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基于软件行为预测的动态电源管理方案刘念唐;翁宇;林雨;张文睿;韦志磊;邵堃【摘要】为有效管理嵌入式系统，尤其是减少移动终端的电源功耗，设计一种更加精确的动态电源管理方案。
在Linux平台上运行，基于API行为特点，利用BP 神经网络算法进行应用类型预测，通过对应用类型的预测，提前对系统状态进行调整。
实验结果表明，在不影响系统性能的前提下，该方案可有效降低功耗，实现对嵌入式设备电源的实时、动态管理。
%In order to effectively manage embedded systems, especially reduce power consumption of the mobile terminal,this paper proposes a power management scheme,which is based on the design of a more refined dynamic power management scheme. It is based on Application Program Interface ( API ) behavioral characteristics, using BP neural network algorithm to predict the type ofapplication,through the effective prediction of application types. It can adjust the system state in advance,without affecting system performance,effectively reducing power consumption,realize the power of real-time embedded devices and dynamic management.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】6页(P269-273,279)【关键词】嵌入式系统;动态电源管理;应用程序接口;BP神经网络算法;Cpufreq模块【作者】刘念唐;翁宇;林雨;张文睿;韦志磊;邵堃【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009【正文语种】中文【中图分类】TP311嵌入式Linux系统越来越广泛地应用在日常生活中,如手机、笔记本电脑、PDA等。
电子电路工程师面试题及答案1.介绍一下你在电子电路设计方面的经验。
答：我在电子电路设计领域有8年的经验，曾参与过多个项目，其中包括设计和优化模拟电路、数字电路和混合信号电路。
2.请分享一个你成功解决复杂电路设计问题的案例。
答：在上一份工作中，我负责设计一款高性能放大器。
通过对信号链的分析和模拟，我成功解决了信噪比和失真率的问题，最终取得了出色的性能。
3.谈谈你在电源电路设计中的经验，如何解决电源稳定性和效率的平衡问题？答：在之前的项目中，我设计了一款具有自适应控制的开关电源，通过动态调整工作频率和电压，实现了在负载变化时的高效能稳定性。
4.你对EDA工具的熟悉程度如何，可以分享一下你常用的EDA 工具和其优势？答：我熟练使用CadenceVirtuoso和SPICE工具进行模拟和验证。
这些工具能够提供准确的电路仿真和分析，有助于优化设计并加速开发周期。
5.在电路设计中，如何处理电磁兼容性（EMC）问题？答：我在设计中采用分层布局、差分信号传输、滤波器等方法，以降低电磁辐射和提高系统的抗干扰能力。
曾成功将一个产品的EMC问题从初期设计阶段解决，确保了顺利的认证通过。
6.请详细说明一下你对FPGA（现场可编程门阵列）的了解，以及在项目中的应用经验。
答：我熟悉Xilinx和AlteraFPGA的设计和编程，并在一个项目中成功应用FPGA实现了高速数据处理，提高了系统的性能和灵活性。
7.你对数字信号处理（DSP）的理解如何，可以分享一个在项目中应用DSP的例子吗？答：我在数字滤波、信号调理等方面有深入研究。
在一个通信系统项目中，我使用DSP技术成功实现了复杂信号的提取和处理，提高了系统的抗干扰能力。
8.如何保证电路设计的可靠性和稳定性？答：我注重使用高质量的元器件，进行严格的温度和电压测试，并通过可靠性分析方法（如MTBF分析）评估电路寿命。
在一个医疗设备项目中，我确保了电路设计的高可靠性，符合行业标准。
