基于 XiLS（X 在环仿真）的热管理开发

摘    要  

电动汽车（EV）热管理性能的重要性日益增加，导致热管理系统的复杂性不断上升，并且与安全性和质量相关的问题也迅速增加。目前基于实际车辆的开发方法在处理高度复杂的系统时遇到了一定的限制，需要做大量的验证和确认工作。为克服这些局限性并优化热管理系统的开发过程，提出了一种新型的虚拟开发环境，采用了XiLS（X in the Loop Simulation）方法。XiLS方法是基于物理热管理系统硬件与其他车辆系统分析模型的实时耦合。为了控制车辆模型和热管理系统，通过硬件、软件和模型实现了VCU（车辆控制单元）和TMS（热管理系统）控制单元的多种选项。在XiLS评估环境的基础上，即使没有实际测试车辆，也可以评估常规空调测试，例如驾驶舱冷却/加热和组件冷却性能。此外，还进行了热管理系统控制的标定，从而在能源效率方面取得了部分改善。根据美国环保署（US EPA）协议的多周期测试（MCT）等认证驱动循环测试，评估了冷环境条件下（-7°C）电动汽车的驾驶范围和能源效率。这一综合评估工作是在新电动汽车项目的开发阶段进行的，测试在SOP（开始量产）前进行，验证了该方法的有效性。

01  前    言

随着电动汽车（EV）的普及，热管理开发在汽车行业的重要性日益增加。传统内燃机汽车热管理的主要目标是保护发动机部件和确保乘客的舒适度，而电动汽车在各个方面都受到热管理的显著影响，包括电池性能、效率、续航里程以及各种需求，例如在车内休息和赛道比赛。随着热管理性能影响的增加，系统的复杂性呈指数级增长。为满足各种车辆要求，这种日益增加的复杂性迅速引发了诸多与安全和质量相关的问题。然而，现有的基于车辆的测试方法在验证和优化不同环境和使用条件下的众多要求时存在局限性。车辆和测试设施面临诸如无法精确控制变量、测量能力的限制以及因热容量导致的测试时间延长等约束。此外，由于开发无法在测试车辆制造之前进行，时间也成为一个制约因素。本研究的目的是克服现有测试方法的局限性，提高热能系统验证和优化的完整性。为此，建立了一个虚拟开发环境，称为XiLS（X-in-the-Loop仿真），该环境可以实现物理组件/系统与车辆模型之间的实时连接，使得在接近实际场景的条件下进行评估。在该环境中，系统的优化校准已完成，并通过认证驾驶周期评估进行了性能验证（见图1）。本研究的目标是证明所建立的开发环境可以有效地作为未来性能/功能验证和校准的测试平台。

图1使用基于 XiLS 的虚拟车辆在各种场景中进行车辆性能验证的概念

02   方   法    

在系统之间的合作和需求复杂性增加的情况下，虚拟开发是能够克服物理验证和优化限制的有效替代方案之一。在虚拟开发环境中，为车辆及其系统建立被控对象模型并确保其保真度至关重要。但是，此过程需要付出巨大的努力。特别是对于新组件或系统，仅基于设计数据而没有物理验证数据获得高保真被控对象模型可能具有挑战性。由于这些限制，在车辆开发过程中，有必要使用可用的物理组件或系统进行车辆性能开发。此外，即使拥有可靠的系统和被控对象模型，在制造过程的后期阶段，最终产品的物理性能验证至关重要。因此，虚拟开发通过在测试车辆制造之前开发车辆来确保开发期，从而帮助提高产品完整性和盈利能力。本研究旨在在原型测试车制造之前，在上述系统模型的限制下开发车辆的热管理性能。

在本研究中，由于评估了新的热系统，并且其模型没有经过充分的验证，因此被测系统包含实际硬件。相比之下，对于车辆的所有其他组件，它是使用模型和软件配置的。

基于 XiLS 建立 TMS 测试环境

在本节中，介绍了热能系统评估和开发的环境设置。鉴于该领域的现有限制，通过有效利用虚拟资源和物理组件来建立全面的开发环境。图 2 描述了本研究的 XiLS 环境的概念配置，表 1 显示了整个集成工作的方法和解决方案。

