電動汽車功率控制單元軟件數字化設計研究綜述及展望

何紹民 楊 歡 王海兵 沈 捷 李武華

電動汽車功率控制單元軟件數字化設計研究綜述及展望

何紹民1楊 歡1王海兵2沈 捷3李武華1

（1. 浙江大學電氣工程學院 杭州 310027 2. 臺州學院智能制造學院 臺州 318000 3. 臻驅科技（上海）有限公司 上海 201315）

作為純電動汽車的核心零部件，功率控制單元高安全和高性能方面的需求對其軟件設計和驗證提出了功能范圍的高覆蓋率和驗證環節的高效率兩方面的挑戰。軟件數字化設計由于其靈活高效與低成本的特征，是功率控制單元的設計驗證面向設計自動化的有效方式。該文以電動汽車功率控制單元的軟件設計為藍本，從數字平臺、數學建模和數值算法三個角度，系統地梳理了電動汽車功率控制單元軟件數字化設計的最新研究進展，圍繞數字化設計對于運行速度、保真度，以及復雜度的技術需求，概括了功率控制單元現有數字平臺的結構特點，并對其數學建模方法和數值算法進行歸納和總結，在此基礎上對電力電子數字化設計的未來發展方向進行展望。

電動汽車 數字化設計 數字孿生 功率電子設計自動化

0 引言

發展電動汽車作為應對能源危機與環境污染的有效途徑[1-2]，是世界各國實現節能減排戰略的關鍵。以電力電子裝置為核心的功率控制單元[3]（Power Control Unit, PCU）是電動汽車能源轉換的關鍵設備，也是打造電動汽車新興產業鏈的重要環節，其綠色與高效的特征是交通電氣化的必要保障。

電動汽車運行環境多變、工況復雜的應用特點，使其難以滿足高安全、高性能與長壽命的突出需求。一方面，為保證較高的安全等級，PCU從子部件到集成系統均需具備高可靠性[1]；另一方面，多變的運行環境令極限工況下高性能的穩定保持變得困難，壽命評估受到多物理系統耦合影響的難度增加[4-5]。為保證高安全與高性能，PCU的設計遵循電動汽車標準的V型開發流程[6]，通過系統設計、解耦開發、集成驗證的方式，保證設計的全功能覆蓋以使性能優異可靠，但同時導致設計驗證的環節增多，功能范圍覆蓋面擴大，造成設計驗證的周期變長，效率低下。因此，PCU的設計驗證面臨著由功能范圍的高覆蓋率和驗證環節的高效率帶來的雙重挑戰。

數字化設計由于其靈活高效且低成本的優勢，是解決PCU設計驗證高覆蓋率與高效率等挑戰的有效方式。數字化設計在過去成功地加速了信息電子、機械制造等行業的產業升級，但在定制化程度高、功率等級高的電力電子領域，其應用范圍仍有限[7]。隨著電動汽車市場體量的不斷增長，PCU的設計朝著功率電子設計自動化[8-9]（Power Electronic Design Automation, PEDA）的方向發展，數字化設計有望成為PCU設計開發的新趨勢。數字化設計以數字平臺為基礎、數學建模為手段、數值算法為核心，如圖1所示。數字平臺集成了一定的計算資源，為數值運算提供了計算環境，通過數學建模將實際物理對象抽象成數學模型，并由數值算法進行模型的計算和更新，進而得到目標系統的模擬運行結果。

圖1 數字化設計流程關系圖

目前，國內外學術界與工業界圍繞保真度、速度與復雜度等核心指標，在數字化設計上開展了研究工作，并積累了豐富的工程經驗。其中速度體現為實時性、計算量兩方面；保真度[10]包含穩定性、收斂性和精度三方面；復雜度包含資源占用、可擴展性等方面。然而各數字化方法的結構形式、優化目標與技術路線等特征不盡相同，缺乏系統性的梳理。特別是軟件層面迭代更新快、隱藏風險深，是PCU設計驗證的難點。近年來，國際上技術制裁與封鎖等事故頻發，尤其軟件數字化設計首當其沖，相關技術核心多由國外掌握，我國在工業軟件的研發設計方面存在明顯差距，系統建立起相關的技術積累成為當務之急。因此，本文從電動汽車PCU軟件設計驗證高覆蓋率、高效率的挑戰出發，從數字平臺、數學建模、數值算法三方面系統梳理其最新研究進展，并在此基礎上展望PEDA的發展方向。

1 數字平臺

典型的純電動汽車驅動系統結構如圖2所示，包含整車控制器、電池單元、功率控制單元、電機、傳動系及整車等部分。從控制的角度出發，實際的系統可分為控制系統和被控對象兩部分?？刂葡到y包含軟件層面的整車控制算法和電驅控制算法等；被控對象包含硬件層面的功率電路和機械單元等。

