基于模型的BMS應(yīng)用層軟件開發(fā)與測試

周維，嚴(yán)小峰，鄒波

(1.江西科技學(xué)院汽車服務(wù)工程及產(chǎn)業(yè)升級協(xié)同創(chuàng)新中心，江西南昌 330098;2.湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院，湖南長沙 410082)

0 引言

BMS作為電動(dòng)汽車電池系統(tǒng)的大腦，對電池的全生命周期工作過程進(jìn)行監(jiān)控和管理，能有效提高電池的使用性能，延長其使用壽命，并保證其安全可靠地工作，是電池系統(tǒng)中必不可少的一部分。當(dāng)前BMS軟件的開發(fā)仍較多采用手寫C代碼的方式，不僅效率低，而且代碼可讀性差，導(dǎo)致錯(cuò)誤不易察覺，開發(fā)周期很長。本文作者采用基于模型的軟件開發(fā)方式可以很好地解決這些問題?；谀Ｐ偷脑O(shè)計(jì)是基于框圖進(jìn)行設(shè)計(jì)，模塊化程度高、可讀性強(qiáng)、模型搭建效率高，且測試快捷和方便，能夠很好地發(fā)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)過程中的不足，并及時(shí)進(jìn)行修改，大大提高軟件開發(fā)的效率，同時(shí)也為企業(yè)的軟件開發(fā)節(jié)約了成本[1-3]。

1 BMS應(yīng)用層軟件模型開發(fā)

BMS的主要功能包括電池狀態(tài)估計(jì)、能量控制管理、電池狀態(tài)監(jiān)測和安全保護(hù)等。

1.1 SOC估計(jì)模塊軟件設(shè)計(jì)

SOC作為電池管理系統(tǒng)中最基本和最重要的參數(shù)之一，其估計(jì)算法的研究十分廣泛，包括安時(shí)積分法、電池內(nèi)阻法、開路電壓法、Kalman濾波算法、模糊控制算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[4]。在工程上，安時(shí)積分法因?yàn)樗惴ê唵吻矣?jì)算量小而被廣泛使用。安時(shí)積分法的工作原理模型為

(1)

式中：SOC0為充放電的起始狀態(tài)；C為電池的實(shí)際最大容量；I為電池的瞬時(shí)放電電流(充電為負(fù)，放電為正)；η為庫侖效率系數(shù)。

從式(1)可以看出，SOC估算誤差的來源包括初值誤差、電流測量誤差以及電池實(shí)際容量變化產(chǎn)生的誤差等，其中影響較為明顯的是電流采集的誤差。電池系統(tǒng)由于處在電動(dòng)汽車這一復(fù)雜環(huán)境中，電流信號的采集往往會(huì)因?yàn)榄h(huán)境的干擾而引入噪聲。這些噪聲會(huì)隨著電流的積分慢慢累積變大，最終導(dǎo)致SOC估計(jì)值與實(shí)際值偏差較大。

為了消除安時(shí)積分產(chǎn)生的誤差，文中設(shè)計(jì)了6種修正機(jī)制來對安時(shí)積分估計(jì)得到的SOC值進(jìn)行修正。這6種修正機(jī)制分別為開路電壓修正、預(yù)充電修正、充滿修正、極限高端修正、極限低端修正以及動(dòng)態(tài)低端修正?？稍陔姵靥幱诓煌ぷ鳡顩r時(shí)采用相應(yīng)的修正方法對SOC估計(jì)值進(jìn)行修正，以實(shí)現(xiàn)SOC的高精度估算。下面對這6種機(jī)制的修正策略和觸發(fā)時(shí)機(jī)進(jìn)行簡要介紹。

開路電壓修正：當(dāng)電池系統(tǒng)下電且靜置較長時(shí)間時(shí)，在下一次上電時(shí)可根據(jù)OCV-SOC關(guān)系，通過采集此時(shí)電池的端電壓對SOC進(jìn)行一次修正。

預(yù)充電修正和充滿修正是在電池處于充電狀態(tài)下，對電池的SOC進(jìn)行修正。其中預(yù)充電修正是在充電后期，當(dāng)電池組中最大單體電壓接近充電截至電壓時(shí)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)值對SOC進(jìn)行修正。充滿修正是在電池即將充滿時(shí)，當(dāng)電池組的平均電壓超過電壓設(shè)定值時(shí)，對SOC進(jìn)行修正。

