nBMS，一种具有硅验证脉冲充电状态核心的神经形态电池管理系统，用于eVTOL飞机

电动垂直起降（eVTOL）飞行器的荷电状态（SoC）估算必须在飞行器上运行，同时受严格的能耗和适航认证预算约束，其工作周期也与汽车领域文献中的任何情况都不同。本研究设计了一种事件驱动脉冲网络，作为 nBMS 神经形态电池管理架构中的状态估算核心，用于逐时间步估算 SoC，并在公开的22单体 eVTOL 数据集上进行评估，同时以汽车数据进行交叉验证。增量与群体编码器、二阶 Σ-Δ 脉冲层以及速率累加器读出模块，在不执行密集乘加（MAC）运算的情况下，将参数量控制为34{,}433 int16。该估算器的均方根误差（RMSE）为2.45\%，而经过调优的长短期记忆网络（LSTM）基线为1.74\%；这一差距被描述为巡航阶段的时间混合限制；作为交换，在传感器噪声下，其性能退化速度比自适应漏积分发放控制慢 1.6 倍；每步约需 3{,}500 次加法，而 LSTM 需要 67{,}700 次乘加运算。完整核心部署在一块低成本、符合汽车级要求的 Artix-7 现场可编程门阵列上，块 RAM 利用率为 87\%，在 50~MHz 时满足时序要求，并在硅片上针对一段真实的 491 步飞行片段，逐位精确地复现冻结的定点参考结果。完整标注的实现后分析显示，每次推理耗能 1.30~$μ$J；按 0.5~Hz 的任务节奏运行时，平均功耗为 0.65~$μ$W。（预印本；同行评审状态请核对原文。）