东风汽车混动发动机开发的背后，是什么在支撑？

　　文/龚佳枫

　　据中国汽车工业协会数据，截至今年4月，我国汽车产销累计完成835.5万辆和823.5万辆，同比分别增长8.6%和7.1%。其中，新能源汽车产销累计完成229.1万辆和222.2万辆，同比均增长42.8%，市场占有率达到27%。

　　在这一背景下，东风汽车目前也已全面开展新能源汽车和关键零部件的研发和布局，计划在未来三年内推出8款产品，每年至少2款新能源车型，包括在刚刚落幕的上海车展发布的猛士917、东风eπ等新能源车。此外，在零部件领域，东风汽车研发出了包括关键的马赫混合动力发动机和变速箱，多合一电驱动总成等。据东风汽车公司技术中心车控软件开发室经理张德全介绍，马赫混动发动机是由东风汽车百分百自研的动力系统，第一代热效率值达到41%，百公里NEDC油耗达到4.8L，搭载在了东风风神皓极这款车型上。升级后的马赫1.5T混动发动机是中国汽车行业首款热效率认证突破45%的混动汽油机，搭载了东风风神浩瀚PHEV车型中。

　　据悉，马赫1.5T混动发动机匹配上东风自主的4档混动变速箱总成，整个动力系统变得更节能、更高效、成本更低，而这一切离不开控制策略的先进性和软件设计的支撑。本期会客室，除了东风汽车技术中心的张德全先生，我们还邀请到MathWorks中国区汽车团队资深技术专家龚小平，请他们为我们一同分享基于模型的系统仿真在汽车零部件开发中发挥的作用，以及在软件定义汽车的时代他们所面临的挑战与看到的机遇。

　　混动发动机开发中的控制策略

　　发动机管理系统具有专业性强、复杂度高、安全性高的特点，对控制策略及软件管控都有很高的要求。例如，高压抗爆震快速燃烧控制、低压EGR控制技术及可变节气门VGT控制技术、智能热管理应用，都有效提高了发动机热效率值。东风混合动力系统在新技术新策略、标准AUTOSAR软件架构设计、满足ISO 26262功能安全设计、软件全过程工具管控的支撑下，达到全行业技术领先水平。在整个控制策略设计过程中，既实现了复杂的控制策略设计，又实现了全过程工具管控，提高自动化率。而这些特征的实现，离不开MathWorks软件的助力。

　　在架构实现上，东风使用Systemweaver进行软件架构设计，并通过脚本实现Systemweaver和MATLAB®软件接口设计的自动衔接；软件实现上，其制定模型搭建及信号命名规范，使用MATLAB的.m语言功能设计模型检查和单元测试自动化脚本，提升软件开发质量；过程管控上，包含变更管理、软件版本管理、软件集成管理等，都有Redmine、Mercurial服务器、Jenkins®自动化集成等工具链进行支撑，也顺利达到了CMMI3级别的过程管控要求。

　　“基于模型设计开发的优势——可视化、自动化、高继承性、个性化UI设计等，给软件开发带来了诸多方便之处，可以让软件开发人员快速融入到软件开发中去。马赫混动发动机的成功，离不开MathWorks的诸多产品支撑。”张德全分享道，“特别是MATLAB/Simulink、Stateflow等可视化界面设计，贯穿于整个V型软件开发流程中。”

　　据龚小平介绍，在软件测试中，最大的一个部分是软件在环测试，MATLAB可以提供软件组块包以及工具箱等，用户只需调用接口，就可以生成单元测试覆盖度的结果，这让整个软件开发和测试过程变得非常便捷。“我们软件的复用率能达到90%以上，除了非常专业的如发动机燃烧控制的软件无法通用，其他的例如电源管理、驾驶员模型、自动踏板、整车配置参数等软件可以直接应用，使开发效率得到非常大的提升。”龚小平如是说道。

　　仿真平台提高开发效率

　　据介绍，在马赫混动发动机研发的道路上，东风汽车用到了基于被控对象的MIL在环测试。“在开发过程中，如果出现了软件质量问题，开发工程师需要拿着电脑或者工具设备去现场采集数据，需要花大量的时间，有可能问题不复现或者采集不到想要的数据信号，问题难以解析。此外，使用商业的软件在环仿真环境，每年支付一大笔费用购买或者续用License。”张德全分享了此前东风在研发过程中遇到的难题。

