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電動汽車CAN總線多渠道解析方法

2017-11-06 07:25:08張永生楊欣茹
汽車工程學報 2017年5期
關鍵詞:汽車信號

張永生,關 靜,楊欣茹

(中國汽車工程研究院,重慶 401122)

電動汽車CAN總線多渠道解析方法

張永生,關 靜,楊欣茹

(中國汽車工程研究院,重慶 401122)

為了解電動汽車動力總成的工作特性,借鑒其控制原理,對比和掌握其整車控制策略,提出了CAN總線數據的多渠道解析思路和方法。基于該方法分析了某混合動力電動汽車的基本特征和工作模式,制定了特定解析工況和CAN總線數據之間的關聯表,并驗證了該解析方法的有效性和可行性,對實際電動汽車測試評價有一定的參考價值。

電動汽車;CAN總線;關鍵控制信號;多渠道解析

隨著電動汽車的推廣和普及,其動力總成的構型及電控系統變得越來越復雜,不同控制器間傳輸的數據量成倍增加。為減少控制器間線束的數量和種類,提升控制器間數據的傳輸效率,總線技術在電動汽車上得到了大規模應用。

混合動力汽車分為插電式和增程式。作為電動汽車的重要組成部分,整車控制系統需要根據不同的道路環境工況和駕駛意圖,協調控制發動機、電機和電池等部件的工作狀態,使它們在綜合考慮能量經濟性和整車動力性的控制策略下切換工作模式,實現節能與減排,這也對整車控制系統軟硬件的開發提出了更高的要求[1]。

為了測試評價目前市場上主流的電動汽車,了解動力總成關鍵部件的工作特性,學習和借鑒其先進的控制原理以及對其整車控制策略進行對比分析,需要對目標車型的CAN總線拓撲和關鍵信號進行解析,以便為觀測整車及部件的實時運行狀況作鋪墊。本文以某混合動力車型為例,利用CAN總線數據多渠道融合校核和驗證方法,獲取了相關關鍵信號,并驗證了該解析方法的可行性。

引用格式:

1 某混合動力電動汽車概述

目前混合動力汽車主要可分為串聯、并聯和混聯三種典型結構。某混合動力汽車采用并聯式結構,是中度油電混合動力電動汽車,配置了1.3 L主動力發動機和15 kW輔助動力電機,且發動機和IMA電機同軸連接,其動力傳動系統采用了CVT無級變速器結構。

該混合動力汽車與其它類型混合動力汽車相比,擁有自己的特色:(1)以汽油發動機為基礎,電力發動機為輔。(2)相比較而言,該種結構對于車身的改動較小,比較容易實現產業化。其混合動力系統拓撲結構如圖1所示。

圖1 某混合動力系統拓撲結構

分析某混合動力汽車的結構特點,以及查閱相關說明文件,了解到該混合動力汽車除具備實現怠速啟停、加速助力、制動能量回收等3大混合動力系統標志性功能外,還可實現短暫的IMA巡航功能,即在保持一定駕駛速度的狀態下,汽油發動機“滑行”,車輛僅由IMA電機提供動力[2-4]。其整車工作模式如圖2所示。

圖2 混合動力整車工作模式示意圖

2 混合動力系統CAN總線多渠道解析方法

分析某混合動力汽車整車以及關鍵零部件的工作模式,搭建包含混合動力汽車、隨車診斷儀、CANoe分析軟件[5]、多路數據采集系統[6]、以及必要的測試道路條件等試驗環境的CAN總線分析平臺。某混合動力系統CAN總線多渠道解析技術路線如圖3所示。

圖3 混合動力系統CAN總線多渠道解析技術路線

2.1 網絡拓撲結構解析

分析網絡結構和網絡節點。應用殘余總線法,將一個完整的網絡中部分節點連接斷開或者采用其它可控方式進行模擬,對網絡中“殘余”部分進行操作,可以驗證網絡結構,分析出網絡節點。該階段解析的主要內容包括CAN總線節點布局、網絡通訊速率和終端電阻分布等信息。

2.2 報文基本信息解析

分析報文的基本屬性,初步遴選出關鍵報文。該階段解析的主要內容包括報文格式、報文標識符(ID)規則、報文數據長度和報文的傳輸(ECU地址、源地址、目的地址、收發方式、發送周期等)等信息。

