本發(fā)明涉及模糊邏輯，尤其涉及一種基于模糊邏輯的電路板低功耗睡眠模式切換方法。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代電子設(shè)備的功能越來越復(fù)雜，功耗管理問題逐漸成為核心技術(shù)挑戰(zhàn)之一。尤其在電路板的設(shè)計和控制中，如何實現(xiàn)更智能、更精準的低功耗管理，是當前電子行業(yè)需要迫切解決的問題。傳統(tǒng)的功耗管理方法多基于簡單的固定閾值設(shè)定，或者通過某種預(yù)先定義的規(guī)則進行切換，然而，隨著電路板集成度的提高和工作環(huán)境的復(fù)雜化，這些方法的局限性愈加明顯，具體表現(xiàn)在以下幾個方面。

2、傳統(tǒng)的功耗管理系統(tǒng)通常采用靜態(tài)的功耗切換機制，即當某些參數(shù)（如電池電量、負載狀態(tài)等）達到預(yù)設(shè)的閾值時，系統(tǒng)會自動切換至低功耗模式。然而，這種靜態(tài)切換機制未能考慮電路板在不同工作環(huán)境下的實際需求。例如，當電路板的負載波動較大或運行環(huán)境溫度變化劇烈時，單一的閾值設(shè)定難以精準反映系統(tǒng)的功耗需求，可能導(dǎo)致過早或過晚進入低功耗模式，從而影響電路板的性能和穩(wěn)定性。

3、在復(fù)雜的工作環(huán)境下，電路板的功耗需求變化頻繁，現(xiàn)有技術(shù)中的功耗切換多基于預(yù)設(shè)的功率或電壓參數(shù)進行調(diào)整。然而，這些簡單的規(guī)則很難應(yīng)對實時動態(tài)的能耗變化，尤其在多個模塊協(xié)同工作時，功耗模式切換的誤判情況時有發(fā)生。現(xiàn)有技術(shù)中功耗切換的頻繁性也可能導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)不穩(wěn)定的現(xiàn)象，功耗模式頻繁切換不僅加速了電池耗損，還可能導(dǎo)致系統(tǒng)無法及時響應(yīng)外部輸入，影響用戶體驗。

4、現(xiàn)代電路板往往集成了多個功能模塊，各模塊的功耗情況會相互影響。然而，現(xiàn)有的功耗管理系統(tǒng)大多是針對單一模塊進行控制，缺乏對模塊間能量流動的全局把控。例如，某些模塊可能在工作時消耗較多的能量，而另一些模塊的功耗較低，但這些模塊之間的功耗管理機制并未充分考慮能量在多個模塊之間的傳遞和互相影響，這導(dǎo)致整個系統(tǒng)的功耗優(yōu)化效果不理想。

5、現(xiàn)有的功耗管理方法大多為事后調(diào)整，即只有當系統(tǒng)的功耗達到一定閾值時，才會觸發(fā)功耗模式的切換。由于缺乏對能耗趨勢的預(yù)判能力，很多功耗管理系統(tǒng)無法提前進行調(diào)整，從而導(dǎo)致系統(tǒng)可能在短時間內(nèi)經(jīng)歷多次功耗模式切換，增加了能量的耗損。現(xiàn)有技術(shù)缺乏動態(tài)自適應(yīng)的調(diào)整機制，無法根據(jù)系統(tǒng)的實時狀態(tài)和歷史功耗變化趨勢進行智能調(diào)整，這一缺陷極大限制了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的靈活性。

6、當前的功耗管理系統(tǒng)在進行模式切換時，更多依賴于電壓、電流等直接能量參數(shù)，而沒有深入考慮系統(tǒng)內(nèi)部能量傳遞和信息熵的流動特性。在電路板的工作過程中，不同模塊之間的信息熵流動直接影響到系統(tǒng)的能量傳遞和耗散情況，而現(xiàn)有技術(shù)對這種信息熵的流動缺乏全面的建模和實時監(jiān)測，這導(dǎo)致系統(tǒng)在能耗管理上的效果受到限制。未能充分利用信息熵流動模型來進行功耗預(yù)測和調(diào)整，是現(xiàn)有功耗管理技術(shù)的一大短板。

