柴油机高压共轨电控系统开发方案的研究

一、前言 随着汽车工业的高速发展，传统的手工编程的方式已越来越不能满足产品的开发周期及控制算法的可靠性要求（控制程序的无缺陷要求）。目前很多国外著名厂商如Audi、AVL、BMW、Bosch、Ricardo Engineer－ing、Siemens、Ford等普遍采用基于模型的V模式开发方案，如图所示。 二、传统与现代ECU开发流程的对比 （一）传统ECU开发流程 传统ECU开发流程可概括如一下：（1）根据调查清况用文字说明的方式定义需求和设计目标；（2)根据过去的经验提出系统结构；（3)由硬件人员设计并制造硬件电路；（4)由控制工程师设计控制方案，并将控制规律用方程一的形式描述出来；（5）由软件人员采用手工编程的方式实现控制规律；（6）由系统工程师或电子专家将代码集成于硬件电路中；（7)用真实控制对象或测试台对系统进行测试。 由上述过程可以看出，传统的开发方法至少存在3个较大的问题： 1．对控制规律的控制特性或控制效果还没有把握的情况下，硬件电路已经制造，增加风险； 2．如果在测试过程中出现问题，很难确定是控制策略不理想还是软件代码有错误，同时手工编程占用大量的时间，在有了控制策略后要等待很长时间才能对其进行验证和测试，发现控制方案不理想，需要进行修改时，大量的时间又将耗费在软件的修改和调试上； 3．在测试过程中由于涉及的部门太多，容易引起管理协调问题，导致开发周期变长。 由此看来，传统的依靠手工编程、大量实验验证的设计流程已经很难胜任新的开发需求。 （二）现代ECU开发流程 现代ECU开发流程是用集成一体化的开发环境高效地完成开发与测试工作。开发流程采用V模式：离线功能仿真-快速控制原型-代码生成-硬件在环仿真-参数标定。其实现步骤如下：（1）利用Matlab/Simulink进行控制算法的仿真模型的构建，实现离线功能仿真；（2）利用Matlab RTW Build工具生成浮点运算C代码；（3）利用dSPACE PPCTools编译连接生成可执行代码并下载到MicroAu-toBox或AutoBox中实现控制算法的硬件在环仿真，以验证控制算法的合理性和精确性；（4）把生成的经过硬件在环验证过的控制算法下载到控制系统硬件中，进行系统调试和检测；（5)控制系统的整机标定。 考虑到实际控制系统的实时性要求，开发人员往往希望从Simulink图形程序所生成的C代码为精炼的、定点的、ANSI C代码，以提高控制器的执行效率。TargetLink则是满足开发人员此项需求的工具，它可以实现和Matlab/Simulink的无缝连接，生成的代码可靠性高，易读性好。可产生定点运算代码，适应多种微处理器和编译器。 基于对控制算法执行效率的考虑，作者采用Simulink + TargetLink＋高压共轨电控柴油机硬件系统+[s]＋高压共轨柴油机硬件在环仿真系统＋标定工具（Vector CANape），实现高压共轨柴油机电控系统V模式开发流程。 三、V模式开发流程 （一）控制算法模型的构建 Matlab/Simulink/Stateflow模块以及大量的控制算法和信号处理工具箱，提供了一个完整的汽车电子系统级设计、环境。它能够完整地定义ECU的功能，无论是基于时间的还是基于事件的算法都可以通过模型来描述。此外，图形化的编程方式更加方便了开发人员进行高效的算法开发以及系统仿真调试，通过对控制算法进行不断地修改调试，能够尽早地排除大量的算法问题，因而提高了开发效率。 整个高压共轨电控系统的控制算法采用模块划分的方式进行Simulink图形化编程和仿真调试。作者主要以怠速闭环PI控制器为例进行系统开发说明（其它控制模块算法开发类似）。系统采用增量式预限积分方式的PI控制器，怠速闭环PI控制器的Simulink系统模型框图如图2所示。 （二）TargetLink嵌入式定点代码生成 对于Simulink环境下的控制算法模型，在进行嵌入式代码生成之前，需要进行Simulink模型至TargetLink模型的转化以及变量的定标过程（见图2)a为了保证模型转换精度TargetLink提供3种仿真环境：模型在环仿真、软件在环仿真和处理器在环仿真以方便开发人员进行仿真比较。模型在环仿真主要是针对由Simulink模型转换来的Tar-getLink模型的仿真，仿真还是基于模型的浮点运算的仿真，其仿真结果和Simulink下的模型仿真结果完全相同，在此种仿真模式下，可以对一模型进行Simulink模型至TargetLnk模型或TargetLink模型至Simulink模型的相互转换。软件在环仿真主要是针对基于由模型生成的定点C代码的仿真。