圖2 純電動汽車典型電驅動系統拓撲結構

為滿足高安全與高性能，PCU的設計遵循電動汽車標準的快速應用開發流程，即V型開發流程[6]，功率控制單元PCU的V型開發流程如圖3所示。V型的左半邊為設計階段，右半邊為驗證階段。整個過程在設計階段解耦成系統-硬件-軟件三個層面進行分層開發，在驗證階段再將其集成耦合至系統驗證。呈現多層“耦合—解耦—耦合”的特點。相比系統和硬件層面，軟件層面的設計驗證更新迅速且迭代頻繁，是PCU設計驗證的難點。

圖3 功率控制單元PCU的V型開發流程

數字化平臺由于其靈活高效的特征，在PCU軟件設計V型圖中的不同階段，根據軟件開發的技術成熟度，可以配置為：模型在環[11-12]（Model in the Loop, MIL）、快速原型機[6]（Rapid Control Prototype, RCP）、軟件在環[13]（Software in the Loop, SIL）、處理器在環[10]（Processor in the Loop, PIL）與硬件在環[14-15]（Hardware in the Loop, HIL）等幾種結構模式，以分別滿足V型研發不同節點的設計驗證需求。

1.1 模型在環（MIL）

MIL的控制系統和被控對象均搭建在商用軟件的環境中，如Simulink、PLECS等，電驅動系統模型在環結構如圖4所示。MIL適用于軟件開發早期算法階段的設計驗證，通過在商用軟件環境中添加組合已集成完畢的庫模型以完成控制策略、動穩態分析和參數匹配等功能的設計。MIL使用便捷，驗證周期短，且后處理功能豐富，可以靈活地選取合適的模型求解方式，以獲得精度高或速度快的數字化系統，是一種全數字化的數字平臺。目前MIL在學術界和工業界運用廣泛，其形式已演變多樣，如基于腳本的ScanTool[16]，是PCU在設計初期關于硬件選型、效率分析、熱評估等問題有力的分析工具。但由于MIL以算法設計為目標，因此在軟件的實現方式、硬件的運行環境等方面與真實物理系統相差較大，具有一定的局限性。

圖4 電驅動系統模型在環結構

1.2 快速原型機（RCP）

RCP由成熟的硬件在環技術衍生而來，其結構與信號硬件在環互補，電驅動系統快速原型機結構如圖5所示。RCP的控制系統由硬件性能強大的實時仿真器自動快速地搭建完成，而被控對象則為真實的物理對象[6]。RCP的設計驗證范圍與MIL類似，適用于早期的算法設計驗證，特別是算法開發落后于實驗環境搭建的場合。在虛擬的實時計算環境中設計算法，有助于快速迭代，加速軟件設計過程。但同時，RCP面對新的設計需求性價比過低。因此，通常在復雜的物理系統中，將RCP與信號HIL配合使用，實現全數字化設計，是減少昂貴且破壞性設計驗證的有效手段。

圖5 電驅動系統快速原型機結構

1.3 軟件在環（SIL）

SIL的控制系統與被控對象也均搭建在商用軟件之中，電驅動系統軟件在環結構如圖6所示，但SIL的控制系統由真實的程序代碼實現，如PLECS中的C Script[17]與PSIM中的DLL[18]等提供了程序代碼與商用軟件的接口。SIL適用于軟件開發程序代碼階段的設計驗證，如程序邏輯、編程規范等。但同時，由于SIL使用的仍是非目標控制器的計算內核，根據汽車開放系統架構（Automotive Open System Architecture, AUTOSAR）定義的標準，SIL僅僅適合于控制系統中應用層軟件（Application Software, ASW）的程序代碼驗證，而基礎層軟件（Basic Software, BSW）的程序代碼，如寄存器配置、內存分配、時序配合及程序的運行時間與溢出狀況等無法驗證，如圖7所示。

圖6 電驅動系統軟件在環結構

圖7 軟件在環應用案例

目前，基于模型的設計（Model Based Design, MBD）方式盛行于工業界，其免去了代碼的編程過程，MIL中控制系統部分的模型可以直接生成程序代碼，等價為SIL，使開發過程更加自動化。

1.4 處理器在環（PIL）

PIL的控制系統與目標控制器保持一致，而被控對象是虛擬的，其可以搭建在商用軟件中或實際控制器中。根據搭建環境的不同，PIL的結構分多種。圖8a結構的PIL將程序代碼的范圍擴大到了BSW，能夠部分模擬底層的配置程序，如PLECS中的PIL模塊等[17]，因此能極大程度地逼近真實的程序代碼；同時，控制系統也能脫離離線的運行環境，如圖8b所示，將范圍擴大到硬件控制器，而被控對象可以虛擬在商用軟件中，二者通過通信接口進行數據交互，也可以隨控制系統一起搭建在硬件控制器中，如圖8c所示，實現模型自閉環的內部仿真[19]。PIL適用于硬件控制器階段的設計驗證，其關鍵在于處理器的內容是真實的。圖8a模式的PIL沒有完全擺脫SIL的缺陷；圖8b結構的PIL仍在CPU環境下計算，速度較慢；圖8c結構的PIL能實現數字平臺的實時化，其運行速度更快，驗證范圍更廣，是PCU軟件數字化設計的新形式。