7、模糊邏輯控制作為一種能夠處理不確定性信息的智能控制算法，近年來在功耗管理領(lǐng)域逐漸受到關(guān)注。然而，現(xiàn)有的功耗管理系統(tǒng)中，模糊邏輯的應(yīng)用仍處于初級階段，主要集中在簡單的閾值判斷和控制規(guī)則設(shè)定上，未能充分發(fā)揮模糊邏輯在處理復(fù)雜、多維度能量信息上的優(yōu)勢。特別是在多模塊協(xié)同工作和復(fù)雜能量傳遞的場景中，模糊邏輯控制的應(yīng)用不足，使得現(xiàn)有功耗管理系統(tǒng)的智能化程度較低。因此，如何提供一種基于模糊邏輯的電路板低功耗睡眠模式切換方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于模糊邏輯的電路板低功耗睡眠模式切換方法。本發(fā)明充分利用了模糊邏輯控制與信息熵流動控制相結(jié)合的技術(shù)，詳細描述了智能化實現(xiàn)電路板在不同工作狀態(tài)下的低功耗模式切換的算法，具備精準度高、響應(yīng)速度快和能耗優(yōu)化顯著的優(yōu)點，有效提升了電路板的續(xù)航時間和運行穩(wěn)定性。

2、根據(jù)本發(fā)明實施例的一種基于模糊邏輯的電路板低功耗睡眠模式切換方法，包括如下步驟：

3、s1、采集電路板的核心輸入?yún)?shù)，所述輸入?yún)?shù)包括電池電量、負載狀態(tài)、工作時間、使用環(huán)境及信號噪聲，利用信息熵流動控制算法對電路板中每個模塊的能量狀態(tài)進行信息熵流動建模，識別信息熵過載與低耗點；

4、s2、基于模糊邏輯控制模塊，結(jié)合信息熵流動模型生成模糊規(guī)則庫；

5、s3、引入熵流動自調(diào)節(jié)機制，通過實時監(jiān)控電路板中每個模塊的熵流動變化，自動平衡各模塊之間的信息熵流動；

6、s4、通過模糊推理機制與信息熵流動控制的結(jié)合，生成多層次的功耗切換路徑，所述路徑基于電路板模塊的實時信息熵狀態(tài)進行調(diào)整；

7、s5、利用信息熵流動控制算法的反饋結(jié)果，在低功耗模式切換時自動調(diào)節(jié)各模塊的熵流動速率；

8、s6、通過長時記憶反饋機制，結(jié)合歷史信息熵流動數(shù)據(jù)優(yōu)化模糊規(guī)則庫，根據(jù)不同模塊的熵流動模式實現(xiàn)精準的低功耗管理；

9、s7、基于信息熵流動的長期變化趨勢，對未來的功耗切換進行預(yù)測，并提前調(diào)整系統(tǒng)的熵流動管理策略。

10、可選的，所述s1包括以下步驟：

11、s11、采集電路板的核心輸入?yún)?shù)，實時監(jiān)控當前的電量、負載及外界環(huán)境對功耗的影響；

12、s12、采用多尺度小波變換對采集到的信號進行去噪和分解處理；

13、s13、使用信息熵流動算法對電路板各模塊的能量狀態(tài)進行建模；通過計算非線性信息熵，根據(jù)模塊能量狀態(tài)的變化，實時調(diào)整功耗切換策略：

14、；

15、其中、為第模塊的信息熵；為模塊在時間處于狀態(tài)的概率；為調(diào)節(jié)非線性變化的參數(shù)；為修正項；為能量狀態(tài)總數(shù)量；

16、s14、構(gòu)建信息熵流動模型，對不同模塊間的信息交互進行實時監(jiān)控：

17、；

18、其中、為信息熵的流動速率；為第個模塊與第個模塊之間的耦合系數(shù)；為第個模塊的信息熵；為與第個模塊耦合的其他模塊的數(shù)量；

19、s15、通過動態(tài)熵擴散方程控制模塊間的信息熵擴散過程，保持能量傳遞時的平穩(wěn)和可控，優(yōu)化功耗模式切換路徑：

20、；

21、其中、為信息熵流動速率的時間變化，為能量耗散系數(shù)；為模塊間耦合系數(shù)；為擴散因子；為第個模塊的信息熵流動速率；為第個模塊的信息熵流動速率；為第個模塊的信息熵擴散速率；

