使用 MATLAB 和 Simulink 开发电动汽车

使用基于模型的设计对电池、电机和控制器进行建模、仿真和开发

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借助 MATLAB、Simulink 和 Simscape，工程师能够通过系统地使用数据和模型来前置电动汽车 (EV) 开发。这些产品使您能够理解系统级行为、评估设计权衡、在电动汽车全生命周期内部署经过验证的算法，并且：

  • 使用基于模型的系统工程构建完整的电动汽车系统架构
  • 提高电池安全性、寿命和续航里程
  • 通过高级电机和电力电子控制提高动力总成系统效率
  • 优化车辆热管理和能源使用
  • 使用数据和 AI 加速开发周期
电动汽车概述图，包括电池、电力电子、牵引和热系统。

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开发系统架构并执行系统仿真

电动汽车需要在整车层面进行设计和分析，涉及多域系统集成。使用 Powertrain Blockset、Vehicle Dynamics Blockset 和 Simscape，您可以：

  • 快速实现并运行完整的电动汽车仿真，包含电机、发电机和储能组件
  • 分析架构权衡、电机和电池选型以及控制参数优化
  • 为动力总成系统、底盘或车辆运动控制开发自定义控制功能，然后使用闭环车辆模型评估其性能
  • 捕获系统架构、详细设计和实现细节，全部操作都在同一环境中完成，不同环节的各个模型之间均有数字线索
  • 在从架构到分析再到硬件在环 (HIL) 测试的整个开发过程中重用模型

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电池管理系统和电池包架构示意图。

电池建模和 BMS 开发

使用 MATLAB 和 Simulink，您可以为电芯创建等效电路模型 (ECM)、电化学模型和数据驱动的模型。您还可以：

  • 针对电动汽车工况，使用高保真度或降阶模型对电池的电热动态特性、滞后效应、老化退化和热失控进行仿真
  • 探索电芯形式、电池包布局、冷却板设计和热管理策略的架构权衡
  • 开发并验证行驶工况下的 BMS 算法，包括状态估计 (SOC/SOH/SOP)、电芯平衡、故障防护与缓解、热管理以及电池快充曲线
  • 支持 BMS 软件开发和认证，包括闭环桌面端仿真、代码生成、软件在环 (SIL) 测试、处理器在环 (PIL) 和硬件在环测试
  • 将电池模型集成到电动汽车仿真中，以评估续航里程、能源使用和安全裕度

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对动力总成系统和驾驶室热系统进行建模并开发控制算法

使用 MATLAB、Simulink 和 Simscape，您可以创建详细的热系统模型，以评估组件和整车级性能，尤其是在极端的工况和环境条件下。

  • 开发支持实时仿真的整车冷却液、空气和冷却剂回路模型
  • 开发在不同模式下运行压缩器阀门和泵的控制算法
  • 监测组件温度、功耗和热流，以确保即使在极端工况下也能安全高效地运行
  • 仿真燃油经济性、系统降额、老化和其他热效应，以针对实际工况优化系统
并行模式流动路径和串行模式流动路径的示意图。

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电机控制系统模型的示意图。

对牵引电机、逆变器进行建模并开发电机控制软件

使用 Motor Control Blockset 和 Simscape Electrical，您可以在硬件测试之前通过对电机控制系统进行建模和仿真来加速开发。

  • 对电机和电力电子（如永磁同步电机 (PMSM)、感应电机和半导体设备）进行建模，并使用适当的保真度以平衡精度和仿真速度
  • 自动化参数估计，导入电机的有限元分析 (FEA) 数据，或导入半导体的 SPICE 或供应商设备数据，以减少构建精确模型所需的初始工作和时间
  • 实现基于传感器的和无传感器的磁场定向控制算法。使用经典控制方法或诸如磁场定向控制 (FOC) 自动调节器等自动化工具来调节电流环和转速环，以加快开发速度
  • 在测功机验证之前，通过 HIL 测试对控制算法、保护逻辑和模式转换进行仿真和验证，以降低风险和缩短迭代时间
  • 直接从 Simulink 模型为电机控制单元 (MCU) 和 FPGA 生成符合 MISRA™ 的 C 和 HDL 代码，并支持 AUTOSAR 和 ISO 26262 认证工作流。

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部署、集成和测试控制算法

电动汽车开发人员越来越需要遵守安全标准。借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：

  • 自动生成优化的 C 代码和 HDL 代码
  • 自动跟踪需求，测量代码/模型的质量，并自动生成测试用例
  • 使用已通过 ISO 26262 预鉴定的工具，并遵循 ISO 26262 参考工作流以满足功能安全要求
  • 利用 AUTOSAR Blockset（Classic 和 Adaptive）对 AUTOSAR 软件组件建模、对组合进行仿真以及导入/导出 ARXML 文件
  • 与 CI/CD 管道集成，生成代码，打包以用于部署，并自动化回归测试

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四个开发阶段的示意图：数据准备、AI 建模、仿真与测试以及部署。

在电动汽车开发中使用 AI 和数据驱动的工作流

将 AI 和降阶建模 (ROM) 方法集成到建模、仿真和部署工作流中。借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：

  • 应用 AI 和 ROM 来降低高保真电池、电机和热系统模型的计算复杂度，包括针对实时 HIL 测试的情形
  • 使用虚拟传感器估计电机和电池温度、SOC 和 SOH - 从而降低硬件成本
  • 使用机器学习和预测性维护工作流检测电池和电机中的异常并预测故障
  • 开发最优能量管理和电机控制策略，包括与系统级模型集成的强化学习
  • 使用点击式 App 准备数据、训练模型，并在部署到嵌入式硬件、边缘设备或云之前验证 AI 组件

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为什么要用 MATLAB 和 Simulink 开发电动汽车？

Simulink 集成了至少 153 个第三方工具和编程语言，使其成为便利的集成平台。

通过从各种模型中进行选择，在模型保真度和执行速度之间找到适当的权衡点。

提供参考示例、培训课程和文档，降低门槛，助您轻松开始仿真。

通过利用 MathWorks Consulting 的专业知识来加速开发项目。

通过基于模型的设计工作流，满足合规和认证标准（ISO 26262、ASPICE、MISRA-C 等）。

在 MATLAB 和 Simulink 环境中完成从概念到部署的整个过程。

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