OpenWRT中RK3568平台PWM风扇驱动异常问题分析与解决
2025-05-05 03:49:31作者:庞队千Virginia
问题背景
在OpenWRT项目中,基于Rockchip RK3568平台的H69K开发板遇到了PWM风扇控制异常的问题。具体表现为风扇持续高速运转,无法通过系统接口进行调速控制。通过内核日志分析发现,系统未能正确加载PWM风扇驱动模块。
技术分析
PWM风扇驱动机制
PWM(脉宽调制)风扇控制是现代计算机系统中常见的散热解决方案。在Linux系统中,PWM风扇驱动通常涉及以下几个关键组件:
- PWM控制器驱动:负责底层PWM信号的生成
- PWM风扇驱动:将PWM信号与风扇设备关联
- 温控子系统:根据温度传感器数据动态调整PWM占空比
RK3568平台的PWM实现
Rockchip RK3568芯片内置了多个PWM控制器,在设备树中通常定义为:
pwm0: pwm@fdd70000 {
compatible = "rockchip,rk3568-pwm";
reg = <0x0 0xfdd70000 0x0 0x10>;
clocks = <&cru CLK_PWM0>;
clock-names = "pwm";
pinctrl-names = "default";
pinctrl-0 = <&pwm0_pins>;
#pwm-cells = <3>;
status = "disabled";
};
问题根源
经过深入分析,发现问题源于设备树(DTS)文件的组织方式。原始实现将PWM风扇的定义放在了父级DTSI文件中,这导致了:
- 驱动加载时机不正确
- 设备树节点初始化顺序问题
- 硬件资源分配冲突
解决方案
设备树结构调整
正确的做法是将PWM风扇的定义移至具体的板级DTS文件中:
&pwm0 {
status = "okay";
pinctrl-names = "default";
pinctrl-0 = <&pwm0m0_pins>;
};
pwm-fan {
compatible = "pwm-fan";
pwms = <&pwm0 0 40000 0>;
cooling-levels = <0 50 100 150 192 255>;
};
内核配置要求
同时需要确保内核配置中包含以下选项:
CONFIG_SENSORS_PWM_FAN=y
CONFIG_PWM=y
CONFIG_PWM_ROCKCHIP=y
验证方法
问题解决后,可以通过以下方式验证PWM风扇驱动是否正常工作:
- 检查内核日志中PWM驱动加载情况
- 查看/sys/class/thermal/cooling_device0/目录下的控制文件
- 直接修改cur_state值观察风扇转速变化
经验总结
在嵌入式Linux开发中,设备树的组织方式对驱动加载有重要影响。对于外设驱动,特别是与硬件紧密相关的PWM设备,应当注意:
- 设备树节点的放置位置
- 驱动加载的依赖关系
- 硬件资源的正确分配
通过这次问题的解决,我们更加理解了OpenWRT系统中设备树与驱动加载的关联机制,为后续类似问题的排查提供了宝贵经验。
扩展知识
对于嵌入式开发者,理解PWM风扇的工作原理有助于更好地进行系统设计:
- PWM频率选择:通常选择20-25kHz以避免可听噪声
- 占空比与转速关系:非线性,需通过实验校准
- 温控策略:可采用PID算法实现平滑调速
这些知识在实际项目开发中都具有重要参考价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878