22、s16、通過拉格朗日求解方法優(yōu)化信息熵流動路徑，使功耗模式切換時能量傳遞保持在最優(yōu)路徑上：

23、；

24、其中、為拉格朗日函數(shù)；為潛在能量函數(shù)；為恢復(fù)系數(shù)；為在時間到間進行積分；

25、s17、根據(jù)構(gòu)建的信息熵流動模型，識別信息熵的過載點和低耗點，優(yōu)化功耗切換策略。

26、可選的，所述s2包括以下步驟：

27、s21、根據(jù)信息熵流動模型，計算每個模塊的實時信息熵值，信息熵值用于反映電路板模塊當前能量狀態(tài)，為后續(xù)的模糊規(guī)則生成提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：

28、；

29、其中、為第個模塊的信息熵；為模塊在時間處于狀態(tài)的概率；為調(diào)節(jié)非線性變化的參數(shù)；為修正項；為能量狀態(tài)總數(shù)量；

30、s22、基于信息熵值，生成初始模糊隸屬度函數(shù)，用于描述電路板模塊的能量狀態(tài)在模糊邏輯系統(tǒng)中的隸屬關(guān)系：

31、；

32、其中、為第模塊的模糊隸屬度；為控制隸屬度變化的調(diào)整參數(shù)；為模糊規(guī)則中心點；

33、s23、基于隸屬度函數(shù)，構(gòu)建初步模糊規(guī)則庫，規(guī)則庫用于推導(dǎo)每個模塊在低功耗切換時的能量狀態(tài)，模糊規(guī)則庫的推理公式為：

34、；

35、其中、為初步模糊規(guī)則；為能量調(diào)整值；為隸屬度函數(shù)；

36、s24、根據(jù)初步模糊規(guī)則庫，將每個模塊的推理結(jié)果輸入到模糊推理系統(tǒng)中，推理系統(tǒng)結(jié)合當前電路板的功耗模式和能量狀態(tài)，生成全局模糊規(guī)則庫，應(yīng)對電路板的不同運行狀態(tài)；

37、s25、模糊推理系統(tǒng)對各模塊的能量狀態(tài)進行加權(quán)聚合；

38、s26、結(jié)合歷史能量狀態(tài)和當前信息熵流動趨勢，調(diào)整全局模糊規(guī)則庫的規(guī)則權(quán)重，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)對模糊規(guī)則庫進行自適應(yīng)更新；

39、s27、輸出最終的模糊規(guī)則庫，用于電路板在不同狀態(tài)下的低功耗模式切換決策。

40、可選的，所述s3包括以下步驟：

41、s31、實時監(jiān)控電路板中每個模塊的信息熵流動，計算第模塊的熵流動速率，尋找模塊間的非線性耦合和時間變化，反映復(fù)雜的能量流動狀態(tài)：

42、；

43、其中、為第模塊的熵流動速率；為模塊的熵隨時間變化的速率；為模塊和之間的耦合系數(shù)；為耦合變化率系數(shù)，隨時間變化；為熵狀態(tài)的耦合函數(shù)，用于描述模塊間的非線性交互；為能量狀態(tài)總數(shù)量；為第個模塊的信息熵；為第個模塊的信息熵；為在時間到間進行積分；

44、s32、基于熵流動速率的計算結(jié)果，調(diào)整各模塊之間的能量傳遞路徑；

45、s33、平衡各模塊之間的信息熵流動，計算模塊之間的能量平衡狀態(tài)，引入耦合狀態(tài)的二次非線性：

46、；

47、其中、為第模塊的能量平衡狀態(tài)；為模塊間的平衡系數(shù)；為動態(tài)調(diào)節(jié)系數(shù)，用于修正高階信息熵的變化；為第模塊信息熵流動速率；為第模塊信息熵流動速率；為與第個模塊耦合的其他模塊的數(shù)量；為第個模塊的信息熵；

