CN112650078A - 一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真*** - Google Patents

一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***,包括：实时仿真***、上位机、整车控制器、硬件CAN卡和负载，所述实时仿真***运行的被控对象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本体模型。本发明解决了现有硬件在环仿真***的被测试控制器单一问题，能同时适用于纯电动和增程式电动汽车整车控制器的硬件在环仿真，对动力电池模型中内阻和发动机有效输出扭矩计算进行了优化，提高了整车控制器的硬件在环仿真***的仿真精度。

Description

一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***
技术领域
本发明属于电动汽车仿真技术领域，具体涉及一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***。
背景技术
在纯电或者增程式电动汽车的开发中，整车控制器的开发是关键环节。而其中的整车控制器***开发过程，通常采取需求挖掘-***需求分析-***架构设计-***集成和集成测试-***合格性测试的V型开发流程的做法。在该V型开发流程中，***合格性测试必不可少的。通常地，整车控制器的***合格性测试通常在硬件在环仿真***中进行。
国内已有部分硬件在环仿真***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。
通过以上内容可以发现，现有技术中的硬件在环仿真***主要应用在单一的纯电动车型或者单一的增程式车型整车控制器硬件在环仿真，并不能同时适用于纯电动和增程式电动汽车整车控制器的硬件在环仿真。
发明内容
本发明提供一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，解决了现有硬件在环仿真***的被测试控制器单一问题，能同时适用于纯电动和增程式电动汽车整车控制器的硬件在环仿真，对动力电池模型中内阻和发动机有效输出扭矩计算进行了优化，提高了整车控制器的硬件在环仿真的仿真精度。
本发明的技术方案如下：一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，用于整车控制器的***合格性测试,包括：实时仿真***、上位机、整车控制器、硬件CAN卡和负载；
所述实时仿真***通过线束与整车控制器相连，所述实时仿真***通过线束与负载相连，所述实时仿真***通过网线与上位机相连，所述实时仿真***用于运行被控对象模型，所述实时仿真***实时监控整车控制器；
所述整车控制器用于控制负载；
所述硬件CAN卡与整车控制器以CAN通讯的方式连接，硬件CAN卡与所述上位机通过USB接口连接；
被控对象模型是硬件在环***实现虚拟仿真的核心组成部分，所述实时仿真***运行的被控对象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本体模型，所述虚拟控制器模型分别与所述增程器模型、电动汽车本体模型和驾驶员模型信号连接，所述电动汽车本体模型和所述驾驶员模型信号连接；
所述驾驶员模型用于模拟驾驶员行为，输出驾驶员行为参数；
所述虚拟控制器模型包括虚拟整车控制器接口模型以及均和所述虚拟整车控制器接口模型信号连接的虚拟动力电池管理***模型、虚拟驱动电机控制器模型、虚拟发动机控制器模型、虚拟发电机控制器模型和虚拟附件控制器模型；所述虚拟控制器模型用于模拟电动汽车的各个控制器，实时监测电动汽车和增程器运行数据，根据监测的数据和驾驶员意图，对电动汽车和增程器进行控制；
所述电动汽车本体模型用于模拟电动汽车整车的运行，所述电动汽车本体模型包括依次信号连接的动力电池模型、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、动力电池电压、内阻；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；所述车辆纵向动力学模型用于计算整车行驶阻力，整车车速；
所述动力电池模型中的内阻计算公式为：
R＝fEOL(t,soc)*(1-soh)+fNEW(t,soc)*soh
式中，R是动力电池模型中内阻；t是动力电池温度；soc是动力电池可用的剩余电荷状态；soh是动力电池健康状态；fNEW(t,soc)动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；fEOL(t,soc)为电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；
所述增程器模型包括依次信号连接的发动机模型、发电机模型和曲轴模型；所述曲轴模型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有不同电压下的发电机外特性Map，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；发动机模型模拟正常运行工况和排气制动工况的发动机有效输出扭矩。
