背 景 介 紹 ?

 Background 

近幾年來，隨著產(chǎn)業(yè)升級及技術革新，汽車行業(yè)的產(chǎn)品升級換代變得越來越頻繁。留給車型開發(fā)的周期已經(jīng)越來越短，無論是設計仿真還是試驗、測試以及標定工作，每一個主機廠都在盡力壓縮開發(fā)的每一個環(huán)節(jié)從而確保新車型盡早地投入到市場。

作為汽車行業(yè)客戶長久以來的合作伙伴，SISW的工程服務即ES團隊也一直在探索新的技術方案，如何給客戶帶來新技術新方法從而提高產(chǎn)品開發(fā)的效率、縮短研發(fā)周期和降低開發(fā)成本。

通過和客戶的項目合作以及對行業(yè)的理解，目前汽車行業(yè)OEM客戶的一大需求就是如何通過“虛擬標定”來提升車型開發(fā)流程的效率、質量，最終提升市場競爭力。畢竟無論是元部件或整車的標定工作，在哪個客戶的研發(fā)流程中都是要調(diào)用大量人力物力去完成，并且通常標定工作都是車型開發(fā)的收尾階段，馬上要面臨車型上市的時間節(jié)點要求，壓縮的標定周期也會對標定工作的交付有一定影響。

隨著“數(shù)字化雙胞胎”的理念越來越被廣泛的接受，各行各業(yè)的客戶都在探索數(shù)字化的工業(yè)實踐，希望通過數(shù)字化或者虛擬技術來更好地服務于產(chǎn)品研發(fā)流程。依靠積累大量的CAD及CAE技術的應用和經(jīng)驗，那么孕育出虛擬標定的需求就是最自然不過的事情了。尤其是在CAE領域的長期積累，讓工程師們敢于暢想通過虛擬的模型去做更多的開發(fā)支持工作；同時對于標定工程師來說如果有更多更有效的手段來協(xié)助或支撐他們繁重的標定工作，那自然可以緩解車型上市前的標定工作壓力了：比如可以將一部分標定工作前移，而不必非要等到最后的道路標定；亦或是采用腳本的自動化標定或優(yōu)化方法來縮短標定周期提高標定質量。

目前來講，“虛擬標定”的工程方法還處在探索和嘗試階段，還并沒有大規(guī)模地應用到日常的開發(fā)工作中。因此本文的內(nèi)容也是基于有限的項目經(jīng)驗和虛擬標定可能的落地方案來展開論述，歡迎大家提供反饋意見多多交流。

軟件定義汽車

眾所周知，近些年隨著汽車的電動化，智能化的高速發(fā)展，車輛的軟硬件系統(tǒng)已經(jīng)越來越復雜。“三電系統(tǒng)”的引入，直接給整車研發(fā)的難度提升了可能不止一個等級，從整車布置到電氣系統(tǒng)選型、設計和驗證，以及最終的標定，每個環(huán)節(jié)都有不少的仿真計算、驗證和試驗工作要完成。而讓新加入的硬件統(tǒng)一協(xié)調(diào)運轉，完成車輛對駕駛員操作的及時準確地動作響應，再同時兼顧能耗、續(xù)航里程等硬指標，難度可想而知。底層硬件的設計決定了車輛能有多大的潛力，但車輛性能能發(fā)揮多出色就主要取決于在軟件層面上下的功夫了。

我們知道過去傳統(tǒng)車的配置在二三十年前含有的電控系統(tǒng)很少，發(fā)動機還配置的是化油器，變速箱也是手動檔，甚至當時有的車還沒有防抱死；真碰到需要緊急制動的情況，只能寄希望于老司機的“腳動防抱死”操作。現(xiàn)如今發(fā)動機變速箱底盤等總成已經(jīng)配備了很成熟的電控系統(tǒng)，幾乎榨盡了硬件的性能；而且無論是車輛的基本性能還是更高階的安全性、舒適性、便捷性還是娛樂性都比之前有了質的飛躍。

此外，新能源車的普及也對軟件開發(fā)提出了新的挑戰(zhàn)：電機MCU和電池BMS這兩大控制系統(tǒng)的策略開發(fā)就有一套完整的流程，然后還需要在集成到整車后進行調(diào)整，最后再統(tǒng)一由VCU進行調(diào)度和控制。尤其是對于混動車型，相當于兩套動力總成需要按駕駛需求來切換不同模式，對于開發(fā)工作著實是一種新的挑戰(zhàn)。