图2XiLS 评估环境的概念配置表1各子系统的集成方法和解决方案

关于通信环境设置，将物理组件与分析模型相结合，以确保对热系统进行全面评估。建立了CAN网络用于系统和模型之间的通信。所有组件和设施的测量信号和控制信号都通过网络传输。通信遵循并模拟了实际车辆的CAN通信协议，以便后续的无缝集成工作。通信原理图见图3。

图3物理系统和控制系统之间的通信示意图车辆模型的集成：使用真实车辆测试数据和 PE、电池系统、传动系统和机舱的单个组件性能数据构建了适合车辆性能的 GT-Suite 模型。这些模型是使用 Virtual Vehicle 公司的 ICOS 标准 （Independent Co-Simulation platform） 集成的。对于这种集成，必须考虑模型和物理组件之间物理量的准确和适当的接口定义。控制器的集成：为了验证所有用例，应考虑评估车辆和热系统控制策略。为了遵循真实的控制策略，使用硬件、软件和模型以各种选项将所有控制单元集成到物理热系统和车辆模型中。对于 VCU，SiLS（软件在环仿真）中使用虚拟 VCU环境。虚拟 VCU 是用于嵌入到物理 VCU 的部署级软件，但可以使用 Silver 软件在 PC 平台上执行。它以 FMU（功能模型单元）的形式集成到 AVL 的 Model.ConNECT 软件中，充当整个 XiLS 平台的中央控制枢纽。

热系统控制：使用 TMS 控制器和控制面板的物理组件，并通过物理 CAN 网络连接到 HiLS 环境。

另一方面，VCU 上的 TMS 控制逻辑以模型的形式集成，从而能够敏捷开发新策略。利用这种配置，可以快速评估来自热系统新策略的新控制模型。

瞬态评估的设施开发

传统的热系统测试设施仅用于稳态测试。对于真实车辆行为和条件的仿真，应对其进行修改以支持动态调节。认证驾驶模式使 PE 系统产生动态热量，浸泡车辆的机舱空调使空气温度和湿度发生动态变化。调节的结果也将在下一章中详细描述。这些的实际设置如图 4 所示。集成系统和数据集成的控制 为了确保所有硬件和软件组件的无缝运行，采用了 AVL 的 Model.ConNECT 软件作为中央控制中心。不同元件之间的互连是根据我们的配置计划执行的。为了保持一致性和便于操作，所有控制功能和数据处理都在 Model.ConNECT 上配置。图 5描述了 Model 上所有子系统的实际配置。

图4使用调节器和模拟器设置热系统硬件

图5集成工具 （AVL Model.CONNECT） 中的详细和实际配置

03  基于新方法论的TMS开发

在 XiLS 环境下开发 TMS 评估方法

在建立物理系统、模型和控制系统实时集成的基础上，开发了 XiLS 虚拟车辆热管理性能评价方法。考虑到整合的难度和稳定性，建立了系统化、循序渐进的发展规划。（表 2）

表2基于 XiLS 的热系统评估的开发级别

1. 1 级 - 在这个初始阶段，传统的系统评估是在静态条件下进行的，没有与车辆状况互联。

2. 2 级 - 随着 HiLS 设备的引入，车辆模型和物理热系统硬件实时集成，便于根据车辆的确切条件在系统操作点进行评估。最初，由于难以与控制器连接，因此对热稳定和最大运行条件场景进行评估。

3. 3 级 - 涵盖了机舱内的热瞬态条件。开发了用于 HVAC 进气空调的新型动态控制技术，以准确复制空气温度和湿度条件的动态。这些条件对应于机舱冷却性能测试，结果如图 8 所示。对模型和物理组件之间传递的物理量进行深入测量和分析，可以识别积分误差、模型不准确和建模缺陷，这些都在持续改进中。

4. 4 级 - 真实 TMS 控制单元硬件和软件级虚拟 VCU 与物理热系统的集成，可以评估机舱加热性能。与 3 级机舱冷却测试不同，用于机舱加热的热泵系统需要系统控制逻辑，并受驾驶条件和驾驶控制逻辑的影响。

5. 5 级 - 引入了瞬态驾驶条件，其中包括认证驾驶循环、真实道路场景，甚至赛道条件。有关在认证模式下进行评估的详细信息将在下一节中详细说明。

XiLS 环境下的组件冷却和空调测试

本节将讨论传统的热系统功能和性能测试，例如组件冷却和空调。表 3 显示了为验证组件冷却功能而进行的上坡驾驶测试的结果。除了电池系统的结果外，总体结果与实车测试结果吻合较好，我们可以找到这种方法的可行性。电池系统的不良结果可归因于与真实车辆相比，SUT 中的电池冷却制冷剂阻力更高，而这种差异是由制冷剂质量流量测量仪器引起的。

