当我们的团队为沃尔沃XC90插电式混合动力车开发电池管理系统（BMS）时，AUTOSAR的使用是沃尔沃的一项要求，但我们可以自由选择自己的开发方法和工具。我们将此项目视为建立基于模型设计的工作流的机会。使用此工作流，我们可以将基础软件层中特定于硬件的模块的开发留给在该领域具有专业知识的供应商，并将重点放在应用层中的控制逻辑的建模、仿真和验证上。
基于模型的MATLAB设计®和Sim金宝appulink®使我们能够增加组件重用，减少手工编码，改进与客户的沟通，并交付更高质量的BMS。在引入基于模型的设计之后，每个软件版本中识别的软件问题的数量从大约22个下降到少于9个——远远低于我们的项目目标。
为什么是基于模型的设计？
我们选择基于模型的设计部分是因为它使我们能够建模和模拟构成BMS核心的复杂算法和行为。我们希望在客户接受测试之前，通过软件在环(SIL)和硬件在环(HIL)测试自动化质量检查并彻底验证我们的设计。
我们开发所需的算法需要来自不同学科和背景的工程师的贡献，包括电化学、数学、控制设计和软件工程。我们知道基于模型的设计将为他们提供一个共同的平台和一种共享的语言来进行设计协作。
可重用性是推动我们做出决定的另一个关键因素。我们已经组装了一个组件库，我们想在沃尔沃BMS项目中使用，我们想继续开发这个库，以加快与oem未来项目的发展。到目前为止，在沃尔沃项目中，我们已经在五个变体模型中使用了核心库。有了这个核心库，我们启动一个新的变体模型，甚至一个新项目所花的时间就少得多了。
开发AUTOSAR软件组件
通过在AUTOSAR创作工具中建模系统架构和定义软件组件描述，我们开始了自顶向下的开发方法。然后我们将组件描述(导出为ARXML文件)导入到Simulink中。金宝app
在Simulink和s金宝apptatflow中工作®，我们使用导入过程中自动创建的骨架模型对BMS的控制逻辑和算法行为进行建模。我们还将Simulink模型中的信号映射到AUTOSAR组件描述中的信号。在这个阶段中，我们重用Simulink组件进行SoC（充电状态）估计、SoH（健康状态）估计、控制逻辑、诊断逻辑等，这些组件来自我们从早期项目中组装的核心库。我们添加了定制逻辑，以满足沃尔沃对该特定项目的要金宝app求，包括PHEV的电机仲裁逻辑。
在Simulink中开发控制器模型时，我们经常使用model Advisor检查是金宝app否符合样式指南和建模标准。我们还使用Simulink设计验证器检查模型中的死逻辑、除零错误和其他设计错误™.
LG化学公司的一个电化学模拟团队创建了电池组电化学电池的数学模型。我们将该团队的MATLAB代码合并到Simulink工厂模型中，用于模拟控制器模型。金宝app
生成代码和自动化测试
一旦我们完成了最初的设计，我们的目标是尽可能多地自动化剩余的工作流，包括代码实现和测试执行。我们使用Embedded Coder从控制器模型生成了符合autosar的C代码®以及AUTOSAR标准的嵌入式编码器支持包。金宝app
为了验证生成的代码，我们使用三个方面的测试用例执行了SIL测试：核心库组件、映射信号和自定义逻辑。
在自动化SIL测试期间，我们使用Simulink覆盖率测量了执行覆盖率、修改的条件/决策覆盖率（MC/DC）、查找表覆盖率和循环复杂度™. 这些指标使我们能够确保我们的测试能够执行整个设计。使用依赖手工编码的开发过程诊断集成测试中发现的难以调试的问题几乎是不可能的，特别是对于软件组件（SWC）的输出由第二个SWC处理，然后反馈到原金宝app始SWC的系统。通过基于模型的设计，我们可以在模拟过程中显示每个级别的信号，并查看错误如何通过反馈回路中的SWC传播，从而使潜在问题更容易识别和纠正。
我们将生成的代码部署到我们的目标嵌入式处理器上，用于模拟车辆全电动动力系统的HIL测试。这些最终测试将导致我们的客户进行车辆验证测试。如果客户测试发现错误，我们可以使用测试日志文件在Simulink中重现问题，通过模拟确定根本原因，并调整模型以解决问题。作为工作流程的一部分，我们进行了广泛的测试，从而显著减少了软件问题（图1）。金宝app
图1所示。在采用基于模型的设计之前和之后，软件发布的问题都很重要。
下一步
我们使用AUTOSAR和Model-Based Design为沃尔沃开发的BMS已经获得了ISO 26262基于功能安全的汽车安全完整性C级(ASIL C)认证。对于这个初始项目，我们大部分的认证任务都是手工完成的。我们已经自动化了许多任务，并减少了生成认证报告所需的资源。
我们的团队现在正在使用我们为沃尔沃BMS建立的工作流程，为越来越多的汽车OEM客户开发AUTOSAR软件组件。