　　鉴于上述两大场景，基于MATLAB的Simscape等动力域的工具包和东风的开发经验，其创建了整个混动系统软件在环MIL仿真平台，包含发动机模型、电机模型、电池模型、驾驶员模型等，再加上对应的控制策略模型，实现对整车的动力性和经济性仿真。目前，这套仿真平台已经在东风的奕炫Max HEV车型和皓极 HEV平台进行使用，通过优化混动变速箱的工况点，降低整车油耗，省去了去台架和整车的反复试验，极大提升了验证效率，为东风汽车在当今激烈的产品迭代竞争中取得了优势。

　　模型仿真是验证非常重要的手段，借助于仿真可以实现验证流程的前置或左移。“随着汽车行业对仿真的重视程度不断提高，仿真的层级也从部件级到系统级再到整车级，其中的关键要素是模型的保真度，根据不同的目的应该采用不同保真度的模型，这样可以平衡仿真的速度和精度。”龚小平分享道，“例如，用于算法验证的被控对象模型和用于性能预测的被控对象模型，所需要的保真度是不一样的。MathWorks的产品集提供了丰富的建模方式选择，从数据建模到原理建模，从基于信号流建模到基于物理组件建模，以及各种模型降阶技术和垂直应用工具箱，这些方法的灵活运用可以帮助行业更好的实现虚拟化开发，也是行业数字化转型的重要基础。”

　　除了基于模型设计，MathWorks的工具在智能网联和人工智能方面在汽车行业也有广泛的应用。除了东风汽车，龚小平还分享了MathWorks软件在汽车行业的应用实例：零束科技使用包括Simulink、自动驾驶工具箱、场景建模工具RoadRunner等在内的工具箱对V2X的相关算法进行仿真验证，从而能够提前识别算法缺陷，减少量产装车后的问题；在人工智能方面，广汽研究院为了实现更好的用户体验和进一步提升经济性，采用MATLAB开发了基于机器学习的驾驶员风格识别算法和基于深度学习的车辆速度预测算法。

　　什么是软件定义汽车？

　　车控软件包括动力域、车身域、底盘域，从整个电子电气架构发展来看，当前路线是从分布式的架构到集中式的架构发展，再到后面的区域控制器的软件架构，这对车控软件的软件架构要求会进一步提高。中国汽车工业学会也出台了《软件定义汽车服务API》规范，车控软件未来将会面临两大挑战：一是如何实现融合域控制器的软件架构开发，二是如何更好地面向未来的服务化。

　　“东风也在做这方面的布局，一是在现有软件平台的基础上做中央计算单元的软件预研和开发，目前也有类似于HPC和OIB控制器的出现；二是服务化网关SGW和车身域功能服务化的控制器开发，为下一代的全域服务化打下基础。整个过程的开发，需要跟MathWorks一起将模块化的服务接口和功能软件进行实现。”张德全重点分享了东风汽车在软件定义汽车背景下车控软件的开发。

　　系统工程是用于解决复杂度问题，将系统创新和优化能力左移；软件工厂的目标是持续交付高质量的软件产品，利用工具支撑进一步提升开发流程的自动化水平；数据驱动的要点是将人工智能技术与行业实际应用需求结合，比如虚拟传感器、系统状态监测等。在龚小平看来，软件定义汽车中最关键的是重新审视和整合系统、软件和数据之间的关系，整个行业在加强系统工程、软件工厂和数据驱动的能力。

　　“虚拟车辆是系统、软件和数据结合得很好的一个应用方向，目标是让功能设计者可以在几分钟内集成系统、软件和数据创建出保真度适当的车辆模型和驾驶场景，从而开展虚拟原型、虚拟集成和虚拟验证等工作。”龚小平分享了他看到的在目前软件定义汽车背景下技术方向。

　　谈及当前应用中遇到的最大挑战，张德全表示中央处理器加四个区域控制器的架构是比较常见的，中央计算单元对数据实时运算的能力要求非常高，因此对内存的要求也非常高。笔记本的性能跟不上被控对象也是一个挑战，目前在软件里嵌套.m语言可以提高软件执行效率以缓解这一问题。“未来，随着混动、增程式发动机等不断发展，整个链路中的被控对象会越来越多，需要更多地考虑提高运行时间、提高效率以把仿真平台做得更优。”他说道。

关注读览天下微信， 100万篇深度好文， 等你来看……