电池包级热模型可通过将电池组合成具有热效应的模块并将模块排列在电池包内来构建。您可以对不同老化程度的电池包执行热性能分析，以满足寿命终止 (EOL) 时的保修标准。

您可以使用 Simscape 和 Simscape Fluids™ 中气体、液体和热效应领域的模块对主动、被动或混合冷却/加热解决方案进行建模。您还可以通过绘制示意图来放置管道、阀门、热交换器和流体箱，从而探索冷却/制热系统的架构。

对于液体回路系统，您可以对以下各项进行建模：存放储备流体的扩展流体箱；在电芯附近引导工作流体的冷板；具有泵、流路径和阀门的电机驱动循环系统；以及不同类型的热交换器，例如有线加热器或散热器。

在创建冷却/加热系统模型后，您可以运行仿真，通过探索组件选型和系统参数来细化设计，以及满足散热和功耗等要求。

Simulink 让您可以轻松设计闭环控制功能。该功能结合前馈和 PID 方法来实现循环系统控制，例如进料流（阀门）控制、质量流量（泵）控制和热交换路径选择控制。使用 Simscape Battery，您可以通过预置的模块（例如电池冷却剂控制和电池加热器控制）来构建电池热管理控制算法。您还可以使用 Stateflow^® 根据环境温度和电池温度设计用于在不同工作模式（例如加热和冷却）之间切换的监督控制逻辑。

与卡尔曼滤波器相比，使用神经网络来开发 SOC 估计器不需要关于电池或其非线性行为的大量信息，而是使用电流、电压和温度数据来训练网络并给出 SOC 作为响应。

SOH 估计比 SOC 估计更主观；对于如何定义 SOH 尚无共识。因此，每个组织可能有其自己特定的量化 SOH 估计的方法，这让通用的现成解决方案的使用成为了不可能的任务。使用 Simulink 和 Simscape，您可以开发和仿真与您的组织特定的电池健康状况的解释一致自的定义 SOH 估计算法，。

电池充电由恒流/恒压 (CC-CV) 算法控制。这是一种常见方法，它通过在充电时防止过流和过压来维持电池寿命。充电期间电流受到限制，直到达到预设电压。

保护电池需要监控电流、电压和温度。Simscape Battery 提供了可集成到 BMS 算法中的模块。

执行逼真仿真的功能是开发 BMS 控制软件的核心，而这始于精确的电池包模型。电池的设计通常会使用有限元分析 (FEA) 模型来模拟电池的物理配置并捕获其电热化学属性。虽然这些模型非常适合设计和优化电池包的化学和几何结构，但控制工程师需要更加适合系统级设计和软件开发的模型。

在 Simulink 中开发 BMS 算法时，您可以使用等效电路模拟电芯的热电行为。等效电路通常由一个电压源、一个串联电阻和一个或多个并联电阻电容对组成。电压源提供开路电压，而其他组件对电池的内阻和时变行为建模。这些等效电路元件通常依赖于温度和荷电状态 (SOC)。这种依赖性对于每个电池的化学原理来说是独一无二的，因此需要根据对电芯执行的测量值来确定，而且电芯的类型必须与为其设计控制器的电芯相同。通过使用试验数据的模型相关性分析，您可以使用 Simulink 和 MATLAB 中的优化来参数化等效电路。

除了电池包模型以外，逼真的电池系统仿真还需要连接电池系统与电源和负载的电路组件的精确模型。Simscape Electrical 是 Simulink 的一个附加产品。它提供了装配完整电池系统电路所需的有源和无源电子元件（如用于电池平衡的模拟前端）的完整库。充电源可由直流电源（如光伏 (PV) 系统）组成，也可由经过整流的交流电源组成。

使用 Simulink 和 Simscape 进行系统级仿真时，您可以围绕电池构造复杂的充电源，在各种工况范围和故障条件下验证电池系统。电池包的负载也可采用类似的方法进行建模和仿真。例如，电池包可以通过逆变器连接到电动汽车 (EV) 中的永磁同步电动机 (PMSM)。利用仿真，您可以通过行驶工况改变 EV 的运行，并评估 BMS 能否有效应对不断变化的工况。

