直播预告：Amesim与Simulink联合仿真应用于BMS均衡功能Mil测试（5月21日）

导读：通常，在我们进行建模仿真时，都倾向于用一种软件完成整个模型的搭建。如果将整个模型分成两部分，用两种软件分别进行仿真，并且在仿真过程中两种软件可以自动交互数据，从而得到整个模型的结果，这就是一种联合仿真。

5月21日20时，由仿真秀和中国水利水电出版社主办的2022汽车仿真设计学习月，笔者受邀为第十二期讲座嘉宾，带来《Simulink与Amesim联合仿真应用于BMS均衡功能Mil测试》公开课，详情见后文，欢迎广大汽车仿真设计工程师和理工科学子报名参加。。

一、联合仿真的价值

任何仿真软件都有它的优势和局限性。有些软件擅长有限元，有些擅长多物理场耦合，有些擅长控制逻辑。如果我们在仿真模型中既需要有限元法，又需要多物理场耦合。用两种软件一起完成这个模型则效率和效果会比在一种软件中完成好的多。（比如说fluent，它擅长流体仿真，我们可以用于电池热管理仿真，如果需要在热管理模型中体现电池的电特性，那么我们就要用宏定义，去写脚本，相对来说比较麻烦。如果用多物理场软件去做电池建模（一般都有现成的电池模型），fluent做冷板建模，互相传输电池产热量和冷板散热量，这样就可以大大简化工作量。

二、联合仿真应用于均衡案例解析

（1）均衡工作原理

在电芯的生产和使用过程中存在不一致性，比如电芯出厂电压不一致，电芯自放电不一致。而这些不一致会导致电池包内的电芯存在剩余能量差异，充放电过程中，剩余能量高的电芯先充满，剩余能量低的电芯先放空，这就导致整个电池包的可用能量降低。因此必须给电池包增加额外的元件和电路来实现电池均衡，给能量高的电芯放电，给能量低的电芯充电，保证整个电池包内所有电芯剩余能量基本相同。

目前，我们主流的均衡电路有两种：被动均衡和主动均衡，被动均衡就是在均衡电路中加入电阻，通过开关控制将能量较高的电芯进行放电；主动均衡是通过电感电容等一系列电路，将高能量的电芯的电转移到低能量电芯中。由于主动均衡电路较为复杂，成本及较高，因此目前市面上主流的是被动均衡，但随着半导体技术的发展，未来将会有越来越多的电池使用主动均衡技术。

（2）常规均衡策略：

一般采用基于SOC的均衡算法，首先采用SOC估计技术（卡尔曼滤波、神经网络等）和安时积分，估算出每个电芯的SOC，然后确定一个SOC基准线。被动均衡中：SOC比基准线高的电芯开启均衡电路进行被动放电，直至其SOC达到基准线。主动均衡中：SOC比基准线高的电芯通过均衡回路将电输送给SOC比基准线低的电芯。

（3）联合仿真的Mil测试建模过程：

Amesim部分

模型主要包含电池组，均衡回路，热管理，电流激励，联合仿真数据交互接口，如下图所示。

• 电池组：由8个电芯串联，每个电芯使用等效电路模型来模拟充放电电压。为了体现电池组的不一致性，每个电芯模型参数中的容量、初始SOC都具有差异性，如下图所示。

• 均衡回路：每个电芯都并联一个DCDC，8个DCDC也互相连接，由Simulink下达控制命令，将高SOC电芯的电转移至低SOC电芯中。 

• 电流激励：第一部分对应2个简单的放电/阶梯充电循环，第二部分为SFTP-US06行车工况。

• 联合仿真数据交互接口：Amesim发出信号为各电芯电压，串联回路电流，冷却水温；Simulink发出信号为每个电芯的均衡开关指令，平均SOC。Simulink部分：模型主要有3个功能，分别是充电控制、SoC估算和电芯均衡决策。

• 充电控制模块：通过Amesim传递的电芯电压得到目前需要的阶梯充电电流大小，然后传出给Amesim，进而控制电流源。

• SOC估算模块：通过Amesim传递的电芯电压、温度、回路电流估算电芯当前SOC。电芯均衡决策模块：根据估算SOC，分析出哪些电芯SOC偏高需要放电，哪些电芯SOC偏低需要充电，并将指令传递给Amesim，进而控制DCDC执行。

• 仿真结果：在联合仿真完成以后，我们可以通过Amesim观测到所有电芯SOC和均衡指令的变化过程，不一致性消除所需要的时间，不同工况下均衡效果，根据这些结果，可以对当前均衡控制逻辑做出评价和改进。

三、我的公开课

由此可见，通过Amesim和Simulink联合仿真，我们不仅可以去验证BMS控制逻辑有效性，还可以进行一些软件标定工作，比如说电池功率map标定，热管理标定，充电剩余时间标定等等，可以大大提升开发效率，缩短开发时间。为了帮助大家理解Amesim和Simulink联合仿真，5月21日20时，我将在仿真秀和中国水利水电出版社主办的2022汽车仿真设计学习月，第十二期讲座带来《Simulink与Amesim联合仿真应用于BMS均衡功能Mil测试》公开课。以下是课程安排

四、汽车仿真学习包

（完）