发动机在环（EIL）仿真的应用和进展综述*

汪晓伟 凌 健 闫 峰

（中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 天津 300300）

引言

硬件在环（hardware-in-the-loop，HIL）仿真是指通过将某些子系统的实际物理硬件嵌入到其余虚拟子系统实现闭环仿真来模拟系统[1]。HIL 仿真如今已成为航空航天、汽车、船舶和国防工业不可或缺的一部分。它在动力总成控制器、汽车安全系统、无人水下航行器和防御系统等领域的开发中发挥着关键作用[2]。

对于汽车行业，传统的HIL 仿真通常指只有控制单元是物理硬件，发动机、动力传动系统及整车等都以模型的方式通过适当的接口跟控制单元进行交互[3]。这种HIL 仿真已被广泛应用于发动机和变速箱电控系统设计、功能标定与验证、汽车制动系统和车身稳定控制系统开发等，大大降低了对原型车的依赖，节省了开发时间，缩短了开发周期[4-5]。

尽管HIL 仿真已被证明在预测和优化传统汽车和混合动力汽车的动力性和燃油经济性方面是有效的，但是，准确预测发动机的瞬态排放（特别是碳烟排放）仍然是一种挑战[6]。尤其是在现在的环保监管越来越关注整车和实际道路排放的背景下，如何在发动机开发过程中结合整车和实际道路的参数输入来进行开发越来越受到关注和重视。在这种情况下，发动机在环（engine-in-the-loop，EIL）仿真逐渐被广大开发者所接受。

EIL 仿真可以认为是HIL 仿真的一种特殊型式。只不过对于EIL 仿真，实际物理硬件为发动机（或动力总成）及其控制器（engine control unit，ECU），而虚拟子系统为整车及驾驶员。EIL 仿真即是将实际的发动机（或动力总成）及其ECU 安装在测功机上，在实验室台架环境中跟虚拟的整车和驾驶员模型耦合进行开发的方式。对于EIL 仿真，由于发动机（或动力总成）是实际的物理硬件，无需对发动机进行建模，从而能更精确、更真实地开展对发动机瞬态工况下的排放和燃油经济性进行评估[7]。

本文分析了国内外EIL 仿真在汽车开发和测试领域的发展现状以及研究中出现的主要问题，并对将来的研究方向进行了展望。

1 EIL 仿真的系统架构

EIL 系统主要由测功机及其附属系统（如油耗仪、排放仪等）、实际的发动机或动力总成系统、车辆动力学模型、驾驶员模型以及实时仿真平台等组成。

密歇根大学的Filipi 等人[8]基于SIMULINK 实时仿真平台构建了混合动力汽车的EIL 仿真平台，如图1 所示。通过SIMULINK 对驾驶员、传动系统、混合动力部件及其控制器、车辆动力学等进行建模，基于这些模型，实时与发动机并行运行，模拟车辆行驶，并向虚拟驾驶员和测功机控制器提供反馈。发动机与测功机及其控制器耦合，使其性能完全取决于驾驶员提供的信号和来自虚拟车辆的响应。对于混合动力汽车，发动机命令来自于动力管理模块而不是直接来自于驾驶员。因此，该EIL 仿真可实时同时模拟所需的车辆、动力传动系统和驾驶员。

图1 基于SIMULINK 的EIL 仿真平台

A&D 公司的Jiang 等人[9]基于一台2.4 L 的四缸汽油机和265 kW 的电力测功机所搭建的EIL 仿真平台如图2 所示。整车和驾驶员模型以及测功机和加速踏板的控制通过一台ADX 实时控制器运行。ADX 控制器读取转速和转矩值，通过整车和驾驶员模型计算后输出给测功机，同时输出加速踏板命令给相应的踏板执行器。通过虚拟系统（包括驾驶员模型、整车模型、测功机和加速踏板的控制逻辑等）和实际硬件（包括发动机和ECU、测功机、转速和转矩传感器、加速踏板执行器等）的耦合，在发动机台架上实现了对整车的模拟。

Bosch 公司的Gerstenberg 等人[10]利用AVL In－Motion 建立了整车及传动系统模型、交通状况模型等。测功机通过实时接口跟AVL PUMA 测试台架通讯。如图3 所示。该EIL 仿真平台能在发动机台架上模拟实际的道路情况，确保在不同的道路和交通条件下发动机排放测量的可重复性，有利于进行实际驾驶排放（real driving emission，RDE）的研究和标定。

