개발 초기단계 분석
가상 프로토타이핑은 개발 시간을 단축하기 때문에 점점 중요성이 강조되고 있습니다. 이타스 INTECRIO-VP add-on을 사용하면 복잡한 프로토타이핑 하드웨어 없이도 시스템 모델을 분석할 수 있습니다. 따라서 개발 초기 단계에서 기존 테스트 데이터를 기반으로 한 open-loop 검증 또는 MiL(Model-in-the-Loop) 기술을 사용하여 새로운 function을 검증하고 사전 캘리브레이션 할 수 있습니다.
INTECRIO-VP는PC 워크스테이션에 가상 프로토타이핑 환경을 제공합니다. 가상의 실시간 운영체제 사용과 소프트웨어 구성요소 간에 ECU 호환 신호를 전송하는 것에 의해 특히 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. function 모델 외에도 차량 또는 환경 모델을 통합하여 MiL 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 function의 검증뿐만 아니라 function의 사전 캘리브레이션도 가능합니다.
INTECRIO-VP는 시뮬레이션 시간을 조정할 수 있습니다. 가상 실험은 자동화 프로세스에 상당한 이점을 제공하는 패스트 모션 타이밍에서 더 빨리 수행됩니다. 대조적으로 개별 시뮬레이션 단계는 슬로우 모션 타이밍의 가상 실험을 통해 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
모의 신호는 이타스 Experiment Environment의 신호 생성기에서 생성됩니다.
잠재력이 다양한 INTECRIO-VP는 가상 프로토타이핑을 위한 이상적인 툴입니다.
장점
- 다양한 개발 결과물을 사용한 가상 프로토타이핑
- 복잡한 프로토타이핑 하드웨어 없이 시스템 모델 분석
- 새로운 function의 유효성을 검사하고 사전 캘리브레이션 하기 위해 개발 초기 단계에서 MiL 시뮬레이션 사용
- 차량과 환경 모델을 function 모델에 추가 통합
- 슬로우 모션/패스트 모션 function을 사용하여 시뮬레이션 시간 조정
적용 사례: GM의 연료전지 개발
GM 연료전지 사업부 (FCA)의 ECU 소프트웨어 개발 및 플랜트 모델링 팀은 Mathworks의 Simulink®와 Stateflow를 이용하여 ECU 연료전지 시스템 제어 모델 및 연료전지 시스템 플랜트 모델을 모델링했습니다. 기존의 GM의 제어 소프트웨어 개발 환경은 연료전지 알고리즘이 없었기 때문에 모델 기반이어야 했습니다. 래피드 프로토타이핑 하드웨어를 이용하여 기존에 검증된 모델들은 ECU제어에 사용될 수 있습니다. 또한 엔진 제어를 위한 향상된 ECU 통합 환경을 사용함으로써 자동으로 생성된 제어 알고리즘 코드를 기존 ECU 소프트웨어 구조에 넣을 수 있었습니다.
도전과제
물리적 시스템은 Model-in-the-Loop (MiL) 및 Hardware-in-the-Loop (HiL) 환경에서 제어 알고리즘 테스트를 위해 전체 연료 전지 시스템의 포괄적이고 정확한 플랜트 모델로 대체되어야 합니다.
솔루션
INTECRIO-IP는 add-on인 INTECRIO-VP를 함께 사용하여 효율적인 MiL 시뮬레이션으로 ECU를 대체합니다. MiL 환경은 제어 알고리즘 개발자와 플랜트 모델 개발자 및 소프트웨어 테스터가 공동 플랫폼으로 사용합니다. INTECRIO의 특징인 구성 관리 시스템을 통해 개별 그룹인 제어 알고리즘 그룹과 플랜트 모델 그룹과 하드웨어 그룹으로 구성된 MiL 환경을 서로 독립적으로 변경할 수 있습니다.
GM-FCA사업부는 별도의 제어 및 플랜트 모델을 통합하기 위해 INTECRIO-IP를 사용했습니다. INTECRIO-IP 평가의 초기 단계 시에 제어 모델은 MATLAB® 버전 R14SP2를 기반으로 했지만 플랜트 모델은 2006b 버전을 기반으로 했습니다. 간단한 MATLAB® 스크립트는 INTECRIO-IP 모듈로 연결하는 모델을 준비하기 위해 INTECRIO-IP에 적합한 제어 알고리즘과 플랜트 모델의 인-포트 및 아웃-포트를 제공합니다. 인-포트 및 아웃-포트 조합의 이름이 같으면 INTECRIO-IP에서 플랜트와 제어를 자동으로 연결합니다.
INTECRIO-IP는 버전이 다른 MATLAB® / Simulink®의 여러 하위 모델을 기반으로 Real Time Workshop (RTW) 또는 Em-bedded Coder (EC)에서 생성된 코드를 통합합니다. 이를 통해 통합된 모델의 동작을 PC의 시뮬레이션에서 테스트할 수 있습니다.
장점
개발 프로세스 초기에 테스트를 수행할 수 있고 이를 통한 생성된 결과물을 재사용할 수 있습니다.
