基于有限狀態機的直流充電樁通訊檢測方案

張路 劉海波

引言

隨著新能源電動汽車產業快速發展，充電樁作為電動汽車的基礎配套設施，也在全國范圍內大量部署[1]。為保障充電樁安全運行，對其精確檢測非常必要。國內對直流充電樁檢測研究較多，陸春光等人開發了上位機軟件模擬充電故障并實時監控測試信號變化，提高了充電樁的故障檢測效率[2]；韋浩睿等人研制了直流充電樁協議測試裝置，該裝置能夠模擬車輛控制器，實現廠內單邊測試，提高了檢測覆蓋度[3]；朱賢文等人對引腳的電壓、通斷及控制情況進行全方位檢測，提高了充電樁檢測的實時性[4]。上述研究可大致分為兩類，一類是開發軟件模擬測試，另一類是使用硬件設備實測，但鮮少有文章從充電狀態的角度進行研究。充電樁設備老化后容易出現充電狀態誤判的問題，存在很大的安全隱患。為此本文基于有限狀態機理論設計充電樁通訊檢測方案，使用Matlab/Simulink工具構建模型，檢測通訊過程中的充電狀態是否異常。

一、直流充電樁通訊過程

根據國家標準GB/T18487.1-2015可知，一個完整的充電過程包含6個階段：物理連接階段、低壓輔助階段、充電握手階段、充電參數配置階段、充電階段和充電結束階段[5]。物理連接階段，將充電接口與插座插合完成線路連接；低壓輔助階段，樁端與車端互相發送握手報文，并進行絕緣監測工作[6]；充電握手階段，雙方互相發送辨識報文確定必要信息；充電參數配置階段，車端發送電池參數報文，判斷能否開始充電；充電階段，樁端根據電池充電需求實時調整電流輸出；達到充電結束要求后，進入充電結束階段，雙方互相發送充電統計數據，最后樁端減小電流輸出，車端斷開電池開關，通訊過程結束。完整的充電樁通信報文定義見表1所列。

表1 充電通信報文

二、檢測模型設計

根據充電流程中車端的執行動作，可劃分為三個模塊：控制模塊、數據模塊和電池模塊。控制模塊用于模擬車端的通信邏輯，監測電池充電狀態，分析采集到的數據信息，判斷是否符合通訊協議要求。數據模塊用于通信數據的監聽和收發，并根據控制模塊的指令發送通信數據。電池模塊用于模擬車端電池狀態。結合有限狀態機原理，分別對邏輯控制模塊和通信數據模塊進行建模[7]。

（一）邏輯控制模型設計

邏輯控制模型用來模擬通信過程中車端的控制邏輯，其狀態機模型可用數學表達式描述如下：

1.QC為控制層內所有狀態的集合，即 QC={q0，q1，q2，q3，q4，q5，q6，q7，q8，qi}。其中，q0至q8定義見表2所列，qi為任一中間狀態。

表2 控制層狀態定義表

2.∑c為層內有限個輸入的集合，即

ai表示輸入的正常檢測信號，bi表示輸入的異常檢測信號。

3.δc為狀態轉移函數。對應的轉移關系為：δc(q0,a0)=q1，δc(q1,a1)=q2，δc(q2,a2)=q3，δc(q2,b0)=q6，δc(q3,a3)=q4，δc(q3,b1)=q6，δc(q4,a4)=q5，δc(q4,b2)=q6，δc(q5,a5)=q8，δc(q5,b3)=q7，δc(q6,b4)=q7。狀態轉移如圖1所示。

圖1 邏輯控制狀態轉換

4.Fc為輸出狀態集合，Fc(qi，ai)=q7,Fc(qi，bi)=q8。

（二）通信數據模型設計

通信數據模型用來對數據處理狀態進行劃分，其狀態機模型可用數學表達式描述如下：

1.QD為數據層內所有狀態的集合，即QD=(q0，q1，q2，q3，qi)，具體狀態定義如下：q0為等待狀態；q1為接收狀態；q2為發送狀態；q3為異常狀態；qi為任一中間狀態。

2.∑D為層內有限個輸入的集合，即∑D={ai}(i=0,1,2,3...)，ai由產生數據變化的事件決定，其輸入的定義見表3所列。

表3 數據層輸入事件

3.δD為狀態轉移函數。對應的轉移關系為：δD(q0,a0)=q1，δD(q0,a2)=q3，δD(q1,a1)=q0，δD(q1,a4)=q2，δD(q2,a5)=q0，δD(q3,a3)=q0，狀態轉移如圖2所示。

圖2 通信數據狀態轉移

4.FD為輸出狀態集合，由狀態轉移函數 δ:Q×∑→Q與輸入集合∑D共同決定。

三、仿真與驗證

為了驗證通訊檢測模型的有效性和可行性，使用Matlab軟件中的有限狀態機工具Stateflow搭建模型進行仿真分析。

（一）仿真環境搭建

檢測模型共有3個模塊，分別為Control控制模塊、Battery電池模塊及Data數據模塊。模型中的輸入事件“on”、“off”模擬檢測系統的啟動按鍵，同時作為控制模塊的激活條件[8]；組件Constant用于輸入系統的檢測信號CheckSignal；在輸入“On”開機事件后，控制模塊接收檢測信號、電池模塊及數據模塊的輸出，實現內部控制邏輯的跳轉；電池模塊由Matlab中的Battery組件構成，在控制模塊的指令下開始充電，實時反饋電池參數；數據模塊由控制模塊及檢測信號驅動進行數據交互，模型仿真如圖3所示。

圖3 基于Simulink的檢測方案模型

（二）狀態機模型驗證

對建立的狀態機模型輸入一系列檢測信號，以測試模型狀態的遷移變化。檢測信號分別對應表1中的報文，使用數字量進行表示[9]，signal=[9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]。

輸入異常檢測信號signal=[9 10 18 12 17]，觀察輸出波形可知：控制模型從空閑狀態跳轉到初始狀態；收到9數據模型從監聽狀態遷移到接收狀態；收到10，模型遷移到握手辨識狀態；收到12跳轉到監聽狀態；收到18遷移到參數配置狀態；收到17模型檢測到異常跳轉到錯誤狀態，處理異常后遷移到異常結束狀態。最終控制模塊輸出為output1=[0 1 2 3 7 8]，如圖4所示，數據模塊輸出為output2=[0 5 7 1 8 4]，如圖5所示。

圖4 異常信號下的控制輸出

圖5 異常信號下的數據輸出

輸入正常檢測信號signal=[9 10 18 12 18 14 15 16]，觀察分析示波器輸出波形可知：收到9到12，模型的狀態遷移變化與上述相同；收到18控制模型遷移到充電狀態，閉合充電開關；收到14數據模型留在發送狀態；收到15或電池充滿，控制模型遷移到結束充電狀態；收到16遷移到正常結束狀態。最終控制模塊輸出為output1=[0 1 2 3 4 5 6]，如圖6所示，數據模塊輸出為output2=[0 5 7 1 8 2 3 10 11 12 9]，如圖7所示。由輸出結果可知，模型的狀態轉移情況與實際通訊檢測過程一致，并能檢測出異常信號進行相應處理，證明此狀態機應用在檢測系統上可實現功能要求。

圖6 正常信號下的控制輸出

圖7 正常信號下的數據輸出

結論

本文提出基于有限狀態機的充電樁通訊檢測方案，對充電樁的通訊檢測流程進行功能劃分，設計檢測系統整體結構，結合有限狀態機理論構建檢測模型，通過Matlab/Simulink搭建仿真環境進行驗證，最后的實驗結果證明了該模型的有效性和可行性。