CN111983933A - 一种增程器控制器硬件在环仿真*** - Google Patents

一种增程器控制器硬件在环仿真*** Download PDF

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周东凯
李金达
邓璋琳
毛正松
张松
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Abstract

本发明提供一种增程器控制器硬件在环仿真***，包括：上位机、实时仿真设备和增程器控制器，所述实时仿真设备分别连接上位机和增程器控制器，所述实时仿真设备，包括仿真测试模型，所述实时仿真设备根据来自上位机的仿真测试输入参数和增程器控制器在仿真测试过程中的控制信号，利用模拟车辆和增程器硬件设备运行的仿真测试模型获得车辆和增程器仿真测试运行状态数据，并将仿真测试运行状态数据转换为增程器控制器所需的信号；本发明提供的增程器控制器硬件在环仿真***，使用虚拟的增程器动力总成模型代替真实的增程器***，易于无风险地创造极限工况和故障工况，安全性好，提高了仿真效率。

Description

一种增程器控制器硬件在环仿真***
技术领域
本发明属于仿真技术领域，具体涉及一种增程器控制器硬件在环仿真***。
背景技术
开发能协调控制增程器启停和发电的增程器控制器，是开发增程式电动汽车的关键环节。增程器控制器从需求分析，***设计，硬件和软件设计、到测试和标定，是一个长期的过程。在其软件开发中，通常采取软件需求分析-软件架构设计-软件详细设计和单元构建-软件单元验证集成-软件集成和集成测试-软件合格型测试的V型开发流程的做法。其中，对于控制器应用层软件、基础软件以及硬件的集成功能测试必不可少的。目前通常的测试方法是把增程器控制器搭载在增程器动力总成台架和实车上进行功能调试和验证。
国内已有部分在环仿真***研究，如公开号为CN103186101B的中国发明专利公开了一种整车控制器的硬件在环仿真测试***，上位机、仿真设备、运行监控设备和仿真监测设备，所述仿真设备分别连接上位机、被仿真测试的整车控制器和仿真监测设备，所述运行监控设备连接被仿真测试的整车控制器，具有实时性以及能够随时观察仿真测试过程的特性，因而提高了整车控制器的硬件在环仿真测试效率。
中国发明专利CN109100155A；
中国发明专利CN110780605A；
通过以上内容可以发现，现有技术中的在环仿真***主要应用在整车控制器以及实时控制器，并不适用于增程器控制器的在环仿真。
发明内容
本发明的目的在于提供一种增程器控制器硬件在环仿真***，旨在解决现有技术中实现增程器控制器硬件在环仿真的问题。
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
本发明提供了一种增程器控制器硬件在环仿真***，包括：
上位机、实时仿真设备和增程器控制器，所述实时仿真设备分别连接上位机和增程器控制器，其中：
所述上位机,响应用户在仿真测试增程器控制器的过程中的车辆和增程器模拟运行操作，获得车辆和增程器的仿真测试输入参数并发送给实时仿真设备；并实时显示实时仿真***内仿真模型运行数据；
所述实时仿真设备，包括仿真测试模型，所述实时仿真设备根据来自上位机的仿真测试输入参数和增程器控制器在仿真测试过程中的控制信号，利用模拟车辆和增程器硬件设备运行的仿真测试模型获得车辆和增程器仿真测试运行状态数据，并将仿真测试运行状态数据转换为增程器控制器所需的信号，并将增程器控制器所需的信号输出给增程器控制器，增程器控制器根据预先内置的控制逻辑进行运算，并将执行结果发回实时仿真***，实现对增程器模型的控制。
作为优选，所述仿真测试模型包括：驾驶员模型、虚拟控制器模型、增程器模型和电动汽车模型；所述驾驶员模型将获取的车辆的仿真测试模型输入参数转化为驾驶员行为参数，并将驾驶员行为参数发送给虚拟控制器模型；所述虚拟控制器模型实时监测电动汽车模型和增程器模型运行数据，并根据驾驶员行为参数做出响应，生成车辆控制信号和增程器控制信号。
