自适应电池寿命延长制造技术

根据一个实施方案，使用预测模型来确定表示移动设备的电池的电池状况的第一电池数量，其中所述预测模型被配置为基于所述电池的过往电池使用来预测未来电池状况。使用消耗模型来确定表示所述电池状况的第二电池数量，其中所述消耗模型被配置为基于过往电池放电率来预测未来电池放电率。基于对应于所述时间点的所述电池的剩余寿命的当前电池电平来确定表示所述电池状况的第三电池数量。功率管理逻辑基于从所述第一电池数量、所述第二电池数量和所述第三电池数量中的至少一者得出的所述电池状况来执行功率管理动作。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术的实施方案总体涉及便携式设备的功率管理。更具体地讲，本专利技术的实施方案涉及便携式设备的自适应电池寿命延长。
技术介绍
数据处理系统的功率管理常常涉及用于降低数据处理系统中的部件的功率消耗的技术。数据处理系统可以是膝上型电脑或其他形式的便携式计算机，诸如手持式通用计算机或蜂窝电话。由一个或多个电池供电的便携式设备中的功率消耗管理特别重要，因为功率管理越好，便携式设备在仅使用电池功率时通常就能被使用越长时间。随着设备变得越来越复杂且它们的功能越来越多样化，越来越难以从系统深处作出最佳功率管理决策。虽然设计者已成功作出有关中央功率管理驱动器内的硬件状态的决策，但他们未能考虑硬件之外的块。由电池供电的设备的用户通常希望在他们正使用设备时电池不会耗尽。用户级功率管理可设法在电池接近耗尽时以降低性能为代价减少功率消耗，从而延长电池的寿命。大多数常规系统仅在电池电平已非常低时，才执行此类功率管理动作。有时这可能意味着为时已晚。附图说明本专利技术的各实施方案以举例的方式进行说明，而不仅限于各个附图的图形，在附图中类似的附图标号表示类似的元件。图1是框图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的便携式设备的示例。图2是框图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的便携式设备的硬件配置。图3是框图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的自适应电池寿命延长系统。图4是流程图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的用于预测未来电池状况的方法。图5A是流程图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的用于确定电池模型是否为预测性的方法。图5B是流程图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的用于确定不同电池数据集的相关性的方法。图6A是框图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的预测模型的过程。图6B是根据本专利技术的一个实施方案的预测模型映射函数的示例。图7A是框图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的消耗模型的过程。图7B是根据本专利技术的一个实施方案的消耗模型映射函数的示例。图8A是框图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的直接模型的过程。图8B是根据本专利技术的一个实施方案的直接模型映射函数的示例。图9是框图，示出了可用于本专利技术的一个实施方案的数据处理系统的示例。具体实施方式将参考以下讨论的细节来描述本专利技术的多个实施方案和方面，并且附图将图示所述多个实施方案。以下说明书和附图对本专利技术作出例示，并且不应被理解为限制本专利技术。描述了众多的具体细节以提供对本专利技术多个实施方案的全面理解。然而，在某些实例中，众所周知或常规的细节并未被描述以便提供对本专利技术的实施方案的简明论述。在本说明书中对“一个实施方案”或“实施方案”的引用是指结合该实施方案描述的特定特征、结构或特性可以被包括在本专利技术的至少一个实施方案中。在本说明书中的不同位置出现的短语“在一个实施方案中”不一定都是指同一个实施方案。根据一些实施方案，利用各种电池状况模型(也简称电池模型)预测未来电池状况，以便在电池的下一预测再充电之前延长移动设备的电池的电池寿命。当移动设备的操作系统的操作管理器请求关于当前或近未来电池状况的信息时，操作系统内运行的自适应电池寿命延长(ABLE)单元确定或计算电池操作数量(BON)，也简称电池数量或电池状况表示，其使用电池状况模型来表示该时间点处的电池状况。