엔지니어들은 MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용해 체계적인 데이터 및 모델 사용을 통해 EV(전기차) 개발을 프론트로딩할 수 있습니다. 이러한 제품을 통해 시스템 수준 거동을 이해하고, 설계 트레이드오프를 평가하며, EV 라이프사이클 전반에 걸쳐 검증된 알고리즘을 배포하고, 다음과 같은 작업도 수행할 수 있습니다.
- 모델 기반 시스템 공학을 활용한 완전한 EV 시스템 아키텍처 설계
- 배터리 안전성, 수명 및 주행거리 개선
- 고급 모터 및 전력전자 제어를 통한 파워트레인 효율 향상
- 차량 열 관리 및 에너지 사용 최적화
- 데이터 및 AI를 통한 개발 주기 가속화
MATLAB 및 Simulink를 사용한 EV 개발 사례
시스템 아키텍처 개발 및 시스템 시뮬레이션 수행
전기차에는 멀티도메인 시스템 통합을 수반하는 차량 수준의 설계와 분석이 필요합니다. Powertrain Blockset, Vehicle Dynamics Blockset 및 Simscape를 사용해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 모터, 발전기, 에너지 저장 컴포넌트를 포함하는 전체 EV 시뮬레이션의 신속한 구축 및 실행
- 아키텍처 트레이드오프, 모터 및 배터리 크기 설정, 제어 파라미터 최적화 등의 분석 수행
- 파워트레인, 섀시 또는 차량 모션 제어를 위한 사용자 지정 제어 기능을 개발 및 폐루프 차량 모델을 활용한 성능 평가
- 다양한 공정 단계의 모델에 걸친 디지털 흔적을 통한 단일 환경에서 시스템 아키텍처, 상세 설계 및 구현 세부 사항 수집
- 아키텍처부터 분석 및 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트에 이르는 개발 전반에서 모델 재사용
배터리 모델링 및 BMS 개발
MATLAB 및 Simulink를 사용하면 배터리 셀의 ECM(등가 회로 모델), 전기화학 모델 및 데이터 주도 모델을 만들 수 있습니다. 다음과 같은 작업도 수행할 수 있습니다.
- EV 동작 조건의 고충실도 모델 또는 차수 축소 모델을 사용한 배터리의 전열 동특성, 히스테리시스 효과, 노화 열화, 열폭주 시뮬레이션
- 셀 유형, 팩 레이아웃, 냉각 플레이트 설계 및 열 관리 전략에 따른 아키텍처 트레이드오프 분석
- 상태 추정(SOC/SOH/SOP), 셀 밸런싱, 결함 보호 및 완화, 열 관리, 배터리 고속 충전 프로파일 등 드라이브 사이클 전반에 걸친 BMS 알고리즘 개발 및 검증
- 폐루프 데스크 시뮬레이션, 코드 생성, SIL(Software-in-the-Loop) 테스트, PIL(Processor-in-the-Loop) 테스트, HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트 등을 포함하는 BMS 소프트웨어 개발 및 인증 지원
- 배터리 모델을 EV 시뮬레이션에 통합해 주행거리, 에너지 사용량 및 안전 마진 평가
파워트레인 및 캐빈 열 시스템 모델링 및 제어 알고리즘 개발
MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용하면 상세 열 시스템 모델을 구축해 특히 극한의 동작 조건과 환경 조건에서 컴포넌트 및 차량 수준 성능을 평가할 수 있습니다.
- 실시간 시뮬레이션을 지원하는 전체 차량 냉각수, 공기, 냉매 회로 모델 개발
- 다양한 모드에서 압축기 밸브 및 펌프의 운전을 위한 제어 알고리즘 개발
- 극한의 조건에서도 안전하고 우수한 성능을 확보하기 위한 컴포넌트 온도, 전력 소비, 열 흐름 모니터링
- 실제 동작 조건에 최적화된 시스템 설계를 위한 연비, 시스템 디레이팅, 노화, 기타 열 효과 시뮬레이션
견인 모터 및 인버터 모델링 및 모터 제어 소프트웨어 개발
Motor Control Blockset 및 Simscape Electrical을 사용하면 하드웨어 테스트에 앞서 모터 제어 시스템을 모델링하고 시뮬레이션하여 개발을 가속화할 수 있습니다.
