手把手教你学simulink实例--基于Simulink的电动汽车整车控制系统集成与验证仿真平台

目录

基于Simulink的电动汽车整车控制系统集成与验证仿真平台

1. 系统架构

1.1 系统组成

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

2.2 搭建动力总成控制系统模型

2.3 搭建电池管理系统模型

2.4 搭建热管理系统模型

2.5 搭建制动能量回收系统模型

2.6 搭建车内环境控制系统模型

2.7 搭建自动驾驶系统模型

2.8 搭建整车控制器模型

2.9 搭建用户界面模块

3. 整车控制系统集成与验证仿真

3.1 设置仿真场景

3.2 数据采集与分析

4. 性能评估

4.1 整车性能评估

4.2 子系统性能评估

4.3 控制策略效果评估

5. 示例代码

6. 总结

基于Simulink的电动汽车整车控制系统集成与验证仿真平台

该系统（VCS）承担着实现汽车高效行驶、严格的安全操作以及提供舒适乘坐体验的关键职责。利用Simulink技术搭建一套完整的整车控制系统集成与验证仿真平台。该平台能够整合动力总成系统、电池管理系统、热力管理模块以及自动驾驶功能模块，并评估各模块之间的协同工作效果。

本节将介绍如何利用Simulink开发电动汽车整车控制系统集成与仿真验证过程的具体流程。

1. 系统架构

1.1 系统组成

• 动力总成控制单元：由电机驱动系统、逆变器以及控制器组成。
  • 电池管理系统（BMS）：由SOC估算、SOH监测以及热管理模块构成。
  • 冷却系统：负责冷却液回路运行及温度调节。
  • 制动能量回收装置：实现再生制动与传统制动功能的协同运行。
  • 车内舒适控制系统：包括空调系统、加热装置以及通风设备。
  • 自动驾驶平台：通过传感器融合技术实现路径规划与行为决策的综合判断。
  • 整车控制器（VCU）：协调控制各子系统运行状态与工作模式。
  • 人机交互界面模块：提供实时状态信息可视化显示，并支持用户设置相关参数设置选项。

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

启动Simulink：在MATLAB环境中启动Simulink工具，并新建一个命名为ev_vehicle_control_simulation.slx的模型文件。

添加必要的模块库 ：

• Simscape Electrical 与 Battery Toolbox 用以构建电池系统及其电机模型。
  • Simscape Multibody 基于多体建模技术 对车辆的动力学行为进行仿真分析。
  • DSP System Toolbox 信号处理与分析工具箱用以执行信号采集、预处理及频谱分析等操作。
  • Control System Toolbox 控制系统设计与实现工具箱用以开发复杂系统的控制算法。
  • Optimization Toolbox 优化算法应用平台 可用于寻找最优控制参数配置方案。
  • Sensor Fusion Toolbox 智能传感器融合技术 应用于多源传感器信号的综合处理与信息提取。
  • Simulink Extras 包含多种附加功能 包括绘制示波器曲线以及实时显示系统状态信息等模块。

