一种面向SoC的全方位系统监测验证方案

伴随着目前SoC尺寸和复杂度的迅速增加,如何在系统层面实施充分完善的验证成为了一项重要挑战。棘手的工作不但来自于对系统层面各项硬件资源的调度和测试场景实现,也来自于如何从复杂的系统运行中获得有用的信息。为了让验证人员在仿真过程中及时掌握系统信息,提出一种面向SoC的全方位系统监测验证方案,基于UVM框架可以实时获得多种系统状态信息。该方案也是基于一种自动化的验证平台并在此之上将监测到的信息做了处理,以用来辅助验证人员更好地分析系统和定位问题。

基于SOC反馈调节的储能平抑光伏功率应用

储能系统对平抑光伏功率波动具有重要的作用。采用蓄电池与超级电容器混合储能,并根据蓄电池与超级电容器性能特点的不同,提出了基于低通滤波的混合储能协调控制方案及平抑光伏功率波动的控制策略。为防止蓄电池过度充放电,提出了SOC反馈调节蓄电池充放电滤波参数的方案,在保证混合储能能够平抑光伏功率的同时,延长蓄电池的使用寿命。实验表明,当光伏功率增加或突降时,混合储能可及时调整输出功率,补偿光伏功率缺额;当蓄电池SOC过高时,蓄电池可减少出力,防止蓄电池过充。实验验证了所提策略的可行性。

基于SOC方案的电能表日计时误差控制研究

集成多个元件的SOC方案具有成本优势,成为电能表厂家关注的一个重点,此方案采用晶振外置,日计时误差容易受到干扰。通过对日计时误差影响因素的分析可知,主要是受环境温度、补偿温度及晶振老化程度等的影响,从器件选择、布板设计、焊接工艺等方面提出了控制要求,实践证明SOC方案的日计时误差可以达到与独立时钟芯片方案同样的精度及可靠性要求。

基于组合模型的锂电池参数辨识和电池荷电状态在线联合估计

针对电池荷电状态(SOC)估算过程中开路电压与SOC之间的迟滞效应以及充放电电流和端电压中噪声的影响,提出了基于组合模型的Frisch方案双滤波(FSDF)法。先通过一阶RC等效电路模型结合Preisach离散模型建立新的模型,随后采用Frisch方案对模型的输入输出进行噪声方差估计,滤除部分输入输出噪声,最后使用扩展卡尔曼滤波结合无迹卡尔曼滤波进行参数实时更新和电池单体SOC估算。实验证明,FSDF方法对锂电池SOC估算结果与Frisch方案递推最小二乘-无迹卡尔曼滤波法等其他方法相比,具有精度高、鲁棒性好等特点。

SystemC2.0的事务级建模

采用SystemC2.0,结合AMBA片上总线,探讨了在事务级的建模方法,并结合JPEG2000中的无损小波提升算法给出建模实例。介绍了SystemC2.0通过指令集模拟器建立事务级处理器模型的一般方法和步骤。

面向深度学习推理的矩阵乘法加速器设计

为满足深度学习推理中对不同规模矩阵乘法的计算需求,提出一种基于Zynq SoC平台的整数矩阵乘法加速器。采用基于总线广播的并行结构,充分利用片上数据的重用性并最小化中间累加结果的移动范围,以降低外部DRAM的访问需求。通过动态调整矩阵分块的大小,使加速器在计算形状不规则的矩阵乘时保持较高效率。实验结果表明,在DeepBench测试基准下,该加速器可对双核ARM Cortex-A9 CPU的矩阵乘运算实现8.4倍的加速效果。