- 정확도와 시뮬레이션 속도의 균형을 고려한 적절한 충실도로 PMSM(영구자석 동기모터), 유도기, 반도체 소자 등 모터 및 전력전자 시스템 모델링
- 정확한 모델 구축에 필요한 초기 작업과 시간 단축을 위한 파라미터 추정 자동화, 모터의 FEA(유한요소해석) 데이터 가져오기, 반도체의 SPICE 또는 공급업체 소자 데이터 가져오기
- 센서 기반 및 센서리스 자속기준제어 알고리즘 구현. 고전 제어 기법 또는 Field Oriented Control (FOC) Autotuner와 같은 자동화 툴을 활용해 전류 및 속도 루프를 조정해 개발 가속화
- 위험 감소와 반복 개발 기간 단축을 위한 다이노 검증 이전 단계의 HIL 기반 제어 알고리즘, 보호 로직 및 모드 전환 시뮬레이션 및 검증
- AUTOSAR 및 ISO 26262 인증 워크플로 지원과 함께 Simulink 모델로부터 MCU(모터 제어 장치) 및 FPGA용 MISRA™ 준수 C 및 HDL 코드 생성
제어 알고리즘 배포, 통합 및 테스트
날이 갈수록 EV 개발자가 안전 표준을 준수해야 할 필요성이 커지고 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 최적화된 C 및 HDL 코드 자동 생성
- 요구사항 추적, 코드/모델 품질 측정, 테스트 케이스 생성 자동화
- 기능 안전 요구사항 충족을 위한 ISO 26262 사전 검증된 툴 활용 및 ISO 26262 참조 워크플로 준수
- AUTOSAR Blockset(Classic 및 Adaptive)을 활용하여 AUTOSAR 소프트웨어 컴포넌트 모델링, 컴포지션 시뮬레이션, ARXML 파일 가져오기/내보내기 수행
- CI/CD 파이프라인과의 통합, 코드 생성, 배포를 위한 패키징, 회귀 테스트 자동화 수행
EV 개발에서 AI 및 데이터 주도 워크플로 활용
AI 및 ROM(차수 축소 모델링) 기법을 모델링, 시뮬레이션 및 개발 워크플로에 통합할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- AI 및 ROM을 적용하여 고충실도 배터리, 모터 및 열 시스템 모델(예: 실시간 HIL 테스트를 위한 모델)의 계산 복잡도 감소
- 가상 센서를 사용해 모터 및 배터리 온도, SOC, SOH를 추정함으로써 하드웨어 비용 절감
- 머신러닝과 예측 정비 워크플로를 활용한 배터리와 모터의 이상 탐지 및 고장 예측
- 시스템 수준 모델과 통합된 강화 학습을 포함한 최적의 에너지 관리 및 모터 제어 전략 개발
- 포인트 앤 클릭 앱을 사용해 임베디드 하드웨어, 에지 기기 또는 클라우드에 배포하기 전에 데이터 준비, 모델 훈련, AI 컴포넌트 검증
왜 EV 개발에 MATLAB 및 Simulink를 사용할까요?
Simulink는 153개 이상의 타사 툴 및 언어와 통합된 편리한 연동 플랫폼입니다.
다양한 모델 중에서 목적에 맞는 모델을 선택하여 모델의 충실도 및 실행 속도 간의 최적의 균형을 찾을 수 있습니다.
참조 예제, 교육과정, 문서를 사용하여 시뮬레이션에 대한 장벽을 낮출 수 있습니다.
MathWorks Consulting의 전문지식을 활용하여 개발 프로젝트의 속도를 높일 수 있습니다.
모델 기반 설계 워크플로로 규정 준수 요건과 인증 표준(ISO 26262, ASPICE, MISRA-C 등)을 충족할 수 있습니다.
MATLAB 및 Simulink 환경 내에서 개념 단계부터 배포까지 발전시킬 수 있습니다.
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