随着市场对移动计算与存储需求的大规模增长，构建于嵌入式系统之上的各类电子与计算机系统越来越多，功能与结构的日益复杂也使得系统的功耗不断增长。相当多的嵌入式系统采用电池供电，降低功耗可以延长一次充电后电池的使用时间，提高产品竞争力。不仅如此，降低芯片封装与冷却费用、提高系统稳定性与减小能耗对环境影响的考虑也使降低系统功耗成为越来越突出的需求。存储系统是嵌入式系统中的重要组成部分，一般按照层次化的结构进行组织。研究表明，嵌入式存储系统中的主存与非易失性存储部件在系统中的功耗比例较大，超过了处理器的功耗。因此，降低存储系统的功耗成为降低系统功耗的重要环节。 动态功耗管理(DPM)是一种系统级功耗优化技术，通过观察负载情况来有选择性的将系统或部件设置为低功耗模式以降低功耗。DPM策略的作用对象为功耗可控部件(PMC)，本论文以存储系统中的PMC为对象，开展适用于不同软硬件资源条件的DPM研究，并通过基于事件驱动的仿真实验对策略效果进行评估。 传统DPM策略直接面向PMC，主存资源开销较小，适用于资源受限的嵌入式存储系统。预测性DPM策略在传统策略中具有实用性与节能效果的较好平衡。论文提出适用于DPM预测性策略的模块化结构，提高了策略的通用性与实施的灵活性，并在该结构中首次引入功耗反馈机制，使预测性策略在节能目标的指引下具有更好的自适应性。嵌入式存储系统中的部件空闲时间常呈现随机特性，并不符合现有DPM预测性策略基于空闲时间关联性进行预测的条件。本论文据此提出基于能耗期望(EEB)的预测性策略。EEB根据空闲时间分布确定获得最小能耗期望的空闲模式，并在PMC空闲时使其进入该模式。在空闲时间非稳态分布下，采用滑动窗口法对能耗期望进行动态估计，使EEB在非稳态环境下也具有较好的节能效果。 在主存资源较为丰富的嵌入式系统中，利用数据缓冲区实现请求集中从而延长PMC的空闲时间可获得比传统策略更好的节能效果，称为面向层次化存储的DPM策略。此类研究中，基于FIFO数据缓冲区的策略未考虑嵌入式多任务环境下数据交替与重复访问的特性，造成PMC的大量无效读取。本论文据此提出基于缓冲区动态分组(DGDB)的功耗管理策略。DGDB将数据缓冲区划分为块，在运行时以块为单位对缓冲区进行分组，使各任务在不同分组中保留各自的预读内容，从而避免数据无效更替。当所需数据缺失时，DGDB进行具有节能意识的预读，并引入缓冲区块替换算法使数据得以重用，减少对存储部件的访问，从而带来更长的空闲时间。在此基础上提出基于任务信息(TIB)的层次化存储DPM策略。TIB策略对任务的数据访问模式进一步细分，通过修改存储访问接口获知任务数据访问的模式，根据不同模式决定预读与替换算法，使策略具有更好的节能意识。 本文设计了基于事件驱动的DPM系统软件仿真，通过事件模拟出操作请求和系统信息，触发各部件模拟器的执行。根据对实验统计数据的分析提取功耗和状态模型的参数，准确模拟了微硬盘功耗和状态的变化，经过模型检验，功耗仿真结果的最大相对误差约为6.5％。基于此的仿真实验表明，本文提出的预测性DPM策略在随机环境下具有比传统预测性策略更好的节能效果与稳定性；而基于数据缓冲区的策略有效克服了现有同类策略的不足，能进一步降低嵌入式存储系统PMC的平均功耗，最大降低幅度达到46.9％。