优选的，所述发动机模型模拟计算发动机有效输出扭矩的扭矩计算公式为：
当排气制动指令无效时，T＝f(n)*r+fFri(n)；
当排气制动指令有效时，T＝fbrk(n)；
式中，T为发动机有效输出扭矩，n为发动机转速，r为油门开度，f(n)为发动机最大扭矩随转速变化的数据Map，fFri(n)为发动机摩擦扭矩随转速变化的数据Map，fbrk(n)为发动机排气制动扭矩随转速变化的数据Map。
优选的，所述发动机模型模拟计算发动机有效输出扭矩的计算步骤为：
第一步，内置三个Map到发动机模型中，分别是：发动机最大扭矩随转速变化的数据Map；发动机摩擦扭矩随转速变化的数据Map；发动机排气制动扭矩随转速变化的数据Map；
第二步，判断排气制动指令是否有效；
第三步，若排气制动指令无效，基于油门开度、发动机转速，查找数据Map，计算得到发动机有效输出扭矩；
第四步，若排气制动指令有效，基于发动机转速，查找数据Map，计算得到发动机有效输出扭矩；
第五步，对发动机有效输出扭矩进行扭矩变化率限制，限制后的扭矩为最终计算得到的发动机有效输出扭矩。
优选的，所述动力电池模型中内阻的计算步骤为：
第一步，内置四个Map到动力电池模型中，分别是：充电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第一数据Map；放电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第二数据Map；充电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第三数据Map；放电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第四数据Map；
第二步，判断当前动力电池是充电还是放电状态；
第三步，若当前动力电池为充电状态，则根据温度、SOC查询第一数据Map和第三数据Map，根据所述内阻计算公式计算得到动力电池模型中内阻；
第四步，若当前动力电池为放电状态，则根据温度、SOC查询第二数据Map和第四数据Map，根据所述内阻计算公式计算得到动力电池模型中内阻。
优选的，所述被控对象模型中电动汽车本体模型和增程器模型工作切换的方法为：在被控对象模型中，设置标定量用于使能增程器模型，如发动机模型、曲轴模型、发电机模型、发动机控制器模型和发电机控制器模型；当标定量为无效时，增程器模型不工作，被控对象模型用于纯电动车型；当标定量为有效时，增程器模型相关的模型工作，被控对象模型用于增程式电动车型。采用上述方法，可实现被控对象在纯电和增程模式两种状态下转换，实现一个***模拟两种工作模式。
优选的，所述实时仿真***为dSPACE***，所述上位机包括ControlDesk软件、ECUTest软件和INCA软件，ControlDesk软件用于监测和控制实时仿真***中被控对象模型的运行数据；INCA软件是用于实时控制整车控制器内部参数和监测整车控制器内部运行数据；ECU Test软件根据可执行的测试用文件调用ControlDesk软件和INCA软件接口，完成对整车控制器外部及内部数据的监测和控制，进而实现对整车控制器的测试。
优选的，所述实时仿真***通过硬线信号和CAN通讯信号与整车控制器通讯，提高数据传输的稳定性和速度。
优选的，所述驾驶员行为参数包括钥匙状态、油门开度、制动信号和档位信号。采用上述多个参数模拟处最真实的工作状态，提高准确率。
优选的，虚拟整车控制器接口模型包括硬线输入接口模型、硬线输出接口模型、CAN输入接口模型、CAN输出接口模型，所述虚拟整车控制器接口模型用于实现硬件信号和CAN信号的收发功能。
本发明的有益效果是：
1、本发明的被控对象模型中包含增程器模型和电动汽车本体模型，且能够切换模式，满足一个***就能实现纯电动和增程式电动汽车整车控制器的硬件在环仿真的要求，提高了仿真效率。
2、本发明所述的发动机模型中有效输出扭矩计算方法，能够计算在排气制动工况下发动机的输出扭矩，有效模拟在增程器利用发电机倒拖处于排气制动工况的发动机的场景，提高了增程器仿真准确度。
3、动力电池模型中内阻的计算方法，能够计算在不同SOH场景下的动力电池内阻，提高了动力电池内阻仿真的准确度。进而结合动力电池开路电压和输出电流数据，提供电动汽车高压回路电压仿真的准确度。
附图说明
图1是本发明所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***的结构框图。
图2是本发明所述的实时仿真***的被控对象模型的结构框图。
图3是本发明所述的虚拟整车控制器接口模型的结构框图。
图4是本发明所述的发动机模型的发动机有效输出扭矩的计算步骤的流程图。
图5是本发明所述的动力电池模型中内阻的计算步骤得流程图。
图中：1-实时仿真***，2-上位机，3-整车控制器，4-硬件CAN卡，5-负载，6-驾驶员模型，7-虚拟控制器模型，701-虚拟整车控制器接口模型，7011-硬线输入接口模型,7012-硬线输出接口模型，7013-CAN输入接口模型，7014-CAN输出接口模型，702-虚拟动力电池管理***模型，703-虚拟驱动电机控制器模型，704-虚拟发动机控制器模型，705-虚拟发电机控制器模型，706-虚拟附件控制器模型，8-增程器模型，801-发动机模型，802-发电机模型，803-曲轴模型，9-电动汽车本体模型，901-动力电池模型，902-驱动电机模型，903-传动***模型，904-车辆纵向动力学模型。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
