Auto OEMOntwikkeling van hybride besturingssystemen met co-simulatie en ontwerpverkenning

In een notendop

Het optimaliseren van het energiebeheersysteem van een hybride voertuig ging vroeger gepaard met veel vallen en opstaan. We hebben dit echter vervangen door een slimme, geautomatiseerde aanpak die co-simulatie en ontwerpverkenningstools combineert, waardoor we het brandstofverbruik met 13% hebben verminderd. Bovendien hebben we de noodzaak van wekenlang handmatig afstemmen geëlimineerd, waardoor het ontwikkelingsproces van de besturing sneller, betrouwbaarder en veel schaalbaarder is geworden.

🔧 “You don’t need to guess when you can simulate and explore intelligently.”
Mathieu Dutré, Managing Director at CTRL engineering

De uitdaging: te veel parameters, geen duidelijk pad

Het afstemmen van een eenvoudige regelkring, zoals een PID-regelaar, is relatief eenvoudig. In de loop der tijd hebben ingenieurs hiervoor tal van richtlijnen en vuistregels ontwikkeld. Geavanceerde, op regels gebaseerde regelstrategieën, zoals het toezichthoudende energiebeheersysteem van een hybride hydraulisch voertuig, vormen echter een grotere uitdaging.

Deze besturingsalgoritmen omvatten doorgaans een groot aantal instelbare parameters en doelkaarten. Elk daarvan beïnvloedt het gedrag van het systeem en vaak werken ze op niet voor de hand liggende manieren op elkaar in. Het resultaat? Een enorme ontwerpruimte waarin kleine veranderingen een aanzienlijke impact kunnen hebben en waar geen duidelijk pad naar de optimale configuratie bestaat. Het handmatig afstemmen van een dergelijke regelaar is niet alleen tijdrovend, maar ook praktisch onmogelijk!

Onze aanpak: co-simulatie ontmoet geautomatiseerde ontwerpexploratie

Bij CTRL Engineering hebben we deze uitdaging aangepakt door de kracht van simulatie te combineren met geautomatiseerde ontwerpexploratie.

Eerst hebben we een gedetailleerd model van de hybride aandrijflijn gemaakt met behulp van Simcenter Amesim-software. Deze virtuele installatie simuleert de interactie tussen de mechanische, hydraulische en elektrische systemen. We hebben de supervisiecontrole-logica geïmplementeerd in Simulink, waar we alle afstemmingsparameters konden beheren. We hebben deze twee omgevingen met elkaar verbonden in een closed-loop co-simulatieopstelling, waardoor we de prestaties van het voertuig, met name het brandstofverbruik, konden evalueren onder realistische rijomstandigheden met behulp van een volledige New European Driving Cycle (NEDC).

Toen kwam de echte doorbraak: we hebben HEEDS geïntegreerd, een geavanceerde tool voor ontwerpexploratie. In plaats van handmatig parameters aan te passen en op het beste te hopen, navigeert HEEDS op intelligente wijze door de ruimte van de regelparameters. Het voert automatisch co-simulaties uit, meet de resulterende prestaties en past zijn strategie aan op basis van eerdere resultaten. De best presterende controllerconfiguratie wordt geïdentificeerd door middel van meerdere iteraties, zonder dat er handmatig hoeft te worden ingegrepen.

Resultaten: 13% minder brandstof, geen handmatige afstemming

Door het afstemmingsproces te automatiseren, hebben we een vermindering van 13% in het brandstofverbruik bereikt, waardoor de prestaties van het voertuig zijn gedaald tot 3,21 l/100 km in de NEDC-cyclus.

Net zo belangrijk is dat we de tijd die nodig is voor de ontwikkeling van de besturing aanzienlijk hebben verkort. Wat voorheen weken van trial-and-error-aanpassingen zou hebben gekost, werd nu in een fractie van de tijd gedaan en met meer vertrouwen in het eindresultaat.

Waarom is dit belangrijk voor u? Slimmere workflows ontsluiten verborgen prestaties

Dit geval bevestigt de waarde van het combineren van modelgebaseerde engineering met geautomatiseerde ontwerpexploratie. Complexe regelstrategieën hoeven niet te betekenen dat de ontwikkelingsworkflows ook complex zijn. Door gebruik te maken van de juiste tools hebben we correlaties tussen parameters en systeemgedrag ontdekt die anders verborgen zouden blijven. Dit leidt tot betere systeemprestaties in een sneller tempo.

Bij CTRL Engineering benaderen we systeemoptimalisatie op deze manier: niet door te gissen, maar door slim te simuleren, analyseren en itereren.