圖8 電驅動系統處理器在環結構

此外，圖8c結構的PIL能實現兩大功能：脫離測試環境的單板仿真與結合實時控制的在線仿真。對于單板仿真，控制系統與被控對象在硬件控制器內形成在環仿真，能夠擺脫對測試環境的依賴，對于現場應用和測試工具緊缺的環境具有獨特的優勢；對于在線仿真，控制系統一方面控制真實的被控對象，另一方面運行在環的虛擬被控對象，虛擬的物理對象相對真實的物理對象形成數字孿生[20]（Digital Twins, DT）。虛擬孿生體根據實際物理對象的采樣，實時校正在環仿真結果并更新孿生體的數學模型，其能超越物理傳感器的限制，獲取系統的中間物理狀態，形成多源傳感系統，優化控制器[21]，以實現對系統的全局監控、狀態預測和健康管理。

PIL由于其功能范圍與其他結構的數字平臺重疊，因此常被學術界與工業界忽視。但對于MBD的開發模式，由于核心代碼自動生成，因此PIL對于程序代碼的等效性及代碼生成工具的正確性驗證具有獨特且重要的意義。另外，PIL對控制系統的貢獻是數字化設計的新模式。但有限的計算資源與模型的保真度之間的矛盾，是其主要的挑戰。

1.5 硬件在環（HIL）

根據運行的功率等級，HIL分為信號硬件在環（Signal-HIL, S-HIL）與功率硬件在環（Power-HIL, P-HIL）。電驅動系統S-HIL的結構如圖9所示，控制系統搭建在實際控制器中，被控對象搭建在實時仿真器中。

圖9 電驅動系統信號硬件在環結構

S-HIL的驗證范圍同樣包含硬件控制器，但與PIL不同，S-HIL的被控對象虛擬在實時仿真器里，如圖10a所示。與其他離線的數字平臺相比，S-HIL能夠實現實時的數字化設計，因此對運算速度的約束要求更高。實時仿真器通常包含性能強大的計算內核，能夠實現步長1μs以下的定步長實時計算[6,22]，適合電力電子電路小時間尺度的數字化設計，如RT-LAB，dSPACE等。S-HIL在保真度、速度等方面均有強大的表現，是PCU數字化設計中最受關注的數字平臺。但S-HIL通常需要定制化配置硬件資源和軟件服務，導致其造價昂貴。

圖10 硬件在環應用案例

P-HIL在硬件控制器的基礎上，將驗證范圍擴大到功率級[15]，其控制系統搭建在功率控制器中，被控對象搭建在同功率等級的功率放大電路中，而非實時仿真器里，電驅動系統P-HIL結構如圖11所示。功率放大電路采用靈活與高效的電力電子拓撲，可以是PCU[23]，如圖10b所示[24]，也可以是其他裝置，如MMC[25]等。P-HIL能完成PCU軟件及部分軟硬件集成的設計驗證，是良好的動力臺架替代方案。AVL[26]與Scienlab[27]開發的工業級P-HIL，分別采用了多電平拓撲和共交流母線的功率循環結構作為功率放大電路，支持大功率高頻電驅動系統的集成驗證。與動力臺架相比，其負載更加靈活，能夠完成各種故障工況的測試，且更安全。由于P-HIL相當于在虛擬的數字側與實際的物理側增加了功放電路和傳感電路，極大地引入不穩定源[28]，受制于功率拓撲的結構和算法設計，P-HIL的高保真度模型和有限的運行邊界，是其主要的設計挑戰。

圖11 電驅動系統功率硬件在環結構

針對PCU的數字平臺綜合比較見表1。數字平臺由于在功能范圍、保真度、速度、復雜度上的折中，導致單一的結構無法覆蓋整個研發周期的所有設計驗證需求，但基于數字化技術靈活的特點，能夠將多種數字平臺構建成數字工具鏈，以擴大PCU軟件的設計驗證范圍，提高全研發周期的設計驗證覆蓋率，滿足圖3中V型設計軟件開發各階段的不同設計驗證需求。

表1 數字平臺的綜合比較

Tab.1 Comprehensive comparison of digital platform

隨著多核處理器CPU[29]、并行計算的GPU[30]、FPGA[31]與集成不同計算單元的片上系統（System on Chip, SOC），以及計算機集群在數字平臺中不斷被應用，數字平臺的硬件技術朝著并行化、分布式的方向發展，極大地提升了數字平臺的計算性能。PCU的數字化設計會朝著基于模型的開發理念，即V型的上層基于模型化，下層操作系統化。設計者僅需在頂層思考面向應用的設計，底層通過數字工具鏈完成自動化的設計驗證。但目前，各階段之間的數字平臺大多彼此獨立，銜接度不高，缺少整體的調度核心，導致上層的設計執行至下層可能并非全局最優，需要重新迭代，存在一定的局限性，數字化的計算資源沒有被充分利用。因此設計面向全局優化的中控調度系統[9]，綜合統籌數字平臺的一體化最優設計是未來的發展方向。