实施例1：
如图1所示，一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***,包括：实时仿真***1、上位机2、整车控制器3、硬件CAN卡4和负载5；
所述实时仿真***1通过线束与整车控制器3相连，所述实时仿真***1通过线束与负载5相连，所述实时仿真***1通过网线与上位机2相连，所述实时仿真***1用于运行被控对象模型，所述实时仿真***1实时监控整车控制器3；
所述整车控制器3用于控制负载5；
所述硬件CAN卡4与整车控制器3以CAN通讯的方式连接，硬件CAN卡4与所述上位机2通过USB接口连接；
如图2所示，所述实时仿真***1运行的被控对象模型包括驾驶员模型6、虚拟控制器模型7、增程器模型8和电动汽车本体模型9，所述虚拟控制器模型7分别与所述增程器模型8、电动汽车本体模型9和驾驶员模型6信号连接，所述电动汽车本体模型9和所述驾驶员模型6信号连接；
所述驾驶员模型6用于模拟驾驶员行为，输出驾驶员行为参数；
所述虚拟控制器模型7包括虚拟整车控制器接口模型701以及均和所述虚拟整车控制器接口模型701信号连接的虚拟动力电池管理***模型702、虚拟驱动电机控制器模型703、虚拟发动机控制器模型704、虚拟发电机控制器模型705和虚拟附件控制器模型706；所述虚拟控制器模型7用于模拟电动汽车的各个控制器，实时监测电动汽车和增程器运行数据，根据监测的数据和驾驶员意图，对电动汽车和增程器进行控制；
所述电动汽车本体模型9用于模拟电动汽车整车的运行，所述电动汽车本体模型9包括依次信号连接的动力电池模型901、驱动电机模型902、传动***模型903和车辆纵向动力学模型904；所述动力电池模型901用于计算动力电池SOC、动力电池电压、内阻；所述驱动电机模型902用于计算驱动电机输出扭矩和需求电流；所述传动***模型903用于计算传动***输出端扭矩和输入端转速；所述车辆纵向动力学模型904用于计算整车行驶阻力，整车车速；
本实施中，所述动力电池模型901中的内阻计算公式为：
R＝fEOL(t,soc)*(1-soh)+fNEW(t,soc)*soh
式中，R是动力电池模型901中内阻；t是动力电池温度；soc是动力电池剩余电荷的可用状态；soh是动力电池健康状态；fNEW(t,soc)动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；fEOL(t,soc)为电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；
所述增程器模型8包括依次信号连接的发动机模型801、发电机模型802和曲轴模型803；所述曲轴模型803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802内置有不同电压下的发电机外特性Map，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；发动机模型801模拟正常运行工况和排气制动工况的发动机有效输出扭矩。
实施例2：
如图1所示，一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，用于整车控制器3的***合格性测试,包括：实时仿真***1、上位机2、整车控制器3、硬件CAN卡4和负载5；
所述实时仿真***1通过线束与整车控制器3相连，所述实时仿真***1通过线束与负载5相连，所述实时仿真***1通过网线与上位机2相连，所述实时仿真***1用于运行被控对象模型，所述实时仿真***1实时监控整车控制器3；
所述整车控制器3用于控制负载5；
所述硬件CAN卡4与整车控制器3以CAN通讯的方式连接，硬件CAN卡4与所述上位机2通过USB接口连接；
如图2所示，被控对象模型是硬件在环***实现虚拟仿真的核心组成部分，所述实时仿真***1运行的被控对象模型包括驾驶员模型6、虚拟控制器模型7、增程器模型8和电动汽车本体模型9，所述虚拟控制器模型7分别与所述增程器模型8、电动汽车本体模型9和驾驶员模型6信号连接，所述电动汽车本体模型9和所述驾驶员模型6信号连接；
所述驾驶员模型6用于模拟驾驶员行为，输出驾驶员行为参数；
所述虚拟控制器模型7包括虚拟整车控制器接口模型701以及均和所述虚拟整车控制器接口模型701信号连接的虚拟动力电池管理***模型702、虚拟驱动电机控制器模型703、虚拟发动机控制器模型704、虚拟发电机控制器模型705和虚拟附件控制器模型706；所述虚拟控制器模型7用于模拟电动汽车的各个控制器，实时监测电动汽车和增程器运行数据，根据监测的数据和驾驶员意图，对电动汽车和增程器进行控制；
所述电动汽车本体模型9用于模拟电动汽车整车的运行，所述电动汽车本体模型9包括依次信号连接的动力电池模型901、驱动电机模型902、传动***模型903和车辆纵向动力学模型904；所述动力电池模型901用于计算动力电池SOC、动力电池电压、内阻；所述驱动电机模型902用于计算驱动电机输出扭矩和需求电流；所述传动***模型903用于计算传动***输出端扭矩和输入端转速；所述车辆纵向动力学模型904用于计算整车行驶阻力，整车车速；