極限高端修正和極限低端修正則是分別在SOC處于極高和極低的兩種極限狀態(tài)時(shí)，對電池的SOC進(jìn)行修正。極限高端修正是當(dāng)電池處于高SOC狀態(tài)時(shí)，通過采集此時(shí)電池組的最高電壓，根據(jù)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定的電壓與SOC關(guān)系對SOC進(jìn)行修正。而極限低端修正與極限高端修正恰好相對，當(dāng)電池組中的最小電壓處于一定的區(qū)間，且電池組的總電壓低于設(shè)定值時(shí)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對SOC進(jìn)行修正。

動(dòng)態(tài)低端修正：當(dāng)SOC低于一定閾值，電流較小且保持平穩(wěn)時(shí)，可根據(jù)實(shí)驗(yàn)測得的端電壓與SOC的關(guān)系，采集此時(shí)電池組中的最小端電壓對安時(shí)積分每次積分計(jì)算的安時(shí)量進(jìn)行平滑修正，以消除安時(shí)積分所產(chǎn)生誤差。

1.2 SOP估計(jì)模塊

SOP表示動(dòng)力電池的峰值功率狀態(tài)， 它的準(zhǔn)確估計(jì)對于電動(dòng)汽車安全可靠地行駛尤為重要。由于SOP受多個(gè)變量的約束，在對SOP進(jìn)行估計(jì)時(shí)，可將這些約束劃分為電約束和熱約束兩大類。電約束包括SOC約束和端電壓約束；熱約束則主要是溫度約束。通過對電池組加載電流激勵(lì)，可得到溫度和端電壓限制下的峰值電流，進(jìn)而可對電池組的峰值功率進(jìn)行估計(jì)。

1.3 均衡模塊軟件設(shè)計(jì)

目前國內(nèi)外對電池組均衡技術(shù)的研究主要集中在均衡策略和均衡電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)兩個(gè)方面。選擇合適的均衡變量是制定合理均衡策略的前提。電壓和SOC是目前常用的均衡變量。均衡電路的拓?fù)湫问桨凑沼袩o能量耗散可分為主動(dòng)均衡和被動(dòng)均衡。主動(dòng)均衡沒有能量耗散，能量轉(zhuǎn)移速度快，均衡效率高，但控制電路較復(fù)雜，實(shí)現(xiàn)難度大，且成本較高；被動(dòng)均衡存在能量耗散，但控制電路簡單、極易實(shí)現(xiàn)、成本較低。

針對被動(dòng)均衡方案，選擇端電壓和SOC作為均衡變量。具體的均衡策略為：當(dāng)某個(gè)電池單體的SOC達(dá)到限定值時(shí)(即在本均衡控制中將這一狀態(tài)定義為電池處于充滿狀態(tài))采用SOC作為均衡變量；否則，采用電池組的端電壓作為均衡變量。因此文中的均衡階段可按控制變量的不同分為電壓均衡階段和SOC均衡階段。文中所設(shè)計(jì)的均衡系統(tǒng)的作用過程為充電過程，因?yàn)槌潆娺^程中，電池所處的環(huán)境較為穩(wěn)定、干擾源少、均衡控制簡單、均衡效果好。

1.4 充電模塊軟件設(shè)計(jì)

文中所設(shè)計(jì)的充電控制策略為恒流恒壓充電法。采用恒流恒壓的充電方法可以保證電池盡可能快地充滿，同時(shí)對電池?fù)p害小。具體的控制策略為：對于直流充電，為了保證電池在大倍率充電電流下不出現(xiàn)安全事故，最大允許充電電流受電池溫度約束，即對應(yīng)于一定的溫度值，有一個(gè)最大的許用電流；在開始恒流階段之前，為避免電流突然的劇增對電池造成損傷，在電流由零增加到最大許用充電電流這一階段，對電流做一個(gè)短時(shí)間的電流逐步增加處理；在充電電流的作用下，電池的電壓逐步增大，當(dāng)某個(gè)單體電池的最高電壓達(dá)到充電截止電壓或者整個(gè)電池組的總電壓超過某一設(shè)定閾值時(shí)，恒流充電階段結(jié)束；進(jìn)入恒壓充電階段，維持電池組中單體電池的最高電壓一直穩(wěn)定在充電截止電壓，直至電池組中的最大SOC達(dá)到100%，充電結(jié)束。交流充電的控制過程與直流類似，不同的是交流充電的充電電流相對較小，充滿時(shí)間較長。