处理器在环仿真主要是基于所生成的C代码被下载到控制器硬件中的仿真（需要特定的硬件开发板及工具包）。通过比较控制模型算法的模型在环仿真和软件在环仿真的结果，可以有效地确定Tar-getLink生成代码的精度以及模型算法的合理性。 对基于图2的怠速闭环控制算法进行了静态（无外加干扰信号）和动态下（外加干扰信号引起PI控制器的阶跃响应）的模型在环仿真和软件在环仿真的对北，以考察TargetLink生成代码的精度。 由图3、图4可以看出，无论动态特性还是静态特性，利用TargetLink所生成的定点C代码具有较高的精度。在静态特性下，代码仿真和模型仿真结果的最大相对偏差为0．008％，在动态特性下，其最大相对偏差为0.3％。因而TargetLink的代码转化精度是完全满足实际控制系统的公差和精度要求的。 图5为TargetLink所生成的代码在不同处理器上与手工编程代码比较结果困。由图5可见，对于大多数处理器而言，TargetLink所生成的代码精炼，且具有较高的执行效率。 （三）硬件在环仿真 利用MC68376的Visionclick开发编译环境，可以成功地实现控制策略C代码与底层汇编程序的编译连接，并下载到高压共轨柴油机硬件系统中运行，从而构建了整个高压共轨控制系统的整体框架。然而对于所构建的控制系统，需要进行控制策略的验证以及具体控制参数的优化标定，为了更好地实现对控制策略算法的试验验证，在进行发动机台架试验之前，需要对控制策略算法进行硬件在环仿真，这样一方面可以避免因为控制策略的不合理而导致发动机的损坏，另一方面可以减少大量的人力和物力以及试验周期。 图6为高压共轨电控柴油机硬件在环仿真系统结构图，整个硬件在环系统由PC机、发动机控制系统和硬件在环控制器3部分组成。发动机模型运行于PC机中，硬件在环控制器在接收到PC机发送的驾驶员指令、环境因素参量以及发动机转速信号后，向发动机控制系统发送经过D/A转换的控制信号以及发动机此时的相位信号（凸轮轴传感器信号，曲轴传感器信号），同时不断接收发动机控制系统所发出的喷油驱动信号和供油驱动信号，并发送至PC机，PC机中的发动机模型根据所接收到的驱动信号，以及当前的发动机工作状态，发出转速信号，从而形成整个系统的转速闭环和油量闭环的仿真系统。 利用该硬件在环仿真系统，可以对控制算法模型进行实际仿真测试。图7为所构建的高压共轨柴油机电控系统在启动及其怠速工况下的转速和油压闭环的硬件在环仿真结果。通过使用硬件在环仿真系统，可以有效地对控制策略进行仿真优化测试，并根据仿真测试结果不断地进行控制策略的优化，最终实现对实际控制算法执行结果的实验验证以及实际控制策略参数的预标定。 （四）参数标定 ECU安装在特定车型上时需要对控制参数进行修改，以匹配车型的变化，此阶段是参数标定阶段。在ECU程序中大量的控制参数在标定过程中需要更改，这一过程往往要进行很多试验。诊断功能与异常状态的参数也需要标定。这些参数之间的相互影响使得标定工作非常困难。标定工作在过去被看作是独立的阶段，由独立部门来完成。但在现代的开发流程中，在设计的早期与硬件在环仿真阶段就可以对参数进行初步标定，从而减少后期的标定工作。 在进行标定之前，需要进行标定参数数据库的构建。为了方便开发人员进行标定数据库的构建，TargetLink工具在实现Simulink模型框图至嵌人式定点ANSI C代码的生成过程中，将同时生成一个ASAP2（标定数据库文件）以记录生成的标定参数map的数据信息。开发人员只要将此标定信息文件导人至标定工具即可实现整个标定数据文件的构建。本系统采用Vector公司的CAN ape标定工具，利用基于CCP协议的电控柴油机标定系统成功地实现了整个控制系统的硬件在环仿真系统上的预标定和实际样机标定试验。 四、结论 1．Matlab/Simulink可以有效地实现基于模型的控制算法的构建和仿真。 2．TargetLink是一种高效的Simulink模型至嵌人式定点ANSI C代码的生成工具。利用Tar-getLink的模型仿真和软件仿真工具可以有效地控制模型算法的生成精度和控制算法的准确性。 3．利用硬件在环仿真系统可以有效地实现控制算法的硬件在环仿真实验验证。 4．利用TargetLink生成的模型标定文件，可以有效地构建标定数据库。利用Vector CANape标定工具，可以有效地实现控制策略的预标定和试验样机标定。 5．Simulink＋TargetLink高压共轨电控柴油机硬件系统＋高压共轨电控柴油机硬件在环仿真系统十标定工具（Vector CANape）是一个比较高效的高压共轨柴油机电控系统V模式开发方案。 信息来源于：汽车电子网