강력한 INCA 및 LABCAR 툴을 INTECRIO와 함께 사용함으로써 이러한 툴을 다양한 개발 단계에서의 측정, 캘리브레이션, 테스트 및 테스트 자동화 작업에 활용할 수 있습니다.
또한 INTECRIO는 시뮬레이션을 가속화하고 모델 수정 및 재테스트로 인한 소요 시간을 단축합니다.
자세한 내용은 RealTimes 기사 GM의 가상 프로토타이핑을 참조하십시오.
적용 사례: Software-in-the-Loop 로서 MAN사의 D2676LF 25시리즈-인라인 6기통 엔진을 사용하여 EDC 모델과 GT 모델을 공동 시뮬레이션
보쉬 EDC 전자 디젤 제어 시스템과 같은 엔진 제어 장치에는 현재 수백 가지 function이 포함되어 있으며, 그 목적은 법정 배기가스 배출 규정을 준수하는 것입니다. D2676LF 25 시리즈의 인라인 6 기통 엔진 (피스톤 변위: 12.4 l, 출력: 1900 min-1에서 353 kW)은 Software-in-the-Loop 애플리케이션을 위한 테스트 차량으로 사용되었습니다. 이 엔진은 TGS 및 TGX 대형 트럭 시리즈에 사용되었습니다. 이 엔진은 흡기 냉각 및 인터쿨러, 고압 커먼 레일 연료 분사 시스템, 람다 제어식 냉각 배기 가스 재순환 (EGR)과 산화 촉매, 디젤 엔진 입자 필터 (DPF), SCR 촉매 (선택적 촉매 환원)로 이루어진 배기 가스 처리를 사용한 2단계 터보 차져를 통해 EURO 6 배출 가스 한도를 준수할 수 있었습니다.
도전과제
function 개발과 파라미터화는 대개 실제 테스트 벤치에서 추가 하드웨어와 드라이브 구성 요소를 통합해야 하는 매우 복잡한 절차이며 실제 ECU에서 수행됩니다.
솔루션
가상 테스트 벤치를 이용하면 기존 구성요소 및 하드웨어와의 연결은 불필요합니다. 이러한 유연성을 통해 개발 프로세스가 보다 효율적으로 수행될 수 있습니다.
이타스 INTECRIO-IP의 통합 및 구성 플랫폼과 add-on인 INTECRIO-VP을 사용하여 캘리브레이션, function 개발 및 최적화 애플리케이션 시나리오를 위한 가상 개발 환경 (가상 테스트 벤치)을 만들었습니다. 이를 위해 한쪽에는 GT-Suite, Matlab® / Simulink®와 같은 플랜트 모델이 다른 쪽에는 소프트웨어 모델 (Bosch EDC Electronic Diesel Control)이 연결되어 있으며 이를 통해 INCA로 제어할 수 있는 실행 가능한 코드가 생성됩니다.
사용된 가상 테스트 벤치는 시뮬레이션 할 수 있는 엔진 모델 및 PC에서 시뮬레이션이 가능한 배기 가스 처리 소프트웨어 모델로 구성됩니다.
장점
INTECRIO-VP 솔루션은 새로운 function을 개발하고 기존의 function에서 광범위한 애플리케이션을 지원하며 동시에 높은 재현성과 테스트의 적응 능력을 유지합니다. 테스트 사이클을 가상 환경에서 실시간으로 계산할 수 있기 때문에 디젤 입자 필터 (DPF)의 로드와 같이 오랜 시간이 소요되는 프로세스의 파라미터화에 필요한 노력을 줄일 수 있습니다.
가상 테스트 벤치에서 적절한 플랜트 모델의 유무에 관계없이 소프트웨어 시뮬레이션은 개발 프로세스의 다양한 단계에서 수행됩니다. 실제 타깃이 없더라도 초기 단계에서부터 특수 하드웨어 없이 오프라인에서 기능들을 파라미터화 하고 테스트할 수 있습니다. 가상 테스트 벤치는 INCA 애플리케이션 툴을 사용하여 일반적인 환경에서 작동하며 사용하기 쉽습니다.
사용된 PC 호환 소프트웨어 모듈은 실제 대상 소프트웨어 구성 요소와 동일하며 실시간 운영 체제에서 실행되므로 소프트웨어 모델의 실제 동작이 보장됩니다. 가상 테스트 벤치의 결과는 사용된 플랜트 모델의 품질에 따라 결정됩니다. 이 경우 엔진 개발에서 플랜트 모델을 사용하여 품질과 가용성을 높일 수 있습니다.
가상 개발 환경을 위한 다양한 애플리케이션 시나리오가 있습니다. INTECRIO-VP 솔루션은 일반적인 function 캘리브레이션에도 유용하지만 최적화 툴을 통해 자동화된 최적화 작업도 수행할 수 있습니다. 또한 가상 환경의 모듈식 구조 덕분에 개별 기능을 언제든 교환할 수 있어 개발 환경을 function 개발 단계에서도 활용할 수 있습니다.