MATLAB 및 Simulink를 사용한 전기 자동차 개발

모델 기반 설계로 배터리, 모터, 제어기를 모델링, 시뮬레이션 및 개발할 수 있습니다.

엔지니어는 MATLAB®, Simulink® 및 Simscape™를 사용하여 체계적인 데이터 및 모델 사용을 통해 EV(전기 자동차) 개발을 프론트로딩할 수 있습니다. 사전 준비된 참조 응용 사례를 사용하여 시뮬레이션에 대한 장벽을 낮출 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 모델 기반 시스템 공학을 통한 복잡한 EV 아키텍처 설계 및 시스템 최적화
  • 배터리 모델링 및 BMS(배터리 관리 시스템) 개발
  • FCS(연료 전지 시스템) 모델링 및 FCCS(연료 전지 제어 시스템) 개발
  • 견인 모터 모델링 및 MCU(모터 제어 장치) 개발
  • 제어 알고리즘 배포, 통합 및 테스트
  • EV 개발에서의 데이터 주도 워크플로 및 AI(인공 지능) 사용
전기 자동차 개요

시스템 아키텍처 개발 및 시스템 시뮬레이션 수행

전기 자동차에는 다중영역 시스템 통합을 수반하는 차량 수준의 설계와 분석이 필요합니다. MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 일반적인 파워트레인 구성에 대해 사전 준비된 참조 응용 사례를 사용하여 모터, 발전기, 에너지 저장 구성요소가 포함된 완전한 EV 시뮬레이션을 신속하게 실행
  • 아키텍처 상충관계 연구, 모터 및 배터리 크기 설정, 제어 파라미터 최적화 등의 분석 수행
  • 다중영역 시스템 통합, 분석 및 테스트
  • 다양한 공정 단계의 모델에 걸친 디지털 흔적을 통한 단일 환경에서 시스템 아키텍처, 상세한 설계 및 구현 세부 사항 수집
  • 아키텍처부터 분석 및 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트에 이르는 설계 흐름 전반에서 모델 재사용

배터리 모델링 및 BMS 개발

배터리 모델링이 정확하면 다양한 충전-방전 및 환경 조건에 맞춘 배터리 및 BMS 개발을 프론트로딩할 수 있습니다. MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 배터리 모델링 및 시뮬레이션, BMS 개발
  • 등가 회로를 사용한 배터리 모델링 및 정교한 회로 토폴로지로 충실도 향상
  • 배터리의 비선형성, 열 효과, SOC/SOH 및 열화 시뮬레이션
  • AUTOSAR 및 인증 워크플로를 위한 제어 논리, 자동 코드 생성, 폐루프 시뮬레이션 등의 BMS 개발 지원
  • BMS의 전압 및 온도 모니터링, 열 및 과충전 보호, 셀 밸런싱 및 격리 같은 기능 실현

연료 전지 시스템 모델링 및 연료 전지 제어 시스템 개발

PEM(고분자 전해질막)과 같은 FCS(연료 전지 시스템)의 모델링이 정확하면 다양한 동작 조건과 환경 조건에 걸쳐 FCS와 FCCS(연료 전지 제어 시스템)의 개발을 프론트로딩할 수 있습니다. MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • FCS 모델링 및 시뮬레이션, FCCS 개발
  • 전기화학 또는 실험 데이터를 기반으로 제1원리를 사용한 PEM 연료 전지 모델링
  • FCEV(연료 전지 전기 자동차)의 연비, 성능 및 열 효과 시뮬레이션
  • AUTOSAR 및 인증 워크플로에 대한 지원을 통해 제어 논리, 자동 코드 생성, 폐루프 검증 등의 FCCS 개발 지원
  • 전류, 전압 및 전력 모니터링, 열 관리 등의 기능 실현

인버터, 견인 모터 모델링 및 모터 제어 소프트웨어 개발

모터 모델링이 정확하면 하드웨어 테스트에 앞서 모터와 MCU(모터 제어 장치)의 설계를 프론트로딩할 수 있습니다. MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 모터, 전력 전자, MCU 모델링 및 시뮬레이션
  • 자동화된 파라미터 추정 같은 기능을 사용하여 시스템 수준, 제어 설계 수준, 모터 설계 수준에서 원하는 수준의 충실도로 모터 모델링
  • 에너지원, 전력 반도체 및 PMSM(영구자석 동기모터) 및 IM(유도 모터) 같은 기계의 모델 라이브러리를 사용하여 전력 변환 시스템의 설계, 시뮬레이션 및 검증
  • 자속기준제어의 생성과 조정, PID 제어기 자동 조정, 자동 코드 생성을 위한 블록을 사용한 MCU 개발 지원, HIL 등의 폐루프 시뮬레이션에서 검증 수행 (AUTOSAR 및 인증 워크플로 지원 )

제어 알고리즘 배포, 통합 및 테스트

날이 갈수록 EV 개발자가 안전 표준을 준수해야 할 필요성이 커지고 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 최적화된 C 및 HDL 코드 자동 생성
  • 요구사항 추적, 코드/모델 품질 측정, 테스트 케이스 자동 생성
  • ISO 26262 참조 워크플로를 준수하여 기능 안전 요구사항 충족
  • ISO 26262에 대해 사전 인증된 툴 사용
  • AUTOSAR Blockset(Classic 및 Adaptive)을 활용하여 AUTOSAR 소프트웨어 구성요소 모델링, 컴포지션 시뮬레이션, ARXML 파일 가져오기/내보내기 수행
  • CI/CD/CT 파이프라인과의 통합, 코드 생성, 배포를 위한 패키징, 회귀 테스트 자동화 수행

EV 개발에서 데이터 주도 워크플로 및 AI 사용

EV 개발에서 데이터 주도 워크플로 및 AI 사용

테스트 데이터 및 실제 주행 데이터를 사용하여 설계를 결정하고, 시뮬레이션의 속도를 높이는 차수 축소 모델을 구축하고, 정비 서비스를 개발할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 완전한 AI 워크플로 활용: 데이터 준비, AI 모델링, 시뮬레이션 및 테스트, 임베디드 하드웨어, 에지 기기, 클라우드 또는 엔터프라이즈 서버로의 배포
  • 사전 준비된 알고리즘, 모델 및 참조 예제로 시작하는 AI 모델링
  • 데이터베이스, 클라우드 소스, MDF 등의 이진 파일의 데이터 액세스
  • 머신러닝 및 딥러닝을 위해 포인트 앤 클릭 앱으로 모델 훈련
  • 전이 학습 및 배포를 위해 폭넓은 AI 커뮤니티에서 모델 가져오기
  • 시스템 전반의 모델에 AI를 통합하고 하드웨어로 옮기기 전에 시뮬레이션 및 검증 수행
  • 잔여 수명 예측, 예측 정비, 디지털 트윈 구축, Simulink에서의 AI 구현을 위한 AI 기능 사용

왜 EV 개발에 MATLAB 및 Simulink을 사용할까요?

Simulink는 153개 이상의 타사 툴 및 언어와 통합되어 널리 쓰이는 통합 플랫폼입니다.

다양한 모델 중에서 선택하여 활용 사례에 알맞은 모델의 충실도 및 실행 속도를 찾을 수 있습니다.

참조 예제, 교육과정, 문서를 사용하여 시뮬레이션에 대한 장벽을 낮출 수 있습니다.

MathWorks Consulting의 전문 지식을 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.