2 數學建模

數學層面的建模將實際的物理對象抽象成節點矩陣和數學方程，是數字化設計的關鍵手段，典型的建模方法可分為時域和頻域兩類。電動汽車電驅動系統數學模型的性能取決于其關鍵子部件的建模，而功率變換器與電機是電驅動系統的核心，其建模方法最為關鍵。

2.1 基于時域的建模方法

功率變換器的開關切換特征導致其參數矩陣的維數隨開關數的增加呈指數增長，是影響計算速度和保真度的關鍵。典型的開關建模方法按時間尺度分為電路級的二值阻抗法、恒值導納法和開關平均法等；器件級的非線性建模法、分段線性瞬態建模法[40]、曲線擬合法以及準瞬態法等[22]。其中，器件級的建模方法描述非理想開關特性，適用于納秒尺度的計算，但計算規模有限，本文不細作評述。

二值阻抗法用小阻抗和大阻抗分別等效開通和關斷狀態?？紤]非理想度，大小阻抗的形式可以有區別：理想開關法開通阻抗為零，關斷阻抗無窮大，受限于保真度，衍生出圖12的開關電阻法[41]，其開通時等效為小電阻on、小電感on和電壓源f，并聯大電阻s和大電容s；關斷時等效為電阻s串聯電容s。開關電阻法能提高開關動態的準確性，但不能避免開關切換引入的參數矩陣頻繁變化的問題。因此為提升計算速度，常預先緩存遍歷生成的參數矩陣，以避免過度的計算量，但也存在開關數量增長引起的緩存容量的風險。對此，模塊化開關電阻法[42]在系統中對狀態量不會突變的電感電流或電容電壓進行模型分割，以此為矩陣降階。

圖12 二值阻抗法

為避免開關切換引入的參數切換，恒值導納法提出用受控電流源并聯電導s的形式等效開關行為[43]，也稱電流源等效法或L/C法，恒值導納法如圖13所示，其開通時等效為歷史電流源并聯電感；關斷時等效為歷史電流源并聯電容，但在數學上不改變電導s的形式。通過選取合適的s值使得開關切換時與的值相等，以此避免參數矩陣的變化，優化計算速度。恒值導納法通用性好，計算量固定，但參數s選擇不當會引入建模誤差甚至導致數值穩定問題，特別是在開關頻率較高的碳化硅PCU中，電感電容存儲的能量隨開關切換被清零，導致偏差加大。傳統方法將此類誤差遷移等效為開關損耗，但高頻下開關損耗不規律增加，需要通過設計合適的數值求解算法，以削弱參數選擇不當帶來的影響[44-45]。

圖13 恒值導納法

為了保證一定的動態精度，二值阻抗法與恒值導納法對速度的提升有限，且增加了建模復雜度。基于此，開關函數法[46]將開關建模成與開關函數相關的受控電壓電流源，在獲得與理想開關同等精度的同時，簡化計算以提升速度。在此基礎上，開關平均法[46]進一步忽略開關動態過程，利用一段PWM周期，通過周期平均等效詳細模型的平均動態過程，以減小開關事件處理過程所帶來的巨大計算量，大大提升計算速度。開關平均法建模簡單、速度快，但計算步長較大、精度有限，且需要預先知道電路拓撲，不適用任意拓撲的建模，但對于電機驅動等拓撲固定的應用，是提升運算速度的有效方法。開關模型的時域建模方法綜合對比見表2。

表2 開關模型的時域建模方法對比

Tab.2 Comparison of time-domain switch models

電機作為電驅動系統另一大關鍵部件，電動汽車中廣泛采用體積小、效率高的永磁同步電機[47]，其典型的方法可分為集總參數法和物理數據法兩類。集總參數法根據定轉子的建立形式可分為相域法（Phase-Domain, PD）或變電感反電動勢法（Voltage Behind Reactance, VBR）[48-49]、交直軸法（Direct Quadrature, DQ）[14]、理想旋轉變壓器法（Ideal Rotating Transformer, IRTF）[50]等；物理數據法根據數據的獲取來源可分為有限元法（Finite Element Method, FEM）、磁路等效法（Magnetic Equivalent Circuit, MEC）[51]和實驗數據標定法等。

基于集總參數的PD法將電機的定、轉子變量均建立在靜止側，是電機初始的模型。VBR在PD法的基礎上，將電機等效成可變電感連接反電動勢，因此能與外部任意電路直連，如開路或整流橋等，避免了數值無法迭代的問題，但由于相間電感耦合，模型的復雜度大幅提高。DQ法將電機的定轉子變量通過Park變換至旋轉側，能夠將交變的狀態量轉變成恒定，以此簡化模型，是廣泛采用的方法，但DQ法在外部接口處，于大步長下存在數值穩定問題[14]，且在開路情況下無法配合任意電路的計算。IRTF法分別將定子變量建立在靜止側，轉子變量建立在旋轉側，通過磁鏈實現動靜的分割，永磁同步機的IRTF模型如圖14所示，在簡化建模的同時，保證數值穩定?？傊?，集總參數法建模直接、速度快，但通常參數不可靠，無法反映電感飽和、交叉耦合、空間磁動勢諧波等現象，具有一定的局限性，需在模型局部進行二次優化。

