一种风扇控制方法、装置及电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种风扇控制方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：通过温度传感器获取服务器的温度信息；确定差分进化算法的变异因子、交叉因子和目标函数；其中，每次进化过程中所述变异因子与当前进化代数呈负相关，所述交叉因子与所述当前进化代数呈正相关；利用所述改进差分进化算法确定PID参数，并基于所述PID参数和所述温度信息控制风扇转速。由此可见，本申请提供的风扇控制方法，利用差分进化算法对PID参数进行整定，获得最优的PID控制器参数，进一步提高风扇转速的控制精度，从而更好的调节服务器内部的温度。

【技术实现步骤摘要】
一种风扇控制方法、装置及电子设备和存储介质
本申请涉及计算机
，更具体地说，涉及一种风扇控制方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
技术介绍
伴随着科技的高速发展，互联网技术的愈发成熟，云计算和大数据产业占据了越来越重要的位置。而服务器作为数据中心的核心正扮演着更加重要的角色，而大量服务器集群组成的数据中心的功耗问题也愈发的受到关注。如何有效的提高服务器散热的效率，降低数据中心中服务器的功耗成为各个专家学者的研究重点。传统服务器散热多采用风冷散热，即通过将冷风吹向发热元件，或者将热风从服务器内部抽出。在相关技术中，风冷散热是通过查表法读取温度，根据采集到的温度信息调整风扇转速实现温度控制，但此类方法控制精度不高且会使风扇转速产生较大的波动，不利于服务器的散热和功耗的优化。为解决该问题，服务器的风扇控制系统中多采用PID控制器来对风扇转速进行控制，PID控制器具有结构简单，鲁棒性强、适用性强等特点，是工业生产中使用最为广泛的控制器。但PID控制器的控制性能十分依赖PID参数的选择，靠经验法手动调节难以获得最优参数，从而无法取得最优的控制效果。因此，如何选取最优PID参数，从而提高风扇控制效果是本领域技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种风扇控制方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，选取最优PID参数，从而提高了风扇控制效果。为实现上述目的，本申请提供了一种风扇控制方法，包括：通过温度传感器获取服务器的温度信息；确定差分进化算法的变异因子、交叉因子和目标函数；其中，每次进化过程中所述变异因子与当前进化代数呈负相关，所述交叉因子与所述当前进化代数呈正相关；利用所述改进差分进化算法确定PID参数，并基于所述PID参数和所述温度信息控制风扇转速。其中，所述利用所述改进差分进化算法确定PID参数，包括：生成初始种群，基于所述初始种群生成初始向量集，并在所述初始向量集中选取预设数量的初始向量；基于所述变异因子对所述初始向量进行变异操作得到变异向量，并将所述变异向量加入所述初始向量集得到第一中间向量集；基于所述交叉因子对所述第一中间向量集中的向量进行交叉操作，得到第二中间向量集；利用所述目标函数对所述第二中间向量集中的向量进行选择操作，得到第三中间向量集；判断当前进化代数是否等于最大进化代数；若否，则将所述第三中间向量集作为所述初始向量集重新进入在所述初始向量集中选取预设数量的初始向量的步骤。其中，所述基于所述变异因子对所述初始向量进行变异操作得到变异向量之后，还包括：基于修补算子对变异向量进行修补操作；相应的，将将所述变异向量加入所述初始向量集得到第一中间向量集，包括：将修补后的变异向量加入所述初始向量集得到第一中间向量集。其中，所述修补算子具体为：其中，vi,j,g为所述变异向量，Uj和Lj分别为所述初始种群中个体的上界和下界，v′i,j,g为所述修补后的变异向量。其中，所述变异因子F的确定公式为：其中，Fmax为变异因子的最大值，Fmin变异因子的最小值，G为所述最大进化代数，g为所述当前进化代数。其中，所述变异因子CR的确定公式为：其中，CRmax为变异因子的最大值，CRmin变异因子的最小值，G为所述最大进化代数，g为所述当前进化代数。其中，所述目标函数Q具体为：其中，e(t)为t时刻的误差，ct为所述误差的加权参数，u(t)为控制器输出，(1-ct)为所述控制器输出的加权参数。为实现上述目的，本申请提供了一种风扇控制装置，包括：获取模块，用于通过温度传感器获取服务器的温度信息；确定模块，用于确定差分进化算法的变异因子、交叉因子和目标函数；其中，每次进化过程中所述变异因子与当前进化代数呈负相关，所述交叉因子与所述当前进化代数呈正相关；控制模块，用于利用所述改进差分进化算法确定PID参数，并基于所述PID参数和所述温度信息控制风扇转速。为实现上述目的，本申请提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述风扇控制方法的步骤。为实现上述目的，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述风扇控制方法的步骤。通过以上方案可知，本申请提供的一种风扇控制方法，包括：通过温度传感器获取服务器的温度信息；确定差分进化算法的变异因子、交叉因子和目标函数；其中，每次进化过程中所述变异因子与当前进化代数呈负相关，所述交叉因子与所述当前进化代数呈正相关；利用所述改进差分进化算法确定PID参数，并基于所述PID参数和所述温度信息控制风扇转速。本申请提供的风扇控制方法，利用差分进化算法选取最优PID参数，同时线性调整差分进化算法中的变异因子和交叉因子。在进化初期，变异因子取值较大有利于拓展搜索空间，保持种群的多样性；在进化后期，收敛的情况下变异因子取值较小，更有利于选中最佳区域，逼近最优取值，提高收敛速率和搜索精度。在进化初期，交叉因子取值较小可以提高搜索速度，在进化后期，交叉因子取值较大可以提高种群多样性。由此可见，本申请提供的风扇控制方法，利用差分进化算法对PID参数进行整定，获得最优的PID控制器参数，进一步提高风扇转速的控制精度，从而更好的调节服务器内部的温度。本申请还公开了一种风扇控制装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，同样能实现上述技术效果。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的，并不能限制本申请。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：图1为根据一示例性实施例示出的一种风扇控制方法的流程图；图2为根据一示例性实施例示出的另一种风扇控制方法的流程图；图3为根据一示例性实施例示出的一种风扇控制装置的结构图；图4为根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请实施例公开了一种风扇控制方法，选取最优PID参数，从而提高了风扇控制效果。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风扇控制方法，其特征在于，包括：/n通过温度传感器获取服务器的温度信息；/n确定差分进化算法的变异因子、交叉因子和目标函数；其中，每次进化过程中所述变异因子与当前进化代数呈负相关，所述交叉因子与所述当前进化代数呈正相关；/n利用所述改进差分进化算法确定PID参数，并基于所述PID参数和所述温度信息控制风扇转速。/n