作为优选，所述虚拟控制器模型包括：虚拟整车控制器模型、虚拟增程器控制器接口模型、虚拟动力电池管理***模型、虚拟驱动电机控制器模型、虚拟附件控制器模型、虚拟发动机控制器模型和虚拟发电机控制器模型。
作为优选，所述电动汽车模型包括：动力电池模型、驱动电机模型、传动***模型和车辆纵向动力学模型，所述动力电池模型用于计算动力电池SOC和动力电池电压，所述驱动电机模型用于计算驱动电机输出扭矩和需求电流，所述传动***模型用于计算传动***输出端扭矩和输入端转速，车辆纵向动力学模型用于计算整车行驶阻力、整车车速。
作为优选，所述车辆纵向动力学模型中，行驶阻力FR按下式确定：
FR＝f(v)*(Av2+Bv+C)+[1-f(v)]*(Fair+Froll)+Fslope
式中，FR为行驶阻力，f(v)为置信因子，取值范围为[0,1]；v为车速；A、B、C为汽车的滑行阻力系数；Fair为空气阻力；Froll为滚动阻力；Fslope为坡道阻力。
作为优选，所述增程器模型包括：发动机模型、发电机模型和曲轴模型，所述发动机模型内置发动机特性Map，用于通过输入的喷油量信息，换算出发动机输出扭矩；所述曲轴模型用于通过输入的发动机扭矩信息和发电机扭矩信息，以及惯量经验值，计算增程器转速；所述发电机模型内置不同电压下的发电机外特性Map，用于通过输入的目标扭矩、高压母线电压、发电机实际转速，计算发电机的输出扭矩和需求电流。
作为优选，所述发电机输出扭矩Tact按下式确定：
Tact＝MIN[abs(TReq),f(U,n)]*sign(TReq)
式中，Tact为发电机的输出扭矩；TReq为目标扭矩；U为高压直流母线电压；n为发电机实际转速；f(U,n)根据高压直流母线电压和发电机实际转速查MAP表获取的发电机最大可输出扭矩。
作为优选，所述实时仿真设备为dSPACE仿真设备，所述仿真测试模型基于MATLAB/Simulink软件平台建立。
作为优选，所述实时仿真设备和增程器控制器通过CAN总线信号和IO信号连接。
本发明的优点：
本发明提供的增程器控制器硬件在环仿真***，使用虚拟的增程器动力总成模型代替真实的增程器***，易于无风险地创造极限工况和故障工况，安全性好，提高了仿真效率。
附图说明
图1为本发明所述的增程器控制器硬件在环仿真***的结构框图；
图2为本发明所述的实时仿真设备的结构框图；
图3为本发明所述的虚拟控制器模型的结构框图；
图4为本发明所述的电动汽车模型的结构框图；
图5为本发明所述的增程器模型的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的实施例为了提高增程控制器的硬件在环仿真测试效率，提供了增程器控制器硬件在环仿真***，为了建立了模拟车辆和增程器硬件设备运行的仿真测试模型，在仿真测试中，用户通过上位机实时监控车辆仿真模型的运行状态，并模拟驾驶员操作，并将驾驶员操作信号传递给实时仿真设备，实时仿真设备基于仿真测试模型模拟车辆行驶和增程器运行，增程器控制器接收到来自实时仿真***的车辆和增程器运行状态数据，增程器控制器根据预先内置的控制逻辑进行运算，将执行结果发回给实时仿真***，并输入到仿真测试模型中，利用仿真测试模型模拟车辆和增程器的运行状态，获得车辆和增程器的新的运行状态数据，增程器控制器根据新的车辆和增程器的运行状态数据，生成新的执行结果，发回给实时仿真***，形成闭环控制。
基于上述原理，本发明实施例提供的增程器控制器硬件在环仿真***如图1所示，包括：上位机100、实时仿真设备200和增程器控制器300，实时仿真设备300分别连接上位机100和增程器控制器300，其中：
上位机100,响应用户在仿真测试增程器控制器300的过程中的车辆和增程器模拟运行操作，获得车辆的仿真测试输入参数并发送给实时仿真设备200，并实时显示来自实时仿真设备200的车辆和增程器实时运行数据；
实时仿真设备200，包括仿真测试模型，实时仿真设备200根据仿真测试输入参数和增程器控制器300在仿真测试过程中的控制，利用模拟车辆和增程器硬件设备运行的仿真测试模型获得车辆和增程器仿真测试运行状态数据，并将仿真测试运行状态数据输出给增程器控制器300。
