12、纳米计算的概率设计与可靠性应对

纳米计算的概率设计与可靠性应对

1 纳米计算背景与挑战

随着当前基于硅的技术迅速接近其实际极限,纳米级电子学、器件和系统架构的研究成为核心研究重点。过去几十年,微电子学蓬勃发展,半导体行业遵循“摩尔定律”,每几年单芯片上的晶体管数量就会翻倍。然而,基于硅的器件正快速逼近其实际极限,如短沟道效应、光刻、高场效应等问题,使得摩尔定律难以为继。因此,人们正在探索多种替代硅基器件的方案来开发新的纳米电子系统。

在这个过程中,纳米计算面临着诸多挑战。一方面,纳米级架构中的器件和互连预计会有很高的固有缺陷率;另一方面,过去使用全局互连和假设无错误计算的方法可能不再可行,纳米计算可能会以通信为主导,处理过程依赖于容易出错的冗余和自适应连接路径。

1.1 现有架构的局限性

现有的一些架构存在明显的局限性,主要可分为以下三类:
- 冗余架构 :如Nanofabrics等,通过编程绕过制造缺陷。但由于缺陷密度过高,这种策略会浪费大量的空间和功率用于测试和冗余设备。
- 量子细胞阵列架构 :目前必须在低温下运行以克服热噪声,短期内难以实现室温操作,这限制了它们在主流计算领域的应用。此外,细胞阵列在涉及全局约束的计算中通信成本较高。
- 神经网络风格架构 :需要进行训练,并且难以根据工程原理分析或优化其性能,其行为在新的计算示例中的泛化能力也不明确。

1.2 预期的架构特征

虽然目前纳米电路的制造仅限于展示简单逻辑或存储操作的少数器件,缺乏大规模网络的实际数据,但可以推测出使用这些器件的计算架构

基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理实现方法;②理解龙贝格观测器PLL在状态估计中的作用仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析模型改进。
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