一种可局部动态实时重构的演化硬件平台

为实现演化硬件能随外部环境的变化而自适应地改变芯片内部硬件结构的功能,设计了一种基于可编程片上系统的演化硬件平台。首先,该平台克服了商用FPGA的重构系统对演化硬件支持不足的问题,可以进行局部动态实时重构,且重构速度达到了1 600 Mbps。其次,该平台中的重构颗粒度可以灵活设计,避免了FPGA中重构粒度太细,电路染色体长度过长引起演化算法搜索时间过久的问题。最后,在EP2C50芯片上实现了该平台,并利用改进的遗传算法在该平台上进行了4种实际电路的演化实验。实验结果表明,规模为100的种群每演化一代的耗时约为0.07 s,验证了该平台进行硬件演化的有效性。     

基于反学习和正交交叉算子的元胞差分进化算法

提出了一种基于正交交叉算子的元胞差分进化算法. 进化初期采用反学习初始化方法获得初始候选种群,利用元胞结构的局部搜索方法替代控制参数调节差分进化算法的选择压力,从而平衡差分进化算法的探索能力和开发能力,利用元胞自动机的并行演化机制保持种群的多样性,从而避免陷入局部最优. 该算法利用无交叉因子的正交交叉算子,通过多元素重复试验加速种群收敛速度. 对多个典型测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法相较于多个差分进化改进算法具有更快的收敛速度和更好的计算精度.     

高速主轴在线动平衡机构驱动器设计

通过分析高速主轴电磁式在线动平衡机构的工作原理,根据关键零件调整环和离合滑块在在线动平衡过程中的动作顺序。利用单片机AT89C51和环形分配器PMM8713设计出对其执行动作的驱动电路,实现对在线的动平衡机构的实时控制,从而保证其正常运行,确保零件加工质量.     

采用输入输出分解的分区分段演化机制

针对演化硬件的可扩展性问题,提出了基于输入输出分解的分区分段并行在线演化机制,用于演化组合逻辑电路。依据输入输出分解策略,将原电路分解为多个具有较少输入、输出的子电路,并对各子电路单独分配进化区域,实现各子电路的并行演化;某些子电路演化完毕,其对应进化区域即可用于其他任何未演化完毕子电路的并行演化;所有子电路均演化成功后,将其进行整合得到顶层电路。在Xilinx Virtex-5 FX构建的自演化系统上,以加法器电路、乘法器电路和部分MCNC基准电路为例进行了验证。结果表明:相对于经典演化方法,该方法可以大大减少演化时间,进化出多达21个输入的组合电路。     

自适应交配限制概率的自组织多目标演化算法

为平衡多目标演化算法求解不同优化问题以及求解同一优化问题时不同搜索阶段的勘探与开采能力,并考虑到减小聚类算法辅助演化算法时产生的计算开销,提出了一种基于自适应交配限制概率的自组织多目标演化算法（adaptive mating restriction probability based self-organizing multiobjective evolutionary algorithm, ASMEA）.首先,ASMEA在每一代利用自组织映射（self-organizing map, SOM）算法建立了演化种群个体间的邻居关系,基于此关系有利于算子实施恰当的重组操作,并在演化算法后期产生优质解,与此同时,为了节省利用SOM建立当前种群个体之间的邻居关系时引起的计算开销,将SOM与演化算法相融合,交替地进行SOM训练与种群演化.然后,运用交配限制概率控制交配父代来源于SOM发现的邻居种群或者是整个种群,以分别加强开采和勘探. 最后,根据采用不同父代来源的重组在过去一定代数产生后代个体的效用,自适应地调整算法的交配限制概率. 利用ASMEA和5种具有代表性的多目标演化算法对标准测试题进行求解,求解结果表明:ASMEA在搜索质量、搜索效率以及可视化方面优于其他5种算法,从而验证了ASMEA算法对多目标优化问题具有良好的求解性能.     