圖14 永磁同步機的IRTF模型

物理數據法通過查表的方式，將負載電機非線性、強耦合的特征反映至數字系統中，以此減小參數不準確的影響。有限元法和磁路等效法考慮多場交互，將電機模型劃分為有限個互聯的微單元，通過離線求解每個微單元的偏微分方程，獲取多物理場的近似解數據，永磁同步機磁路等效法示意如圖15所示，提升保真度的同時求解速度過慢，適用于離線的預計算。實驗數據標定法直接通過動力臺架實驗，針對影響模型與參數的關鍵物理量建立映射表格，因此能夠還原永磁同步電機電感飽和、交叉耦合、齒槽空間諧波等非線性問題?？傊?，物理數據模型數值精度更高，但核心的數據獲取較為繁瑣，對于高度耦合的電機模型，會造成表格維數的增加，大大增加資源占用。

圖15 永磁同步機磁路等效法示意圖

2.2 基于頻域的建模方法

時域方法建模精度高，但速度提升有限?；陬l域的建模方法通過將時域信號轉換至頻域，物理對象建立成頻域方程，二者相互作用獲得頻域的響應，再逆變換至時域。典型的頻域建模方法包含動態相量[52-53]（Dynamic Phasor, DP）法及移頻分 析[30,48,54]（Shifted Frequency Analysis, SFA）法。

動態相量法通過對時變信號的傅里葉分解，保留幅值較大的主要分量，忽略次要分量，根據需要有目的地選擇主導頻率分量的系數，構造一組平均值信號的微分方程來等效開關暫態過程，動態相量法示意如圖16所示。動態相量法可以根據需要的精度近似時域模型，能夠在保證精度的前提下，將時變的信號轉化為非時變的信號，支持電力電子電路的低頻暫態還原，因此可以加大計算步長以提升計算速度。但由于諧波截斷誤差的存在，當系統中諧波成分較多且比例較大時，模型精度將是一大挑戰。

圖16 動態相量法示意圖

SFA將系統中的工頻量等效為以工頻正弦波為載波調制后的帶通信號，進而通過希爾伯特變換，將傳統時域信號無損變換為只含單邊頻譜的復數解析信號。對解析信號的頻譜向左平移一個固定頻率，使原本按正弦周期變化的交流信號轉為緩慢變化的解析包絡信號，如圖17所示。由于解析包絡中的最大頻率小于原始真實信號，因此可選擇更大的步長加快計算速度，從而實現高效的低頻暫態計算。類似地，SFA只適用于以工頻為主導頻率、系統變工頻或含有高次諧波時，模型精度仍是一大挑戰。

圖17 移頻分析法示意圖

圍繞時域與頻域建模方法的對比如圖18所示，其中時域的方法建模精度高，對于非理想特性的模擬具有一定的自由度，但常受到模型速度和復雜度的限制；頻域的方法對于穩態分量求解迅速，對于暫態分量通過加大步長提升計算速度，效果明顯，但對于實時系統嚴格的時間約束，頻繁的時頻變換不適用于實時的數字平臺。同時，基于頻域的變換需保證時域系統為線性非時變系統，因此針對電力電子開關和電機的參數飽和等非線性時變特征需要特殊的優化。現有方法在精度和速度方面做了相關的優化，但二者之間的矛盾沒有從根本上解決。隨著電動汽車中碳化硅等高頻器件的應用[3]，加之實時的數字平臺對計算速度的嚴格約束，計算速度與精度的矛盾將進一步突顯。符合數字平臺并行化、分布式特征的快速建模方法，特別是對頻率最為敏感的開關元件，其建模方法亟待進一步研究。

圖18 時域與頻域建模方法對比

3 數值算法

數值算法在數學模型的基礎上，從數值計算的角度求解運行結果和優化系統性能，是數字化設計的核心。數值算法解算的關鍵在于算法結構、步長算法、數值求解三個方面。算法結構將系統中各環節的數學模型組成通用的求解架構，由步長算法此架構上定義循環計算的方式，最后通過數值求解方法在定義好的方式下進行離散的迭代計算。

3.1 算法結構

算法結構是數值算法的基礎，即以合理的架構將數學模型組織成適合數值求解的通用流程。典型的是以Simulink軟件中Sim Power Systems為代表的狀態變量法[55]和以電磁暫態類軟件EMTP為代表的節點分析法[56]，算法結構原理圖如圖19所示。

圖19 算法結構原理圖

狀態變量法根據不發生突變的狀態變量建立方程，然后通過數值積分迭代求解狀態變量，狀態變量法結構示意如圖20所示。因此對存在非線性元件、時變的系統容易建立狀態方程，且數值積分方法選擇靈活，可對不同類型的系統進行針對性求解，但對于大規模系統，其狀態方程形成困難，且會丟失電路原本的稀疏性，導致計算速度慢，因此面對狀態變量多、復雜度高的系統，求解難度大、擴展性差。

