bms嵌入式软件开发工程师（实时调试）

调试实时模型化设计有助于推动BMS嵌入式软件开发。

由于电池的非线性特性和内部环境评估，估计电池的荷电状态(SoC)是困难和复杂的。神经 和恩智浦基于模型的设计工具箱(MBDT)有助于简化电池SoC估算算法的开发。

现代电池管理系统(BMS)确保电池组在电动汽车、电源、智能手机、MP3播放器和大多数电池驱动设备的各种解决方案中安全高效地运行。计算电池的充电状态(SoC)是现代电池管理系统最关键的功能。该系统评估电池的充电状态，就像手机中显示的电池百分比一样。准确的SoC估计可以保护电池，防止放电/过充电并延长其寿命。它还允许解决方案实施节能控制策略。

传统上，工程师需要建立一个非常精确的电池模型来获得合理的估计，但这通常很难描述。这个问题促使人们寻找替代方案，人工智能在其中发挥了作用。电池管理开发人员开始使用自适应系统，如神经 (相当简单的 )，来创建电池的数据驱动模型，并评估电压、电流和环境温度的历史记录，使用这些模型来获得非常准确的SoC估计值。

基于模型的救援

估计电池SoC是具有挑战性且复杂的，因为电池配置是非线性的(难以正确建模)且内部环境难以评估(类似于实验室条件和真实世界条件)，增加了电池的不稳定性。基于模型的算法是研究最多的估计锂离子电池SoC的技术。在基于模型的研究中，工程师们发现设计和部署健壮解决方案的范式已经改变。基于模型的设计(MBD)意味着将实现特定功能的图形元素放在一起以设计应用程序。使用MBD构建解决方案相对简单，将应用逻辑图转录到基于模型的软件环境中，可以实现控制算法。

在基于模型的软件环境(MathWorks提供的Simulink)上，给出了一个通过摄像机输入控制汽车的实例图及其转换算法。

在这些MBD环境中开发应用有助于实现以下功能

模拟在与硬件交互之前验证算法可以节省时间和金钱。

自动代码生成避免许多手写代码问题，提高设计稳定性/错误鲁棒性。

重用一旦模型准备好并经过全面测试，这个函数就可以在任何其他模型中重用。

关注应用程序本身看代表应用程序的图(算法、逻辑……)，而不是研究大量的代码行，搜索嵌入的注释来理解其含义。3354不要纠结于细枝末节，而要把重点放在应用/模型上。

使用MBD观点有助于弥补现代应用程序日益增加的复杂性。它还利用了嵌入式设计和开发中常用的软件抽象层(硬件优化的设备驱动程序，加上中间件和特定功能的库)，增强了驱动程序的代码优化和可重用性。

典型的开发工作流程是编写(C代码)应用算法，并将其与特定的硬件功能调用相集成。与此相比，MBD开发中代码是从模型中自动生成的。，它可以与必要的硬件专用软件结合使用，将编程转换为模块参数配置。

MATLAB和基于模型的设计工具箱。

，我们提供S32 Design Studio IDE，在其中通过构建、调试和配置嵌入式工具来进行编程(允许以图形化方式设置和初始化设计中使用的驱动程序、中间件和库)。除了经典调试器选项，我们还提供恩智浦的数据可视化工具FreeMASTER，支持实时应用调试，可以验证系统行为是否具有强制性能。FreeMASTER的功能包括写入和读取变量、内存位置以及在嵌入式目标上监控所需信号等选项。

模型在环（MiL）

MBD应用可以通过其在Simulink生态系统中的仿真功能进行验证，可以从需求定义阶段开始进行测试和验证，也可以设计一个简单的模型进行仿真，验证算法的高级行为。之后，人们可以在更详细的层次上独立地对设计的一些功能和子系统进行建模、测试和仿真；你还可以显示和分析结果——，所有这些都可以检查这个想法在PC支持的环境中的可行性。

软件在环（SiL）

在仿真结果满足所施加的系统行为之后，可以生成代码并在用于设计的主机PC上执行。SiL提供了将实现的逻辑转录成代码的思想，在应用到目标系统之前，为代码优化和效率提高创建了一个背景。

处理器在环（PiL）

应用程序的所有类型的模型或部分都可以直接在目标上测试。PiL提供关于所选硬件运行开发的应用程序逻辑的能力的信息。工程师可以比较所有这些阶段获得的结果，并支持每个开发阶段的设计测试。

ng>MCU最终应用

MBDT简化了从先前测试和验证的模块构建应用，并将其部署为最终解决方案。工程师可在任何阶段使用MBDT来利用其功能数学函数模拟、代码生成和MCU驱动器配置与控制。

MATLAB和基于模型的设计工具箱

除了强大的MBDT功能和特性，我们的MBDT团队还提供了一个广泛的在线工程支持 社区，其中包含代码示例、论坛答案、快速入门指南、101个教程和更多资源，用于开始设计、验证和部署嵌入式应用MBDT 社区。他们还开发了一系列在线研讨会，从初级到高级，展示电机控制?（指导如何从头开始构建PM 或BLDC应用程序，逐步完成开发过程）或电池管理系统应用（包括使用MathWorks将基于深度学习的荷电状态估算算法部署到NXP S32K3 MCU培训中）

使用基于模型的设计工具箱（MBDT）可以简化电池荷电状态（SoC）估算算法的开发，有助于电池管理系统（BMS）的嵌入式软件开发。MBDT利用软件抽象层从SoC算法模型自动生成代码，轻松地将编程转换为模块参数配置。

电动汽车锂离子电池荷电状态（SoC）估算的当前趋势

各种电流模式下基于模型的电荷状态估算算法

BMS开发 BMS系统设计