图2 基于ADX 的EIL 仿真平台

图3 基于AVL InMotion 的EIL 仿真平台

中国汽车技术研究中心有限公司的张宏超等人[11-12]建立了基于dSPACE 的EIL 仿真平台，该系统主要由dSPACE 实时运算单元、车辆动力学模型、AVL 测功机、发动机和油耗仪等组成。车辆动力学模型根据车辆的设计参数进行参数配置，实现对车辆的精确仿真。dSAPCE 实时仿真硬件平台是模型的计算载体，运行模型根据输入（包括来自测功机的信号）信号输出与现实时间同步的整车信号计算结果，并由测功机将计算结果动态地施加在发动机上。发动机ECU 根据转速和由dSPACE 控制的加速踏板等信号对测试机加载负荷做出响应，高精度地模拟其在实车上的运行工况。测功机测量发动机瞬态响应并发回给dSPACE 实时仿真硬件，作为整车模型的输入参数，参与下一个计算步长的整车动力学模型计算。

亚琛工业大学的Klein 等人[13-14]通过dSPACE 构建了针对48V 微混合动力汽车的EIL 仿真平台，如图4 所示。整车模型等通过dSPACE SCALEXIO HIL模拟系统构建，并通过以太网跟台架测试系统进行通讯。可变的驾驶循环生成可变的加速踏板信号，再将该踏板信号输入到测功机控制系统，产生有效的发动机转矩。该发动机实际转矩由转矩法兰测量并反馈到实时协同仿真系统。该系统基于发动机转矩计算得到的发动机转速。同时，测功机控制系统将发动机转矩设定值发送到电动机的逆变器，根据协同仿真的设定值来控制电动机速度。由于电动机速度控制器的性能对整个控制回路和控制结果具有很大影响，因此必须遵循换挡期间的高瞬态速度梯度。同时，必须补偿电动机的惯性以实现真实的闭环结果。

康明斯公司的Andreae 等人[15-16]提出了基于动力总成的EIL 仿真平台进行混合动力重型汽车的油耗和排放评估。平台的系统架构如图5 所示。与常规的EIL 仿真不同的是，发动机和变速箱均作为实际物理硬件。更多的实际部件能更真实地反映混合动力总成的油耗、排放和耐久性等性能，但也增加了测试系统的复杂性。

图4 基于dSPACE 的EIL 仿真平台

图5 基于动力总成的EIL 仿真平台

2 国内外EIL 仿真的研究现状

EIL 仿真的可行性已得到了广泛的验证。

Jiang 等人在其搭建的EIL 仿真平台上测试了10～15 个循环，发现该测试平台能实时反映车辆动力学特性，可用于瞬态运行模式下的动力总成控制开发[9]。

Gerstenberg 等人使用其所开发的EIL 支持轻型汽车的RDE 标定。这种方法能在项目开发早期对整车的RDE 性能进行预测，并评估变速箱和发动机控制策略的改变对整个系统的影响，从而大大减少项目周期并大幅减小对原型车的依赖[10]。

张宏超等人利用其建立的EIL 仿真平台进行整车油耗测试。测试结果表明，EIL 测试环境下得到的城市循环油耗与纯软件仿真环境下的计算结果有不小的差异，差异主要集中城市循环工况。产生差异的主要原因是城市循环中包含大量的发动机怠速、车辆起停、加减速等瞬态工况。在纯软件仿真环境下，发动机模型不能对上述瞬态工况做出精确的仿真，造成仿真结果失真。在EIL 仿真环境下，基于台架的发动机对于变工况的反应与真实道路情况非常接近，用瞬时油耗仪记录实际油耗，可以得到更为准确的整车综合油耗[11]。

此外，张宏超等人将其所开发的EIL 仿真运用在优化车辆传动系统的开发过程。他们基于EIL 仿真平台，分别建立动力性和燃油经济性的试验路况，对动力总成的不同匹配方案进行半物理的汽车性能试验，通过对试验结果的分析确定出最佳的动力总成匹配方案，从而在不延长动力总成开发周期的前提下，完成了其开发后期测试环节，保证了动力总成匹配的合理性[12]。

