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MATLAB® & Simulink®電動車開發

使用模型化基礎設計進行電池、 馬達及控制器的建模、模擬和開發

為什麼要使用 MATLAB 和 Simulink做電動車開發?

透過 MATLAB®、Simulink® 和 Simscape™有系統性地運用數據和模型，降低模擬的門檻、進行電動車開發的前置作業。

  • Simulink做為熱門的整合平台，可與超過150種第三方語言及工具相容
  • 根據使用者的需求，在廣泛的模型中取得精確性及作業速度中的最佳平衡
  • 使用相關案例、訓練及文件來降低模擬的門檻
  • 利用 MathWorks 顧問的專業知識加速開發項目
  • 使用基礎化設計工作流程滿足認證標準（ISO 26262、ASPICE、MISRA-C等）
  • 在 MATLAB 和 Simulink 環境中實現從設計到落地的的完整流程

開發系統架構並進行系統模擬

  • 參考動力傳動配置的預建應用，快速實現完整的（包括馬達、發電機和儲能元件）電動汽車模擬
  • 執行架構權衡、馬達、電池選型及控制參數優化…等分析
  • 整合、分析及測試多領域系統
  • 在同一環境中完成系統架構、設計及實現
  • 從架構、分析到硬體迴圈測試(HIL)的設計流程中重複使用模型

電池建模&電池管理系統開發 (BMS)

  • 使用等效電路進行電池建模並利用詳細的電路拓撲提高精確度
  • 對非線性、熱效應、電池充電狀況(SOC)/ 電池健康狀況(SOH) 和電池老化進行模擬
  • 支援BMS開發，包含控制邏輯、自動生成程式碼和AUTOSAR及認證工作流程的閉迴路模擬
  • 在 BMS 中進行實現電壓和溫度監測控、熱防護、和過充保防護、以及電芯平均衡及隔離等功能

燃料電池系統(FCS)建模及模擬&燃料電池控制系統(FCCS)開發

  • 利用電化學第一原理/實驗數據進行質子交換膜燃料電池（PEM FC）建模
  • 燃料電池電動車（FCEV）的燃油經濟性、性能及熱效應模擬
  • 支援FCCS開發，包含控制邏輯、自動生成程式碼和AUTOSAR及認證工作流程的閉迴路驗證
  • 實現電流、電壓、電源監控和熱管理等功能

逆變器與牽引馬達建模及馬達控制器(MCU)開發

  • 馬達、電力電子設備和 MCU 的建模和模擬
  • 使用自動參數估測等功能，從系統級、控制設計層級和馬達設計層級以所需的精確度對馬達進行建模
  • 使用多種模型程式庫，包含能源、功率半導體和各種機器，如永磁同步馬達 (PMSM) 和感應馬達 (IM)來設計、模擬及驗證儲能變流器(PCS)
  • 使用模塊實現 MCU 開發，以創建和調整磁場導向控制、自動調整比例積分微分(PID)控制器、自動生成代碼，並在閉迴路模擬中進行驗證，包含支持 AUTOSAR及認證工作流的硬體迴圈(HIL)

部署、整合及測試控制演算法

  • 自動產生優化的C語言及HDL程式碼
  • 追蹤需求、測量程式碼/模型品質，並自動產生測試案例
  • 遵守 ISO 26262 參考工作流程以滿足功能安全要求
  • 使用經過 ISO 26262 認證的工具
  • 利用AUTOSAR Blockset (AUTOSAR模塊組)工具箱進行 AUTOSAR軟體元件的建模、模擬及匯入/匯出ARXML檔
  • 與CI/CD/CT 管道整合，產生程式碼，打包部署，並自動化回歸測試

於電動車開發中使用數據驅動工作流程與AI

  • 運用完整的 AI 工作流程：數據準備、AI 模型建立、模擬與測試，並在嵌入式硬體、邊緣裝置、雲端或企業伺服器上進行部署
  • 利用預置建演算法、模型和參考範例開始進行 AI 建模
  • 存取來自資料庫、雲端、二進制檔案（如MDF）等資源的數據。
  • 使用點選式應用程式訓練機器學習和深度學習模型。
  • 導入AI社群中的模型以進行轉移學習和部署。
  • 將AI整合到系統層級模型中，並在部署到硬體前進行模擬和驗證。
  • 運用AI進行設備剩餘使用壽命預測、預測性維護和建立數位分身，並將AI導入Simulink

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