2.2 搭建动力总成控制系统模型

电机驱动系统模型 ： 描述电机的电磁特性和机械特性。

 * 包括永磁同步电机（PMSM）或感应电机。

逆变器模型 ： 模拟功率开关器件的开关动作。

 * 包括IGBT或SiC MOSFET。

控制器模型 ： 实现矢量控制（FOC）或其他控制策略。

 * 调节电机的扭矩和速度。

2.3 搭建电池管理系统模型

电池单体模型 ： 描述单体电池的电化学特性和热特性。

 * 包括OCV、内阻和极化效应。

电池组模型 ： 模拟多个单体电池的串并联连接。

 * 包括电压均衡和电流分配。

BMS模型 ： 实现SOC估算、SOH监测和故障诊断功能。

 * 包括过压、欠压和过温保护。

2.4 搭建热管理系统模型

冷却系统模型 ： 描述冷却液回路的流量和温度分布。

 * 包括泵、管路和散热器。

加热系统模型 （可选）： 在低温条件下预热电池或电机。

2.5 搭建制动能量回收系统模型

制动力分配模型 ： 实现再生制动力和传统制动力的协同控制。

 * 根据车速、减速度和电池状态分配制动力。

能量回收模型 ： 模拟制动过程中回收的能量。

 * 包括电机发电功率和电池充电效率。

2.6 搭建车内环境控制系统模型

空调系统模型 ： 描述制冷循环的行为。

 * 包括压缩机、冷凝器和蒸发器。

加热系统模型 ： 模拟电加热器或热泵的工作过程。

 * 包括COP计算和响应时间。

2.7 搭建自动驾驶系统模型

传感器融合模型 ： 结合摄像头、激光雷达和毫米波雷达的数据。

 * 使用卡尔曼滤波或深度学习方法。

路径规划模型 ： 根据感知结果生成全局路径。

 * 使用A*算法或RRT算法。

行为决策模型 ： 决定车辆的行为（如加速、减速或变道）。

 * 使用规则逻辑或强化学习。

2.8 搭建整车控制器模型

协调控制模型：承担起各子系统之间的协作任务。

• 包括能量管理优化、状态转换以及故障处理等环节。

2.9 搭建用户界面模块

实时监控系统运行状态 ：通过 Simulink 扩展包中的 Scope 模块 动态呈现核心参数（包括 SOC、车辆速度以及温度）。

通过 Simulink 提供的 Slider 和 Constant 模块，能够以配置驾驶模式及环境参数的方式进行调节。

3. 整车控制系统集成与验证仿真

3.1 设置仿真场景

正常工况测试 ：

 * 验证系统在典型驾驶条件下的表现。
 * 例如，模拟城市循环或高速循环。

极限工况测试 ：

 * 测试系统在极端条件下的适应能力。
 * 例如，模拟急加速、急刹车或高温环境。

故障模式测试 ：

 * 验证系统在故障条件下的容错能力。
 * 例如，模拟电池过热或电机失效。

3.2 数据采集与分析

实时数据收集 ： 采用Simulink Real-Time Explorer或其他工具进行在线获取仿真实验数据。

数据分析 ：

考察整车性能指标（包括能耗、续航里程和驾驶平顺性）；核查各子系统的协调性效果如何

日志记录 ： 将仿真结果保存为日志文件，便于后续分析和报告生成。

4. 性能评估

4.1 整车性能评估

计算能耗 ： 统计整车在不同工况下的百公里能耗。

 * 能耗越低，效率越高。

估算续航里程 ： 根据电池容量和能耗水平估算续航里程。

 * 续航里程越长，系统性能越好。

4.2 子系统性能评估

动力总成性能 ： 观察电机扭矩输出和转速变化。

 * 动力响应越快，性能越好。

电池管理性能 ： 分析SOC估算精度和热管理效果。

 * 精度越高，系统越可靠。

热管理性能 ： 统计冷却液温度和电池温差。

 * 温差越小，系统越稳定。

4.3 控制策略效果评估

比较原始与优化结果：比较未优化与优化后的整车性能。
* 改善幅度越大，则控制策略效果越好。

5. 示例代码

以下是一个简单的整车控制器函数的Simulink实现示例：

matlab

深色版本

 % 定义整车控制器函数

    
 function [motor_torque, brake_force] = vehicle_control(driver_demand, battery_soc, vehicle_speed)
    
     % driver_demand: 驾驶员需求扭矩
    
     % battery_soc: 当前电池SOC
    
     % vehicle_speed: 当前车速
    
     
    
     if vehicle_speed > 0 && driver_demand < 0
    
     % 制动情况
    
     regen_torque = -driver_demand * 0.8; % 优先使用再生制动
    
     brake_force = max(0, -driver_demand - regen_torque); % 补充传统制动
    
     motor_torque = -regen_torque;
    
     else
    
     % 驱动情况
    
     motor_torque = driver_demand;
    
     brake_force = 0;
    
     end
    
     
    
     % SOC限制
    
     if battery_soc < 0.2
    
     motor_torque = motor_torque * 0.8; % 低SOC时限制输出
    
     end
    
 end

6. 总结

通过上述步骤的实施过程，在此基础上我们成功地完成了基于Simulink的电动汽车整车控制系统集成与验证仿真平台的搭建。该平台不仅具备对整车控制系统性能进行全面评估的能力，并且通过优化设计能够分别提升车辆动力性、经济性和安全性的水平。

未来工作可以包括：

• 采用智能算法 ：基于AI技术构建更为智能化的整车控制体系。
  • 增强功能多样性 ：支持多样化车型与工作场景，扩大适用范围。
  • 验证效能 ：将仿真平台部署至实际车辆，在运行测试分析中全面考察其在真实场景下的运行效果。