Universitatea VALAHIA din TârgovişteFacultatea de Inginerie ElectricăCatedra Ştiinţa Sistemelor Automatică şi Informatică
PROIECT LA DISCIPLINAMODELARE, IDENTIFICARE ŞI SIMULARE
Coordonator:
Student:
Anul universitar: 2009-2010
Temă: Modelarea Temperaturii la CPU cu ajutorul logicii Fuzzy
2
Cuprins
Cuprins........................................................................................................................................3
Introducere..................................................................................................................................4
Reglarea Temperaturi La CPU....................................................................................................5
Modelarea fuzzy..........................................................................................................................6
Concluzii.....................................................................................................................................9
Bibliografie...............................................................................................................................10
3
1. INTRODUCERE
Teoria sistemelor fuzzy introdusa în 1965 de catre Lofti Zadeh la Universitatea
Berkeley din California, studiaza sisteme cu mai multe stari, realizând un algoritm matematic
flexibil, care permite luarea deciziilor pe baza calculelor din modelele obtinute pe baza acestei
teorii .
Spre deosebire de logica clasică, care lucrează cu două valori numerice exacte (0
pentru fals şi 1 pentru adevărat), logica fuzzy foloseşte o plajă continuă de valori logice
cuprinse în intervalul 0-1, unde 0 indică falsitatea completă, iar 1 indică adevărul complet.
Astfel, dacă în logica clasică un obiect poate aparţine (1) sau nu (0) unei mulţimi date, în
logica fuzzy putem defini gradul de apartenenţă al obiectului la mulţime şi care poate lua
valori între 0 şi 1.
Logica fuzzy oferă instrumentele necesare pentru reprezentarea în sistemele inteligente
a unor concepte imprecise cum sunt „mare”, „mic”, „scump”, „ieftin” ş.a., concepte numite
variabile lingvistice sau variabile fuzzy. Pentru reprezentarea acestora se folosesc seturile
fuzzy, care captează din punct de vedere cantitativ interpretarea calitativă a termenilor.
Una dintre aplicaţiile cele mai importante în practică ale sistemelor cu logică fuzzy se referă
la folosirea acestora ca şi sisteme de control a proceselor. Folosirea sistemelor cu logică fuzzy
ca şi controllere se bucură de o bază teoretică solidă, existând la ora actuală multe aplicaţii
comerciale care încorporează un sistem de control fuzzy.
4
2. Reglarea Temperaturi la CPU
Odata cu aparitia noilor generatii de procesoare, cele doua firme producatoare AMD si
Intel au creat o noua generatie de coolere pentru a raci eficient si repede noile procesoarele.
Astfel colaborand cu producatorii de placi de baza au inventat doua tehnologii de control
dinamic al temperaturii numite Cool’n’Quiet creata de AMD respectiv SpeedStep creata de
Intel.
Cu ajutorul acestor tehnologii in functie de temperatura procesorului si debitul de date
pe care acesta le proceseaza, placa de baza controleaza viteza coolerului pentru a scadea
temperatura sau in cazul in care debitul de date e foarte mic pentru a scandea consumul de
energie si zgomotul produs de ventilator.
Acest control se poate face atat hardware cand BIOS-ul placii de baza ia controlul
asupra coolerului si il regreaza in functie de indicatile unui senzor de temperatura aflat in
procesor, dar si software cand utilizatorul poate seta parametrii de racire ai procesorului.
Pe langa aceste functii de reglare a temperaturii mai exista si una speciala de control in
caz de urgenta , procesorul fiind scos de sub tensiune in cazul in care temperatura lui ajunge
la pragul critic. In acest caz se ajunge numai daca exista o defectiune tehnica a coolerului.
5
3. Modelarea fuzzy a reglării temperaturii la CPU
In urmatoarele pagini voi prezenta modelarea cu ajutorul logicii fuzzy a reglarii
temperaturii la CPU.
Am ales ca intrari:
Debitul de date care se exprima in procente si poate lua valori intre 0 si 100%
Viteza coolerului care se exprima in rotatii pe minut si poate lua valori intre
1000RPM si 4000RPM.
Am ales ca iesire:
Temperatura procesorului care se exprima in grade Celsius si poate lua valori
intre 20°C si 90°C.
Se definesc 3 variabile lincvistice:
Debitdate -domeniul: 0%-100%;
Vitezacooler -domeniul: 1000-4000RPM;
tCPU -domeniul: 20°C-90°C.
Avand in vedere Debitul de date extrem de variabil in timp am ales 5 intervale
respectiv 5 functii, prima si ultima trapezoidale celelate 3 triunghiulare. Functiile au
urmatoarii parametri: fmic [0 0 10 20], mic [10 30 50], mediu [30 50 70], mare [50 70 90],
fmare [80 90 100 100].
Pentru Viteza Coolerului am ales tot 5 functii
ca si pentru prima intrare: fmica [1000 1000 1500
2000], mica [1500 2000 2500], medie [2000 2500
3000], mare [2500 3000 3500] fmare [3000 3500
4000 4000]
Pentru iesire ca si pentru intrari functiile au
fost alese trapezoidale la extreme si triunghiulare in
6
mijloc dupa cum urmeaza: fmica [20 20 30 40], mica [30 40 50], medie [40 50 60], mare
[50 60 70], fmare [60 75 90 90].
Pentru a modela sistemul cat mai precis posibil am folosit 25 de reguli:
7
CONCLUZII
In urma modelarii observam ca in functie de viteza coolerului si debitul de date
temperatura procesorului variaza destul de repede, rezultand un sistem foarte rapid, de ordinul
secundelor si chiar milisecundelor. Daca debitul de date creste pentru ca temperatura sa nu
creasca implicit creste si viteza coolerului.
Acest tip de sistem a fost proiectat de catre firmele producatoare de procesoare sa fie
eficient atat in racirea procesorului cat si in consumul redus de energie.
Dupa stabilirea regulilor globale cu ajutorul mathlab obtinem urmatoarele imagini a
dependentei intre valorile de intrare si cele de iesire:
8
Bibliografie
1. http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_cooling
2. http://en.wikipedia.org/wiki/Cool'n'quiet
3. http://en.wikipedia.org/wiki/SpeedStep
4. http://en.wikipedia.org/wiki/Fan_control
9