一种终端设备的散热方法、装置及系统与流程

本发明涉及装置控制领域，尤其涉及一种终端设备的散热方法、装置及系统。

背景技术：

终端设备(如智能手机、电脑及电视等)中的电池、中央处理器(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)等元件多为发热元件，发热元件运行时产生热能，尤其在长时间运行软件或充电时，终端设备的内部温度大幅升高，直接影响终端设备的响应和运行速度；加速终端设备内部元件的老化速度，降低其的使用寿命。因此，散热性能已成为衡量终端设备质量的重要指标。

为解决以上散热问题，终端常用的方式是通过散热膜、硅胶垫片等方式将热量从芯片导出、加快扩散，然后依靠终端本身自然冷却。但是自然冷却下手机的散热能力是有极限的，只有靠外置辅助装置才能如何突破手机的散热极限。图1是常见的终端设备散热系统的结构示意图。如图1所示，温度传感器101、CPU102和制冷装置103依次电连接，其中，温度传感器101用于采集CPU102及其他发热元件的温度参数，并将该温度参数发送至CPU102，CPU102再根据接收到的温度参数控制制冷装置103对终端设备降温。

但是，常用的终端设备散热系统中以温度参数作为制冷装置运行时制冷功率的控制指标，而发热元件产生的发热功率转化为局部温度需要一定的时间，因而散热系统只能在终端设备产热后被动散热，导致CPU对于制冷装置制冷功率的控制具有较大时延，控制的准确性较低，容易造成制冷装置在制冷过程中电能的浪费。

技术实现要素：

本发明提供一种终端设备的散热方法、装置及系统，以解决现有技术控制准确性低的技术问题。

本发明提供一种终端设备的散热方法，所述方法包括：

获取终端设备在第一时刻的第一发热功率；

根据所述第一发热功率预测所述终端设备在第二时刻的第二发热功率；

根据发热功率与制冷功率的对应关系，确定与所述第二发热功率对应的目标制冷功率；

在第二时刻，根据所述目标制冷功率调整制冷装置的制冷功率。

本发明还提供一种终端设备的散热装置，包括：处理器、存储器和通信接口，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通信总线相连；

所述通信接口，用于接收和发送信号；

所述存储器，用于存储程序代码；

所述处理器，用于读取所述存储器中存储的程序代码，并执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。

本发明还提供一种终端设备的散热系统，包括：以上散热装置，还包括：

制冷模块，用于以目标制冷功率为终端设备制冷；

控制模块，用于控制制冷模块以中央处理器CPU发送的目标制冷功率制冷；

状态监测模块，用于监测所述制冷模块的工作状态信息，以便所述制冷模块处于非正常工作状态时，通知控制模块控制制冷模块以预设制冷功率制冷。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明一种终端设备的散热方法，包括：获取终端设备在第一时刻的第一发热功率；根据第一发热功率预测终端设备在第二时刻的第二发热功率；根据发热功率与制冷功率的对应关系，确定与所述第二发热功率对应的目标制冷功率；在第二时刻，根据目标制冷功率调整制冷装置的制冷功率。本发明中第一发热功率为终端设备在第一时刻实际发出的散热功率，而第二发热功率和目标制冷功率则是根据第一发热功率确定的预测功率，即在第二时刻之前，终端设备已根据第一发热功率确定了制冷装置在第二时刻的制冷功率。因此，与目前常见的终端设备散热方法相比，本方法为一种主动散热方法，有利于降低终端设备控制制冷装置的时延性，从而提高控制准确性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

图1是一种常见的终端设备散热系统的结构示意图；

图2是本发明实施例中提供的一种终端设备散热方法的方法流程图；

图3是本发明实施例中提供的一种步骤S100的方法流程图；

图4是本发明实施例中提供的一种步骤S200的方法流程图；

图5是本发明实施例中提供的一种步骤S201的方法流程图；

图6是本发明实施例中提供的一种步骤S300的方法流程图；

图7是本发明实施例中提供的另一种步骤S200的方法流程图；

图8是本发明实施例中提供的一种步骤S203的方法流程图；

图9是本发明实施例中提供的一种终端设备的散热装置的结构示意图；

图10是本发明实施例中提供的一种终端设备的散热系统的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置的例子。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。

