1 概述

針對于正向開發過程中存在的整車性能測試與策略驗證，目前有三種方法被廣泛采用，即模型在環（Model in the loop, MIL）、硬件在環(Hardware in the loop, HIL)與整車在環（Vehicle in the loop, VIL），分別應用于車輛研發過程的各個階段。傳統的HIL受測試空間限制，一方面會喪失被測對象的硬件拓撲配置可編輯性，一方面傳統HIL可還原的測試場景有限，且較難同步反應交通流、環境溫度、海拔高度以及駕駛風格的變化。

混合動力汽車(HEV)系統具有多能量源耦合的特點，針對其集成化驅動系統的HIL測試只能通過對原有測試平臺的改造實現（如在原有發動機HIL上通過轉矩耦合器并入被測動力總成驅動電機，以實現對于HEV 集成化驅動系統的模擬），造成測評成本增高。分布式在環測試平臺（Distributed—X in the Loop, D-XIL)為解決上述問題提供了有效技術路徑。

2 整體架構

D-XIL最大化利用了HEV硬件在環(HIL)測試設備的硬件基礎，通過數據耦合的思想，將作為中央控制節點的服務器，作為實車在環(VIL) 的純電動汽車(EV)，與作為模擬HEV子系統的發動機硬件在環實驗臺架(Engine in the loop，EIL)以及電池硬件在環實驗臺架(Battery in the loop，BIL)整合在一起，從而組合為具有實車在環的分布式HEV性能測試平臺（Distributed—Vehicle in the Loop, D-VIL) ，整體架構如圖1所示。

圖1 測試平臺整體架構

“分布式”即在測試實施過程中，被測車輛實體、動力總成、電池系統以及整車或子系統控制器為物理分開布置形式，如圖2所示。

圖2 試驗硬件物理耦合架構及地理位置分布

3 數據通訊方式

如果硬件間的數據耦合與數據交換交由互聯網實現，則測試平臺進化為基于互聯網的分布式實車在環測試平臺（Internet Distributed—Vehicle in the Loop, ID-VIL），在構建互聯網分布式HIL拓撲時，需要在原有系統上選擇若干“耦合點”，斷開其對應的物理耦合關系，改用基于數據通信的數據耦合關系替代。數據耦合架構如圖3所示。

圖3 數據耦合架構

在測試的實施過程中，通過車聯網將被測EV接入分布式系統，測試平臺數據鏈的流向將發生變化。雖然整個系統的網絡拓撲仍為服務器(Cloud Server)→客戶端(包括EIL，BIL和EV) 模式，但是此刻數據流交換的起始邏輯端將變為被測EV端的駕駛員輸入。測試平臺會首先將駕駛員輸入送入Cloud Server，隨后Cloud將根據HEV 整車模型計算各個HIL(包含發動機和電池)所需的功率輸出并發送，接著各個HIL 根據Cloud Server的需求調整自身輸出并將本地傳感器實際測量到的輸出回傳給Cloud Server，Cloud Server再根據HEV 整車模型整合各個HIL 反饋的實際輸出得到整車實際可用的驅動轉矩并將其發送給EV，最后EV將Cloud Server回傳的整車驅動轉矩作為車載電機驅動轉矩的給定值，測試過程中的數據交換架構如圖4所示。

圖4 數據交換架構

4 小結

具備高數據傳輸速率與低延遲網絡等眾多優勢的5G移動通訊技術迅猛發展和未來的商業化應用將解決ID-VIL實現的最大瓶頸，云端數據傳輸和數據交換可靠性的進一步保證提升了ID-VIL在車輛的正向開發及整體性能測試評價方面的應用潛力，從總體上來說，ID-VIL具有以下幾個顯著優點：

(1) 解決測試評價硬件拓撲構型限制，被測EV無需安裝混合動力系統（其中包括發動機或電池)，通過與Cloud Server的數據耦合就可以使得其動力特性與安裝了混合動力系統的HEV一致；

(2) 突破測試評價地域限制，使得跨地域測試評價未來可期；

(3) 拓展測試評價范圍，實車測試比循環工況(如NEDC或UDDS)更能反映真實情況(如天氣或交通擁堵)，提升整車能量管理策略的精細化匹配；另外，加入測試評價人員主觀駕乘感受，便于整車綜合性能的精準化優化。

參考文獻

[1] Zhang, Yi, et al. "Internet-distributed vehicle-in-the-loop simulation for HEVs." IEEE Transactions on Vehicular Technology 67.5 (2018): 3729-3739.

[2] Niu, Wenxu, et al. "Transparency of a Geographically Distributed Test Platform for Fuel Cell Electric Vehicle Powertrain Systems Based on X-in-the-Loop Approach." Energies 11.9 (2018): 2411.

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