圖20 狀態變量法結構示意圖

節點分析法首先將狀態元件通過數值積分法離散成歷史項電流源并聯電導的諾頓等效電路形式，然后根據節點位置建立差分方程，并迭代求解。其易于形成節點方程，能夠保留電路結構信息，速度較快，面對節點多、復雜度高的大規模系統，具有一定的優勢，但元件的首先離散限制了對數值積分方法的選取，精度高的方法會造成離散后的差分方程太復雜，精度低的方法會存在數值不穩定的風險，因此以剛性隱式的梯形法為主體的數值積分法幾乎是節點分析架構下最好的選擇。對于非線性元件，特別是電力電子裝置，開關動作引起的系統拓撲變化會影響此類算法結構的計算效率。

3.2 步長算法

步長算法按照算法結構的框架，定義了模型中方程的計算方式，對模型求解的保真度和速度影響顯著。隨著電驅動系統的高頻化，對上述兩個指標將更為敏感。根據定義步長的方式不同，典型的方法分為基于時間離散和基于事件離散的步長算法。

基于時間離散的步長算法包含定步長與變步長兩類。定步長算法采用固定的時間步進行數值計算，計算速度與誤差大小由時間步長控制，適用于實時的數字平臺，但其步長的選取通常面臨速度與精度之間的矛盾。變步長算法由于存在誤差控制機制，步長隨著計算過程的誤差大小而自動調整，因此其在精度和速度上具有綜合的優勢，是離線數字平臺的常用算法?；跁r間離散的步長算法幾乎在每個時間步的計算過程中都會產生截斷誤差，進而帶來數值不穩定的風險。數值穩定性表征數值誤差隨時間的衰減特性，在PCU中，一方面由于電力電子開關時刻的不確定，步長間隔會引入誤差；另一方面由開關引起的電感電容等元件的數值切換，非狀態量的突變可能引發數值振蕩[57]。因此加劇了此類步長算法特別是定步長算法在保真度方面的風險。

為了優化基于時間離散步長算法的穩定性，針對開關時刻的不確定有小步長積分和開關插值[56]等方法；針對狀態元件的數值切換有臨界阻尼[41]等方法。小步長積分法在開關動作的步長內改用更小的積分步長，以準確捕獲開關信號，減小數值誤差，但也會犧牲更多的計算時間。開關插值法在步長區間內采用線性擬合的方式還原開關時刻，通過插值來求解各個狀態量至開關動作前的值，在步長較小的情況下簡單有效，在步長較大或精度需求較高的場合，需要優化插值的方式，以提高準確性[57]。臨界阻尼法不從誤差累積源的角度出發，而是從振蕩抑制的角度，在數值求解上利用顯隱式積分穩定域和收斂性的互補，當發生誤差擾動時，在間斷點改用兩個半步長的后向歐拉法抑制振蕩。臨界阻尼法會增加算法復雜度，同時帶來切換條件識別不準等額外的風險。

基于事件離散的步長算法主要為離散狀態事件驅動法（Discrete-State Event Driven, DSED），其演變于量化狀態系統[58]（Quantized State Systems, QSS）?；跁r間離散步長算法由于在一定硬件資源限制下存在天然的保真度與速度的矛盾，而對于應用場景復雜、計算規模大的場合，矛盾越發明顯。特別是計算規模增加帶來的收斂性問題，系統中由于存在時間常數差別很大的解分量，從而造成系統的剛性，在時間步長的求解框架下難以通過有限的迭代趨于真實解，或趨于真實解的速度過慢導致求解失敗。在電驅動系統中，由于PCU存在ms級的電力電子回路和秒級的機械回路，以及電力電子開關本身相差極大的關斷導通阻抗，具有剛性系統的特征。為彌補基于時間離散步長算法的缺陷，DSED將系統求解視角從時間軸轉換為事件狀態軸[59-60]，時間離散與事件狀態離散機理比較如圖21所示，具有變步長的性質，因此也僅適合于離線的數字平臺。DSED通過開關事件來自動觸發計算，可省去繁瑣的事件檢測與迭代計算，從而大大降低計算量，加快計算速度，且收斂風險小，對于大規模和多時間尺度的數字化設計具有其獨特的優勢，但對于剛性過強的系統，也會面臨效率低下等問題。

圖21 時間離散與事件狀態離散機理比較

3.3 數值求解

數值求解方法在已有的算法結構下，結合步長算法對數學方程進行離散的迭代求解。在狀態空間的算法結構下，常微分方程的數值積分求解是計算效率的關鍵；在節點分析的算法結構下，線性方程組的求解是計算效率的關鍵。在電驅動系統中，以常微分方程為主、線性方程組為輔，是主要的數學模型特征，因此其求解方法是整個數值求解的核心。