请参考图2，所示为本发明实施例中提供的一种终端设备散热方法的方法流程图。

由图2可见，本方法包括：

步骤S100：获取终端设备在第一时刻的第一发热功率。

本实施例可在终端设备的运行电路上设置一个或多个监控点，用于监控终端设备中发热量较大的元件，通过在第一时刻采集监控点的功率参数确定终端设备的第一发热功率。本实施例中的功率参数为监控点上的电流值和电压值。例如，可在终端设备电池供电主干路上设置一个监控点，通过在第一时刻采集电池供电主干路上监控点的电流值和电压值确定终端设备的第一发热功率。

步骤S200：根据所述第一发热功率预测所述终端设备在第二时刻的第二发热功率。

本发明中，可按照预设的采样周期采集监控点上的功率参数，在采样周期结束的时刻输出相应的功率参数。第一时刻为第一采样周期结束时对应的时刻，第二时刻为第二采样周期(第一采样周期后的下一个采样周期)结束时对应的时刻。采样周期依据系统时钟最少可设置为毫秒级，因而在终端设备运行过程中，相邻采样周期的发热功率总体上是趋于稳定的。因此，可利用终端设备的第一发热功率预测第二发热功率。

步骤S300：根据发热功率与制冷功率的对应关系，确定与所述第二发热功率对应的目标制冷功率。

制冷装置向终端设备输出制冷功率时，不可避免的受到外部环境以及传导路径的散热影响，使得制冷装置的实际制冷功率小于目标制冷功率，因此，可根据发热功率与制冷功率的对应关系，将目标制冷功率设定为略大于第二发热功率。

步骤S400：在第二时刻，根据所述目标制冷功率调整制冷装置的制冷功率。

制冷装置可包括但不限于半导体制冷片、风扇等。终端设备预先获取目标制冷功率后，利用延时滤波器等延时元件控制CPU在第二时刻将制冷装置的制冷功率调整为目标制冷功率。本发明中的第一发热功率是根据实际采集的终端设备的功率参数确定的真实功率，而第二发热功率和目标制冷功率则是根据第一发热功率确定的预测功率，即在第二时刻之前，终端设备已经做好制冷装置制冷功率的调整准备。因此，与目前常见的终端设备散热方法相比，本方法为一种主动散热方法，有利于提高终端设备对制冷装置控制的准确性。

请参考图3，所示为本发明实施例中提供的一种步骤S100的方法流程图。

由图3可见，步骤S100可包括以下步骤：

步骤S101：接收所述终端设备运行电路中多个监控点在所述第一时刻的功率参数。

在终端设备电池供电主干路上设置一个监控点，虽然也可以通过以上监控点确定的第一发热功率实现第二发热功率的预测，但其预测方法通常为简单的线性关系，预测的准确性不高。本实施例中，终端设备的运行电路上设有多个监控点，例如可在中央处理器CPU、发光二极管、摄像头等发热量较大的元件的运行电路上分别设置一个或多个监控点，通过参数采集模块分别采集多个监控点在第一时刻的对应的功率参数(电流值和电压值)，并将相应的功率参数发送至终端设备的CPU。通过设置多个监控点，可避免简单的线性预测，从而提高第二发热功率预测的准确性。

步骤S102：根据所述功率参数计算与所述多个监控点对应的多个发热元件的子发热功率。

本实施例可通过监控点电流值和电压值的乘积直接计算出多个发热元件相应的子发热功率，较以温度参数作为制冷装置控制指标的现有方法，以发热功率作为制冷装置控制指标的方法实时性较强。本实施例中的多个发热元件可包括发热功率较大的多个元件，如中央处理器CPU、发光二极管、摄像头、显示屏幕、无线模块以及全球定位系统GPS芯片，当然，为了进一步提高制冷装置制冷功率控制的准确性，本发明其他实施例中也可以在终端设备的运行电路上设置更多的监控点，以获取更多相应发热元件的子发热功率。

