手把手教你学simulink实例--基于Simulink的电动汽车动力总成控制策略快速原型仿真

目录

基于Simulink的电动汽车动力总成控制策略快速原型仿真

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 搭建电池模型

2.3 搭建电机驱动系统模型

2.4 搭建电力电子变换器模型

2.5 搭建热管理系统模型

2.6 搭建控制器模型

2.7 搭建用户界面模块

3. 动力总成控制策略快速原型仿真

3.1 设置仿真场景

3.2 数据采集与分析

4. 性能评估

4.1 控制策略性能评估

4.2 能耗评估

4.3 续航里程评估

5. 示例代码

6. 总结

基于Simulink的电动汽车动力总成控制策略快速原型仿真

电动汽车动力总成控制策略（Powertrain Control Strategy）承担着实现整车性能优化、能耗管理以及驾驶体验提升的关键职责。通过Simulink技术搭建一个完整的动力总成控制系统快速原型仿真平台具有重要意义；这一创新性工具不仅能够有效验证所设计的控制算法的有效性...还能显著缩短开发周期；在以下步骤中...

1. 系统架构

1.1 系统组成

• 电池系统模型：涵盖单体电池、电池阵列以及包含热管理功能的BMS。
  • 电机控制系统模型：描述电机驱动单元及其动态特性。
  • 电力转换器模型：模拟DC/DC或DC/AC功率转换器的行为。
  • 热循环系统模型：描述冷却液循环路径及其温度调节机制。
  • 动力控制模块：实现动力总成的核心控制策略（如扭矩分配方案、能量管理方案以及模式切换逻辑）。
  • 人机交互界面模块：提供直观的操作界面，并支持用户输入参数设置。

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

启动Simulink：同时打开MATLAB并启动Simulink软件，在集成开发环境中创建一个新的模型文件（ev_powertrain_control_simulation.slx）。

添加必要的模块库 ：

• Simscape Electrical 和 Battery Toolbar 被用来建立电池与电机驱动系统的模型。
• DSP State Machine Toolbar 被用来执行信号处理与数据分析。
• Control Design Toolbar 被用来实现控制系统算法。
• Optimization Suite 被用来实施优化算法。
• Simulink Add-Ons 被用来绘制示波器以及显示系统的状态。

2.2 搭建电池模型

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。

2.3 搭建电机驱动系统模型

电机模型 ： 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。

 * 包括扭矩调节和速度控制。

2.4 搭建电力电子变换器模型

DC/DC变换器模型 ： 模拟电池电压与负载电压之间的转换。

 * 包括降压、升压或升降压拓扑。

DC/AC变换器模型 ： 模拟直流到交流的转换。

 * 包括三相逆变器。

2.5 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。

2.6 搭建控制器模型

扭矩分配控制器 ： 根据驾驶员需求和车辆状态分配电机扭矩。

 * 包括牵引力控制和制动力分配。

能量管理控制器 ： 优化电池和电机的能量分配。

 * 目标是最小化能耗或最大化续航里程。

模式切换控制器 ： 实现不同驾驶模式（如经济模式、运动模式）之间的切换。

 * 包括规则逻辑或优化算法。

2.7 搭建用户界面模块

显示系统运行状态：通过 Simulink Extras 提供的 Scope 模块进行实时监控，并显示关键参数（如扭矩、转速和 SOC）。

配置 Simulink 中的 Slider 和 Constant 模块以支持用户配置驾驶模式参数和环境条件参数。

3. 动力总成控制策略快速原型仿真

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 ：

测试平台在应对极端环境的能力方面表现优异；其性能表现通过模拟快速加速启动、快速减速停止以及持续高强度运行的状态来验证。

控制策略优化测试 ：

• 分析各种控制方案在性能与能效方面的表现。
  • 通过比较规则逻辑控制器与优化控制器的效果。

3.2 数据采集与分析

实时数据采集 ： 通过 Simulink Real-Time Explorer 工具或其他设备/软件获取当前系统的运行状态数据。

数据分析 ：

• 对动力系统的各项关键参数进行评估（包括但不限于响应速度、运行平稳性及能源效率）。

• 通过评估控制方案在整备车辆中的应用效果来判断其优化能力。

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 控制策略性能评估

计算响应时间 ： 统计从驾驶员输入到实际输出的时间间隔。

 * 响应时间越短，系统性能越好。

分析平顺性 ： 观察扭矩和转速的变化是否平稳。

 * 平顺性越高，驾驶体验越好。

4.2 能耗评估

统计总能耗 ： 计算动力总成在不同工况下的百公里能耗。

 * 能耗越低，效率越高。

分析能量分配比例 ： 观察电池、电机和其他部件的能量消耗占比。

4.3 续航里程评估

估算续航里程：通过电池容量与耗能水平的数据进行预测计算来确定续航里程数值。
*随着持续行驶里程的延长，系统整体性能能够获得显著提升。

5. 示例代码

以下是一个简单的扭矩分配控制器函数的Simulink实现示例：

matlab

深色版本

 % 定义扭矩分配控制器函数

    
 function [motor_torque] = torque_distribution(driver_demand, battery_soc)
    
     % driver_demand: 驾驶员需求扭矩
    
     % battery_soc: 当前电池SOC
    
     if battery_soc < 0.2
    
     motor_torque = driver_demand * 0.8; % 低SOC时限制扭矩输出
    
     else
    
     motor_torque = driver_demand; % 正常输出
    
     end
    
 end

6. 总结

通过前述步骤，在完成过程中我们得以成功地以Simulink为基础开发了电动汽车动力总成控制策略的快速原型仿真系统

未来工作可以包括：

• 应用智能算法：基于人工智能技术构建智能化控制机制以实现动态优化。
  • 增强功能：支持多样化车型与工作条件配置，并显著提升平台的适用性和适应性。
  • 验证效能：将仿真系统部署至实际设备进行运行测试，并收集并分析运行数据结果用于性能评估和优化设计。