常微分方程基于泰勒級數展開[61]，通過合理截斷級數的高階項，獲取迭代的差分方程，以完成積分的數值求解。根據迭代的方式、級數保留的階數、歷史項的步數，數值積分有顯/隱性、低/高階、單/多步之分。其中，階數和步數會影響積分方法的精度，但顯隱性對保真度的影響更為關鍵。顯式方法根據歷史時刻的狀態值直接更新當前時刻的狀態值，如前向歐拉等；而隱式方法需要通過迭代間接解出當前時刻的狀態值，如后向歐拉和梯形積分等。顯式方法簡單直接，收斂風險小，但由于截斷誤差的累積存在穩定性的風險，因此步長的選取較為關鍵。隱式方法采用當前時刻的導數值，能夠保證誤差的衰減，對數值振蕩有一定的阻尼抑制作用，因此穩定性好，對步長不敏感，但其迭代的次數不固定，對于實時的應用需要綜合考慮，且可能存在病態方程等迭代不收斂的風險。為從根本上避免截斷誤差引發的數值振蕩，指數差分法和根匹配法[31]通過構造指數形式的迭代方程以等效所有的泰勒級數項，由于增加了復雜度，需進一步討論。

方程組的數值求解包含直接法與迭代法。直接法通過對矩陣的求逆運算獲取方程組的解，精度高且穩定可靠，沒有收斂問題，但運算量大且對硬件的存儲需求高，典型的方法包括以高斯消元法為代表的消元法和以三角分解為代表的矩陣分解法。迭代法通過給定初值并迭代逼近真實解，避免了效率低下的矩陣求逆運算，計算速度快且存儲量小，但犧牲了計算精度且存在收斂問題，典型的方法包含雅克比迭代、高斯賽德爾迭代、超松弛迭代等。從矩陣本身的特點出發，利用其稀疏性和對稱性進行數值加速與等效分割是目前研究的焦點?？傊匠探M的數值求解方法研究較為充分，在此不做贅述。

數值算法目前圍繞高保真度、高速、低復雜度三大目標，形成了以求解微分方程與線性方程組為核心的較為成熟的數值解法。然而電驅動系統作為典型的電力電子系統，其混合了連續狀態與離散事件且具備多時間尺度的特征[12]，傳統數值算法在其上的應用并非為最優效率，通常為了補償穩定性與收斂性等問題犧牲速度等指標，降低了效率?，F有的方法針對電力電子系統的特征作了一定的優化，目前還處于早期應用的階段。從算法結構上設計新的求解架構，并配合步長算法與數值求解對象的轉換，是數值算法上仍需進一步研究的內容。

4 研究挑戰及展望

電動汽車的高安全性和高可靠性給其核心子部件PCU的設計帶來了功能范圍高覆蓋率和驗證環節高效率兩方面的挑戰。數字化設計靈活高效與低成本，是滿足上述挑戰的有效途徑。然而，受限于硬件資源的計算力、存儲和帶寬，提高數字化設計在PCU中的應用程度，目前面臨的挑戰歸納如下：

1）數字平臺的自動集成。數字平臺在V型設計的分層設計、層次嵌套的流程中起到十分關鍵的效率提升作用，是實現設計驗證自動化的關鍵環節。但目前各階段之間的數字平臺大多彼此獨立，銜接度不高，設計驗證存在低效的重復迭代，缺乏一個綜合的大腦，數字化的計算資源沒有被充分利用。因此設計銜接集成不同階段數字平臺的中控系統，面向全局優化自動迭代，是未來電驅動系統乃至電力電子系統數字化設計的研究挑戰。

2）數學建模的速度提升。碳化硅等高頻器件的應用，將PCU軟件數字化設計推向了微秒級別以下的時間尺度，加之實時、在線的應用本身對速度的約束十分嚴格，進而對計算速度提出了更高的要求。隨著時間尺度變小，對頻率最為敏感的開關元件，其模型保真度與速度間的矛盾將逐漸加深，亟需進一步的創新。因此探索從數字平臺的硬件升級、數學建模的等效分割到數值算法的并行加速三個維度的綜合優化方法，是未來數字化設計的重要方向。

3）數值算法的求解創新。電驅動系統混合了連續狀態與離散事件，加之其高頻化趨勢的不斷加深，使其時間尺度的跨度逐漸加大，剛性問題愈發嚴重，數學特征的變化使傳統數值算法的匹配應用效率有限。因此從算法結構上設計新的求解架構，并配合步長算法與數值求解的優化，是數值算法在電驅動應用場景下仍需進一步研究的內容。

4）數值穩定的綜合優化。隨著電動汽車體量的不斷增長，電驅系統軟件設計的方案各異，加之電動汽車復雜運行場景下狀態機的頻繁切換，勢必對數值穩定性的范圍和兼容性提出了更高的要求。因此，需要系統性地構建能反映數值穩定的綜合判定方法及其優化方法，擴大數字化設計的數值穩定域。