在一个实施例中，仿真测试模型包括：驾驶员模型201、虚拟控制器模型202、增程器模型203和电动汽车模型204；驾驶员模型201将获取的车辆的仿真测试模型输入参数转化为驾驶员行为参数，并将驾驶员行为参数发动给虚拟控制器模型202；虚拟控制器模型202实时监测电动汽车模型204和增程器模型203运行数据，并根据驾驶员行为参数做出响应，生成增程器控制器所需信号。
在一个实施例中，虚拟控制器模型202包括：虚拟整车控制器模型2021、虚拟增程器控制器接口模型2022、虚拟动力电池管理***模型2023、虚拟驱动电机控制器模型2024、虚拟附件控制器模型2025、虚拟发动机控制器模型2026和虚拟发电机控制器模型2027。
在一些实施例中，电动汽车模型204包括：动力电池模型2041、驱动电机模型2042、传动***模型2043和车辆纵向动力学模型2044，动力电池模型2041用于计算动力电池SOC和动力电池电压，驱动电机模型2042用于计算驱动电机输出扭矩和需求电流，传动***模型2043用于计算传动***输出端扭矩和输入端转速，车辆纵向动力学模2044型用于计算整车行驶阻力、整车车速。
在一个实施例中，车辆纵向动力学模型2044中，行驶阻力FR按下式确定：
FR＝f(v)*(Av2+Bv+C)+[1-f(v)]*(Fair+Froll)+Fslope
式中，FR为行驶阻力，f(v)为置信因子，取值范围为[0,1]；v为车速；A、B、C为汽车的滑行阻力系数；Fair为空气阻力；Froll为滚动阻力；Fslope为坡道阻力；
计算行驶阻力FR的步骤为：预设置置信因子f(v)随车速变化的Map表，根据当前车速v，以及汽车滑行阻力系数，计算汽车滑行阻力A、B、C，计算当前的滚动阻力Froll、坡道阻力Fslope和空气阻力Fair，根据行驶阻力的计算公式，计算得到整车行驶阻力FR。
在一些实施例中，增程器模型203包括：发动机模型2031、发电机模型2032和曲轴模型2033，发动机模型2031内置发动机特性Map，用于通过输入的喷油量信息，换算出发动机输出扭矩；曲轴模型2033用于通过输入的发动机扭矩信息和发电机扭矩信息，以及惯量经验值，计算增程器转速；发电机模型2031内置不同电压下的发电机外特性Map，用于通过输入的目标扭矩、高压母线电压、发电机实际转速，计算发电机的输出扭矩和需求电流。
在一个实施例中，发电机输出扭矩Tact按下式确定：
Tact＝MIN[abs(TReq),f(U,n)]*sign(TReq)
式中，Tact为发电机的输出扭矩；TReq为目标扭矩；U为高压直流母线电压；n为发电机实际转速；f(U,n)根据高压直流母线电压和发电机实际转速查MAP表获取的发电机最大可输出扭矩。
计算发电机输出扭矩Tact的步骤为：根据高压直流母线电压和发电机实际转速查MAP表获取的发电机最大可输出扭矩，判断当前增程器控制器需要增程器发电还是耗电，若当前目标扭矩为正值(增程器耗电)，输出扭矩为需求扭矩和发电机可输出扭矩的较小值，若当前目标扭矩为负值(增程器发电)，输出扭矩为需求扭矩和发电机可输出扭矩的较大值。
在一个实施例中，实时仿真设备为dSPACE仿真设备，仿真测试模型基于MATLAB/Simulink软件平台建立。
在一个实施例中，实时仿真设备和增程器控制器通过CAN总线信号和IO信号连接。
本说明书中针对“一些实施例”、“一个实施例”、或“实施例”等的参考指代的是结合所述实施例所描述的特定特征、结构、或性质包括在至少一个实施例中。因此，短语“在一些实施例中”、“在一个实施例中”、或“在实施例中”等在整个说明书中各地方的出现并非必须指代相同的实施例。此外，特定特征、结构、或性质可以在一个或多个实施例中以任何合适方式组合。因此，结合一个实施例中所示出或描述的特定特征、结构或性质可以整体地或部分地与一个或多个其他实施例的特征、结构、或性质无限制地组合，只要该组合不是非逻辑性的或不能工作。另外，本申请附图中的各个元素仅仅为了示意说明，并非按比例绘制。
由此描述了本发明的至少一个实施例的几个方面，可以理解，对本领域技术人员来说容易地进行各种改变、修改和改进。这种改变、修改和改进意于在本发明的精神和范围内。