1.5 熱管理模塊軟件設(shè)計(jì)

文中所設(shè)計(jì)的熱管理系統(tǒng)采用風(fēng)冷的冷卻方式，風(fēng)速通過一個(gè)兩擋風(fēng)扇進(jìn)行控制。BMS采集電池組中單體電池的最高溫度、最低溫度以及最大溫差。當(dāng)單體電池的最高溫度超過35 ℃，或者最大溫差超過8 ℃且最小溫度超過30 ℃時(shí)，低速風(fēng)扇開啟。在此基礎(chǔ)上，當(dāng)單體電池的最高溫度超過40 ℃時(shí)，高速風(fēng)扇開啟。在風(fēng)扇處于開啟狀態(tài)，電池組中最高溫度低于30 ℃且最大溫差低于5 ℃時(shí)，風(fēng)扇重新關(guān)閉，電池進(jìn)行自然冷卻，整個(gè)過程根據(jù)條件依次循環(huán)，直至電池溫度處于最適宜的溫度范圍內(nèi)(25～40 ℃)。

2 電池系統(tǒng)建模

為了更好地對已設(shè)計(jì)好的BMS軟件進(jìn)行仿真測試和驗(yàn)證，需要建立BMS的受控對象，即電池系統(tǒng)模型。該模型必須能很好地模擬電池的外特性、產(chǎn)熱和散熱，以及單體電池間的不一致性。同時(shí)，受控對象必須與所研究的對象有很強(qiáng)的相關(guān)性。基于以上幾點(diǎn)，在MATLAB/Simulink中對電池系統(tǒng)進(jìn)行建模，包括電池單體的建模和電池包的建模。

2.1 電池單體的建模

電池單體模型采用電熱耦合的電池模型，如圖1所示。其中電模型采用常用的二階RC等效電路模型，熱模型采用二狀態(tài)熱模型[5]。

圖1 電熱耦合模型原理

2.1.1 二階RC等效電路

對等效電路進(jìn)行分析，得到等效電路中各個(gè)部分電壓和電流的關(guān)系為

(2)

2.1.2 二狀態(tài)熱模型

二狀態(tài)熱模型中的生熱和傳熱方程為

(3)

2.2 電池包的建模

電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池系統(tǒng)是由單體電池通過串并聯(lián)的方式組合在一起的，單個(gè)電池的特性無法體現(xiàn)整個(gè)電池系統(tǒng)的特征，因此為了更好地服務(wù)于軟件測試,在單體電池建模的基礎(chǔ)上，考慮各單體電池之間的聯(lián)系以及對整個(gè)電池組的影響，建立了一個(gè)既能反映單體電池間一致性，又能反映各單體電池間熱傳遞以及與環(huán)境之間進(jìn)行熱交換情況的電池包模型。由于并聯(lián)在一起的電池組對所要研究的均衡策略的仿真分析無影響，且這部分的電池單體間緊密接觸，溫度效應(yīng)接近，為了讓模型看起來簡潔且便于分析，將并聯(lián)在一起的電池視為完全一樣的電池，因此并聯(lián)的電池組與單個(gè)電池只存在數(shù)量上的倍數(shù)關(guān)系，所設(shè)計(jì)的電池組為20并。為了考慮串聯(lián)電池組間熱量的傳遞關(guān)系，在串聯(lián)的電池組間建立了熱對流模型，模擬電池組間電池的熱對流情況，能很好地反映電池包內(nèi)部熱場分布。同時(shí)為了模擬電池與空氣的熱交換，引入一個(gè)等效熱阻Ru。Ru的值與電池包內(nèi)部的空氣流速有關(guān)，能很好地模擬散熱系統(tǒng)在不同工作狀態(tài)時(shí)，電池包內(nèi)部的熱場分布情況。除此之外，文中在模型中建立了正負(fù)繼電器、預(yù)充電回路和充電繼電器模型，以模擬電池充放電時(shí)的上下電過程和充電過程。為了分析的方便，只建立了4組電池串聯(lián)的模型，對于串?dāng)?shù)更多的電池組，可以很方便地進(jìn)行添加。建好的電池包模型如圖2所示。