基于由ABLE单元提供的电池数量，操作管理器可决定是继续执行操作，还是延迟执行操作直到稍后或直到电池状况改善。例如，如果预测电池状况高于预先确定的电池状况阈值(也称为电池数量阈值)，则执行操作；否则，可延迟操作。在一个实施方案中，电池模型包括至少预测模型、消耗模型和直接模型。预测模型被配置为基于过往电池操作启发式来预测未来电池状况(例如，未来电池电平)，所述过往电池操作启发式包括在过往不同时间点处捕获的电池电平以及在过往一个或多个时间段期间的电池充电模式。消耗模型被配置为基于过往时间段期间的电池放电模式来预测未来电池状况(例如，未来电池放电率)。直接模型被配置为基于在该时间点处的当前电池电平(例如，通过从电池直接读取电池电平)来预测未来电池状况。ABLE单元随后基于由预测模型、消耗模型和直接模型中的至少一者提供的预测，来确定呈现电池状况的电池数量。在一个实施方案中，如果电池状况被预测为较差或另选地，如果预测到剩余电池寿命不会持续到预测的下一电池再充电之前，则可调节这些模型中的一者或多者，使得电池状况将被视为较差并且更多动作将被停止或延迟以保持电池寿命直到电池的下一预测再充电(例如，软着陆)。另选地，可升高电池状况阈值以延迟执行更多动作。在另一个实施方案中，可周期性地检查这些模型中的每一者，以在使用该模型之前确定该模型是否仍有预测性(例如，在预测方面足够准确)。如果一个模型没有预测性，则ABLE可回退到另一个模型以进行预测。在一个实施方案中，预测模型可为预测未来电池状况的优选模型。然而，如果预测模型没有预测性，则消耗模型变成用于预测的主要模型。类似地，如果消耗模型没有预测性，则可利用直接模型。然而，如果这些模型都有预测性，则可利用这些模型中的一者或多者的组合。在模型没有预测性的情况下，可例如基于最近捕获或跟踪的电池活动历史和/或用户或应用程序行为，来生成或调节新模型。图1是框图，示出了根据本专利技术的一个实施方案的便携式设备的示例。例如，便携式设备100可为智能电话(例如，iPhoneTM)、媒体播放器(例如，iPodTM)、平板电脑(例如，iPadTM)、膝上型电脑(例如，MacBookTM)等。参见图1，系统100包括操作管理器104，以便管理由操作系统托管且由处理器执行的软件程序110。操作管理器104可为操作系统的系统部件，诸如，调度器或资源管理器。操作系统可为任何种类的操作系统，诸如，iOSTM、WindowsTM、AndroidTM、LINUX、UNIX或任何其他实时或嵌入式操作系统。在一个实施方案中，系统100包括ABLE单元101，其被配置为使用一个或多个电池状况模型102，基于电池活动历史103来估计或预测该时间点和/或近未来(例如，电池的下一个至两个充电循环)的电池状况。电池活动历史103可包括过往的电池电平以及过往的系统、应用程序和部件活动。例如，电池活动历史103可包括由活动分析器108捕获的程序110的活动和/或用户行为，以及由功率管理单元(PMU)105和/或电池监测器115(也称为电池活动监测器)捕获的电池107的电池使用和放电模式。电池监测器115可由以下部件不同地实现：1)询问操作系统(OS)设施，诸如调度器和性能监测器或其他OS系统，以便监测应用程序活动，包括CPU时间以及子系统诸如图形处理单元(GPU)、编码器/解码器、GPS网络等的使用，或2)应用程序编程接口(API)，该接口允许应用程序活动的更详细描述，这可为系统库提供或通过从应用程序和服务显式地调用来提供。电池监测器115可以实现为PMU105的一部分。电池活动历史103可作为一个或多个数据库存储在系统100的持久存储设备中。活动监测器/分析器108可经由一组应用程序编程接口(API)监测程序110的活动，并且编译和/或推断用户意图、用户行为趋势和利用移动设备100的用户行为。在一个实施方案中，创建电池状况模型102，以基于由电池活动历史数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现的方法，包括：通过自适应电池寿命延长(ABLE)单元，使用预测模型来确定表示移动设备的电池的电池状况的第一电池数量，其中所述预测模型被配置为基于所述电池的过往电池使用来预测未来电池状况；使用消耗模型来确定表示所述电池状况的第二电池数量，其中所述消耗模型被配置为基于过往电池放电率来预测未来电池放电率；基于对应于所述时间点的所述电池的剩余寿命的当前电池电平来确定表示所述电池状况的第三电池数量；以及通过功率管理逻辑，基于从所述第一电池数量、所述第二电池数量和所述第三电池数量中的至少一者得出的所述电池状况来执行功率管理动作。