将桌面仿真集成到您的测试过程后，您可以编写并执行测试用例，运用电池系统检验所有可能的逻辑分支和闭环控制 - 这是进行硬件测试时很少见的一种覆盖级别。采用这种方法，仿真模型就可以看作是推动电池系统设计和测试的可执行规范。Simulink 提供的一系列功能支持通过桌面仿真进行测试，使您能够：

• 将限制、容差、逻辑检查和时序条件等需求集成到模型中，并能将其追溯到原始设定
• 构造复杂的基于仿真的测试序列，以执行功能、基线、等效性和背靠背测试
• 跟踪行业标准指标，如决策、条件和修正条件/决策覆盖率 (MC/DC) 以及关系边界覆盖率
• 生成测试输入以实现全面的模型覆盖率和自定义目标
• 使用形式化方法来识别导致整数溢出、死逻辑和除以零的隐藏设计错误

当开发中的电池系统必须满足安全需求时，您可以将基于形式化方法的测试集成到符合 IEC 61508、IEC 61851 和 ISO^® 26262 等标准的软件开发过程中。

借助实时仿真（包含快速原型设计和 HIL 测试），电力电子控制工程师能够更加深入地了解 BMS 设计在硬件上运行的情况。RP 和 HIL 的目标都是在硬件上仿真总体设计的一个方面：RP 是仿真 BMS 控制器，而 HIL 则是仿真电池系统的平衡。在 BMS 设计中，实时仿真提供了几大优势，让您能够：

• 在选择最终控制器硬件之前进行 RP 以开始算法的验证。
• 利用实时测试系统的灵活性进行快速设计迭代和测试。
• 在电池系统原型硬件可用前进行 HIL 测试。
• 结合使用 RP 和 HIL 测试，通过测试用例对 BMS 算法进行测试，避免使用实际硬件进行难以执行、成本高昂或可能损坏硬件的测试。

由于构建和修改电池系统的硬件原型可能需要相当大的工作量，而且修复成本通常很高，所以在电池包所在的电子系统中测试此类原型的运行情况并不总是可行。由于这些限制的存在，即使很小的设计改动也可能会威胁到开发计划。而且 BMS 的设计往往进展缓慢，因为团队会认为对之前设计的重大修改风险过大。

借助 Simulink，您可以从电池系统及其所属的更大系统（包括电源和加载）中的硬件的模型中生成 C/C++ 和 HDL 代码。在将此代码部署到实时计算机后，您就能够在电池系统原型中测试控制器之前对您的控制器代码运行硬件实时仿真。因此，您可以提前找到并纠正控制设计错误，从而避免损坏昂贵且难以更换的硬件原型。您还可以发现硬件设计错误，例如不正确的组件选型。

许多 HIL 实时系统（包括 Speedgoat 目标硬件）都集成了电池模拟器，让您能够模拟便携式电池电源，模拟电动汽车的电池包，或馈入电流来仿真充电中的电池。

桌面仿真、RP、HIL 和 PIL 仿真都能让您验证和确认 BMS 的控制算法。使用 Simulink，您可以基于这些算法来生成生产就绪代码 - 无论是用于在微控制器上实现的优化且稳定的 C/C++ 代码，或是用于 FPGA 编程或 ASIC 实现的可综合 HDL 代码。自动代码生成消除了手动算法转译错误，并且产生 C/C++ 和 HDL 代码与 Simulink 中已验证的算法具有数值等效性。通过在尽可能全面的工况和故障条件下仿真您的控制算法，即使无法面面俱到，也能让您对生成的代码在实时系统中处理同样的条件充满信心。如果以后的硬件测试表明需要更改算法，您只需在您的模型中修改算法，重新运行仿真测试用例来验证更改的正确性，然后生成经过更新的新代码。所有生成的 C/C++ 和 HDL 代码都完全可移植，并具有一系列选项对其进行优，Simulink 模型与代码直接双向可追踪，帮助您进行代码审查与故障诊断。