[发明专利]温度预测方法、装置、电子设备及介质在审
申请号: | 202210946458.0 | 申请日: | 2022-08-08 |
公开(公告)号: | CN116069139A | 公开(公告)日: | 2023-05-05 |
发明(设计)人: | 宋宸宇 | 申请(专利权)人: | 荣耀终端有限公司 |
主分类号: | G06F1/20 | 分类号: | G06F1/20;G06N3/049;G06N3/045;G06N3/08;G01K13/00;G01K1/08;G01K1/02 |
代理公司: | 上海音科专利商标代理有限公司 31267 | 代理人: | 贾玉 |
地址: | 518040 广东省深圳市福田区香蜜湖街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 温度 预测 方法 装置 电子设备 介质 | ||
1.一种温度预测方法,用于电子设备,其特征在于,包括:
获取多个温度传感器对应于第一时间采集的第一温度数据,其中,所述多个温度传感器包括:至少一个主板温度传感器、至少一个低温温度传感器和至少一个高敏温度传感器;
根据所述至少一个低温温度传感器对应于第一时间采集的温度数据确定外壳热点对应于第一时间的温度数据;
将所述第一温度数据和所述外壳热点对应于第一时间的温度数据输入预先训练的温度预测模型,获取所述外壳热点对应于第二时间的温度预测数据,其中,所述温度预测模型使用向量自回归时间序列算法进行训练得到,所述第二时间晚于所述第一时间;
将所述外壳热点对应于第二时间的温度预测数据和所述多个温度传感器对应于第二时间采集的第二温度数据输入所述温度预测模型,获取所述外壳热点对应于第三时间的温度预测数据,其中,所述第三时间晚于所述第二时间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取多个温度传感器对应于第一时间采集的第一温度数据,包括:
获取多个温度传感器对应于第一时间采集的第一温度数据和多形态哑变量,所述多形态哑变量用于描述所述电子设备的当前形态。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,将所述第一温度数据和所述外壳热点对应于第一时间的温度数据输入预先训练的温度预测模型,包括:
根据所述多形态哑变量的取值,确定用于所述电子设备的当前形态的温度预测模型;
将所述第一温度数据和所述外壳热点对应于第一时间的温度数据输入确定的温度预测模型。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述温度预测模型包括用于展开态的温度预测模型和用于闭合态的温度预测模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一时间、所述第二时间和所述第三时间分别为某一个时刻的值,或所述第一时间、所述第二时间和所述第三时间分别为某个时段的平均值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述主板温度传感器设置在所述电子设备的发热单元的附近位置,所述低温温度传感器设置在接近所述电子设备的外壳并远离所述发热单元的位置,所述高敏温度传感器设置在所述电子设备中温度变化剧烈的器件的附近位置。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述至少一个低温温度传感器还包括设置在所述电子设备的转轴附近位置的温度传感器。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述高敏温度传感器的热敏指数比所述主板温度传感器或所述低温温度传感器的热敏指数高,所述高敏温度传感器的响应时间比所述主板温度传感器或所述低温温度传感器的响应时间短。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述向量自回归时间序列算法使用如下公式:
其中,Xt为多个温度传感器对应于t时间采集的温度数据,Tt为对应于t时间对外壳热点进行测量得到的温度测量数据,ε和μ为随机温度扰动项,其均值为0,ω0和θ0为截距项,α和β为不同时间得到的温度数据的参数。
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