所述动力电池模型901中的内阻计算公式为：
R＝fEOL(t,soc)*(1-soh)+fNEW(t,soc)*soh
式中，R是动力电池模型901中内阻；t是动力电池温度；soc是动力电池可用的剩余电荷状态；soh是动力电池健康状态；fNEW(t,soc)动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；fEOL(t,soc)为电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；
所述增程器模型8包括依次信号连接的发动机模型801、发电机模型802和曲轴模型803；所述曲轴模型803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802内置有不同电压下的发电机外特性Map，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；发动机模型801模拟正常运行工况和排气制动工况的发动机有效输出扭矩。
本实施例中，所述发动机模型801模拟计算发动机有效输出扭矩的扭矩计算公式为：
当排气制动指令无效时，T＝f(n)*r+fFri(n)；
当排气制动指令有效时，T＝fbrk(n)；
式中，T为发动机有效输出扭矩，n为发动机转速，r为油门开度，f(n)为发动机最大扭矩随转速变化的数据Map，fFri(n)为发动机摩擦扭矩随转速变化的数据Map，fbrk(n)为发动机排气制动扭矩随转速变化的数据Map。
如图4所示，本实施例中，所述发动机模型801模拟计算发动机有效输出扭矩的计算步骤为：
第一步，内置三个Map到发动机模型801中，分别是：发动机最大扭矩随转速变化的数据Map；发动机摩擦扭矩随转速变化的数据Map；发动机排气制动扭矩随转速变化的数据Map；
第二步，判断排气制动指令是否有效；
第三步，若排气制动指令无效，基于油门开度、发动机转速，查找数据Map，计算得到发动机有效输出扭矩；
第四步，若排气制动指令有效，基于发动机转速，查找数据Map，计算得到发动机有效输出扭矩；
第五步，对发动机有效输出扭矩进行扭矩变化率限制，限制后的扭矩为最终计算得到的发动机有效输出扭矩。
如图5所示，本实施例中，所述动力电池模型901中内阻的计算步骤为：
第一步，内置四个Map到动力电池模型901中，分别是：充电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第一数据Map；放电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第二数据Map；充电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第三数据Map；放电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第四数据Map；
第二步，判断当前动力电池是充电还是放电状态；
第三步，若当前动力电池为充电状态，则根据温度、SOC查询第一数据Map和第三数据Map，根据所述内阻计算公式计算得到动力电池模型901中内阻；
第四步，若当前动力电池为放电状态，则根据温度、SOC查询第二数据Map和第四数据Map，根据所述内阻计算公式计算得到动力电池模型901中内阻。
本实施例中，所述被控对象模型中电动汽车本体模型9和增程器模型8工作切换的方法为：在被控对象模型中，设置标定量用于使能增程器模型8，如发动机模型801、曲轴模型803、发电机模型802、发动机控制器模型和发电机控制器模型；当标定量为无效时，增程器模型8不工作，被控对象模型用于纯电动车型；当标定量为有效时，增程器模型8相关的模型工作，被控对象模型用于增程式电动车型。采用上述方法，可实现被控对象在纯电和增程模式两种状态下转换，实现一个***模拟两种工作模式。
如图1所示，本实施例中，所述实时仿真***1为dSPACE***，所述上位机2包括ControlDesk软件、ECU Test软件和INCA软件，ControlDesk软件用于监测和控制实时仿真***1中被控对象模型的运行数据；INCA软件是用于实时控制整车控制器3内部参数和监测整车控制器3内部运行数据；ECU Test软件根据可执行的测试用文件调用ControlDesk软件和INCA软件接口，完成对整车控制器3外部及内部数据的监测和控制，进而实现对整车控制器3的测试。
本实施例中，所述实时仿真***1通过硬线信号和CAN通讯信号与整车控制器3通讯，提高数据传输的稳定性和速度。
本实施例中，所述驾驶员行为参数包括钥匙状态、油门开度、制动信号和档位信号。采用上述多个参数模拟处最真实的工作状态，提高准确率。
如图3所示，本实施例中，虚拟整车控制器接口模型701包括硬线输入接口模型7011、硬线输出接口模型7012、CAN输入接口模型7013、CAN输出接口模型7014，所述虚拟整车控制器接口模型701用于实现硬件信号和CAN信号的收发功能。