2.3 CAN信號解析

該階段解析的主要內容包括信號結構、信號特征描述、數據長度、參數類型,信號的數值范圍、比例系數和偏移量等。根據CAN信號解析的難易程度,分為靜態解析和動態解析。

靜態解析:在CAN總線分析平臺上,控制混合動力汽車點火開關對整車及各控制ECU上電,對車輛靜態下及簡單駕駛員操作條件下的報文進行解析,主要針對踏板信號、擋位信號、電機電壓和電池電壓等易于解析的信號進行解析。

動態解析:控制混合動力汽車進行道路模擬試驗,通過CAN總線分析平臺對其工作狀態下通訊的報文進行解析,主要針對車速信號、轉速信號、電機電流、電池電流以及部分轉矩信號等不易直接解析的信號進行解析。

2.4 設定復雜工況解析

在已經解析和驗證了部分CAN總線關鍵控制信號的前提下,針對性地設計測試工況,對不易直接解析的特定信號進行解析和驗證,這也是本文的核心部分。例如對于電機轉矩信號的解析(圖4),根據某混合動力汽車可以實現汽油發動機“滑行”,車輛僅由IMA電機提供動力的特點,設計進入一個只有IMA電機驅動的勻速試驗工況,記錄車速以及IMA電機轉速、電流等信息。此外,根據車輛滑行試驗曲線對應車速條件下的減速度數值,計算車輛在對應車速下的阻力功率,該阻力功率應該與電機的驅動功率近似相等,并據此計算出電機在該轉速和電流條件下的轉矩,與電機在靜態條件下的0轉矩進行比較,可以解析出電機轉矩的信息(比例系數和偏移量等)。

圖4 電機轉矩信號解析示意圖

2.5 CAN信號驗證

在CAN總線信號解析的過程中,通過將CANoe采集的信息與數據采集系統采集的信息,以及隨車診斷儀或儀表顯示的信息等進行對比,分析不同渠道采集數據的關聯性,可以加快信號解析的進程,并對部分解析結果進行驗證。以發動機轉速信號為例,通過反復啟動發動機,對報文的數據變化規律進行分析,初步確定,在ID為0x17D報文的bytes0-1位置對應的是發動機轉速信號,計算發動機轉速信號的公式為:

其中b0和b1分別為總線上傳輸的報文0x17D中第0字節和第1個字節的數值(轉換為十進制),factor為比例系數,offset為該信號的偏移量。經過比對,確認發動機轉速信號的比例系數為1,偏移為0,單位為r/min。

1.3.3 療效判定 (1)痊愈標準:受損頻率聽閥重新回到患病前水平,或達到健耳水平,或恢復為正常;(2)顯效標準:受損頻率聽力均值提升超過30 dB;(3)有效標準:受損頻率聽力均值提升15~30 dB;(4)無效標準:受損頻率聽力均值改善為15 dB以下。顯效率為痊愈和顯效患者合計數量與總入組數之比;有效率為痊愈、顯效與有效三者患者合計數量同總入組數之比。

為了加快CAN總線關鍵控制信號解析和驗證的進度,有必要建立各關鍵控制信號之間的關聯度分析表,了解CAN信號之間的關系,尤其對于發動機轉速和電機轉速這種強相關信號,根據某混合動力汽車的結構型式,建立各關鍵控制信號之間的關聯度分析表,見表1~3。

表1 整車控制信號與關鍵零部件控制信號的關聯度分析表

表2 發動機控制信號與電機控制信號的關聯度分析表

表3 電池管理信號與電機控制信號的關聯度分析表

根據各關鍵控制信號之間的關聯度分析表,可以找出CAN總線中有關聯的控制信號,尤其是強相關信號,它們的信號變動方向和變動幅度基本一致,如電池電壓與電機電壓、發動機轉速與電機轉速等信號。還有一些看似弱相關的信號,但其中兩個數的和值與另一個數是強相關信號,如整車總需求轉矩與發動機需求轉矩+電機需求轉矩的和,電池電流與電機電流+DC/DC等電流的和。了解到關鍵控制信號之間的這些關聯關系,可以加快CAN總線解析工作的進度,并對各關鍵控制信號的來源、傳輸路徑、信號特征和信號用途等信息有了總體的把控。

3 某混合動力系統CAN總線解析結果

運用本文所述的CAN總線多渠道解析方法,經過多輪CAN總線結構及關鍵控制信號解析,并設計特定的試驗驗證工況,將解析后的CAN總線信號與數據采集系統、隨車診斷儀以及儀表板顯示數值等多渠道采集的信息進行比對和相互驗證,得到了下一步混合動力系統控制策略解析需要的關鍵控制信號的CAN總線信息,圓滿完成了CAN總線解析工作。圖5為某混合動力汽車CAN網絡拓撲結構的解析結果,圖6為車輛起步-加速-制動過程CAN信號數據的分析結果。其中,圖6b中發動機與電機轉速曲線重合。由圖可知,該類CAN信號與車輛實際行駛工況中相關信號的物理值和信號變動幅度與變動方向等趨勢相吻合。