48、s34、計算系統(tǒng)的總能量流動速率，通過引入時間積分項，進一步優(yōu)化能量流動的表達；

49、s35、結(jié)合系統(tǒng)的能量流動狀態(tài)，優(yōu)化低功耗切換時的能量傳遞路徑，公式如下：

50、；

51、其中、為最優(yōu)能量傳遞路徑；為模塊間的熵權(quán)重調(diào)整系數(shù)；為第個模塊信息熵流動速率的導(dǎo)數(shù)；為第個模塊的信息熵；

52、s36、根據(jù)能量流動自調(diào)節(jié)機制，動態(tài)調(diào)整模塊之間的能量傳遞路徑，實時更新模塊的能量傳遞系數(shù)；

53、s37、輸出最終能量傳遞路徑，通過動態(tài)平衡機制使功耗模式切換時的能量傳遞最優(yōu)。

54、可選的，所述s4包括以下步驟：

55、s41、基于電路板各模塊的實時信息熵狀態(tài)，通過模糊推理機制計算每個模塊的模糊隸屬度，判斷模塊是否進入低功耗模式；

56、s42、根據(jù)模糊推理結(jié)果，使用信息熵流動算法為每個模塊生成初步的功耗切換路徑；

57、s43、通過多層次推理機制，進一步優(yōu)化功耗切換路徑，首先，計算每個模塊的熵流動速率，反映模塊間的信息熵傳遞情況；

58、s44、基于熵流動速率，對功耗切換路徑進行非線性調(diào)整；

59、s45、將每個模塊的最優(yōu)功耗切換路徑組合，生成全局功耗切換路徑；

60、s46、結(jié)合系統(tǒng)的實時信息熵變化趨勢，動態(tài)調(diào)整全局功耗切換路徑的參數(shù)，進行自適應(yīng)更新；

61、s47、根據(jù)最終功耗切換路徑，控制電路板模塊的功耗狀態(tài)切換，保證低功耗模式切換時的穩(wěn)定性和能量效率。

62、可選的，所述s5包括以下步驟：

63、s51、完成初步檢測后，獲取每個模塊的檢測結(jié)果；其中，為第模塊的檢測結(jié)果；為第模塊的實時信息熵；為基于信息熵的檢測函數(shù)，用于進行遞歸融合計算；

64、s52、基于初步檢測結(jié)果，使用遞歸共振融合算法將多個模塊的檢測結(jié)果進行迭代融合：

65、；

66、其中、為融合后的全局異常模式；為每個模塊的權(quán)重；為遞歸融合的調(diào)整系數(shù)；為第模塊的初步檢測結(jié)果；為第模塊的初步檢測結(jié)果；為描述第模塊的初步檢測結(jié)果和第模塊的初步檢測結(jié)果交互的融合函數(shù)；為模塊總數(shù)；為在時間到間進行積分；

67、s53、通過遞歸共振機制，不斷調(diào)整各模塊的權(quán)重，使融合結(jié)果逐步趨于穩(wěn)定；

68、s54、通過遞歸共振融合算法提取全局異常模式，用于識別電路板在低功耗模式下的異常狀態(tài)；

69、s55、根據(jù)全局異常模式，對局部檢測結(jié)果進行修正，避免因局部誤判導(dǎo)致的功耗模式切換錯誤；

70、s56、結(jié)合修正后的檢測結(jié)果，對所有模塊的功耗模式進行統(tǒng)一調(diào)整，保證低功耗模式切換中的全局一致性；

71、s57、輸出最終的檢測結(jié)果，作為電路板功耗模式切換的參考依據(jù)，優(yōu)化全局與局部檢測結(jié)果的一致性與準確性。

72、可選的，所述s6包括以下步驟：

73、s61、根據(jù)檢測結(jié)果，使用自適應(yīng)特征反饋機制評估各個模塊的檢測貢獻度；

74、s62、基于各模塊的貢獻度，更新專家網(wǎng)絡(luò)中各模塊的權(quán)重系數(shù)，并自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，使得高貢獻度模塊在檢測中的作用增強，低貢獻度模塊的權(quán)重減??；

75、s63、利用自適應(yīng)反饋機制，計算每個模塊的自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，用于修正模塊在新異常模式下的檢測結(jié)果；