圖表1 – 軟件在占整車系統(tǒng)的比重（McKinsey）

另外，隨著市場和消費者對于自動駕駛的渴望，ADAS系統(tǒng)的功能優(yōu)劣甚至影響到品牌競爭力。而ADAS系統(tǒng)的開發(fā)由于要考慮和測試的工況可以說是不計其數(shù)，光是一個控制模塊比如AEB或者LKA就需要大量的測試和驗證。

因此，行業(yè)里現(xiàn)在流行的“軟件定義汽車”的說法也從某種程度上反應了大家對軟件的重視程度已經(jīng)遠超以前。從圖表 1的柱狀圖中可以看出McKinsey對于未來整車中軟件所占比重的預測，在2030年可以達到三成；而機械部分或者說傳統(tǒng)的硬件部分從2010年的占絕對優(yōu)勢，到2030年的時候可能下降到只占四成了。

圖表 2 – 電控及軟件系統(tǒng)復雜程度– 通用汽車

作為OEM，從原來主要專注于機械相關的整車設計及制造，到現(xiàn)在必須要大力投入到整車電動化及軟件開發(fā)的領域。許多主機廠也早已經(jīng)開始了自己的布局，比如像圖表 2中展示的美國通用汽車公司中和“整車電氣/控制/軟件”業(yè)務領域相關的數(shù)字。無論是涉及到的工程師人數(shù)，產(chǎn)品線數(shù)量（比如新能源車型和主動安全引入后帶來大量新的衍生車型）可能遠超我們的想像；而且全球不同區(qū)域不同法規(guī)下產(chǎn)品多樣化的要求，以及市場化的競爭壓力下，每年并行開發(fā)的車型數(shù)量，原型產(chǎn)品數(shù)量目前似乎已經(jīng)到了上限，那么企業(yè)要么就繼續(xù)擴大人員、設備、工具等資源的投入來應對這種挑戰(zhàn)，要么就要從開發(fā)流程的質量和效率入手，尋找新的技術或新的工程解決方案。

虛擬標定技術路線探討

當然，能夠提升開發(fā)流程效率或者縮短周期的方法有很多，尤其對于整車相關的軟件和策略的開發(fā)每個主機廠都有自己獨特的流程，在本文中我們只針對軟件的標定工作如何拓展為“虛擬標定”來展開。而且這里只從通用的方法或技術路線方案上做一些探討，不涉及具體的技術實施內(nèi)容。

一般來說進行傳統(tǒng)的標定工作需要等到ECU軟硬件到位后，在零部件臺架或者整車路試的階段才能進行。但因為軟件版本硬件設計等已經(jīng)基本定型，所以但凡需要更改任何參數(shù)或設計，那么涉及到的時間周期、成本投入，包括重新進行計算仿真，調(diào)試調(diào)教甚至試驗驗證等工作在車型開發(fā)的收尾階段都是不小的投入，而且還要同時面對車型上市的時間壓力。

圖表 3 – 基于模型的虛擬標定

但是隨著虛擬仿真及數(shù)字模型的開發(fā)工作在主機廠里越來越廣泛地得到應用；而且不只是廣度，在任何一個專業(yè)科室或領域，應用的深度也是不斷得到突破。這種切實的“數(shù)字孿生”落地，不僅本身豐富了系統(tǒng)和產(chǎn)品的開發(fā)手段，提高了開發(fā)流程的效率并保證了輸出物的質量，而且更重要的一點是讓工程師們更加敢于暢想如何將這種虛擬的和數(shù)字化的方法用到其它環(huán)節(jié)的開發(fā)工作上。其實結合虛擬仿真已經(jīng)有成熟的應用了，現(xiàn)在無非是更近一步地探究?；蛘咔懊孢@段說人話就是：系統(tǒng)仿真模型已經(jīng)成熟地用在了MiL/HiL等環(huán)境來驗證控制策略；那么我們能不能更進一步地讓系統(tǒng)仿真模型來支持虛擬標定工作，從而獲得“縮短標定周期，提前開展標定工作，減少后期設計或參數(shù)更改”的收益。

也就是說在傳統(tǒng)的標定工作流程中，我們提前在軟件策略開發(fā)好后，就利用系統(tǒng)仿真模型來和策略模型/代碼進行閉環(huán)，爭取開展一部分標定工作，或是為了后續(xù)的臺架及整車標定提供參考，或是暴露一些技術問題，或是替代一部分基本的標定工作，從而將工作量前移，為后續(xù)標定省出寶貴的時間。如圖表 3所示，在軟件開發(fā)/版本確定后，引入基于模型（MBD）的虛擬標定環(huán)節(jié)，既可以提前著手開始標定，又可以節(jié)約后續(xù)開發(fā)工作的成本，給車型項目留出更多的裕度。