模拟电路故障诊断模糊法的研究

本文给出了关于模拟电路故障诊断的互克原理,提出了模拟电路故障诊断的模糊法。文中的算法均在IBM-PC机上用FORTRAN语言实现,并通过IC-9W功率放大器的验证,得到了满意的结果。其优点是:在线诊断时间短,避免了非线性以及容差影响等问题。与其它方法相比,模糊法更适用于大规模电路的故障诊断,也能应用于其它领域的研究。     

一种基于并行GEP的复杂电路优化算法

数字电路设计的优化是演化硬件中的研究热点,传统的优化方法主要是利用代数法和卡诺图求解法,但是在规模较大时却难于求出或无法求出最优的电路结构.提出一种新的基于并行基因表达式程序设计优化复杂数字电路的算法(COPGEP),该算法通过各子种群之间优良个体的迁移,有效地传播优良个体,充分发挥了优良个体的导向作用,提高了传统GEP的全局寻优能力以及求解精度和收敛速度.通过仿真实验表明,该算法比传统GEP收敛速度更快,能够克服传统GEP算法在优化变量个数多于5个的数字逻辑电路时收敛速度慢,甚至不收敛等缺点.     

基于精英解学习的邻域搜索差分演化算法

为了防止差分演化算法在求解复杂问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于精英解学习的邻域搜索差分演化算法(ELNDE).在该算法中利用多个精英解构建一个精英解池策略,并且对其进行反向学习,保证种群的多样性.在每一代种群演化计算过程中执行邻域搜索,通过精英解作为导向,加快算法的收敛速度的同时提高开采能力.使用13个基准测试函数对提出的算法进行了测试并且与几种知名的改进算法进行比较.实验表明,提出的算法在收敛速度和解的精度是具有较大的优势.     

一种超大规模电源/地线网络快速压缩BiCGStab算法

提出一种新的快速分析方法对大规模电源/地线网络进行模拟.首先以列索引的一维稀疏存储结构对大规模的系数矩阵进行压缩处理,避免了行索引数组,提高了计算的速度;其次采用BiCGStab算法对网络进行模拟,在保证计算速度的情况下避免了逆矩阵的计算,节省了计算内存.实验数据表明,本算法的计算速度比HSPICE提高了两个数量级;计算所用的内存与HSPICE相比节省了约95%, 与预优共轭梯度法相比节省了约75%.本算法求解效率高,并大幅度节省了计算内存,与常规的电路模拟软件相比,适用于分析规模日益增大的微处理器中的电源/地线网络.     

基于数字化技术的高速串行接收器设计

基于数字化模拟电路设计技术和自适应动态反馈方法设计了一个高速串行接收器,包含采样放大器、时钟发生电路、匹配电阻电路.后两者的精度直接决定了接收器性能.采用TSMC的CMOS 0.25μm混合信号模型,在Cadence软件环境下用spectre仿真器进行模拟.结果表明,时钟发生电路输出的五相时钟间隔0.416 ns,抖动35 ps,锁定时间1.8 μs;匹配电阻阻值波动在44.3～45.6 Ω,稳定时间6μs,平均误差±1.45%,最大误差1.56%.联调后整个接收器电路具有接收480 Mbps高速串行数据的能力.     

Robot navigation system using intrinsic evolvable hardware

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ,ｗｅｔａｃｋｌｅａｎａｄａｐｔｉｖｅｎａｖｉｇｔｉｏｎｔａｓｋｉｎａｒｅａｌｗｏｒｌｄｉｎｗｈｉｃｈａｎａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｒｏｂｏｔｉｓｒｅｑｕｉｒｅｄｔｏａｖｏｉｄｏｂｓｔａｃｌｅａｎｄｓｅａｒｃｈａｎｄｆｏｌｌｏｗａｌｉｇｈｔｓｏｕｒｃｅ .Ｆｏｒｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ,ｔｈｅｅｎｖｉｒｏｍｅｎｔｉｓｍｕｃｈｌｅｓｓｄｅｆｉｎｅｄａｎｄｍｕｓｔｂｅｐｅｒｃｅｉｖｅｄｂｙｓｅｎｓｏｒｓ,ｗｈｉｃｈｉｍｐｌｉｅｓｔｈａｔｔ…     

基于GAL软核的EHW平台设计技术研究

介绍了演化硬件(Evolvable Hardware,EHW)的基本原理,在分析了现有演化平台的基础上,针对现有演化平台扩展复杂、配置位不公开等缺点,提出了基于GAL(Generic Array Logic)软核的EHW平台,并进行了原型实现和演化实例验证.最后将基于GAL软核的EHW平台与现有演化平台进行了对比分析,实验结果和对比分析表明该平台具有配置位公开、配置速度快、扩展灵活等优点,可以为演化平台系统设计提供参考.     

