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            EEPW首頁(yè) > 汽車電子 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 建立混合動(dòng)力車輛原型系統(tǒng)進(jìn)行處理器循環(huán)仿真

            建立混合動(dòng)力車輛原型系統(tǒng)進(jìn)行處理器循環(huán)仿真

            作者: 時(shí)間:2022-09-25 來(lái)源:CTIMES 收藏

            本文敘述先進(jìn)汽車控制算法的循環(huán)(processor-in-the-loop;PIL)仿真開(kāi)發(fā)原型系統(tǒng);說(shuō)明如何以模型為基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)流程建立控制算法的模型,并且對(duì)其進(jìn)行評(píng)估,接著部署至車輛開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

            當(dāng)轉(zhuǎn)為透過(guò)運(yùn)算能力來(lái)定義的車輛功能愈來(lái)愈多,工程師為能源管理、電池管理和動(dòng)力傳動(dòng)控制所設(shè)計(jì)的算法也變得更加復(fù)雜。這使得能夠?qū)崟r(shí)執(zhí)行運(yùn)算量密集算法的車用的需求增加。

            為了展示NXP的能力,我們的團(tuán)隊(duì)為了先進(jìn)汽車控制算法的處理器循環(huán)(processor-in-the-loop;PIL)仿真開(kāi)發(fā)了一個(gè)原型系統(tǒng)。我們使用Simulink,以模型為基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)流程建立控制算法的模型,并且對(duì)其進(jìn)行評(píng)估,接著部署至NXP S32S GreenBox II車輛開(kāi)發(fā)平臺(tái)(圖1)。


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            圖1 : S32S GreenBox II車輛開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

            我們從內(nèi)含混合動(dòng)力車輛(hybrid electric vehicle;HEV)受控體模型和經(jīng)過(guò)優(yōu)化的監(jiān)督控制器(supervisory controller)參考應(yīng)用開(kāi)始。這使得NXP展示系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的時(shí)間縮短了超過(guò)九個(gè)月。

            HEV與控制器建模
            我們的工程師在半導(dǎo)體領(lǐng)域相當(dāng)專業(yè),但是對(duì)于車輛建模與先進(jìn)能源管理控制策略的直接經(jīng)驗(yàn)就比較有限。為了節(jié)省建立完整、系統(tǒng)層級(jí)、又與客戶使用的模型相似的HEV模型的時(shí)間,使用了Powertrain Blockset中的HEV P4參考應(yīng)用。這個(gè)P4參考應(yīng)用包含一個(gè)完整且預(yù)先建立的HEV模型,其中有一個(gè)火星點(diǎn)燃引擎、傳動(dòng)、鋰離子電池、以及電動(dòng)馬達(dá)(圖2)。

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            圖2 : 透過(guò)Powertrain Blockset組件建立的HEV P4動(dòng)力傳動(dòng)模型。

            除了HEV模型之外,參考應(yīng)用也包含了引擎、傳動(dòng)與P4混合控制模塊,還有其他能夠執(zhí)行全面性封閉的組件(圖3)。以Drive Cycle Source and Longitudinal Driver模塊為例,它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的縱向駕駛周期,并且將速度(velocities)轉(zhuǎn)換為正規(guī)化的加速度與制動(dòng)指令。

            從車輛速度、引擎速度、電池充電狀態(tài)和燃料經(jīng)濟(jì)性(以MPGe為單位)的子系統(tǒng)圖表,讓我們能夠?qū)④囕v層級(jí)的表現(xiàn)與隨著仿真的駕駛周期的能源使用可視化呈現(xiàn)。

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            圖3 : 封閉循環(huán)HEV P4模型,包含控制器、車輛、駕駛周期、以及可視化呈現(xiàn)的子系統(tǒng)。

            于GreenBox II執(zhí)行PIL模擬
            在執(zhí)行PIL仿真之前,先經(jīng)過(guò)一次模型循環(huán)(model-in-the-loop)仿真,幫助熟悉含在參考應(yīng)用內(nèi)的HEV模型與等效油耗優(yōu)化策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy;ECMS)算法。這個(gè)由史丹佛的Dr. Simona Onori開(kāi)發(fā)的監(jiān)督能源管理算法能夠找出從引擎或電動(dòng)馬達(dá)的最適化平衡來(lái)提供車輛動(dòng)力。

            為了要在GreenBox II執(zhí)行ECMS算法,我們使用Embedded Coder從控制模型產(chǎn)生程序代碼,并且使用NXP Model-Based Design Toolbox(MBDT)硬件支持套件來(lái)部署。MBDT包含了初始化的例行程序以及裝置驅(qū)動(dòng)器,讓復(fù)雜的算法可以容易地部署且執(zhí)行于NXP處理器(圖4)。

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            圖4 : PIL仿真的程序代碼生成工作流程。

            使用這樣的設(shè)置來(lái)執(zhí)行PIL模擬,其中加速和制動(dòng)指令會(huì)由Simulink傳送到在GreenBox II上執(zhí)行ECMS算法的控制器。這個(gè)控制器產(chǎn)生引擎與電動(dòng)馬達(dá)力矩指令訊號(hào),這些訊號(hào)會(huì)被傳送到HEV受控體模型。引擎速度和馬達(dá)速度等來(lái)自于受控體的訊號(hào)再回授給控制器。在PIL仿真過(guò)程,會(huì)在這些訊號(hào)和其他的主要衡量指標(biāo)更新于Simulink時(shí)監(jiān)測(cè)它們(圖5)。

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            圖5 : 某一段運(yùn)作時(shí)間內(nèi)的速度、引擎和馬達(dá)速度、電池充電狀態(tài)、燃料經(jīng)濟(jì)性的圖表。

            設(shè)置的延伸與改善
            在GreenBox II平臺(tái)執(zhí)行首次的ECMS算法PIL仿真之后,我們完成了幾項(xiàng)設(shè)計(jì)迭代。舉例來(lái)說(shuō),Vehicle Dynamics Blockset的轉(zhuǎn)向與懸吊系統(tǒng)被整并到原始模型,可以用實(shí)時(shí)的加速、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向控制來(lái)取代預(yù)先定義的駕駛周期。并且加入了會(huì)在加速和制動(dòng)時(shí)啟動(dòng)的微型車輪和電動(dòng)馬達(dá);同時(shí)將一個(gè)以Unreal Engine為基礎(chǔ)的3D模擬環(huán)境納入Vehicle Dynamics Blockset(圖6)。


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            圖6 : 作者正在控制一個(gè)PIL模擬,同時(shí)查看車輛的3D可視化結(jié)果。

            更近期的設(shè)置版本包含透過(guò)NXP GoldBox service-oriented gateway來(lái)整合Amazon Web Services(AWS),這可以管理車輛數(shù)據(jù)到AWS cloud data stores的流程來(lái)進(jìn)行分析和報(bào)告。

            未來(lái)的應(yīng)用將利用S32Z和S32E實(shí)時(shí)處理器。NXP GreenBox 3實(shí)時(shí)研發(fā)平臺(tái)融合了S32E,內(nèi)含更強(qiáng)大的數(shù)學(xué)運(yùn)算執(zhí)行能力,因此可支持更先進(jìn)、運(yùn)算更密集的應(yīng)用。

            (本文由鈦思科技提供;作者Curt Hillier任職于恩智浦半導(dǎo)體)

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/202209/438541.htm


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