圖2 電池包結(jié)構(gòu)及封裝

3 MIL測試

MIL即模型在環(huán)，是在Matlab/Simulink環(huán)境下進(jìn)行仿真，通過輸入一系列測試用例，驗(yàn)證模型是否滿足設(shè)計(jì)的功能要求。MIL測試簡單快捷、效率高，在個(gè)人計(jì)算機(jī)上就能實(shí)現(xiàn)，能夠很好地檢測軟件設(shè)計(jì)中的缺陷，已被廣泛應(yīng)用于軟件開發(fā)初期的模型驗(yàn)證[6-9]?；谇笆鏊⒌碾姵叵到y(tǒng)模型，對所開發(fā)的BMS軟件模型進(jìn)行MIL測試，以驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的軟件功能的合理性。MIL測試分為單元測試和集成測試兩部分。

為了便于對模型仿真進(jìn)行控制，并對仿真結(jié)果進(jìn)行整理和顯示，文中基于MATLAB/GUI，建立了模型的可視化閉環(huán)仿真平臺，不僅可以通過GUI控件的簡單操控實(shí)現(xiàn)后臺模型的自動(dòng)化仿真測試，還能對仿真中的主要數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)顯示，較方便地對整個(gè)仿真過程進(jìn)行更好的監(jiān)控，極大地提高了軟件測試的效率。

3.1 GUI仿真平臺

圖形用戶界面GUI(Graphics User Interface)是由各種圖形對象，如圖形窗口、光標(biāo)、按鍵、菜單、文字說明等對象構(gòu)成的用戶界面。在GUIDE平臺下可實(shí)現(xiàn)對用戶自定義界面的菜單、快捷菜單以及各種控件的位置布置及其屬性編輯，從而設(shè)計(jì)出自定義的圖形用戶界面。圖形用戶界面可視化強(qiáng)、操作靈活，能為人們提供良好的科學(xué)分析仿真平臺。圖3為所建立的BMS應(yīng)用層軟件模型仿真控制界面。

圖3 BMS模型MIL仿真控制界面

3.2 單元測試

為了驗(yàn)證各軟件模塊設(shè)計(jì)的合理性，將對模型中的SOC估計(jì)模塊、充電管理模塊、SOP估計(jì)模塊進(jìn)行獨(dú)立的單元測試。由于熱管理在BMS中一直處于工作狀態(tài)，且通常都是和其他模塊一起工作，因此不單獨(dú)對熱管理模塊進(jìn)行測試。

3.2.1SOC單元測試

將電池包模型與SOC估計(jì)模型結(jié)合組成SOC單元測試模型，如圖4所示。對SOC單元模型進(jìn)行仿真測試，測試結(jié)果如圖5所示。

圖4 SOC單元模型

圖5 SOC單元模塊仿真結(jié)果

由圖5的仿真結(jié)果圖可以看到，在1處，通過開路電壓對SOC進(jìn)行修正，精度較高，與真實(shí)值很接近。隨著安時(shí)積分的進(jìn)行，由于系統(tǒng)噪聲的加入，安時(shí)積分對誤差不斷累積，導(dǎo)致積分得到的SOC與真實(shí)值的差距慢慢變大。當(dāng)電池所處的工況滿足SOC修正機(jī)制的條件時(shí)，會(huì)觸發(fā)對應(yīng)的SOC修正機(jī)制，從而對SOC進(jìn)行修正。如圖中所示，2～6分別對應(yīng)為動(dòng)態(tài)低端修正、極限低端修正、預(yù)充電修正、充滿修正和極限高端修正。為了避免SOC值變化過大，給用戶帶來不安，文中所設(shè)計(jì)的修正策略加入了平滑處理。當(dāng)電池處于放電工況時(shí)，如果計(jì)算得到的SOC比實(shí)際值小時(shí)，每次計(jì)算SOC變化值時(shí)，少減一定數(shù)值；反之，則多加一定數(shù)值。對于充電工況而言，其平滑處理與放電情況則相反。按照此修正機(jī)制，隨著時(shí)間的累積，誤差將會(huì)慢慢消除。

