基于Targetlink自动代码生成的混合动力汽车巡航控制策略

工作是系统开发者要解决的。

传统的汽车电控系统开发采用串行模式[1]，通过硬件设计、手写代码和台架试验进行控制策略开发、验证，该模式最大缺点是代码可移植性差、系统开发周期长，无法满足当前激烈的市场竞争。本文采用计算机辅助设计并行开发模式[2]，软件设计及离线仿真都可以不依赖于硬件，利用图形化建模和自动代码生成工具（Targetlink或Embedded coder）将混合动力巡航控制策略变成高效的C代码，并编译下载到目标控制器中，实现混合动力系统巡航控制。相比传统电控系统开发，具有开发周期短、效率高的特点。

2 基于模型的设计

某混合动力汽车动力系统结构如图1所示，该动力系统是一个严格意义上的无极变速机构（e-CVT）[3]，其主要由改进型的拉维奈尔赫式四轴双行星排齿轮机构[4]、双电机和减速机构等组成。

3 巡航控制策略

本文的混合动力系统巡航控制拟采用车速闭环PID变参数控制方法，通过将当前车速和设定车速的差值线性放大、积分和微分等数值处理，得到整车巡航状态下驱动需求扭矩Tr，再经巡航扭矩分流算法得到行星排各动力部件扭矩，通过各动力部件扭矩的执行最终实现混合动力汽车巡航驾驶。PID控制器原理如图2所示：

根据该双行星排混合动力系统特点，设计巡航状态下整车工作模式有纯电动模式、发动机起动模式、混合动力模式、发动机停机模式。模式转换示意图如图3所示：

限于篇幅这里选取混合动力系统中高速巡航时较为典型的整车混动模式进行巡航控制策略设计，混合动力模式下双行星排等效杠杆图如4所示。从图可知该模式下杠杆位置有多种，杠杆位置取决于整车车速、电池荷电状态等因素。

混合动力巡航模式下系统控制的重点为发动机控制。巡航驾驶时系统根据当前齿圈转速、输出轴期望扭矩Tr，通过查发动机特性曲线得到混动巡航模式下发动机的期望转速、期望转矩，如图5所示为发动机特性脉谱图。

考虑混动工况下动力电池荷电状态SOC的均衡控制及电池、电机能力，对发动机期望转矩、输出轴期望扭矩Tr进行修正，在SOC较高时控制系

统给动力电池少充电或不充电，在SOC较低时提高发动机期望扭矩，给动力电池多充电，得到修正后的发动机期望扭矩Tice’和修正后的输出轴期望扭矩Tr’。利用公式1-12、1-13计算出驱动电机和发电机扭矩，再经CAN总线把发动机扭矩发送给发动机控制单元（EMS），把电机期望扭矩发送给电机控制单元（MCU），最终实现整车混合动力巡航状态下驱动行驶，图6为混动模式下巡航控制流程图：

根据以上巡航控制策略，建立MATLAB/Simulink 巡航控制算法模型如图7所示。

4 自动代码生成

dSPACE的Targetlink是一款用于自动代码生成的工具，能够将由MATLAB/Simulink/Stateflow等图形化软件开发工具所建立的控制模型快速生成产品级代码，生成的代码可读性好，可靠性高[7]。图8为基于Targetlink的自动代码生成流程图：

Targetlink自动代码生成是基于模型的代码生成，模型的建立可以基于MATLAB/Simulink搭建（生成代码前需转换为Targetlink格式），也可以利用Targetlink环境下的模块库直接建模。为了检验变量定标、模型效能检测和代码生成环境设置可以对模型执行离线仿真，也称为模型在环（MIL）；一旦模型在环测试通过，就可以进行自动代码生成。为了检验模型仿真阶段所设定的定标精度、范围是否合适，可以进行饱和度和溢出检测，也叫软件在环（SIL）；为了进一步优化代码和检验控制器硬件设计生成，可以对高级C代码进行处理器在环（PIL）测试。经过测试、优化后的代码就可以与控制器底层代码集成编译、链接，生成可执行文件，下载到目标控制器中。

4.1 模型转换

由第3节的图1.7可知，巡航控制算法模型是在MATLAB/Simulink环境下搭建的，不能直接用于Targetlink代码生成，需进行模型转换，把MATLAB环境下的数据类型从浮点数变成定点数，便于微处理器进行定点存储和计算。转换后的Targetlink模型如图9所示：