中级职称评审所需资料（最新版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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动力电池SOC估算综述吴春芳【摘要】综述了动力电池荷电状态(soc)估算的传统方法、人工智能方法的原理,分析了各估算方法的优缺点,给出了其他SOC估算的实现策略,如自适应卡尔曼滤波法、主元分析法以及遗传算法(GA)-BP神经网络法.研究表明,在动力电池SOC估算的实际应用中,要充分考虑实测数据、软硬件条件来选择相应的动力电池模型,综合考虑各种SOC估算策略,以此来提高SOC估算的精度.%The principles of the traditional method and artificial intelligence method of power battery SOC estimation were reviewed,and their advantages and disadvantages were analyzed.The other SOC estimation strategies were given,such as adaptive Kalman filter method,principal component analysis and genetic algorithm (GA)-BP neural network.The results show that the actual data and software and hardware conditions should be fully considered to select the appropriate battery model in the application of battery SOC estimation.All kinds of SOC estimation strategies should be fully considered to improve the accuracy of SOC estimating.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2017(041)012【总页数】4页(P1795-1798)【关键词】动力电池;荷电状态;人工智能;自适应卡尔曼滤波;主元分析【作者】吴春芳【作者单位】广东电网有限责任公司江门开平供电局,广东江门529300【正文语种】中文【中图分类】TM912随着电动汽车的飞速发展，电池管理系统(BMS)相应地也在快速发展。
基于状态估计算法的电池管理系统动态特性分析研究电池管理系统（BMS）是电动车辆、电网储能系统等领域中必不可少的关键技术之一。
而电池作为储能设备的核心部分，其性能和寿命对整个系统的稳定运行和可靠性起着重要作用。
因此，对于电池的管理和监控变得尤为重要。
在电池管理系统中，状态估计算法是实现对电池动态特性分析的核心技术之一。
状态估计算法基于电池的电流、电压等数据采集信息，通过数学模型和滤波算法，对电池的状态进行估计和预测。
通过对电池的状态进行实时监测和估计，可以及时发现和预测电池的异常情况，从而进行相应的控制和调节，保证系统的稳定性和安全性。
首先，状态估计算法需要提取电池的关键参数，如电流、电压、温度等。
这些参数的准确获取对于状态估计的精度和可靠性至关重要。
数据采集系统需要具备高精度的传感器和稳定的信号采集和处理能力，以确保数据的准确性和实时性。
此外，还需要考虑电池的不确定性和非线性特性，通过对数据进行滤波和处理，降低噪声和误差的影响，提高状态估计的准确性。
其次，状态估计算法需要建立准确的电池数学模型。
电池的特性是复杂且多变的，其模型需要考虑到电池的电化学过程、内阻、温度等因素的影响。
基于这些因素，可以建立电池的动态模型，利用状态估计算法进行状态的预测和估计。
常用的电池数学模型有电阻电容模型、电阻电感电容模型等。
这些模型可以通过实验测量数据和系统辨识方法进行参数估计和校准，确保模型与实际情况相符。
在状态估计算法中，滤波算法是实现状态估计的核心技术之一。
根据电池的特点和需求，可以选择不同的滤波算法，如卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这些滤波算法结合电池模型和实时采集的数据，可以实现对电池状态的估计和预测。
根据系统的需求和资源限制，选择合适的滤波算法，可以有效降低计算复杂度和提高估计精度。
在电池管理系统中，电池的动态特性分析是一个复杂而关键的过程。
准确的状态估计能够帮助我们了解电池的运行状态和性能，为电池的故障诊断和预测提供依据。
动态电源管理预测算法设计任斌【摘要】Efficient dynamic power management and prediction algorithm has a great improvement on the life time of the equipment,and it is the key of dynamic power management.Under this background,a self feedback embedded Markov algorithm,which was a dynamic power management predictive algorithm and based on the characteristics of multi task system,was proposed.Its running status was