3.2.2 充電單元測試

將電池包模型與充電模型組合成充電單元測試模型如圖6所示，進(jìn)行充電仿真測試。在這里對充電模塊的快充過程進(jìn)行測試，測試結(jié)果如圖7所示。

圖6 充電單元模塊

圖7 充電模塊仿真結(jié)果

由圖7可以看到充電過程中SOC和充電電流的變化情況。由圖可知，電池是按照恒流恒壓進(jìn)行充電的；電池從10%充到80%大概需要30 min。圖7(c)是由圖7(b)中A區(qū)域放大得到的，表示電流從零慢慢增加到最大允許充電電流，這樣做的目的是為了避免電流的迅速增大給電池組帶來沖擊。

3.2.3 SOP單元測試

將SOP估計(jì)模型和電池模型組合成SOP單元測試模型，如圖8所示。通過對電池組加載一定工況下的電流，得到在電壓、溫度和SOC限制下各時(shí)刻單體電池的峰值電流，結(jié)果如圖9所示。由圖9的結(jié)果可以看到，該電池組的峰值電流主要是受到單體電池端電壓的限制。隨著放電的持續(xù)，電池溫度在逐步上升，在中后期的時(shí)候達(dá)到溫度限制值，此時(shí)的峰值電流主要受溫度的限制。在后期，由于持續(xù)的放電，電池SOC在逐步減小，最終到達(dá)SOC限制值，此時(shí)的峰值電流主要受SOC的約束。在測試前，將溫度限制為不超過45 ℃；SOC限制為不低于0.05；端電壓的限制范圍為3～4.2 V。從溫度、SOC和端電壓的仿真可以看到，三者的變化范圍都在預(yù)期設(shè)定的限制范圍內(nèi)。

圖8 SOP單元模塊

圖9 峰值電流仿真結(jié)果

3.3 集成測試

由于BMS是由許多系統(tǒng)模塊組成的，在BMS實(shí)際工作過程中，要求各系統(tǒng)模塊協(xié)同作用，以達(dá)到期望的整體效果。因此，為了驗(yàn)證各模塊集成在一起時(shí)的工作效果，文中以電池包模型為受控對象，將均衡管理模型、充電模型、SOC模型、SOP模型和熱管理模型集成在一起組成集成測試模型。

3.3.1 集成測試1

首先對該集成測試模型進(jìn)行放電工況的仿真，建立的集成測試模型如圖10所示，測試結(jié)果如圖11所示。圖11(a)為該工況下，單體電池的峰值電流。圖11(b)表示SOC的變化情況以及對SOC進(jìn)行動(dòng)態(tài)低端和極限低端修正的情況。由仿真結(jié)果可以看到，經(jīng)過修正后，SOC的誤差明顯減小。圖11(c)反映了該工況下，電池的溫度變化及相應(yīng)的散熱系統(tǒng)的響應(yīng)。當(dāng)最高溫度超過35 ℃時(shí)，風(fēng)扇開啟，對應(yīng)的轉(zhuǎn)速為500 r/min，此時(shí)為低速擋;當(dāng)溫度繼續(xù)增加時(shí)，超過40 ℃時(shí)，對應(yīng)轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，此時(shí)為高速擋；當(dāng)溫度低于40 ℃時(shí)，風(fēng)扇又回到低速擋。

3.3.2 集成測試2

為了對集成模型充電時(shí)的情況進(jìn)行分析，對該模型進(jìn)行了充電仿真測試。為了模擬電池組的不一致性，將各電池的初始SOC設(shè)置為不同值，將電池1和電池2設(shè)為一組，初始SOC為0.1；將電池3和電池4設(shè)為一組，初始SOC為0.15，最終得到測試結(jié)果如圖12所示。由圖可以看出，在初始階段，主要是以端電壓為均衡變量，對串聯(lián)電池組進(jìn)行電壓均衡。之后到達(dá)SOC閾值時(shí)，以SOC為均衡變量進(jìn)行均衡。由于所設(shè)計(jì)的均衡模式為被動(dòng)均衡，每次的均衡電流很小，效率比較低，所以均衡時(shí)間較長。但是經(jīng)過長時(shí)間的均衡作用，電池間的不一致性得到緩解。因此要完全消除電池間的不一致性，需要長時(shí)間的充電均衡來實(shí)現(xiàn)。對于一些不一致性非常嚴(yán)重的電池組來說，甚至需要多次的充電均衡才能達(dá)到很好的均衡效果。

