Найти

Результаты поиска

• ОСОБЕННОСТИ НИЗКОВОЛЬТНЫХ ЦИФРОВЫХ СХЕМ НА ОСНОВЕ КМОП-ТЕХНОЛОГИЙ 90–20 НМ

  Б.Г. Коноплев

  174-181

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  С целью снижения потребляемой мощности и повышения энергетической эффективности в КМОП интегральных схемах используется подпороговый режим работы транзисторов. При этом напряжение питания снижается до уровня меньше пороговых напряжений МОП-транзисторов, резко уменьшаются токи транзисторов и падает быстродействие устройств. Однако, в ряде применений значительное снижение потребляемой мощности оказывается более важным, чем низкое быстродействие. Поэтому КМОП интегральные схемы в подпороговом режиме нашли применение там, где определяющим требованием является радикальное уменьшение потребляемой мощности.
  К настоящему времени в разной степени освоения фирмами в мире используются субмикронные КМОП-технологии с минимальными проектными размерами элементов от 500 до 3 нм, причем большая часть продукции приходится на КМОП СБИС уровня 90–20 нм. В работе проведен анализ особенностей характеристик низковольтных цифровых схем на основе КМОП-технологий уровня 90–20 нм с целью выработки рекомендаций по проектированию энергоэффективных устройств на их основе. Рассмотрена методика определения ключевых параметров предиктивных моделей МОП-транзистора в подпороговом режиме. Получены выражения характеристик КМОП-инвертора в подпороговой области. Анализ результатов расчетов показывает существенное ухудшение характеристик КМОП-элементов в подпороговом режиме при уменьшении минимальных проектных размеров менее 90 нм. Это объясняется тем, что при разработке конструкции и технологии изготовления СБИС уровня 90–20 нм все меры были направлены на снижение токов утечки закрытых транзисторов в надпороговом режиме с целью уменьшения статической составляющей потребляемой мощности. Для повышения характеристик КМОП-элементов в подпороговом режиме необходимо оптимизировать конструкцию и технологию с целью снижения величин подпорогового размаха, DIBL-коэффициента и увеличения характеристического тока. Результаты могут быть полезны для разработчиков энергоэффективной аппаратуры

• НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД ПРЕДИКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В МИКРОСЕТЯХ С МЕХАТРОННОЙ ВЕТРО-ГЕНЕРАТОРНОЙ СИСТЕМОЙ

  Н.К. Полуянович , Н.И. Светличный , О. В. Качелаев , М.Н. Дубяго

  128-144

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Рассмотрено влияние различных факторов на точность прогноза генерации ветроэнергетической установкой (ВЭУ). Определен оптимальный набор входных параметров (день, месяц, время, скорость ветра, температура воздуха, атмосферное давление и расчетная вырабатываемая мощность ВЭУ) для прогнозирования, обоснованы методы их обработки. Проведено исследование влияния воздействующих факторов на точность прогнозирования генерируемой мощности ВЭУ. Построены профили входных данных для прогнозирования электрогенерации ВЭУ. Рассмотрены особенности метеорологических условий за год, определены часто встречающаяся значения скорости ветра, и др., для выбора оптимальной ВЭУ. Показано, что метеорологических условия удовлетворяют паспортным требованиям выбранной для рассматриваемого региона ВЭУ. Рассмотрены нейросетевые (НС) модели для прогнозирования генерации мощности ВЭУ, выбрана оптимальная НС, построена структура и разработан алгоритм НС для прогнозирование генерируемой мощности ВЭУ. Разработанная математическая модель генерации мощности ВЭУ направлена на повышение точности и адаптивности благодаря учету ключевых динамических факторов (скорость и изменение направления ветра, температура и плотность воздуха и др.).  Выбран комбинированный метод управления генерацией ВЭУ (MPPT + Pitch) обеспечивает баланс между эффективностью и безопасностью. На основании расчетной генерируемой мощности ВЭУ, и метеорологических условий в месте расположения нейросетевая модель показала высокую точность прогнозирования мощности ВЭУ. Показано, что выбранный тип ВЭУ сочетает в себе технологическую надежность, рентабельность и соответствие современным тенденциям ветроэнергетики. НС-модель позволяет поддерживать баланс между вырабатываемой и потребляемой электроэнергией, а, следовательно, повышает КПД, снижает паразитные потери в микросети, а также снижает износ оборудования