请参考图4，所示为本发明实施例中提供的一种步骤S200的方法流程图。

由图4可见，步骤S200可包括以下步骤：

步骤S201：获取所述多个发热元件在所述第一时刻的发热加权系数。

本实施例中的多个发热元件分别为CPU和摄像头，当然，本发明其他实施例中也可将其他常用原件设定为与监控点对应的发热元件。终端设备中每个发热元件在运行过程中均具有相应的发热加权系数，即各发热元件在整个终端设备散热体系中对应的重要程度。例如，CPU的散热量在整个终端设备散热量中占有主导地位，则CPU的发热加权系数也应较其他发热元件的发热加权系数大。本发明可通过加权训练机制获取发热元件在第一时刻的发热加权系数。

步骤S202：根据所述多个发热元件的子发热功率及对应的发热加权系数的线性加权和预测终端设备在第二时刻的第二发热功率。

若CPU在第一时刻的子发热功率为P₁(1)，相应的发热加权系数为α；摄像头在第一时刻的子发热功率为P₂(1)，相应的发热加权系数为β。则终端设备在第二时刻的第二发热功率P_预测(2)可根据公式(1)预测：

P_预测(2)＝αP₁(1)+βP₂(1) (1)

请参考图5，所示为本发明实施例中提供的一种步骤S201的方法流程图。

由图5可见，步骤S201可包括以下步骤：

步骤S2011：判断所述终端设备的前台任务在所述第一时刻是否发生变化。

虽然在终端设备运行过程中，相邻采样周期的发热功率总体上是趋于稳定的，但当终端设备的前台任务发生变化后，相邻采样周期内各发热元件对应的子发热功率也可能存在较大差异。例如，在第一采样周期内，终端设备的前台任务为播放音乐，则此时终端设备中扩音器等音乐播放元件的发热功率较大，相应的发热加权系数也较大；而在第二采样周期内，终端设备的前台任务更换为拍摄图像，则此时终端设备中摄像头等图像拍摄元件的发热功率较大，相应的发热加权系数也应随之变大。由此可见，当终端设备前台任务发生变化时，各发热元件对应的发热加权系数随之变化，因此，为提高第二发热功率预测的准确性，可在终端设备前台任务发生变化时，重新确定各发热元件的发热加权系数。

步骤S2012：若所述前台任务发生变化，则开启加权训练机制，并将所述多个发热元件在所述第一时刻的发热加权系数均确定为零。

当终端设备的前台任务在第一时刻发生变化时，终端设备的CPU在第一时刻的发热加权系数α以及摄像头在第一时刻的发热加权系数β均设定为零，因此，根据公式(1)预测的终端设备在第二时刻的第二发热功率P(2)也为零。

另外，本发明可通过加权训练机制确定各发热元件的发热加权系数，发热加权系数的加权训练模型如下为：

P_预测(t+1)＝αP₁(t)+βP₂(t)+…ηP_n(t) (2)

终端设备的电池供电主干路的放电功率和充电装置的充电功率之和可视为整个终端设备的发热功率，因而可在终端设备的电池供电主干路以及充电功率的运行电路上分别设置监控点，进而获取相应的放电功率和充电功率。在加权训练过程中，可将t+1时刻电池供电主干路上的放电功率和充电装置的充电功率之和视为P_预测(t+1)，因此，加权训练可通过n+1个采样周期的采样数据(功率参数)求解n元一次方程，即可获取终端设备中n个发热元件对应的发热加权系数。

本实施例中发热元件为CPU和摄像头，因此，可通过电池供电主干路、CPU运行电路和摄像头运行电路上3个采样周期的采样数据求解二元一次方程，即可获取CPU的发热加权系数α和摄像头的发热加权系数β。

步骤S2013：若所述前台任务未发生变化，则判断所述加权训练是否完成。

由于完成本实施例的加权训练需要3个采样周期对应的采样数据，因此，若在第一时刻前台任务未发生变化，但第一时刻处于上述3个采样周期内，则由于加权训练尚未完成，CPU的发热加权系数α和摄像头的发热加权系数β依然无法确定，因此，仍然无法根据第一时刻对应的第一发热功率直接预测第二发热功率。

