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作为纯电动汽车的核心零部件，功率控制单元高安全和高性能方面的需求对其软件设计和验证提出了功能范围的高覆盖率和验证环节的高效率两方面的挑战。软件数字化设计由于其灵活高效与低成本的特征，是功率控制单元的设计验证面向设计自动化的有效方式。

浙江大学电气工程学院、台州学院智能制造学院、臻驱科技（上海）有限公司的研究人员何绍民、杨欢、王海兵、沈捷、李武华，在年第24期《电工技术学报》上撰文，以电动汽车功率控制单元的软件设计为蓝本，从数字平台、数学建模和数值算法三个角度，系统地梳理了电动汽车功率控制单元软件数字化设计的最新研究进展，围绕数字化设计对于运行速度、保真度，以及复杂度的技术需求，概括了功率控制单元现有数字平台的结构特点，并对其数学建模方法和数值算法进行归纳和总结，在此基础上对电力电子数字化设计的未来发展方向进行展望。

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发展电动汽车作为应对能源危机与环境污染的有效途径，是世界各国实现节能减排战略的关键。以电力电子装置为核心的功率控制单元（PowerControlUnit,PCU）是电动汽车能源转换的关键设备，也是打造电动汽车新兴产业链的重要环节，其绿色与高效的特征是交通电气化的必要保障。

电动汽车运行环境多变、工况复杂的应用特点，使其难以满足高安全、高性能与长寿命的突出需求。一方面，为保证较高的安全等级，PCU从子部件到集成系统均需具备高可靠性；另一方面，多变的运行环境令极限工况下高性能的稳定保持变得困难，寿命评估受到多物理系统耦合影响的难度增加。

为保证高安全与高性能，PCU的设计遵循电动汽车标准的V型开发流程，通过系统设计、解耦开发、集成验证的方式，保证设计的全功能覆盖以使性能优异可靠，但同时导致设计验证的环节增多，功能范围覆盖面扩大，造成设计验证的周期变长，效率低下。因此，PCU的设计验证面临着由功能范围的高覆盖率和验证环节的高效率带来的双重挑战。

数字化设计由于其灵活高效且低成本的优势，是解决PCU设计验证高覆盖率与高效率等挑战的有效方式。数字化设计在过去成功地加速了信息电子、机械制造等行业的产业升级，但在定制化程度高、功率等级高的电力电子领域，其应用范围仍有限。

随着电动汽车市场体量的不断增长，PCU的设计朝着功率电子设计自动化（PowerElectronicDesignAutomation,PEDA）的方向发展，数字化设计有望成为PCU设计开发的新趋势。数字化设计以数字平台为基础、数学建模为手段、数值算法为核心，如图1所示。数字平台集成了一定的计算资源，为数值运算提供了计算环境，通过数学建模将实际物理对象抽象成数学模型，并由数值算法进行模型的计算和更新，进而得到目标系统的模拟运行结果。

图1数字化设计流程关系图

目前，国内外学术界与工业界围绕保真度、速度与复杂度等核心指标，在数字化设计上开展了研究工作，并积累了丰富的工程经验。其中速度体现为实时性、计算量两方面；保真度包含稳定性、收敛性和精度三方面；复杂度包含资源占用、可扩展性等方面。然而各数字化方法的结构形式、优化目标与技术路线等特征不尽相同，缺乏系统性的梳理。特别是软件层面迭代更新快、隐藏风险深，是PCU设计验证的难点。

近年来，国际上技术制裁与封锁等事故频发，尤其软件数字化设计首当其冲，相关技术核心多由国外掌握，我国在工业软件的研发设计方面存在明显差距，系统建立起相关的技术积累成为当务之急。因此，本文从电动汽车PCU软件设计验证高覆盖率、高效率的挑战出发，从数字平台、数学建模、数值算法三方面系统梳理其最新研究进展，并在此基础上展望PEDA的发展方向。

1数字平台

典型的纯电动汽车驱动系统结构如图2所示，包含整车控制器、电池单元、功率控制单元、电机、传动系统及整车等部分。从控制的角度出发，实际的系统可分为控制系统和被控对象两部分。控制系统包含软件层面的整车控制算法和电驱控制算法等；被控对象包含硬件层面的功率电路和机械单元等。

图2电动汽车典型电驱动系统拓扑结构

为满足高安全与高性能，PCU的设计遵循电动汽车标准的快速应用开发流程，即V型开发流程，功率控制单元PCU的V型开发流程如图3所示。

图3功率控制单元PCU的V型开发流程

V型的左半边为设计阶段，右半边为验证阶段。整个过程在设计阶段解耦成系统-硬件-软件三个层面进行分层开发，在验证阶段再将其集成耦合至系统验证。呈现多层“耦合—解耦—耦合”的特点。相比系统和硬件层面，软件层面的设计验证更新迅速且迭代频繁，是PCU设计验证的难点。

数字化平台由于其灵活高效的特征，在PCU软件设计V型图中的不同阶段，根据软件开发的技术成熟度，可以配置为：模型在环（ModelintheLoop,MIL）、快速原型机（RapidControlPrototype,RCP）、软件在环（SoftwareintheLoop,SIL）、处理器在环（ProcessorintheLoop,PIL）与硬件在环（HardwareintheLoop,HIL）等几种结构模式，以分别满足V型研发不同节点的设计验证需求。

1.1模型在环（MIL）

MIL的控制系统和被控对象均搭建在商用软件的环境中，如Simulink、PLECS等，电驱动系统模型在环结构如图4所示。MIL适用于软件开发早期算法阶段的设计验证，通过在商用软件环境中添加组合已集成完毕的库模型以完成控制策略、动稳态分析和参数匹配等功能的设计。MIL使用便捷，验证周期短，且后处理功能丰富，可以灵活地选取合适的模型求解方式，以获得精度高或速度快的数字化系统，是一种全数字化的数字平台。

