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电池管理系统在当今的电动汽车中起着非常关键的作用：它能够监控电池状态，管理电池运行以优化车辆性能和电池使用寿命，同时还能确保乘客的安全。瑞典国家电动车公司(NEVS)的研究人员正在为其新一代电动车研发电池管理系统。通过采用ANSYS SCADE Suite取代行业传统的模型化设计工具集，他们在生产力方面实现了30%的提升。
“SCADE模型让研究人员能在设计流程中尽快检测出规范中的错误，无需等到集成测试阶段。”
BMS主控制器嵌入式硬件（红色）位于BMS从控制器（绿色）的上方，后者位于电池演示器的上方。从控制器测量单体电池电压和温度，执行单体电池平衡策略。高压电池断接开关（背后的黑盒子）负责电池与负载间的通断。
电池是电动车中最昂贵的组件。它能够决定车辆的行驶里程，后者是电动车的一项关键性能规范参数。通过监控电池状况和控制电池运行，电池管理系统(BMS)在优化电池性能方面发挥着关键作用。作为为车辆运行提供电力的大脑，BMS负责保存电荷以延长电池使用寿命，同时检测和响应不安全的工作条件。在已收购知名汽车品牌Saab的NEVS公司，10位研究人员组成的团队为公司的新一代电动车研发先进的BMS。
NEVS研究人员没有使用汽车行业最流行的模型化研发工具集，因为其包含的代码生成器与监管嵌入式软件研发流程的安全标准不兼容。该工具集生成的代码需要大量的手动确认、验证、和背靠背试验。作为替代，NEVS研究人员选择ANSYS SCADE端到端的模型化研发解决方案，其中包含了通过ISO 26262认证的代码生成器，无需高成本的代码审查和低层次测试工作，即可验证代码功能是否符合模型的要求。该团队预计，与常规工具集相比能实现30%的生产力提升。在竞争激烈、市场投放速度至关重要的电动车行业，前期仿真非常关键。
了解电池状态
电池管理系统功能概览。（信息由Fraunhofer IISB提供）
电动车的电池是一种高度非线性的系统，会持续不断地改变状态。了解电池每个单体的变化对优化电动车的性能极为重要。电池中包含多种类型的传感器，用于监控自身的运行。同时BMS与这些传感器连接，以测量电压、电流、温度和其他参数。但是无法为了全面了解电池状况而装入足够多的传感器，因此BMS使用复杂的算法来估算电池的充电状态(SOC) [等同于电池组的油量表]、健康状态(SOH) [电池状况与理想状况的对比]、使用寿命状况(SOL) [电池的剩余使用寿命]和其他重要参数。
根据对电池状况的估算结果，BMS可控制和保护电池，以防止出现过充、过放、过流、短路、过热、接地故障和其他潜在问题，从而让电池尽可能长时间地保持良好状态，以履行其功能设计要求。此外，BMS还随时通知应用控制器应该如何最合理地使用电池为车辆供电。
“该团队预计，与常规工具集相比能实现30%的生产力提升。”
选择模型化研发工具集
在准备BMS研发流程时，NEVS研究人员评估了业界领先的模型化研发环境。通过在研发流程中用图形模型取代软件架构和单元设计，模型化研发方法可显著改善BMS等安全关键型汽车系统的质量和上市进程。工程师无需物理硬件就能仿真模型行为，立即查看结果。这可让工程师在设计流程中尽早获得关键的洞察力，并且迅速改善模型的性能。然后，该模型可用于自动生成嵌入式代码，无需进行手动编码，同时让工程师能够直接测试模型而不必测试代码。这样可以避免与应用有关的所有代码验证工作。 NEVS工程师意识到，当他们改进BMS时，可能需要多次在研发过程中自动生成嵌入式代码。使用传统研发工具集时，每个迭代都需要背靠背试验和功能测试阶段，来确认生成的代码是否正确实现了各项要求，是否与设计流程中所用的模型的行为相匹配。这个测试流程的某些部分能够实现自动化，但是其他部分，例如证明软件要求的可跟踪性，就必须手动完成。
“NEVS研究人员大幅缩短了研发BMS所需的时间。”
BMS 研发过程
ANSYS SCADE Suite中研发的电池管理模型图
通过使用ANSYS SCADE Suite完整端到端模型化研发工具集研发BMS，NEVS研究人员无需进行手动测试工作。研究人员使用SCADE Architect工具，通过SysML方框图描述了系统和软件架构。他们在白板上编写算法，以解决BMS的功能要求。然后他们为算法和其他与架构相关的软件组件建模，并使用复杂的状态机和数据流为逻辑和控制规则建模。接下来他们仿真模型，从而在设计流程早期检测出功能故障。在设计流程早期阶段，通过在面向SCADE模型 的SCADE测试环境里创建、运行和验证功能测试案例，研究人员能尽快检测出规范中的错误，无需等到集成测试阶段。
在研究人员认为模型已经就绪后，他们使用SCADE Suite KCG代码生成器为目标环境生成C源代码。该代码生成器经过认证，能够研发符合ISO 26262标准ASIL D级认证的应用，这是汽车应用中的最高安全等级认证。他们在连接到演示器电池的目标硬件上运行所生成的代码，以评估其性能。NEVS研究人员还研发出仿真的驱动周期，用于在演示器上评估嵌入式软件是否能够准确预测电池状态。研究人员调整算法，以更好地捕获电池单体的物理和化学行为。例如他们将算法预测的电压与电池单体上的实测电压做对比。
相比于使用常规行业工具链的汽车原始设备制造商，NEVS通过实现ANSYS SCADE工具链获得了明显的优势。为了最大限度提高NEVS新一代汽车的性能，研究人员需要开展大量模型生成的代码测试迭代。每次迭代时，SCADE KCG代码生成器都能节省大量手动工作（验证生成的代码是否与模型匹配、开展代码审查和准备文档等）所需的时间。因此，NEVS研究人员大幅缩短了研发BMS所需的时间。
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本篇文章来源于《ANSYS Advantage ：聚焦数字探索》：
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发表于 2017-11-13 20:28
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