本实施例中，充电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第一数据Map如下表：
Figure BDA0002834059030000141
放电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第二数据Map如下表：
Figure BDA0002834059030000142
充电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第三数据如下表：
Figure BDA0002834059030000151
放电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第四数据Map如下表：
Figure BDA0002834059030000152
具体的，根据所述动力电池模型901中的内阻计算公式：
R＝fEOL(t,soc)*(1-soh)+fNEW(t,soc)*soh
放电状态时，若动力电池的SOH是95％，温度为25degC，SOC为80％,在，则，对应的电池单体内阻为0.95*46+(1-0.95)*246＝56mOhn
发动机有效输出扭矩的对应的数据Map具体为三个，f(n)为发动机的最大扭矩随转速变化的数据Map，fFri(n)为发动机的摩擦扭矩随转速变化的数据Map，fbrk(n)为发动机的排气制动扭矩随转速变化的数据Map，具体如下表所示：
转速(rpm) 0 20 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600
扭矩(Nm) 0 0 477 514 518 515 520 518 487 455 419
摩擦扭矩(Nm) 0 0 -12.6 -12.6 -12.8 -13 -13.3 -13.9 -14.5 -15.5 -16.3
排气制动扭矩(Nm) 0 0 -286.5 -238.75 -204.643 -179.063 -159.167 -143.25 -130.227 -119.375 -110.192
具体算例如下，当排气制动指令无效时，若油门开度为50％，发动机转速为1000rpm，查询上述Map图，代入公式T＝f(n)*r+fFri(n)，则对应的有效输出扭矩为477*0.5-12.6＝225.9Nm。
当排气制动指令有效时，若发动机转速为1000rpm，查询上述Map图，代入公式T＝fbrk(n)，发动机有效输出扭矩为-286.5Nm。

Claims (9)

1.一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***,其特征在于包括：实时仿真***(1)、上位机(2)、整车控制器(3)、硬件CAN卡(4)和负载(5)；
所述实时仿真***(1)通过线束与整车控制器(3)相连，所述实时仿真***(1)通过线束与负载(5)相连，所述实时仿真***(1)通过网线与上位机(2)相连，所述实时仿真***(1)用于运行被控对象模型，所述实时仿真***(1)实时监控整车控制器(3)；
所述整车控制器(3)用于控制负载(5)；
所述硬件CAN卡(4)与整车控制器(3)以CAN通讯的方式连接，硬件CAN卡(4)与所述上位机(2)通过USB接口连接；
所述实时仿真***(1)运行的被控对象模型包括驾驶员模型(6)、虚拟控制器模型(7)、增程器模型(8)和电动汽车本体模型(9)，所述虚拟控制器模型(7)分别与所述增程器模型(8)、电动汽车本体模型(9)和驾驶员模型(6)信号连接，所述电动汽车本体模型(9)和所述驾驶员模型(6)信号连接；
所述驾驶员模型(6)用于模拟驾驶员行为，输出驾驶员行为参数；
所述虚拟控制器模型(7)包括虚拟整车控制器接口模型(701)以及均和所述虚拟整车控制器接口模型(701)信号连接的虚拟动力电池管理***模型(702)、虚拟驱动电机控制器模型(703)、虚拟发动机控制器模型(704)、虚拟发电机控制器模型(705)和虚拟附件控制器模型(706)；所述虚拟控制器模型(7)用于模拟电动汽车的各个控制器，实时监测电动汽车和增程器运行数据，根据监测的数据和驾驶员意图，对电动汽车和增程器进行控制；
所述电动汽车本体模型(9)用于模拟电动汽车整车的运行，所述电动汽车本体模型(9)包括依次信号连接的动力电池模型(901)、驱动电机模型(902)、传动***模型(903)和车辆纵向动力学模型(904)；所述动力电池模型(901)用于计算动力电池SOC、动力电池电压、内阻；所述驱动电机模型(902)用于计算驱动电机输出扭矩和需求电流；所述传动***模型(903)用于计算传动***输出端扭矩和输入端转速；所述车辆纵向动力学模型(904)用于计算整车行驶阻力，整车车速；
所述动力电池模型(901)中的内阻计算公式为：
R＝fEOL(t,soc)*(1-soh)+fNEW(t,soc)*soh
式中，R是动力电池模型(901)中内阻；t是动力电池温度；soc是动力电池可用的剩余电荷状态；soh是动力电池健康状态；fNEW(t,soc)动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；fEOL(t,soc)为电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的数据Map；