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.05.29 US 14/290,7951.一种计算机实现的方法，包括：通过自适应电池寿命延长(ABLE)单元，使用预测模型来确定表示移动设备的电池的电池状况的第一电池数量，其中所述预测模型被配置为基于所述电池的过往电池使用来预测未来电池状况；使用消耗模型来确定表示所述电池状况的第二电池数量，其中所述消耗模型被配置为基于过往电池放电率来预测未来电池放电率；基于对应于所述时间点的所述电池的剩余寿命的当前电池电平来确定表示所述电池状况的第三电池数量；以及通过功率管理逻辑，基于从所述第一电池数量、所述第二电池数量和所述第三电池数量中的至少一者得出的所述电池状况来执行功率管理动作。2.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述预测模型来确定所述第一电池数量包括：确定所述预测模型对所述时间点预测的第一预测电池电平与在所述时间点从所述电池读取的实际电池电平之间的第一差值；以及使用与所述预测模型相关联的第一转换函数将所述第一差值转换为所述第一电池数量。3.根据权利要求2所述的方法，其中使用所述消耗模型来确定所述第二电池数量包括：在第二预先确定的时间段内，确定过往第三时间点的第三电池电平与过往第四时间点的第四电池电平之间的第二差值；以及使用与所述消耗模型相关联的第二转换函数将第二差值转换为所述第二电池数量。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第三电池电平在15分钟前捕获，并且其中所述第四电池电平在45分钟前捕获。5.根据权利要求3所述的方法，其中使用所述直接模型来确定所述第三电池数量包括使用与所述直接模型相关联的第三转换函数将从所述电池读取的所述当前电池电平转换为所述第三电池数量。6.根据权利要求1所述的方法，还包括在使用所述预测模型之前确定所述预测模型是否为预测性的，其中如果所述预测模型没有预测性，则利用所述消耗模型。7.根据权利要求6所述的方法，其中确定所述预测模型是否为预测性的包括：从电池活动历史数据库获得在过往第一预先确定的时间段期间的多个时间点捕获的一组实际电池电平数据；从所述电池活动历史数据库获得由所述预测模型预测的、对应于所述多个时间点的第一组预测电池电平数据；以及基于所述第一组的所述预测电池电平数据与所述实际电池电平数据来执行确定系数操作，以确定所述预测模型是否在预先确定的容许范围内执行。8.根据权利要求7所述的方法，其中执行确定系数操作包括对所述预测电池电平数据和所述实际电池电平数据执行R平方过程。9.根据权利要求8所述的方法，还包括：从所述电池启发式数据库获得由所述预测模型在过往第二预先确定的时间段期间预测的第二组预测电池电平数据；确定所述第一组预测电池电平数据与所述第二组预测电池电平数据之间的相关性；以及基于所述确定的相关性和所述确定系数来确定所述预测模型是否为预测性的。10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一预先确定的时间段包括一周前的十五分钟窗口，并且所述第二预先确定的时间段包括一天前的十五分钟窗口。11.一种其中存储有指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在被处理器执行时，使得所述处理器执行方法，所述方法包括：通过自适应电池寿命延长(ABLE)单元，使用预测模型来确定表示移动设备的电池的电池状况的第一电池数量，其中所述预测模型被配置为基于所述电池的过往电池使用来预测未来电池状况；使用消耗模型来确定表示所述电池状况的第二电池数量，其中所述消耗模型被配置为基于过往电池放电率来预测未来电池放电率；基于对应于所述时间点的所述电池的剩余寿命的当前电池电平来确定表示所述电池状况的第三电池数量；以及通过功率管理逻辑，基于从所述第一电池数量、所述第二电池数量和所述第三电池数量中的至少一者得出的所述电池状况来执行功率管理动作。12.根据权利要求11所述的非暂态计算机可读介质，其中使用所述预测模型来确定所述第一电池数量包括：确定所述预测模型对所述时间点...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·B·布朗，G·卡珀尔，
申请(专利权)人：苹果公司，
类型：发明
国别省市：美国;US