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以模型化设计AUTOSAR/ISO 26262标准Hybrid车电池管理系统
 

【作者: Duck Young Kim等】2019年03月15日 星期五

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图1 : 富豪(Volvo)XC90??电式混合动力车具有电池管理系统(BMS)效能。(source:Carwow)
图1 : 富豪(Volvo)XC90??电式混合动力车具有电池管理系统(BMS)效能。(source:Carwow)

LG Chem的团队在开发富豪(Volvo)XC90插电式混合动力车的电池管理系统(battery management system,BMS)时,Volvo要求我们必须使用AUTOSAR,而开发方法与工具可以由我们自行选择。我们将这项专案视为一个可以利用模型化基础设计(Model-Based Design)来建立工作流程的机会。藉由这样的工作流程,我们可以把基础软体层级内特定硬体模组的开发工作交给专业的供应商,我们自己则专注在应用层级中控制逻辑的模型建立、模拟与验证。


透过MATLAB与Simulink的模型化基础设计功能,使我们设计元件的再利用性增加,减少人工编写程式码,改善与客户的沟通,最后开发出了更高品质的电池管理系统(BMS)。导入模型化基础设计,得以让我们在每一次软体发布后发现的问题数量从22个减少至9个以下,这比我们对这项计画所定下的目标还要更少、更好。


为什么使用模型化基础设计?

我们选择模型化基础设计有一部分的原因是,它可以帮助建立模型、模拟复杂的演算法和构成BMS核心的行为。我们希望可以自动地进行品质检查,并且透过软体回圈(software-in-the-loop,SIL)和硬体回圈(hardware-in-the-loop,HIL)测试,在客户的验收测试之前就先彻底验证我们的设计。


我们开发的演算法需要结合具多种专业背景和训练的工程师们的努力,包含电化学、数学、控制设计,以及软体工程。我们知道模型化基础设计可提供一个共同开发的平台以及语言,让参与设计的工程师们在这个平台上进行协同设计。


可重复使用性也是我们决定采用模型化基础设计的另一个关键因素。我们当时已经组构了一个元件函式库,希望能把它们应用到Volvo BMS专案之内,同时也继续开发这个函式库,希望能重复利用并加速其他OEMs专案的开发。


到目前为止,这个核心函式库已经被使用到Volvo开发专案中的五个各异的模型之中。有了这个核心函式库,使我们花上比以往更短的时间,就能够开发出一个不一样的新模型,或什至一个新的开发设计案。


开发AUTOSAR软体元件

我们使用从上而下(top-down)的方法开始,在AUTOSAR编辑工具中进行系统架构建模以及定义软体元件描述。随后,把这些元件描述(以ARXML档案汇出)汇入至Simulink中。


在Simulink和Stateflow里面,利用稍早汇入过程中自动建立的骨干模型,建立了BMS控制逻辑以及演算法行为的模型。我们也把Simulink模型里面的讯号映射到在AUTOSAR元件描述中的讯号。在这个阶段,藉由之前的专案组装而来的核心函式库,把Simulink元件重复使用在SoC(state-of-charge,充电状态)估计、SoH(state-of-health,健康状态)估计、控制逻辑、诊断逻辑等地方。接下来再加入客制逻辑以符合Volvo对这项特定计画的要求,像是PHEV马达仲裁逻辑(motor arbitration logic)等等。


在Simulink开发控制器模型时,我们频繁地使用Model Advisor这项功能,来检查模型是否符合AUTOSAR规范指南和建模标准的要求。也使用Simulink设计验证工具来检查模型里面是否出现死逻辑(dead logic)、除以零错误,或者其他可能出现的设计错误。


LG Chem的电化学模拟团队建立了一个电池组之电化学电池的数学模型,也把这个团队的MATLAB程式码整合到我们的Simulink受控体模型中,用来模拟控制器模型。


产生程式码与自动化测试

最初的设计完成之后,接下来的目标是要让程式码实现、测试执行等剩下的工作流程尽可能地自动化,于是我们利用嵌入式程式码转码器(Embedded CoderR)和嵌入式程式码转码器中的AUTOSAR标准软体支援套件,从控制器模型去产生符合AUTOSAR的C程式码。


为了要验证产生的程式码,执行了SIL(软体回圈)测试的测试案例,强调三个部分:核心函式库的元件、映射讯号、客制化的逻辑。


在自动化SIL测试过程中,利用Simulink程式码覆盖率测试工具(Simulink Coverage)测量执行的覆盖程度、变更条件/决策覆盖(modified condition/decision coverage,MC/DC)、查找表覆盖、以及循环复杂度等。这些量测值可帮助确保测试是否确实涵盖了整个设计。


在过去,在仰赖人工编写程式码的开发流程中,几乎不可能去诊断出那些在整合测试中可能发现的难以除错的问题,特别是有些系统内的软体元件(software component,SWC)输出是由第二个SWC来处理之后再提供回原本的SWC。透过模型化基础设计,可以在模拟中展示每一个层级的讯号,来看看错误如何通过回馈回路中的SWC来传递,这让潜在的问题可以更容易地被发现和修正。


之后,我们把产生的程式码布署到目标嵌入式处理器中接着进行HIL测试,在此进行了整台车辆的完整电子动力系统模拟。这些最终测试结果,也会导向客户由他们去执行有效性测试。如果客户的测试发现错误,我们可以利用测试log档在Simulink重现问题,藉由模拟找出根本原因,并调整模型来解决问题。我们把广泛的测试纳入为工作流程的一部分,让软体问题的件数有效降低(图1)。



图2 : 采用模型化基础设计前/後的软体发布问题件数比较。
图2 : 采用模型化基础设计前/後的软体发布问题件数比较。

下一步

我们使用AUTOSAR和模型化基础设计为Volve开发的电池管理系统,已经完成了ISO 26262功能安全—车辆安全完整性等级C(Automotive Safety Integrity Level C,ASIL C)的基础认证。在开发专案的认证初期,我们手动完成大部份的认证任务,但将许多任务自动化之后,减少许多为了产生认证报告所耗费的宝贵资源。


现在,我们的团队使用我们为Volve BMS建立的工作流程来为更多的汽车OEM客户开发AUTOSAR软体元件。


(本文作者Duck Young Kim、Won Tae Joe、Hojin Lee任职于LG Chem公司)


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