步骤S2014：若所述加权训练已完成，则调取所述多个发热元件在所述第一时刻的发热加权系数。

加权训练完成后，则可将获取到的CPU的发热加权系数α和摄像头的发热加权系数β存储于数据库内，以便预测后续时刻发热功率时可接调取。

步骤S2015：若所述加权训练未完成，则将所述多个发热元件在所述第一时刻的发热加权系数均确定为零。

请参考图6，所示为本发明实施例中提供的一种步骤S300的方法流程图。

由图6可见，步骤S300可包括以下步骤：

步骤S301：判断所述第二发热功率是否为零。

步骤S302：若所述第二发热功率为零，则将默认制冷功率确定为与所述第二发热功率对应的目标制冷功率。

在第一时刻，若终端设备的前台任务发生变化或者加权训练未完成，则多个发热元件在所述第一时刻的发热加权系数均确定为零，即CPU的发热加权系数α和摄像头的发热加权系数β均为零。由公式(1)可知，终端设备在第二时刻的第二发热功率也为零。在此情况下，无法通过第二发热功率直接调整制冷装置的目标制冷功率，因此，可将默认制冷功率暂时确定为与所述第二发热功率对应的目标制冷功率，直至加权训练完成为止。

请参考图7，所示为本发明实施例中提供的另一种步骤S200的方法流程图。

由图7可见，在步骤S202之后，步骤S200还包括以下步骤：

步骤S203：获取校准所述第二发热功率的校准参数。

根据第一发热功率预测的第二发热功率不可避免的与终端设备实际的第二发热功率存在误差，因此，可通过校准参数来校准预测的第二发热功率。

请参考图8，所示为本发明实施例中提供的一种步骤S203的方法流程图。

由图8可见，步骤S203包括以下步骤：

步骤S2031：获取终端设备的电池供电主干路在所述第一时刻的放电功率和充电装置在所述第一时刻的充电功率。

步骤S2032：将所述放电功率和所述充电功率之和确定为所述校准参数。

终端设备的电池供电主干路在第一时刻的放电功率和充电装置在第一时刻的充电功率之和可视为终端设备在第一时刻的实际发热功率，因此，可通过终端设备第一时刻的校准参数(即所述放电功率和所述充电功率之和)与预测的第一发热功率之差来确定第一时刻的预测误差，进而通过第一时刻的预测误差校准根据第一发热功率预测的第二发热功率。

步骤S204：获取所述校准参数在所述第一时刻对应的校准加权系数。

校准加权系数的加权训练模型如下为：

P_预测′(t+1)＝αP₁(t)+βP₂(t)+…ηP_n(t)+λ(P_放电(t)+P_充电(t)-P_预测(t)) (3)

在校准加权系数的加权训练模型中，各发热元件对应的发热加权系数α、β…η为已知值，P_预测′(t+1)为终端设备的电池供电主干路在t+1时刻的放电功率和充电装置在t+1时刻的充电功率之和，若手机未处于充电状态，则P_充电(t)＝0；P_预测(t)为基于公式(2)，根据t-1时刻的发热功率预测的t时刻的发热功率，因此，校准加权系数的求取与发热元件发热加权系数的求取方法类似，只需在t时刻确定发热加权系数α、β…η后，在t+1时刻额外获取一组放电功率和充电功率，求解一元一次方程，即可获取第二发热功率的校准加权系数。

当然，本发明其他实施例中，也可以直接通过n+2个采样周期的采样数据(n个发热元件对应的功率参数、电池供电主干路的放电功率参数以及充电装置的充电功率参数，放电功率参数和充电功率参数可分别确定对应的放电功率和充电功率)求解n元一次方程，即可同时获取终端设备中n个发热元件对应的发热加权系数以及第二发热功率的校准加权系数。

步骤S205：根据所述校准参数及所述校准加权系数校准根据第一发热功率预测的第二发热功率。

图9是本发明实施例提供的一种终端设备的散热装置的结构示意图。如图9所示，该散热装置600，其结构可包括：至少一个处理器(processor)601、内存(memory)602、外围设备接口(peripheral interface)603、输入/输出子系统(I/O subsystem)604、电力线路605和通信线路606。

在图9中，箭头表示能进行计算机系统的构成要素间的通信和数据传送，且其可利用高速串行总线(high-speed serial bus)、并行总线(parallel bus)、存储区域网络(SAN，Storage Area Network)和/或其他适当的通信技术而实现。

