随着新能源技术的迅速发展，电池储能被广泛应用，电池的实时监控和状态优化始终是被关注和研究的重点，但依然存在诸多问题。针对目前电池荷电状态无法准确估计的难题，本文提出一种偏差补偿递推最小二乘法（Bias Compensation Recursive Least Square,BCRLS）的电池参数辨识算法。通过引入偏置补偿项，有效抑制了噪声对系统特性捕捉的干扰，提升参数辨识的准确性。为进一步提高在复杂环境中SOC的估算精度，提出了一种BCRLS-STUKF（强跟踪无迹卡尔曼）联合估计算法，通过引入渐消因子，显著增强了对模型失调和状态突变的处理能力，能够快速适应电池状态的动态变化，确保了在复杂环境条件下实时调整估计策略。HPPC、DST、BBDST三种典型工况下的验证结果表明，该算法通过BCRLS-STUKF算法通过偏差补偿与强跟踪机制的协同作用，提高了复杂工况下SOC估计的准确性，对实时监测与管理电池状态具有重要意义。
三维片上网络(3D No C)中IP核的测试问题日趋突出,测试规划是提高测试效率的有效方法。基于重用No C作为测试存取机制的并行测试方法,针对IP核测试数据传输带宽与TAM带宽不匹配的问题,提出带分复用方法,对有限带宽的TAM进行动态细分,将...
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三维片上网络(3D No C)中IP核的测试问题日趋突出,测试规划是提高测试效率的有效方法。基于重用No C作为测试存取机制的并行测试方法,针对IP核测试数据传输带宽与TAM带宽不匹配的问题,提出带分复用方法,对有限带宽的TAM进行动态细分,将多核的测试数据共享同一物理TAM实施并行传输,并结合3D No C结构设计二维编码,建立带宽分配和测试顺序模型,采用多种群遗传模拟退火算法,在总功耗、层功耗双重约束下对IP核的带宽分配和测试顺序进行双重优化,提高并行测试效率以获得最短测试时间。算法中针对测试顺序优化设计移位互换杂交策略,并运用精英配对方法加快种群寻优速度,设计求精操作进一步优化测试时间,通过比较、淘汰、替换机制加强种群间交流,增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。以ITC'02标准电路作为测试对象,实验结果表明,该方法通过提高带宽利用率,提升了并行测试效率,降低了资源占用,有效地缩短了测试时间。
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