建立并训练电流电压温度等外部特性参数与SOC之间映射关系模型
发布时间:2024/3/13 22:00:23 访问次数:74
用于2.5D封装的小型FPGA芯片,该芯片主要解决的问题是，如果ASIC使用成熟工艺(如65nm)实现，但是eFPGA在65nm上跑不到预期的性能怎么办?使用FlexLogix的小型FPGA芯片，就可以把16nm的eFPGA和65nm的ASIC使用硅载片(silicon interposer)之类的2.5D封装技术集成到一起，从而实现客户所需要系统性能。
Achronix的亮点则是高速eFPGA IP。其最新一代的Speedcore IP将会在TSMC 7nm工艺上实现，从而实现最强的性能。
数据驱动的估算方法无需考虑电池内部复杂的化学反应机理，而是基于大量电池实验测试数据，来建立并训练电流、电压、温度等外部特性参数与SOC之间的映射关系模型。
以神经网络模型为典型代表，该方法在忽略电池内部化学反应细节的同时具备极高的拟合能力，适用于各种动力电池的SOC估计，且估计精度高。但是训练需要大量的数据，计算量大，在实际应用中，必须配备高性能的芯片，使得BMS成本增加。
利用融入了以往确立的“Nano Energy”电路技术的升级技术——超低静态电流技术，ROHM开发出静态电流达到世界超低水平的运算放大器。
在-40℃～＋105℃的工作温度范围内，静态电流几乎不变，因此即使在火灾报警器和环境传感器等外部温度会发生变化的环境中，也能稳定地省电运行。
安徽纽本科技有限公司http://fjbg.51dzw.com
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Achronix的亮点则是高速eFPGA IP。其最新一代的Speedcore IP将会在TSMC 7nm工艺上实现，从而实现最强的性能。
数据驱动的估算方法无需考虑电池内部复杂的化学反应机理，而是基于大量电池实验测试数据，来建立并训练电流、电压、温度等外部特性参数与SOC之间的映射关系模型。
以神经网络模型为典型代表，该方法在忽略电池内部化学反应细节的同时具备极高的拟合能力，适用于各种动力电池的SOC估计，且估计精度高。但是训练需要大量的数据，计算量大，在实际应用中，必须配备高性能的芯片，使得BMS成本增加。
利用融入了以往确立的“Nano Energy”电路技术的升级技术——超低静态电流技术，ROHM开发出静态电流达到世界超低水平的运算放大器。
在-40℃～＋105℃的工作温度范围内，静态电流几乎不变，因此即使在火灾报警器和环境传感器等外部温度会发生变化的环境中，也能稳定地省电运行。
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