进化硬件研究进展

介绍进化硬件的思想和发展,指出在进化算法控制下,可重配置硬件自适应地改变自身结构满足当前环境变化,目前已用于电路设计、系统容错、自动控制、智能机器人和模式识别等领域.阐述进化硬件的原理及应用,评价和分析进化硬件存在问题,预测未来发展方向.     

基于仿生硬件的无线传感器网络节点自修复方法

针对现有无线传感器网络节点硬件固定,不能重新配置的问题,设计了一种全新的基于仿生硬件的无线传感器网络节点自修复方法,采用仿生硬件实现动态可重构无线传感器网络节点,以使节点能够自主地、动态地改变自身的结构和行为,在其部分硬件失效情况下进行节点的仿生自修复.该研究提出了相关节点的仿生自修复方法,研制了基于现场可编程阵列的仿...     

利用可演化硬件实现学习和ATM单元调度

研究使用可演化硬件（ＥＨＷ）在异步传送网络进行实时调度的可能性．ＥＨＷ是一个建造于可编程逻辑装置上的硬件．它的结构可通过遗传学习重构以适应新的环境,一种新颖的设计是基于场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）芯片函数级ＥＨＷ,该芯片上聚集了许多可编程的浮动处理单元（ＰＦＵｓ）,每个ＰＦＵ中可选择的高层次的硬件函数使得函数级ＥＨＷ适合于实践中的很多应用     

模拟进化型跨导滤波器的研究

给出一种模拟进化型跨导滤波器的硬件结构,介绍了此进化型硬件的基本工作原理,提出了一种改进的自适应遗传算法,构造了适合滤波器参数进化的适应度函数,有效地解决了遗传算法的全局收敛性问题和收敛速度缓慢的弊病.在高Q值的状态变量跨导滤波器的设计中,采用级联法所构成的四阶状态变量跨导滤波器能够满足其在阻带、通带以及过渡带方面的性能要求.仿真结果显示进化的参数数值与理论结果符合得非常好.     

基于DSP的演化硬件独立演化系统设计

演化硬件由于具有自组织、自适应、自修复的特点而在航空航天等尖端领域有广泛的应用前景．国内对模拟型演化硬件的研究大多采用仿真研究,演化速度慢且不适合多细胞演化．本文设计了一种基于DSP的可扩展的独立演化系统,实现了演化硬件自动、高速的内部演化．     

基于SOPC的自演化硬件实现

提出了一种基于SOPC（片上可编程系统）的自演化硬件实现的设计方法,并以Virtex-ⅡPro开发板为硬件平台,内嵌的软核处理器Microblaze为控制核心.首先使用VHDL硬件描述语言设计虚拟可重构电路;然后将虚拟可重构电路定制成可进化IP核并通过OPB总线与软核处理器相连;最后在处理器上编写遗传算法程序对定制的可进化核进行进化操作,以一位加法器为例验证了自演化硬件的实现.结果表明,该方法不但可以大大简化染色体编码,便于进化操作,而且软件上操作灵活方便,硬件上又具有可定制性.     

Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on PSO and BP Neural Network

In order to improve the speed and accuracy of analog circuit fault diagnosis,using Back Propagation Neural Network(BPNN),a new method is proposed based on Particle Swarm Optimization(PSO)to adjust weights of BP neural network.The model can not only overcome the limitations of the slow convergence and the local extreme values by basic BP algorithm,but also improve the learning ability and generalization ability with a higher precision.The response signals of analog circuit is preprocessed by Wavelet Packet Transform(WPT)as the fault feature.The simulation result shows that the proposed method has higher diagnostic accuracy and faster convergence speed,which is effective for fault location.     

可进化硬件的动态进化

将可进化硬件动态进化分为两类,并针对基于任务切换的动态进化进行研究.提出一个进化与学习的混合策略,将改进的CGP(Cartesian Genetic Programming)算法与局部学习结合,用于可进化硬件的动态进化.实验结果表明,该策略以较小的计算代价扩大了算法的搜索范围,提高了进化成功率,可以满足任务切换类可进化硬件动态进化的要求.