圖10 集成測試模型

圖11 集成測試模型1仿真結(jié)果

圖12 集成測試模型2均衡仿真分析

4 SIL測試

當(dāng)前的車載系統(tǒng)均為嵌入式系統(tǒng)，模型功能的實(shí)現(xiàn)，最終都要轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的代碼來實(shí)現(xiàn)。雖然通過之前的MIL仿真，已經(jīng)驗(yàn)證了模型的正確性，但是在模型代碼生成過程中可能會(huì)引入一些錯(cuò)誤，導(dǎo)致模型功能無法正確實(shí)現(xiàn)。為了驗(yàn)證自動(dòng)生成的代碼和用于代碼生成的模型在功能實(shí)現(xiàn)上的一致性，建立了相應(yīng)的軟件在環(huán)(SIL)模型，并進(jìn)行了SIL仿真測試。

4.1 自動(dòng)代碼生成

在進(jìn)行SIL測試之前，需要將模型生成相應(yīng)的代碼?；谀Ｐ驮O(shè)計(jì)有一個(gè)很大的優(yōu)勢就是代碼自動(dòng)生成，且生成的代碼質(zhì)量和執(zhí)行效率較高，省去了代碼編寫和調(diào)試的相關(guān)工作，大大提高了產(chǎn)品的開發(fā)效率[10-11]。因此，基于MATLAB R2017a/Simulink軟件平臺，將之前驗(yàn)證過的模型進(jìn)行代碼自動(dòng)生成，并將代碼編譯成可執(zhí)行文件。

4.2 SIL測試

在SIL測試階段，模型驗(yàn)證已經(jīng)完成，可以復(fù)用模型測試時(shí)使用的測試用例，避免對測試用例進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。

SIL測試主要是對比驗(yàn)證測試。如圖13所示，在測試過程中，給SIL模型和用于代碼生成的模型相同的輸入，然后比較兩者的輸出是否一致。當(dāng)輸入信號的數(shù)據(jù)量足夠大，能夠反映電池管理系統(tǒng)的各功能模塊，涵蓋各種信號范圍，并且兩者的輸出結(jié)果一致時(shí)，基本可以認(rèn)為代碼和模型在功能上的執(zhí)行效果是一致的。

圖13 SIL測試仿真模型

由圖14的對比測試結(jié)果可看出，自動(dòng)生成的代碼和用于代碼生成的模型的仿真結(jié)果完全重合，誤差均為0，兩者在功能實(shí)現(xiàn)上具有很好的一致性。

圖14 仿真結(jié)果對比分析

5 結(jié)論

基于模型設(shè)計(jì)這一產(chǎn)品開發(fā)思想給前期算法研究和應(yīng)用層軟件開發(fā)帶來了極大的便利，可視化的開發(fā)環(huán)境可以讓工程師在前期軟件設(shè)計(jì)時(shí)效率大大增加，且降低出錯(cuò)率。采用基于模型的設(shè)計(jì)思想，對BMS應(yīng)用層軟件的主要功能模塊進(jìn)行了開發(fā)和測試。單元測試和集成測試的結(jié)果均表明，所開發(fā)的BMS應(yīng)用層軟件能滿足主要的功能需求和可靠性要求，所建立的BMS MIL仿真平臺能快捷、方便地對BMS應(yīng)用層軟件進(jìn)行測試和驗(yàn)證。同時(shí)SIL仿真平臺能夠很方便地對模型生成的代碼在功能上的執(zhí)行效果進(jìn)行驗(yàn)證。在后續(xù)的工作中，當(dāng)把相應(yīng)的硬件系統(tǒng)元件確定后，還能對模型進(jìn)行PIL和HIL仿真，實(shí)現(xiàn)模型從MIL到HIL的一個(gè)完整的模型驗(yàn)證流程，極大地方便了對所設(shè)計(jì)的功能策略進(jìn)行驗(yàn)證，提高前期功能軟件開發(fā)的效率，縮短產(chǎn)品的開發(fā)周期。