圖5 混合動力汽車CAN網絡拓撲結構圖

圖6 車輛起步-加速-制動過程CAN信號數據

4 結論

(1)以診斷儀、多路數據采集系統及必要的測試道路等為外在條件,按照“分析工作模式-拓撲結構解析-CAN信號動靜態解析-設定復雜工況解析-信號驗證”的順序,提出了CAN總線數據的多渠道解析思路和解析方法。

(2)以某混合動力汽車為例,在已獲取必要信號的前提下,根據某信號特征設計測試工況,結合道路試驗數據,利用能量守恒定理,計算某信號物理值,從而解析出信號詳細信息,完成不易直接解析信號的解析和驗證。

(3)該方法可應用于混合動力汽車CAN總線解析工作中,有益于提高解析工作效率、增加信號準確度。為后續全面解析混合動力汽車控制策略奠定了基礎,為開發、改進及完善混合動力系統控制策略提供了新思路。

[1]荊新超, 敖國強, 朱建新,等. 混合動力汽車動力總成硬件在環仿真系統開發[J]. 車用發動機,2006(6):20-23.JIN Xinchao,AO Guoqiang,ZHU Jianxin,et al. The Development of Hardware-in-the-loop Simulation System of Hybrid Vehicle[J]. Vehicle Engine,2006(6):20-23. (in Chinese)

[2]本田思域混合動力汽車技術培訓材料[Z]. 本田技研工業株式會社,2005.Technical Training Materials for Honda CIVIC Hybrid Vehicle[Z]. Honda Giken Industry Co.,Ltd,2005.(in Chinese)

[3]李新華, 吳小江, 周彥, 等. 雅閣和思域混合動力車ISG比較分析[J]. 汽車電器, 2013(5): 33-35.LI Xinhua,WU Xiaojiang,ZHOU Yan,et al. Comparative Analysis of ISG on ACCORD and CIVIC Hybrid Vehicles[J]. Auto Electric Parts,2013(5):33-35.(in Chinese)

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[5]CAI Qijin,XU Yong,FU Junkun,et al. Study on Development and Testing of Vehicle CAN Network Platform Based on CANoe[J]. Applied Mechanics and Materials,2014,687-691:56-59.

[6]楊欣茹,關靜,尹華鋼, 等. 基于信息融合技術的混合動力汽車測試平臺研究[C]//中國汽車工程學會第二屆汽車測試技術年會,天津,2017.YANG Xinru,GUAN Jing,YIN Huagang,et al. Research of Hybrid Vehicle Testing Platform Based on Signal Integration Technique[C]// The 2nd Annual Conference of Auto Testing Technology of SAE-China,Tianjin,2017. (in Chinese)

An Approach to Analyze Electric Vehicle CAN Messages

ZHANG Yongsheng,GUAN Jing,YANG Xinru
(China Automotive Engineering Research Institute,Chongqing 401122,China)

In order to understand the characteristics and control strategy of electric vehicles, this paper puts forward a multi-channel method to analyze the CAN bus data, based on which the basic features and working modes of a hybrid electric vehicle are discussed. And then the association tables between the specific operating modes and CAN bus data are developed. Finally the effectiveness and feasibility of this analysis method are validated, and its reference value on actual testing and evaluation of EVs are proved.

hybrid electric vehicle;CAN bus;key control signal;multi-channel analysis

U469.72

A

10.3969/j.issn.2095-1469.2017.05.08

2017-08-08 改稿日期:2017-08-25

張永生,關靜,楊欣茹. 電動汽車CAN總線多渠道解析方法 [J]. 汽車工程學報,2017,7(5):368-373.

ZHANG Yongsheng,GUAN Jing,YANG Xinru. An Approach to Analyze Electric Vehicle CAN Messages [J]. Chinese Journal of Automotive Engineering,2017,7(5):368-373. (in Chinese)

作者介紹

責任作者:張永生(1972-),男,重慶大足人。碩士,中級工程師,主要從事電動汽車控制技術、測試評價方法等研究。

Tel:15923258031

E-mail:zhangyongsheng@caeri.com.cn

關靜(1981-),女,湖南澧縣人。碩士,中級工程師,主要研究方向為新能源汽車車載網絡開發及解析。

E-mail:guanjing@caeri.com.cn

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