[發明專利]一種風扇調速方法及裝置

有效

• 申請號: 201811545187.8
• 申請日: 2018-12-17
• 公開（公告）號: CN109707654B
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 袁智
• 申請（專利權）人: 新華三技術有限公司
• 主分類號: F04D27/00
• 分類號: F04D27/00
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 孟維娜;馬敬

1.一種風扇調速方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得用于監測設備所處工作環境溫度的溫度傳感器采集的當前溫度，并獲得用于調節所述工作環境溫度的風扇工作的當前檔位；

以所述當前溫度和當前檔位為模型輸入，根據預先訓練得到的檔位預測模型，預測風扇的調速后檔位，其中，所述檔位預測模型為：以溫度傳感器采集的溫度和風扇工作的檔位為狀態、且以調整風扇工作的檔位為動作進行強化學習得到的、用于預測風扇調速后所工作檔位的模型；

按照所述調速后檔位對風扇進行調速；

強化學習過程中采用的獎勵函數R為：

其中，R表示在所述工作環境的一個狀態下按照一個動作調整風扇工作的檔位對所述工作環境帶來的獎勵，N表示溫度傳感器的數量，M表示風扇的數量，θ表示預設的平衡系數，I_i表示第i個溫度傳感器采集的溫度是否在正常工作溫度范圍內，所述正常工作溫度范圍根據預設的告警溫度閾值確定，C_j表示第j個風扇的檔位數量，f_j表示第j個風扇工作的檔位，W_j表示第j個風扇的最大功率。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述檔位預測模型為：用于記錄所述工作環境的狀態之間進行轉化的權值的狀態轉化權值表，其中，所述工作環境的狀態包括：溫度傳感器采集的溫度和風扇工作的檔位；

所述以所述當前溫度和當前檔位為模型輸入，根據預先訓練得到的檔位預測模型，預測風扇的調速后檔位，包括：

查詢所述狀態轉化權值表，獲得對所述工作環境的第一狀態進行狀態轉化時權值最高的第二狀態，其中，所述第一狀態為：包括所述當前溫度和當前檔位的狀態；

將所述第二狀態中包括的風扇的檔位確定為風扇的調速后檔位。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過以下方式訓練得到所述狀態轉化權值表：

根據溫度傳感器的數量、所述工作環境的溫度范圍、風扇的數量以及風扇的檔位范圍，獲得初始的狀態轉化權值表；

獲得第一初始狀態；

查詢所述狀態轉化權值表，獲得對所述第一初始狀態進行狀態轉化時權值最高的第三狀態；

根據所述第三狀態，確定對所述第一初始狀態進行狀態轉化時調整風扇工作檔位的第一動作；

查詢所述狀態轉化權值表，獲得對所述第三狀態進行狀態轉化時權值最高的第四狀態；

根據所述第四狀態，確定對所述第三狀態進行狀態轉化時調整風扇工作檔位的第二動作；

計算在所述第一初始狀態下按照所述第一動作調整風扇工作的檔位對所述工作環境帶來的獎勵，作為第一獎勵；

根據第一轉化權值、第二轉化權值和第一獎勵更新所述第一轉化權值，其中，所述第一轉化權值為：所述狀態轉化權值表中記錄的、從所述第一初始狀態轉化至所述第三狀態的權值，所述第二轉化權值為：所述狀態轉化權值表中記錄的、從所述第三狀態轉化至所述第四狀態的權值；

將所述第一初始狀態更新為所述第三狀態，并返回所述查詢所述狀態轉化權值表，獲得對所述第一初始狀態進行狀態轉化時權值最高的第三狀態的步驟，直至所述狀態轉化權值表收斂。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述檔位預測模型為神經網絡模型；

所述以所述當前溫度和當前檔位為模型輸入，根據預先訓練得到的檔位預測模型，預測風扇的調速后檔位，包括：

將所述工作環境的第一狀態輸入所述神經網絡模型，獲得所述神經網絡模型預測得到的、在所述第一狀態下風扇工作于各個檔位為所述工作環境帶來的獎勵，其中，所述第一狀態為：包括所述當前溫度和當前檔位的狀態；

針對每一風扇，將最高獎勵對應的檔位確定為該風扇的調速后檔位。