如果我們將標定工作的完整流程和想要實施的虛擬標定融合或銜接，其可能的流程會如圖表 4所示。其實這種流程也無非是在“XX在環(huán)”的基礎上一個直接的拓展，如果主機廠已經(jīng)有了HiL平臺，或者MiL和HiL兼?zhèn)洌?/span>亦或是MiL/SiL/HiL的環(huán)境都具備，那在現(xiàn)有平臺上拓展新功能新用法即可以節(jié)省投入，又可以提升效率擴展用途。

圖表 4 – 虛擬標定的流程之一

既然是從現(xiàn)有的MiL/SiL/HiL的方案上衍生出來的新用法，那“虛擬標定”的內(nèi)容也要按照模型在環(huán)到硬件在環(huán)的步驟來規(guī)劃。如果從被控對象模型開發(fā)的角度來看，在進行任何“XX在環(huán)”的測試之前，都要先確定開環(huán)模型的結果（圖表 4中最左側的第一步工作）。說白了就是對物理系統(tǒng)進行建模和驗證，確保模型仿真結果的準確性或可信度。這一步雖然也被稱作了“Analytical calibration”（暫且翻譯為分析性/解析性標定），但畢竟這個環(huán)節(jié)還沒有引入控制的影響，是純物理系統(tǒng)的性能驗證，比如圖示中列舉的發(fā)動機扭矩特性，換檔曲線等特性參數(shù)。

接下來當控制開發(fā)團隊已經(jīng)完成了策略模型，或者模型和代碼都已經(jīng)具備，那么就可以利用已經(jīng)成熟的MiL或SiL環(huán)境來開展部分虛擬標定工作。因為被控對象模型中包含了一定量的物理細節(jié)，所以理論上和這些物理細節(jié)相關的系統(tǒng)動態(tài)響應過程中涉及到的控制參數(shù)都可以進行初步的調(diào)教。比如一些執(zhí)行機構的閾值大小，變量的飽和上下限設定，觸發(fā)標志位的條件設定等，只要模型中包含了的內(nèi)容，都可以里用MiL或SiL的虛擬環(huán)境來進行初步標定。當然，整車標定參數(shù)的種類及數(shù)量成百上千，在這個環(huán)節(jié)可以做哪些參數(shù)的虛擬標定或者預標定，能做到什么程度，后續(xù)環(huán)節(jié)是否還需要重復驗證等問題，目前看就只能根據(jù)在開發(fā)車型的特點、主機廠開發(fā)流程的成熟度和工具鏈等具體情況來分析并提前規(guī)劃了。

當控制器ECU的軟硬件都已具備，那么能夠通過虛擬標定來提前檢驗比如控制器的I/O接口相關的參數(shù)，診斷相關的閾值參數(shù)設定等。因為在這個環(huán)節(jié)已經(jīng)引入了控制器硬件，所以測試和標定的重點也需要圍繞和控制器硬件相關的參數(shù)。理論上來說，這個環(huán)節(jié)應該不再去標定和車輛穩(wěn)態(tài)或動態(tài)性能相關的物理系統(tǒng)參數(shù)了，畢竟HiL平臺有實時條件的限制，模型的計算精確度有可能滿足不了特定標定參數(shù)的要求。

最后，原型車已有并可以進行試驗了，此時是傳統(tǒng)標定工作的起點。但借助于虛擬標定我們在這之前已經(jīng)積累的不少標定結果，所以我們可以利用整車的一些測試和試驗結果來做進一步的虛擬標定，或者說對于一些關鍵參數(shù)，之前在MiL或HiL環(huán)節(jié)已經(jīng)進行過初步標定的，可以在這個階段進行復核。

除此之外，由于某些參數(shù)可能無法通過建模手段來（準確）模擬，那么這類參數(shù)就需要在規(guī)劃虛擬標定的工作時，劃歸到最終有整車可進行測試和試驗后去進行標定：比如像之前提到的發(fā)動機扭矩特性或換檔曲線這種參數(shù)也和駕駛員主觀踏板感覺相關；或者一些極端工況比如極低溫下模型無法準確模擬的工況，都留到最后的整車道路標定環(huán)節(jié)上去實施，就沒必要在之前的環(huán)節(jié)浪費時間做任何初步的標定工作。

虛擬模擬的開發(fā)助力虛擬標定

既然我們討論的是“虛擬”標定，那么其核心其實應該是虛擬模型，而并不是標定。將系統(tǒng)仿真模型引入到標定工作中，并不會改變標定工作的本質，而是提供了額外的技術手段來使標定工作更加高效且穩(wěn)妥。

