1 概述

针对于正向开发过程中存在的整车性能测试与策略验证，目前有三种方法被广泛采用，即模型在环（Model in the loop, MIL）、硬件在环(Hardware in the loop, HIL)与整车在环（Vehicle in the loop, VIL），分别应用于车辆研发过程的各个阶段。传统的HIL受测试空间限制，一方面会丧失被测对象的硬件拓扑配置可编辑性，一方面传统HIL可还原的测试场景有限，且较难同步反应交通流、环境温度、海拔高度以及驾驶风格的变化。

混合动力汽车(HEV)系统具有多能量源耦合的特点，针对其集成化驱动系统的HIL测试只能通过对原有测试平台的改造实现（如在原有发动机HIL上通过转矩耦合器并入被测动力总成驱动电机，以实现对于HEV 集成化驱动系统的模拟），造成测评成本增高。分布式在环测试平台（Distributed—X in the Loop, D-XIL)为解决上述问题提供了有效技术路径。

2 整体架构

D-XIL最大化利用了HEV硬件在环(HIL)测试设备的硬件基础，通过数据耦合的思想，将作为中央控制节点的服务器，作为实车在环(VIL) 的纯电动汽车(EV)，与作为模拟HEV子系统的发动机硬件在环实验台架(Engine in the loop，EIL)以及电池硬件在环实验台架(Battery in the loop，BIL)整合在一起，从而组合为具有实车在环的分布式HEV性能测试平台（Distributed—Vehicle in the Loop, D-VIL) ，整体架构如图1所示。

图1 测试平台整体架构

“分布式”即在测试实施过程中，被测车辆实体、动力总成、电池系统以及整车或子系统控制器为物理分开布置形式，如图2所示。

图2 试验硬件物理耦合架构及地理位置分布

3 数据通讯方式

如果硬件间的数据耦合与数据交换交由互联网实现，则测试平台进化为基于互联网的分布式实车在环测试平台（Internet Distributed—Vehicle in the Loop, ID-VIL），在构建互联网分布式HIL拓扑时，需要在原有系统上选择若干“耦合点”，断开其对应的物理耦合关系，改用基于数据通信的数据耦合关系替代。数据耦合架构如图3所示。

图3 数据耦合架构

在测试的实施过程中，通过车联网将被测EV接入分布式系统，测试平台数据链的流向将发生变化。虽然整个系统的网络拓扑仍为服务器(Cloud Server)→客户端(包括EIL，BIL和EV) 模式，但是此刻数据流交换的起始逻辑端将变为被测EV端的驾驶员输入。测试平台会首先将驾驶员输入送入Cloud Server，随后Cloud将根据HEV 整车模型计算各个HIL(包含发动机和电池)所需的功率输出并发送，接着各个HIL 根据Cloud Server的需求调整自身输出并将本地传感器实际测量到的输出回传给Cloud Server，Cloud Server再根据HEV 整车模型整合各个HIL 反馈的实际输出得到整车实际可用的驱动转矩并将其发送给EV，最后EV将Cloud Server回传的整车驱动转矩作为车载电机驱动转矩的给定值，测试过程中的数据交换架构如图4所示。

图4 数据交换架构

4 小结

具备高数据传输速率与低延迟网络等众多优势的5G移动通讯技术迅猛发展和未来的商业化应用将解决ID-VIL实现的最大瓶颈，云端数据传输和数据交换可靠性的进一步保证提升了ID-VIL在车辆的正向开发及整体性能测试评价方面的应用潜力，从总体上来说，ID-VIL具有以下几个显著优点：

(1) 解决测试评价硬件拓扑构型限制，被测EV无需安装混合动力系统（其中包括发动机或电池)，通过与Cloud Server的数据耦合就可以使得其动力特性与安装了混合动力系统的HEV一致；

(2) 突破测试评价地域限制，使得跨地域测试评价未来可期；

(3) 拓展测试评价范围，实车测试比循环工况(如NEDC或UDDS)更能反映真实情况(如天气或交通拥堵)，提升整车能量管理策略的精细化匹配；另外，加入测试评价人员主观驾乘感受，便于整车综合性能的精准化优化。

参考文献

[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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