型输出的所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度；温度提醒机构，与所述数据预测机构连接，用于在接收到的所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度超过或者等于预设温度阈值时，发出温度预警信号；其中，所述内置风扇每一时刻的输出功率跟随箱体内部温度自适应变化且具有最大输出功率的上限值约束。其中，所述预设数目的取值与所述台式机的机箱的箱体容积单调正向关联。2.如权利要求1所述的用于台式机的机箱温度预测系统，其特征在于：建立执行所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度预测的循环神经网络模型，所述循环神经网络模型以所述多个平均驱动功率、所述各份历史热量信息、所述台式机的机箱的箱体容积以及所述台式机的机箱内部各个组件共同占据的体积为各项输入信息，并执行所述循环神经网络模型以获得所述循环神经网络模型输出的所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度包括：所述循环神经网络模型输出的所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度为归一化表示数据；其中，所述循环神经网络模型为执行完多次学习后的循环神经网络，所述循环神经网络的学习次数与每一时间区间占据时长成正比。3.如权利要求2所述的用于台式机的机箱温度预测系统，其特征在于，所述系统进一步包括：频分通信机构，与所述数据预测机构连接，用于在接收到的所述台式机的机箱在当前时间区间的箱体内部平均温度超过或者等于预设温度阈值时，将温度预警信号通过频分双工通信链路无线传输到远端的机箱控制服务器。4.如权利要求3所述的用于台式机的机箱温度预测系统，其特征在于，所述系统进一步包括：机箱控制服务器，与所述频分通信机构连接，采用大数据服务节点或者云端服务节点来实现，用于同时管理多台台式机。
5.如权利要求2
【专利技术属性】
技术研发人员：孔霞，
申请(专利权)人：苏州市优凡文化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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