classified.Abstract data model and data model were constructed by Markov algorithm.Based on the constructed model,the transition probability matrix with the function of using the initial state to predict the future state function was obtained.And the self feedback mechanism was added,which made the algorithm's robustness and prediction accuracy significantly improved compared with before.%高效的动态电源管理预测算法对设备的续航时间有极大的提升,是动态电源管理研究的关键.在此背景下,提出了自反馈内嵌式马尔可夫(Markov)算法,它是一种动态电源管理的预测式算法.该算法针对多任务系统的特性,对其运行状态进行归类.抽象数据模型和实例数据模型通过Markov算法构建,在构建模型的基础上,得到具有利用初始状态预测未来运行状态功能的转换概率矩阵.并加入自反馈机制,使得与改进前相比,算法的健壮性和预测精度都有显著的提升.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2017(041)002【总页数】3页(P295-296,327)【关键词】动态电源;预测策略;自反馈;马尔可夫【作者】任斌【作者单位】宣化科技职业学院,河北张家口075100【正文语种】中文【中图分类】TM91随着嵌入式系统[1-2]的迅速发展，系统的功能变得更加完善和强大，与此相伴的是对能源的消耗也不断加大，但是滞后发展电源技术使得现在的电源不能保证电子产品的正常工作，而移动性较差的大功率发电机组不能适应野外作业需求。
电源开发岗位年终总结一、职位背景与年度目标1.1 岗位职责概述作为电源开发岗位的一员，我的主要职责包括了新产品的研发设计、现有产品的优化改进、以及确保产品符合安全和效率标准。
此外，我还负责与客户沟通，理解他们的需求并转化为具体的产品开发计划。
1.2 设定的年度工作目标在过去的一年中，我设定了几项关键目标：首先，完成至少两款新型电源的开发，这些产品将填补市场上的空白；其次，提升电源产品的能效比至行业领先水平，减少能源消耗；最后，缩短产品开发周期，从概念设计到市场推出的时间减少20%。
二、工作绩效与成果展示2.1 完成的项目及案例分析今年，我成功完成了两款新型高效能电源的开发，一款是为电动汽车设计的快速充电电源模块，另一款是为工业自动化设备定制的低功耗电源解决方案。
这两款产品的开发过程中，我主导了整个项目的设计阶段，通过引入先进的热管理技术和智能功率分配算法，提高了产品的可靠性和效率。
2.2 达成的目标与实际结果对比在能效比的提升方面，我们的产品相比去年提高了30%，超出了预期目标。
例如，在为电动汽车设计的电源模块项目中，通过优化电路设计和使用更高效的半导体材料，实现了高达95%的能量转换效率，远超行业平均水平。
此外，在缩短产品开发周期方面，通过引入敏捷开发方法和自动化测试流程，我们的开发周期缩短了15%，显著提升了工作效率。
三、主要工作成果3.1 技术创新与研发进展在技术创新方面，今年我们团队取得了显著成就。
特别是在电源管理技术方面，我们开发了一种基于人工智能算法的电源管理系统，该系统能够实时监测电源状态，预测潜在故障，并自动调整参数以保持最佳性能。
这一创新不仅增强了电源的稳定性和可靠性，还减少了维护成本。
3.2 客户满意度提升情况为了提升客户满意度，我们实施了一系列措施。
其中包括定期的客户访问和反馈收集，以及建立快速响应机制来处理客户的紧急需求。
通过这些措施，我们获得了98%的客户满意度评分，较去年提升了5个百分点。
专利名称：一种基于状态预测的动态资源分配策略专利类型：发明专利
发明人：刘媛妮,柳宛,周妍妍,肖曼
申请号：CN202011029933.5
申请日：20200927
公开号：CN112188627A
公开日：
20210105
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及车联网与边缘计算技术领域，具体涉及一种基于状态预测的动态资源分配策略，包括：将系统的服务时间T划分为离散的时间间隙；在单轮静态请求阶段，通过最优化问题来求解车辆固定时刻固定位置下的最优资源分配方案；在多轮动态请求阶段，通过预测算法来调整边缘服务器状态变化，减少系统的能源消耗。
本发明在满足车辆提供车联网服务的资源需求的前提下，最大化节省边缘计算系统的能源消耗。
申请人：重庆邮电大学
地址：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
国籍：CN
代理机构：重庆辉腾律师事务所
代理人：王海军
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