圖表 5 – 模型的層級劃分示意圖

面對紛繁復雜的眾多標定參數(shù)，是不可能用一個龐大且詳細的模型就能滿足虛擬標定的要求的；現(xiàn)在實現(xiàn)不了，未來短期內(nèi)也不可能。所以勢必要從模型的詳細程度出發(fā)，根據(jù)想要標定的參數(shù)內(nèi)容來將模型進行分類分級的開發(fā)，這樣才能在準確的、恰當?shù)哪Ｐ椭С窒氯ミM行參數(shù)標定。如圖表 5所示，一個簡單的整車動力模型，如果按照發(fā)動機、變速箱、懸置、整車負載和車輪輪胎等幾個子系統(tǒng)按橫向展開后，再按照詳細程度縱向拓展，那么就可以形成一種矩陣式的模型庫結構。

對于不同的標定參數(shù)項，我們需要事先規(guī)劃每個子系統(tǒng)需要的模型詳細程度。比如，如果標定怠速相關的參數(shù)時，發(fā)動機模型我們可能需要細化到考慮缸內(nèi)燃燒，計算出高頻的缸壓曲線及扭矩波動曲線；并且加入懸置模型，來適應需要標定的參數(shù)；而變速箱及整車負載我們可能只需要考慮成簡單的速比和一維動力學模型即可。但當我們需要標定的參數(shù)比如說是變速箱的選換檔執(zhí)行機構中的電磁閥特性時，那么像發(fā)動機的部分我們很可能就是簡單的轉速輸入信號施加到變速箱輸入軸即可，而變速箱部分我們就需要擴展到詳細的液壓加機械的模型才可以。

 圖表 6 – 不同層級的電機模型

對于新能源車型我們也需要對最關鍵的電機和動力電池的模型進行提前規(guī)劃，如圖表 6和圖表 7所示，電機的模型最簡單的層級只需要“最大最小扭矩特性”和“損失/效率特性”曲線就可以描述扭矩轉速及功率的變化，但對于電機MCU相關的虛擬標定要求，能提供的細節(jié)就太少了。對于電機的等效電路模型來說，其電氣特性相關的參數(shù)以及產(chǎn)熱傳熱相關的參數(shù)引入后，那么此時模型能夠表征的物理現(xiàn)象就可以關聯(lián)到MCU中的標定參數(shù)。比如不同的勵磁電流下，轉子的響應快慢以及扭矩輸出的曲線可以通過相應的標定項來進行調(diào)整；同時，由于熱模型計算出的生熱及傳熱過程，可以獲得電機本體或殼體的溫度，再結合外部冷卻系統(tǒng)模型，可以對電機冷卻回路中的水泵轉速或者控制閥的相關參數(shù)進行初步標定。

動力電池的模型層級簡單來說也和電機的模型類似，包含電氣特性和熱學特性；而對于更細致的需求，比如考慮電化學反應或者老化的仿真，也有對應的子模型可供選擇。通常來講主機廠客戶一般不會關注電池內(nèi)部的電化學反應或者特性，這是電池供應商需要做的設計仿真工作，所以電池的物理模型一般做到整包或者詳細到模組的層級就可以滿足虛擬標定的基本要求了。如果希望盡量多的將BMS的虛擬標定工作前移，那么電池包的物理模型則需要考慮到電芯級別的模型；因為BMS中的一些策略模塊（比如cell balancing）是專門針對電芯來進行調(diào)整的。

綜上所述，對于不同的控制器和不同的標定參數(shù)項，其被控對象的模型復雜度需要根據(jù)標定目的去提前規(guī)劃好，而且如果同時要對多個控制器進行虛擬標定，那么勢必需要不同詳細程度的子模型以及集成的系統(tǒng)模型來準確復現(xiàn)實際物理過程，而且每一個模型并不是越詳細越好，畢竟受限于硬件資源和CPU的速度，怎么合理組合子系統(tǒng)模型也是需要實際工程項目去探索和總結的。

圖表 7 – 不同層級的動力電池模型

除此之外，還有更重要的一點是虛擬模型的精度水平以及模型的可預測性。這直接決定了虛擬標定的最終受益效果，也直接決定了虛擬標定和實車標定的工作劃分。我們在統(tǒng)籌虛擬標定的工作內(nèi)容時，需要綜合考慮控制器的數(shù)量，信號接口數(shù)量，每個控制器是否需要不僅標定應用層策略相關的參數(shù)，也需要對診斷和通訊進行標定；被控對象系統(tǒng)的物理模型可以做到哪種詳細程度，是否有經(jīng)驗數(shù)據(jù)或試驗數(shù)據(jù)可以作為模型驗證的依據(jù)；在模型驗證好后，怎么評估模型的預測性以及變參數(shù)后的結果可信度，這也是虛擬標定如何劃分工作步驟和內(nèi)容的依據(jù)。