【技术特征摘要】
1.一种风扇控制方法，其特征在于，包括：
通过温度传感器获取服务器的温度信息；
确定差分进化算法的变异因子、交叉因子和目标函数；其中，每次进化过程中所述变异因子与当前进化代数呈负相关，所述交叉因子与所述当前进化代数呈正相关；
利用所述改进差分进化算法确定PID参数，并基于所述PID参数和所述温度信息控制风扇转速。


2.根据权利要求1所述风扇控制方法，其特征在于，所述利用所述改进差分进化算法确定PID参数，包括：
生成初始种群，基于所述初始种群生成初始向量集，并在所述初始向量集中选取预设数量的初始向量；
基于所述变异因子对所述初始向量进行变异操作得到变异向量，并将所述变异向量加入所述初始向量集得到第一中间向量集；
基于所述交叉因子对所述第一中间向量集中的向量进行交叉操作，得到第二中间向量集；
利用所述目标函数对所述第二中间向量集中的向量进行选择操作，得到第三中间向量集；
判断当前进化代数是否等于最大进化代数；若否，则将所述第三中间向量集作为所述初始向量集重新进入在所述初始向量集中选取预设数量的初始向量的步骤。


3.根据权利要求2所述风扇控制方法，其特征在于，所述基于所述变异因子对所述初始向量进行变异操作得到变异向量之后，还包括：
基于修补算子对变异向量进行修补操作；
相应的，将将所述变异向量加入所述初始向量集得到第一中间向量集，包括：
将修补后的变异向量加入所述初始向量集得到第一中间向量集。


4.根据权利要求3所述风扇控制方法，其特征在于，所述修补算子具体为：



其中，vi,j,g为所述变异向量，Uj和Lj分别为所述初始种群中个体的上界和下界，v...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雁南，余华国，
申请(专利权)人：浪潮电子信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37