一种嵌入式工控机的自检数据处理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种嵌入式工控机的自检数据处理方法及系统。

背景技术：

1、嵌入式工控机在工业自动化中发挥着重要作用，确保生产线的稳定运行。然而，由于工控机长期运行且处于恶劣的工作环境，系统易出现故障，因此，自检功能成为确保系统可靠性的关键手段。

2、自检数据包含着系统硬件和软件状态的重要信息，但目前的自检数据处理方法存在效率低下和数据复杂度高等问题，导致系统对硬件和软件状态的监测和分析缺乏实时性和准确性，当工控机在运行过程中，由于cpu的处理能力受到cpu的核心温度影响，而传统散热系统通过直接监测核心温度，并与风扇转速控制曲线相匹配从而调整散热系统运行功率，但该散热系统只能实时监测当前温度变化，无法根据所运行的任务量以及工作环境温度提前调整散热系统运行功率，从而导致cpu的核心温度过高触及温度墙带来降频甚至系统崩溃的可能。

技术实现思路

1、本发明提供一种嵌入式工控机的自检数据处理方法及系统，以解决现有的问题。

2、本发明的一种嵌入式工控机的自检数据处理方法及系统采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，该方法包括以下步骤：

4、采集嵌入式工控机在每个时刻的散热系统运行功率、cpu的负载率、等待运行任务量、总运行任务量以及cpu的核心温度和环境温度；

5、通过环境温度和散热系统运行功率获得不同负载率下cpu的阈值温度，根据环境温度以及当前时刻下cpu的阈值温度获得cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数；

6、根据所有时刻中当前时刻的等待运行任务量在总运行任务量中的不同占比情况，获得cpu在不同负载率下的初始阈值温度和当前时刻阈值温度；根据cpu在不同负载率下的初始阈值温度和当前时刻阈值温度差异获得当前时刻的cpu阈值温度的影响系数；

7、根据cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数以及阈值温度的影响系数，结合当前时刻的核心温度和环境温度，获得cpu的核心温度变化参数；

8、根据当前时刻cpu的核心温度变化参数与核心温度获取下一时刻的预测温度，预测温度用于调整散热系统运行功率。

9、进一步地，所述cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数的具体获取方式为：

10、将当前时刻cpu的负载率记为，则cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数的具体计算公式为：

11、

12、其中，表示cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数；表示cpu在当前时刻的散热系统运行功率；表示散热系统运行功率的最小值；表示负载率为时的阈值温度；表示在当前时刻的环境温度；为线性归一化函数。

13、进一步地，所述阈值温度的具体获取方式为：

14、将cpu在每个负载率下散热系统运行功率最小且等待运行任务量为0时的最大温度，记作cpu在每个负载率下的阈值温度。

15、进一步地，所述当前时刻的cpu阈值温度的影响系数的具体获取方式为：

16、将当前时刻的等待运行任务量占比率记为，当前时刻的cpu阈值温度的影响系数的计算方式为：

17、

18、其中，表示当前时刻的cpu阈值温度的影响系数；表示cpu在负载率为下等待运行任务量占比率为时的当前时刻阈值温度；表示cpu在负载率为下的初始阈值温度；表示预设的cpu负载率的数量。

19、进一步地，所述等待运行任务量占比率的具体获取方式为：

20、将当前时刻的等待运行任务量与总运行任务量的比值，记为当前时刻的等待运行任务量占比率。

21、进一步地，所述初始阈值温度的具体获取方式为：

22、将采集时长中cpu在负载率为下等待运行任务量占比率为0时的最大核心温度，记作cpu在负载率为下的初始阈值温度。

23、进一步地，所述当前时刻阈值温度的具体获取方式为：

24、将采集时长中cpu在负载率为下等待运行任务量占比率为时的最大核心温度，记作cpu在负载率为下等待运行任务量占比率为时的当前时刻阈值温度。

25、进一步地，所述cpu的核心温度变化参数的具体获取方式为：

26、在当前时刻cpu的核心温度变化参数的具体计算公式为：

27、

28、其中，表示当前时刻cpu的核心温度变化参数；表示当前时刻的cpu阈值温度的影响系数；表示cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数；表示在当前时刻的阈值温度；表示当前时刻的环境温度；表示当前时刻的cpu的核心温度；表示以自然常数为底的指数函数。