引入優(yōu)化手段助力虛擬標定

圖表 8 – 依托優(yōu)化工具輔助虛擬標定

借助優(yōu)化工具在虛擬模型的平臺上去尋找最佳的參數(shù)設定，從而讓系統(tǒng)的特定目標最優(yōu)；所以在虛擬標定中引入優(yōu)化手段就順理成章了。畢竟在實際標定工作中，標定工程師們清楚地知道自己可以調(diào)教哪些參數(shù)，更加知道自己想要最終達到的目標是什么。如圖表 8所示，將優(yōu)化工具加入到虛擬標定過程中，其實就是依據(jù)工程師的實際標定工作步驟和流程，在虛擬模型的平臺上進行實現(xiàn)（比如通過編寫腳本等方式）。優(yōu)化工具在這里起到的作用就是代替人力，去自動尋優(yōu)；每次尋優(yōu)后的參數(shù)值自動帶入到模型后，去檢驗仿真輸出的目標是否達到設定值，如果未達到則繼續(xù)尋優(yōu)迭代，直至找到最優(yōu)值。

比如在MiL環(huán)境下，我們可以將優(yōu)化工具Heeds集成到Simulink控制模型和AMESim的被控對象構成的閉環(huán)系統(tǒng)中，如圖表 9所示：在設定好成本函數(shù)和標定參數(shù)初值后，由Heeds通過優(yōu)化算法去尋優(yōu)，生成的參數(shù)值傳遞給Simulink以及AMESim的模型來設定運行工況，給參數(shù)賦值。當然，需要提前在控制模型中開放相應的參數(shù)值或參數(shù)表給外部環(huán)境，這樣才能讓Heeds訪問并修改這些量。

圖表 9 – Heeds優(yōu)化工具用于虛擬標定閉環(huán)控制系統(tǒng)

可以看到在這個過程中，只要提前定義好標定參數(shù)的數(shù)量及標定值的范圍，在Heeds中定義成本函數(shù)以及優(yōu)化目標（可以是多個），那么通過優(yōu)化過程就可以大大提高尋優(yōu)效率，生成的標定值即便只是MiL環(huán)境的仿真結果，但對于后面的開發(fā)工作可以提供相應參考。

總結

在“數(shù)字孿生”的大潮下，“虛擬”技術的應用已經(jīng)越來越廣泛且迅速，甚至說到了野蠻生長的地步也不為過。但越是在這種情形下，越要保持清醒并明確引入新技術手段的目的是什么。對于虛擬標定來說，不能妄圖一步到位，應該規(guī)劃出階段性的工作，控制項目風險，確保步進式的項目收益。

最后，總結如下幾點作為本文的概括：

1First

虛擬標定的核心是“虛擬”而非標定，整車傳統(tǒng)標定工作的目的和流程是梳理虛擬標定工作內(nèi)容的依據(jù)。只有在充分了解標定工程師的標定流程和目標，系統(tǒng)設計和系統(tǒng)仿真工程師的技術能力，以及項目相關的所有輸入數(shù)據(jù)（設計參數(shù)，試驗數(shù)據(jù)等）后，才能規(guī)劃好建立“虛擬”環(huán)境的步驟和內(nèi)容，搭建好虛擬標定工作的平臺。

2Second

虛擬的模型要根據(jù)標定內(nèi)容進行層級劃分：不同的控制器標定項對應了不同的物理過程，模型的開發(fā)勢必要提前統(tǒng)籌。需要用幾種模型，幾種不同復雜程度，如何組合和集成，模型間接口定義等工作，都是要考慮的方面。而且從MiL到HiL還要涉及到模型的實時化處理，模型在不同階段也需要有效的銜接來支持虛擬標定工作。

3Third

優(yōu)化工具的使用可以進一步助力虛擬標定，將本來是人工的參數(shù)調(diào)教工作，轉化為優(yōu)化工具里設定的步驟，最終通過工具來自動尋找最佳的標定參數(shù)，從而達到標定目的。但優(yōu)化結果可信度的大小是取決于物理模型本身的精度和可預測性的。

最后的最后，感謝各位的閱讀，也歡迎大家討論交流，虛擬標定以后會是一個很有趣的業(yè)務方向。