Claims (9)

1.一种增程器控制器硬件在环仿真***，其特征在于，包括：
上位机、实时仿真设备和增程器控制器，所述实时仿真设备分别连接上位机和增程器控制器，其中：所述上位机,响应用户在仿真测试增程器控制器的过程中的车辆和增程器模拟运行操作，获得车辆的仿真测试输入参数并发送给实时仿真设备，并实时显示实时仿真***内仿真模型运行数据；所述实时仿真设备，包括仿真测试模型，所述实时仿真设备根据来自上位机的仿真测试输入参数和增程器控制器在仿真测试过程中的控制信号，利用模拟车辆和增程器硬件设备运行的仿真测试模型获得车辆和增程器仿真测试运行状态数据，并将仿真测试运行状态数据转换为增程器控制器所需的信号，并将增程器控制器所需的信号输出给增程器控制器；增程器控制器根据预先内置的控制逻辑进行运算，并将执行结果发回实时仿真***，实现对增程器模型的控制。
2.如权利要求1所述的增程器控制器硬件在环仿真***，其特征在于：所述仿真测试模型包括：驾驶员模型、虚拟控制器模型、增程器模型和电动汽车模型；所述驾驶员模型将获取的车辆的仿真测试模型输入参数转化为驾驶员行为参数，并将驾驶员行为参数发送给虚拟控制器模型；所述虚拟控制器模型实时监测电动汽车模型和增程器模型运行数据，并根据驾驶员行为参数做出响应，生成车辆控制信号和增程器控制信号。
3.如权利要求2所述的增程器控制器硬件在环仿真***，其特征在于，所述虚拟控制器模型包括：虚拟整车控制器模型、虚拟增程器控制器接口模型、虚拟动力电池管理***模型、虚拟驱动电机控制器模型、虚拟附件控制器模型、虚拟发动机控制器模型和虚拟发电机控制器模型。
4.如权利要求1或2或3所述的增程器控制器硬件在环仿真***，其特征在于，所述电动汽车模型包括：动力电池模型、驱动电机模型、传动***模型和车辆纵向动力学模型，所述动力电池模型用于计算动力电池SOC和动力电池电压，所述驱动电机模型用于计算驱动电机输出扭矩和需求电流，所述传动***模型用于计算传动***输出端扭矩和输入端转速，车辆纵向动力学模型用于计算整车行驶阻力、整车车速。
5.如权利要求4所述的增程器控制器硬件在环仿真***，其特征在于：所述车辆纵向动力学模型中，行驶阻力FR按下式确定：
FR＝f(v)*(Av2+Bv+C)+[1-f(v)]*(Fair+Froll)+Fslope
式中，FR为行驶阻力，FRf(v)为置信因子，取值范围为[0,1]；v为车速；A、B、C为汽车的滑行阻力系数；Fair为空气阻力；Froll为滚动阻力；Fslope为坡道阻力。
6.如权利要求2或5所述的增程器控制器硬件在环仿真***，其特征在于，所述增程器模型包括：发动机模型、发电机模型和曲轴模型，所述发动机模型内置发动机特性Map，用于通过输入的喷油量信息，换算出发动机输出扭矩；所述曲轴模型用于通过输入的发动机扭矩信息和发电机扭矩信息，以及惯量经验值，计算增程器转速；所述发电机模型内置不同电压下的发电机外特性Map，用于通过输入的目标扭矩、高压母线电压、发电机实际转速，计算发电机的输出扭矩和需求电流。
7.如权利要求6所述的增程器控制器硬件在环仿真***，其特征在于，所述发电机输出扭矩Tact按下式确定：
Tact＝MIN[abs(TReq),f(U,n)]*sign(TReq)
式中，Tact为发电机的输出扭矩；TReq为目标扭矩；U为高压直流母线电压；n为发电机实际转速；f(U,n)根据高压直流母线电压和发电机实际转速查MAP表获取的发电机最大可输出扭矩。
8.如权利要求1所述的增程器控制器硬件在环仿真***的控制方法，其特征在于，所述实时仿真设备为dSPACE仿真设备，所述仿真测试模型基于MATLAB/Simulink软件平台建立。
9.如权利要求1所述的增程器控制器硬件在环仿真***的控制方法，其特征在于，所述实时仿真设备和增程器控制器通过CAN总线信号和IO信号连接。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112650078A (zh) * 2020-12-14 2021-04-13 广西玉柴机器股份有限公司 一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***
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