29、进一步地，所述下一时刻的预测温度的具体获取方式为：

30、将当前时刻cpu的核心温度变化参数与核心温度的和记为下一时刻的预测温度。

31、本发明还提出了一种嵌入式工控机的自检数据处理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现前述所述的一种嵌入式工控机的自检数据处理方法的步骤。

32、本发明的技术方案的有益效果是：采集嵌入式工控机在每个时刻的散热系统运行功率、cpu的负载率、等待运行任务量、总运行任务量以及cpu的核心温度和环境温度，通过环境温度和散热系统运行功率获得不同负载率下cpu的阈值温度，根据环境温度以及当前时刻下cpu的阈值温度获得cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数，表明了cpu在每个负载率下的阈值温度受到环境温度和散热系统运行功率的影响，当环境温度与散热系统运行功率之间的差异越大时，对cpu的阈值温度的抑制效果越明显，而增加散热系统运行功率可以加强cpu与周围环境的热量交换速率，可以提高对cpu温度的抑制效果；根据所有时刻中当前时刻的等待运行任务量在总运行任务量中的不同占比情况，获得cpu在不同负载率下的初始阈值温度和当前时刻阈值温度；根据cpu在不同负载率下的初始阈值温度和当前时刻阈值温度差异获得当前时刻的cpu阈值温度的影响系数，表明了等待运行任务量对cpu阈值温度的提升效果的影响；根据cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数以及阈值温度的影响系数，结合当前时刻的核心温度和环境温度，获得cpu的核心温度变化参数，通过cpu的核心温度变化参数判断cpu的核心温度的提升速度，有利于预测下一时刻的cpu的核心温度；根据当前时刻cpu的核心温度变化参数与核心温度获取下一时刻的预测温度，预测温度用于调整散热系统运行功率，本发明降低了由于cpu的核心温度过高触及温度墙带来降频甚至系统崩溃的可能性，提高了嵌入式工控机的自检数据处理效率。

技术特征：

1.一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述cpu在当前时刻的阈值温度抑制系数的具体获取方式为：

3.根据权利要求2所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述阈值温度的具体获取方式为：

4.根据权利要求1所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述当前时刻的cpu阈值温度的影响系数的具体获取方式为：

5.根据权利要求4所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述等待运行任务量占比率的具体获取方式为：

6.根据权利要求4所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述初始阈值温度的具体获取方式为：

7.根据权利要求4所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述当前时刻阈值温度的具体获取方式为：

8.根据权利要求1所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述cpu的核心温度变化参数的具体获取方式为：

9.根据权利要求1所述一种嵌入式工控机的自检数据处理方法，其特征在于，所述下一时刻的预测温度的具体获取方式为：

10.一种嵌入式工控机的自检数据处理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的一种嵌入式工控机的自检数据处理方法的步骤。

技术总结本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种嵌入式工控机的自检数据处理方法及系统，包括：采集嵌入式工控机在每个时刻的散热系统运行功率、CPU的负载率、等待运行任务量、总运行任务量以及CPU的核心温度和环境温度，通过环境温度和散热系统运行功率获得不同负载率下CPU的阈值温度，获取CPU在当前时刻的阈值温度抑制系数以及阈值温度的影响系数，得到CPU的核心温度变化参数，根据当前时刻CPU的核心温度变化参数与核心温度获取下一时刻的预测温度，预测温度用于调整散热系统运行功率。本发明旨在降低由于CPU的核心温度过高触及温度墙带来降频甚至系统崩溃的可能，提高嵌入式工控机的自检数据处理效率。技术研发人员：盛锋,廖熠腾,林飞鹏,李文彬受保护的技术使用者：深圳市鑫赛科科技发展有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15