图 6 显示了机舱冷却测试的结果，该测试从 60°C 和 45% 相对湿度的初始机舱空气条件开始。（RH）进出热系统的空气的物理量在真实车辆和系统测试之间表现出很强的相关性。当然，需要更多的增强功能来提高保真度，目前正在努力提高保真度。

表3现代 IONIQ5 基于 XiLS 的 PE 散热性能测试结果

图6真实车辆和基于 XiLS 的系统与 IONIQ5 虚拟车辆的机舱冷却测试模式测试结果比较

XiLS 环境下的 EV 续航里程和能效测试

本章介绍了如何创建 XiLS（X-in-theLoop Simulation） 评估环境，重点关注 EV 续航里程和能效性能，这是客户的关键考虑因素。最初，先对电动汽车进行了多周期测试 （MCT）评估，针对低温条件（环境温度 -7°C），已知这些条件可以展示热能系统的影响。这些评估是在新的 EV 项目中进行的。结果如图7所示。

图7基于XiLS的新项目-7°C下的EV MCT测试结果

XiLS EV 续航里程和能效评估环境建立在车辆模型的基础上，有可能显著减少实车测试期间动力总成评估所需的时间。这可以提高评估时间的效率，促进更多的优化和校准检查。（见表4）

表4通过 XiLS 环境提高 MCT 测试的效率

XiLS环境下的校准

在XiLS环境中，我们通过分析物理系统与车辆被控对象之间的相互作用，探索了多种性能提升策略。为了验证新策略的有效性，我们在冷条件MCT模式下进行了连续的对比评估。提出的策略根据所需热负荷与PE系统的热回收情况调整冷却电动水泵（EWP）的运行。这导致了EWP功耗的减少、由于较低的热传递而降低的电机损耗，以及由于制冷剂压力降低而在恒速行驶条件下压缩机功耗的降低。（在50公里每小时行驶时，功耗减少150瓦，车辆能耗提高1.5%）。表5和图8中呈现的连续测试对比评估结果显示，与恒速初步评估结果相反，在综合模式下性能下降了1.1%。在整个MCT阶段，所提出的策略在动力总成性能方面显示出1.8%的改善，这与恒速初步评估结果高度一致。然而，需要特别注意的是，这一结果受到了长时间恒速驾驶放电模式影响的显著影响。对于瞬态驾驶，如每个循环在 10 分钟熄火浸泡后，它会产生与稳态驾驶不同的行为，因此应针对各种驾驶条件进行评估和校准。考虑到在认证模式测试中与热 soak 相关的限制，XiLS评估环境预计将具有很高的有效性。表5XiLS 测试台上 -7°C 下 EV MCT 模式的新控制策略测试结果

图8在XiLS 测试台上评估的 -7°C 下当前控制逻辑和新控制逻辑之间每个周期的 MCT 效率比较

 04  结    论  

本研究的主要目标是通过无缝集成物理热系统、复杂的车辆模型和控制器，建立基于 XiLS 的虚拟开发环境。早期性能验证 通过新创建的虚拟开发环境，该研究成功地在传统车辆测试协议下进行了基本空调性能评估。这些评估的结果表明，即使没有实车，也能进行早期性能验证和改进，从而确保更长的开发期。此外，该研究还包括执行认证模式 EV 续航里程和能源效率评估。这些评估是所提出的方法适合响应热能控制技术发展的关键指标。高效的开发过程与传统的实车测试方法相比，基于 XiLS 的热系统开发环境表现出显著的省时优势。这种效率提升促进了敏捷的性能开发流程，与工业和客户对快速产品开发周期的需求保持一致。 基于 XiLS 的新环境的一个显著特点是它提供的深度分析。该平台通过对物理系统进行高级测量和对模型内内部物理量的分析检查，实现高级性能分析。复杂的分析能力为我们的热能管理技术的进步奠定了基础。

  本期编辑|向立志    

               审      核|何藤升、王艺霖    

Lim, T., Baek, J., Dongmyeong, L., Jeon, J. et al., "XiLS (X in the Loop Simulation) based Thermal Management Development," SAE Technical Paper 2024-01-2272, 2024, https://doi.org/10.4271/2024-01-2272.

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