所述增程器模型(8)包括依次信号连接的发动机模型(801)、发电机模型(802)和曲轴模型(803)；所述曲轴模型(803)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(802)内置有不同电压下的发电机外特性Map，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；发动机模型(801)模拟正常运行工况和排气制动工况的发动机有效输出扭矩。
2.根据权利要求1所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于：所述发动机模型(801)模拟计算发动机有效输出扭矩的扭矩计算公式为：
当排气制动指令无效时，T＝f(n)*r+fFri(n)；
当排气制动指令有效时，T＝fbrk(n)；
式中，T为发动机有效输出扭矩，n为发动机转速，r为油门开度，f(n)为发动机最大扭矩随转速变化的数据Map，fFri(n)为发动机摩擦扭矩随转速变化的数据Map，fbrk(n)为发动机排气制动扭矩随转速变化的数据Map。
3.根据权利要求2所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于：所述发动机模型(801)模拟计算发动机有效输出扭矩的计算步骤为：
第一步，内置三个Map到发动机模型(801)中，分别是：发动机最大扭矩随转速变化的数据Map；发动机摩擦扭矩随转速变化的数据Map；发动机排气制动扭矩随转速变化的数据Map；
第二步，判断排气制动指令是否有效；
第三步，若排气制动指令无效，基于油门开度、发动机转速，查找数据Map，计算得到发动机有效输出扭矩；
第四步，若排气制动指令有效，基于发动机转速，查找数据Map，计算得到发动机有效输出扭矩；
第五步，对发动机有效输出扭矩进行扭矩变化率限制，限制后的扭矩为最终计算得到的发动机有效输出扭矩。
4.根据权利要求1所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于所述动力电池模型(901)中内阻的计算步骤为：
第一步，内置四个Map到动力电池模型(901)中，分别是：充电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第一数据Map；放电状态下，动力电池新出厂时，电池内阻随SOC、温度变化的第二数据Map；充电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第三数据Map；放电状态下，动力电池寿命终结时，电池内阻随SOC、温度变化的第四数据Map；
第二步，判断当前动力电池是充电还是放电状态；
第三步，若当前动力电池为充电状态，则根据温度、SOC查询第一数据Map和第三数据Map，根据所述内阻计算公式计算得到动力电池模型(901)中内阻；
第四步，若当前动力电池为放电状态，则根据温度、SOC查询第二数据Map和第四数据Map，根据所述内阻计算公式计算得到动力电池模型(901)中内阻。
5.根据权利要求1所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于所述被控对象模型中电动汽车本体模型(9)和增程器模型(8)工作切换的方法为：在被控对象模型中，设置标定量用于使能增程器模型(8)；当标定量为无效时，增程器模型(8)不工作，被控对象模型用于纯电动车型；当标定量为有效时，增程器模型(8)相关的模型工作，被控对象模型用于增程式电动车型。
6.根据权利要求1所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于：所述实时仿真***(1)为dSPACE HIL***，所述上位机(2)包括ControlDesk软件、ECU Test软件和INCA软件，ControlDesk软件用于监测和控制实时仿真***(1)中被控对象模型的运行数据；INCA软件是用于实时控制整车控制器(3)内部参数和监测整车控制器(3)内部运行数据；ECU Test软件根据可执行的测试用文件调用ControlDesk软件和INCA软件接口，完成对整车控制器(3)外部及内部数据的监测和控制，进而实现对整车控制器(3)的测试。
7.根据权利要求1所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于：所述实时仿真***(1)通过硬线信号和CAN通讯信号与整车控制器(3)通讯。
8.根据权利要求1所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于：所述驾驶员行为参数包括钥匙状态、油门开度、制动信号和档位信号。
9.根据权利要求1所述的一种纯电及增程式电动汽车整车控制器硬件在环仿真***，其特征在于：虚拟整车控制器接口模型(701)包括硬线输入接口模型(7011)、硬线输出接口模型(7012)、CAN输入接口模型(7013)、CAN输出接口模型(7014)，所述虚拟整车控制器接口模型(701)用于实现硬件信号和CAN信号的收发功能。
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