實現電動汽車功率控制器乃至電力電子裝置的數字化設計，需要分步完成數字平臺的自主研發、中控系統的銜接集成、自動迭代的智能系統。當前，面對國內外技術進程的差距與技術封鎖的國際形勢，數字平臺的自主研發是數字化設計的基礎與核心，也是抓住工業國產化趨勢與機遇的關鍵。S-HIL作為數字平臺構建數字工具鏈的重要一環，是自主研發的難點，以S-HIL作為切入點，探索制約數字平臺的共性技術問題是發展數字化設計的基礎。以S-HIL為例，系統包含物理側的實際控制器與數字側的HIL以及觀測設備。HIL包含上位機、數字平臺和轉接電路，如圖22所示。其中數字平臺的硬件環境采用CPU+FPGA的結構，分別通過兩塊集成板卡經PXIe的背板總線連接。在數學建模上，首先將多時間尺度的電驅動系統進行解耦粗分割，秒級時間尺度的機械模型在CPU中完成，微秒級的電力電子模型在FPGA中完成，以此降低系統的剛性；其次在采樣和模型上根據計算特征和資源匹配做進一步的協同優化，利用CPU多核與FPGA并行運算的特點，將模型細分為適合并行及流水線運算的模型，以匹配高頻化的小步長運算，并同時優化小步長瓶頸的開關模型，提高保真度。在數值算法上，完成模型解算的同時，通過并行等效、串行計算向量化以及串行同步轉異步并行等方式對數值求解進行加速，并利用數字側的高自由度與靈活性，優化數值增長因子和奈奎斯特穩定，提高數值穩定域。

圖22 信號硬件在環系統架構

隨著未來計算能力和數據能力的提升，數字化設計將會具有更進一步的應用前景。計算能力的提升使得數字化設計不會僅僅局限在對實際系統的輔助設計驗證，同時擴大數字平臺的范圍至車輛在環（vehicle in the loop）甚至人在回路（human in the loop），利用數字系統與實際系統的實時聯動，提升對物理系統的認知、診斷和預測。數據能力的提升將能應對汽車層面的復雜性和不確定性，提升系統的智能化水平，為電動汽車的發展帶來更深刻的影響。

5 結論

電動汽車的高安全性和高可靠性給PCU的設計驗證帶來了功能范圍高覆蓋率和驗證環節高效率的挑戰。數字化設計利用其靈活、高效、智能的特點，通過合理變換PCU控制系統與被控對象的數字化方式，以覆蓋PCU軟件從控制算法到功率單元全研發周期的寬范圍設計驗證需求；通過數學建模和數值算法的優化，提升數字化設計的速度和保真度，滿足PCU每個設計驗證環節的高效率。

本文以電動汽車PCU軟件數字化設計為切入點，圍繞其高覆蓋率和高效率的設計驗證需求，從數字平臺、數學建模、數值算法三方面系統性地梳理了數字化設計的研究進展：整理歸納了PCU設計驗證的數字平臺構造方法；論述總結了提升計算速度和保真度等影響設計驗證效率的建模方法和數值算法。通過歸納總結表明，隨著數字平臺的硬件朝著并行化、分布式方向的發展，數字化設計呈現從離線到實時到在線的趨勢，以滿足PCU設計驗證需求高覆蓋率的同時，實現高性能控制；由于高頻化趨勢的日益加深，計算時間尺度變小變寬，圍繞速度與保真度的優化，數學建模特別是開關模型亟待根據計算特征和資源匹配作進一步的協同優化，數值算法在處理數值穩定和剛性問題上有待進一步探索。最后展望了PCU數字化設計未來的發展趨勢，希望本文的工作能為同行們的后續研究提供參考。

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Review and Prospect of Software Digital Design for Electric Vehicle Power Control Unit

He Shaomin1Yang Huan1Wang Haibing2Shen Jie3Li Wuhua1

（1. College of Electrical Engineering Zhejiang University Hangzhou 310027 China 2. Intelligent Manufacturing College Taizhou University Taizhou 318000 China 3. Leadrive Technology (Shanghai) Co. Ltd Shanghai 201315 China）

As the core component of electric vehicles (EV), the high safety and high performance requirements of power control unit (PCU) have led to the great challenges of high coverage and high efficiency for the PCU software design and verification. With the advantages of good flexibility, high efficiency and low cost, digital design is expected to be an effective way to follow the trend of power electronic design automation (PEDA). In this paper, the state-of-the-art developments in the digital design and verification of PCU software are thoroughly reviewed from the aspects of digital platform, mathematical modeling and numerical algorithm. Especially, the basic structures of digital platform are discussed and summarized, the modeling methods and numerical algorithms are detailedly introduced and evaluated from the criteria of fidelity, speed and complexity. Finally, the major challenges and future possible research topics of PEDA are prospected.

Electric vehicles, digital design, digital twins, power electronic design automation

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211028

TM46; TP337

寧波市“科技創新2025”重大專項資助項目（2020Z027）。

2021-07-12

2021-08-26

何紹民 男，1994年生，博士研究生, 研究方向為高效能電機系統數字化設計與驗證、實時仿真建模與優化。E-mail：shirmin001@zju.edu.cn

楊 歡 男，1981年生，教授，博士生導師，研究方向為分布式發電與微電網、智能配用電、高效能電機系統等。E-mail：yanghuan@zju.edu.cn（通信作者）

（編輯 郭麗軍）