目前MIL在学术界和工业界运用广泛，其形式已演变多样，如基于脚本的ScanTool，是PCU在设计初期关于硬件选型、效率分析、热评估等问题有力的分析工具。但由于MIL以算法设计为目标，因此在软件的实现方式、硬件的运行环境等方面与真实物理系统相差较大，具有一定的局限性。

图4电驱动系统模型在环结构

1.2快速原型机（RCP）

RCP由成熟的硬件在环技术衍生而来，其结构与信号硬件在环互补，电驱动系统快速原型机结构如图5所示。RCP的控制系统由硬件性能强大的实时仿真器自动快速地搭建完成，而被控对象则为真实的物理对象。RCP的设计验证范围与MIL类似，适用于早期的算法设计验证，特别是算法开发落后于实验环境搭建的场合。在虚拟的实时计算环境中设计算法，有助于快速迭代，加速软件设计过程。但同时，RCP面对新的设计需求性价比过低。因此，通常在复杂的物理系统中，将RCP与信号HIL配合使用，实现全数字化设计，是减少昂贵且破坏性设计验证的有效手段。

图5电驱动系统快速原型机结构

1.3软件在环（SIL）

SIL的控制系统与被控对象也均搭建在商用软件之中，电驱动系统软件在环结构如图6所示，但SIL的控制系统由真实的程序代码实现，如PLECS中的CScript[17]与PSIM中的DLL[18]等提供了程序代码与商用软件的接口。SIL适用于软件开发程序代码阶段的设计验证，如程序逻辑、编程规范等。

但同时，由于SIL使用的仍是非目标控制器的计算内核，根据汽车开放系统架构（AutomotiveOpenSystemArchitecture,AUTOSAR）定义的标准，SIL仅仅适合于控制系统中应用层软件（ApplicationSoftware,ASW）的程序代码验证，而基础层软件（BasicSoftware,BSW）的程序代码，如寄存器配置、内存分配、时序配合及程序的运行时间与溢出状况等无法验证，如图7所示。

图6电驱动系统软件在环结构图7软件在环应用案例

目前，基于模型的设计（ModelBasedDesign,MBD）方式盛行于工业界，其免去了代码的编程过程，MIL中控制系统部分的模型可以直接生成程序代码，等价为SIL，使开发过程更加自动化。

1.4处理器在环（PIL）

PIL的控制系统与目标控制器保持一致，而被控对象是虚拟的，其可以搭建在商用软件中或实际控制器中。根据搭建环境的不同，PIL的结构分多种。图8a结构的PIL将程序代码的范围扩大到了BSW，能够部分模拟底层的配置程序，如PLECS中的PIL模块等，因此能极大程度地逼近真实的程序代码；同时，控制系统也能脱离离线的运行环境，如图8b所示，将范围扩大到硬件控制器，而被控对象可以虚拟在商用软件中，二者通过通信接口进行数据交互，也可以随控制系统一起搭建在硬件控制器中，如图8c所示，实现模型自闭环的内部仿真。

PIL适用于硬件控制器阶段的设计验证，其关键在于处理器的内容是真实的。图8a模式的PIL没有完全摆脱SIL的缺陷；图8b结构的PIL仍在CPU环境下计算，速度较慢；图8c结构的PIL能实现数字平台的实时化，其运行速度更快，验证范围更广，是PCU软件数字化设计的新形式。

图8电驱动系统处理器在环结构

此外，图8c结构的PIL能实现两大功能：脱离测试环境的单板仿真与结合实时控制的在线仿真。对于单板仿真，控制系统与被控对象在硬件控制器内形成在环仿真，能够摆脱对测试环境的依赖，对于现场应用和测试工具紧缺的环境具有独特的优势；对于在线仿真，控制系统一方面控制真实的被控对象，另一方面运行在环的虚拟被控对象，虚拟的物理对象相对真实的物理对象形成数字孪生（DigitalTwins,DT）。

虚拟孪生体根据实际物理对象的采样，实时校正在环仿真结果并更新孪生体的数学模型，其能超越物理传感器的限制，获取系统的中间物理状态，形成多源传感系统，优化控制器，以实现对系统的全局监控、状态预测和健康管理。

PIL由于其功能范围与其他结构的数字平台重叠，因此常被学术界与工业界忽视。但对于MBD的开发模式，由于核心代码自动生成，因此PIL对于程序代码的等效性及代码生成工具的正确性验证具有独特且重要的意义。另外，PIL对控制系统的贡献是数字化设计的新模式。但有限的计算资源与模型的保真度之间的矛盾，是其主要的挑战。

1.5硬件在环（HIL）

根据运行的功率等级，HIL分为信号硬件在环（Signal-HIL,S-HIL）与功率硬件在环（Power-HIL,P-HIL）。电驱动系统S-HIL的结构如图9所示，控制系统搭建在实际控制器中，被控对象搭建在实时仿真器中。

图9电驱动系统信号硬件在环结构

S-HIL的验证范围同样包含硬件控制器，但与PIL不同，S-HIL的被控对象虚拟在实时仿真器里，如图10a所示。与其他离线的数字平台相比，S-HIL能够实现实时的数字化设计，因此对运算速度的约束要求更高。实时仿真器通常包含性能强大的计算内核，能够实现步长1μs以下的定步长实时计算，适合电力电子电路小时间尺度的数字化设计，如RT-LAB，dSPACE等。S-HIL在保真度、速度等方面均有强大的表现，是PCU数字化设计中最受

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