从表1可知，2底数幂定标方式代码长度最短，因此代码执行速度最快，而含0偏的任意定标精确度最高，但由于代码太长，代码执行速度最慢。因此控制模型的变量定标要结合不同系统的特点，在精度和实时性（代码速率）上做取舍，以期达到最佳的软件控制效果。所以本文依据电动汽车巡航控制对系统算法实时性比准确度要高的特点，尽量选用2底数幂定标而不选用含0偏的任意定标方式。

5 试验验证

混合动力巡航控制策略由图形化模型转换为C代码后，与整车控制器底层代码集成、编译和链接后生成可执行文件，并下载到目标控制器中。本文采用ETAS的INCA作为标定工具，基于XCP协议完成电动汽车巡航控制系统参数MAP标定，在某款混合动力汽车上实现智能巡航控制。巡航控制策略整车试验验证曲线如图10～12所示：

从图10可知当前车速能较好的跟随巡航目标车速（稳态误差在2km/h以内）。工况开始阶段由驾驶员操控车辆，车速从0缓慢加大到60km/h，进入混合动力巡航工况后驾驶员操作持续加按钮（RESET）和持续减键SET后车速持续加速和减速，系统运行在巡航加速和巡航减速的工况（5000～15000秒之间）；当持续短按加减速按钮时，系统则以一定的速率（如2km/h）加减车速。

图11中为不同工况下巡航需求扭矩与实际执行扭矩曲线对比图，稳态工况下二者基本一致。工况开始阶段系统运行在非巡航状态，巡航需求扭矩为0，此时系统响应驾驶员踏板操作；进入巡航工况后在驾驶员长按下巡航减速键后系统实际执行扭矩短暂偏离目标扭矩（约15000～17000秒），此时实际扭矩由于系统原因轻微受限，系统稳定后扭矩执行一致。

图12是全工况下动力电池需求功率与电池实际输出功率对比曲线和动力电池荷电状态情况。由图可知，系统实际使用功率在预期范围内，电池实际功率与需求功率吻合，SOC稳定在目标范围内（0.35～0.75）。

以上测试结果表明混合动力汽车巡航状态下车辆实际车速始终跟随巡航设定车速，且车速误差控制较好，稳定控制在2km/h之内；巡航工况下系统需求扭矩与实际执行扭矩基本一致、动力电池荷电状态控制在目标范围内，混合动力巡航系统控制达到了设计要求。

6 结论

本文基于模型的设计，开发了混合动力整车巡航工作模式及不同工况下巡航控制策略，完成了巡航系统MATLAB/Simulink建模、离线仿真；在Simulink模型转换为Targetlink模型的基础上，进行了巡航控制策略自动代码生成，把生成的C代码与控制器硬件代码集成、编译和链接后形成可执行文件下载到产品级整车控制单元，完成了混合动力车辆巡航控制策略试验验证，试验结果表明：

采用自动代码生成技术生成的C代码长度适中、高效；巡航驾驶时实际车速与巡航设定车速误差在可控范围内，车速跟随度达到设计要求。

参考文献：

[1] 魏学哲，戴海峰，孙泽昌. 汽车嵌入式系统开发方法、体系架构和流程[J]. 同济大学学报（自然科学版），2012，40（7）：1064-1070.

[2] 张奇. 基于V模式的dSPACE 电机控制器开发[J].实验室研究与探索，2014，33（11）：141-145.

[3] 王晨，赵治国，张彤等. 复合功率分流式e_CVT结构优化及验证[J].中国公路学报，2015，28（3）：117-126.

[4] 公彦军等. 拉维娜行星齿轮机构的运动分析和传动效率计算[J]. 设计与研究，2010，9：9-11.

[5] 王笑乐，干频，陈凌珊等. 增程式电动汽车发动机多工作点控制策略[J]. 江南大学学报（ 自然科学版），2015，14（1）：56-63.

[6] 李周清，李婷婷，纪小庄. 电动汽车用永磁同步电机的选型研究[J].微特电机，2015，43（6）：50-54.

[7] 涂成姣. 基于Targetlink的自动代码生成及其在电池管理系统开发中的应用[J].研究与开发，2014，04：040-044.

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