76、s64、基于模塊的自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，對專家網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的各個模塊進行動態(tài)調(diào)整，增加對新異常模式的響應(yīng)能力；

77、s65、對整個專家網(wǎng)絡(luò)進行全局優(yōu)化，通過自適應(yīng)調(diào)整機制，對所有模塊的參數(shù)進行微調(diào)，使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠適應(yīng)新的異常模式；

78、s66、結(jié)合檢測結(jié)果的歷史數(shù)據(jù)，優(yōu)化特征反饋機制，動態(tài)更新特征反饋模型的參數(shù)；

79、s67、根據(jù)自適應(yīng)特征反饋機制的優(yōu)化結(jié)果，對專家網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進行全面調(diào)整，保證能夠應(yīng)對新的異常模式并實現(xiàn)精準檢測。

80、本發(fā)明的有益效果是：

81、本發(fā)明通過信息熵流動控制算法，實時監(jiān)測電路板各模塊的能量傳遞狀態(tài)，建立能量模型。信息熵流動算法能夠?qū)崟r捕捉各模塊之間的能量流動情況，能根據(jù)不同模塊之間的能量耗散和傳遞狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)的功耗切換模式。這一算法的應(yīng)用使得本發(fā)明具備了處理復(fù)雜能量流動情況的能力，確保了系統(tǒng)在不同負載狀態(tài)下始終保持能量平衡，避免了傳統(tǒng)功耗切換方法中因簡單閾值設(shè)定導(dǎo)致的能耗浪費或切換不及時的問題。

82、本發(fā)明采用的模糊邏輯控制模塊通過模糊規(guī)則庫的生成和自適應(yīng)調(diào)整，進一步提高了功耗管理的靈活性。模糊邏輯通過解析多維度的實時參數(shù)，包括電池電量、負載狀態(tài)、環(huán)境溫度等，生成精確的功耗調(diào)整規(guī)則庫。模糊規(guī)則庫能夠依據(jù)各模塊的實時工作狀態(tài)，靈活調(diào)整系統(tǒng)的低功耗切換策略，從而避免了傳統(tǒng)固定閾值系統(tǒng)因外部環(huán)境變化或負載波動而出現(xiàn)的誤判現(xiàn)象。模糊邏輯的引入顯著提升了系統(tǒng)對外部環(huán)境變化的自適應(yīng)能力，確保功耗模式切換的精準性與靈活性。

83、本發(fā)明還通過遞歸共振融合算法進一步提升了多模塊協(xié)同工作的精準度。遞歸共振融合算法能夠?qū)⒉煌K的檢測結(jié)果進行有效融合，提取全局異常模式。通過遞歸迭代，該算法能夠自適應(yīng)優(yōu)化各模塊的檢測結(jié)果，確保在復(fù)雜工作環(huán)境下，系統(tǒng)不會因局部誤判而產(chǎn)生不必要的功耗切換。遞歸共振融合算法的引入不僅提高了各模塊協(xié)同工作的效率，還提升了系統(tǒng)的全局檢測精度，極大降低了低功耗模式下系統(tǒng)的誤判率。

84、自適應(yīng)特征反饋機制的應(yīng)用使得本發(fā)明的功耗管理系統(tǒng)具備了更高的自學(xué)習(xí)和自調(diào)整能力。自適應(yīng)特征反饋機制通過實時監(jiān)測系統(tǒng)的異常模式和能耗變化，持續(xù)優(yōu)化專家網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，確保系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)新的異常模式。該機制能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整，提高了系統(tǒng)對新出現(xiàn)的功耗需求的處理能力，并通過歷史能量狀態(tài)的學(xué)習(xí)和反饋優(yōu)化進一步提升系統(tǒng)的長期適應(yīng)性和擴展性。

85、通過多種創(chuàng)新算法的結(jié)合，本發(fā)明的低功耗模式切換方法顯著提高了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的能耗管理效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)中功耗切換不精準、模塊協(xié)同不充分、誤判率高等問題。同時，本發(fā)明通過動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)的功耗模式、優(yōu)化能量傳遞路徑和自適應(yīng)調(diào)整模塊參數(shù)，實現(xiàn)了更高效的功耗控制和更長的設(shè)備續(xù)航時間。