内存602可包括操作系统612和散热控制例程622。例如，内存602可包括高速随机存取存储器(high-speed random access memory)、磁盘、静态随机存取存储器(SPAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、只读存储器(ROM)、闪存或非挥发性内存。内存602可存储用于操作系统612和散热控制例程622的程序编码，也就是说可包括散热装置600的动作所需的软件模块、指令集架构或其之外的多种数据。此时，处理器601或外围设备接口606等其他控制器与内存602的存取可通过处理器601进行控制。

外围设备接口603可将散热装置600的输入和/或输出外围设备与处理器601和内存602相结合。并且，输入/输出子系统604可将多种输入/输出外围设备与外围设备接口606相结合。例如，输入/输出子系统604可包括显示器、键盘、鼠标、打印机或根据需要用于将照相机、各种传感器等外围设备与外围设备接口603相结合的控制器。具体的，在输入/输出子系统604中包括用于将终端设备电路及制冷设备电路与外围设备接口603相结合的控制器。根据另一侧面，输入/输出外围也可不经过输入/输出子系统604而与外围设备接口603相结合，即终端设备电路及制冷设备电路也可不经过输入/输出子系统604而与外围设备接口603相结合。

电力线路605可向终端设备的电路元件的全部或部分供给电力。例如，电力线路605可包括如电力管理系统、电池或交流(AC)之一个以上的电源、充电系统、电源故障检测电路(power failure detection circuit)、电力变换器或逆变器、电力状态标记符或用于电力生成、管理、分配的任意其他电路元件。

通信线路606可利用至少一个接口与其他计算机系统进行通信，如与制冷装置进行通信。

处理器601通过施行存储在内存602中的软件模块或指令集架构可执行散热装置600的多种功能且处理数据。也就是说，处理器601通过执行基本的算术、逻辑以及计算机系统的输入/输出演算，可构成为处理计算机程序的命令。

图9的实施例仅是终端设备的散热装置600的一个示例，散热装置600可具有如下结构或配置：省略图9所示的部分电路元件，或进一步具备图9中未图示之追加的电路元件，或结合两个以上的电路元件。例如，用于移动环境的通信终端的计算机系统除了图9所示的电路元件之外，还可进一步包括传感器等，且在通信线路606中也可包括用于多种通信方式(WiFi、6G、LTE、Bluetooth、NFC、Zigbee等)的RF通信的电路。可包含在散热装置600中的电路元件可由包括一个以上的信号处理或应用程序所特殊化的集成电路的硬件、软件或硬件和软件两者的组合而实现。

图10是本发明实施例提供的一种终端设备的散热系统的结构示意图。如图10所示，该系统包括：如以上所述的散热装置，还包括：

CPU201，用于与控制模块600通信，进而控制制冷模块500以目标制冷功率制冷；

参数采集模块202，用于采集终端设备运行电路上各监控点的功率参数；

功率预测模块203，用于预测第二发热功率及目标制冷功率；

制冷模块204，用于以目标制冷功率为终端设备制冷；

控制模块205，用于控制制冷模块204以CPU201发送的目标制冷功率制冷。

状态监测模块206，用于监测所述制冷模块204的工作状态信息，以便所述制冷模块204处于非正常工作状态时，通知控制模块205控制制冷模块204以预设制冷功率制冷。

本实施例中的散热系统可包括终端设备和制冷装置两部分，其中，CPU201、参数采集模块202以及功率预测模块203设置于终端设备内部，参数采集模块202也可以是设置于CPU201中的模块；制冷模块204、控制模块205以及状态监测模块206设置于制冷装置内部。工作状态信息包括但不限于电压、电流以及温度等，目的在于检测制冷模块204是否处于正常工作状态，是否已达到制冷模块的最大制冷功率而需要进入保护状态，状态监测模块206将判断的结果反馈至控制模块205，以便控制模块205控制制冷模块204以预设制冷功率制冷，其中，预设制冷功率小于制冷模块204的最大制冷功率。此外，本发明其他实施例中，所述制冷装置还可以包括散热结构，当状态监测模块206检测到制冷模块204处于非正常工作状态时，控制模块205可以控制散热结构为制冷模块204散热，便于制冷模块204尽快恢复正常工作状态。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

可以理解的是，本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。