Klein 等人对比了使用EIL 仿真以及实际整车的测试结果。发现EIL 的仿真结果很大程度上依赖于整车模型的精度，而整车建模的精确参数主要掌握在车辆生产企业而非发动机生产企业。尽管如此，EIL 仿真的灵活性能缩短整个开发周期。比如，在整车配置和选型过程中，可通过EIL 仿真来了解不同变速箱速比和整车质量对整车性能的影响。通过对EIL 和实际整车行驶的结果对比表明，发动机转速几乎没有差别，发动机转矩和换挡时间也具有很好的同步性，但在换挡过程中，转矩变化有一些不同[13-14]。

密歇根大学的Guse 等人[17]认为EIL 仿真的结果能对应实际整车测试的结果。他们分别通过EIL 仿真和整车转毂测量了整车在全球统一轻型车测试循环（WLTC）下的排放，在整车转毂上使用实际的驾驶员，而在EIL 仿真中使用驾驶员模型。结果发现，EIL仿真所获得的CO2排放和加速踏板动作与整车转毂具有高度的一致性。但是，EIL 仿真所获得的PN（颗粒物数量）排放比整车转毂高。他们认为EIL 仿真具有高度的重复性，可满足标定的精度要求。基于此，Guse 等人[18]研究了更改变速箱控制器（TCU）的控制策略对油耗和排放的影响。

在经过广泛验证的基础上，EIL 仿真被越来越多地应用在整车开发过程中。

Vijayagopal 等人[19]使用EIL 评估了在常规汽油车上使用热电发电机的节油潜力。结果发现，在US06循环下使用热电发电机，能带来约1%的节油效果。

随着混合动力汽车得到越来越多的关注，EIL 仿真更多地应用在混合动力汽车的开发过程中。

Filipi 等人所建立的混合动力汽车EIL 仿真平台是通过实际的V8 柴油机和虚拟的车辆建立的，利用此EIL 仿真平台评估了市区工况下柴油机的瞬态排放。他们发现，混合动力汽车的能量管理不能仅仅考虑经济性和稳态排放，更应该考虑瞬态排放。通过EIL 可以很方便地分析和标定瞬态排放，从而为进一步设计发动机级（如多次喷射）或车辆级（如最优能量管理下的排放控制）的策略提供了基础[8]。

维也纳科技大学的Teiner 等人[20]利用EIL 仿真评估了并联柴油混合动力总成NOx排放和油耗的降低潜力。相比于传统柴油机，集成起动机-交流发电机轻度混合动力总成能使NOx排放降低28%左右，油耗降低8%左右。使用单离合器并联微混合及全混合动力总成时，NOx的降低幅度达到35%，油耗降低了15%。

Argonne 国家实验室的Shidore 等人[21]使用EIL仿真对功率分流式的插电式混合动力汽车使用乙醇汽油的效果进行了评估。结果表明，对于常规汽车，使用乙醇汽油后，随着乙醇汽油中乙醇含量的增加，燃油经济性降低。而在混合动力模式下，由于乙醇汽油具有更好的防爆震特性，因此在发动机负荷较高的情况下（比如电量保持模式下，发动机除了驱动汽车之外，还同时给电池充电），发动机具有较高的燃烧效率，从而弥补了乙醇汽油能量密度低的缺点。

此外，Shidore 等人[22]通过EIL 仿真对串联式混合动力系统进行测试，并确定影响油耗的主要因素，随后通过纯仿真探索油耗优化策略，最后又回到EIL仿真，在考虑排放的情况下，对油耗的优化策略进行验证，从而缩短了开发周期。

Kim 等人[23]利用EIL 仿真对功率分流式的插电式混合动力汽车的能量管理策略进行了验证，发现新开发的能量管理策略能提高约12%的燃油经济性。

Klein 等人[24]应用EIL 仿真评估了使用48V 微混合动力系统带来的燃油经济性收益。通过EIL 进行了多次WLTC 和RDE 测试，发现使用48V 微混合动力系统后，THC 和NOx排放变化很小，但颗粒排放降低了38%（WLTC）和40%（RDE），油耗降低了3.8%（WLTC）和3.2%（RDE）。

Planer 等人[25]通过纯虚拟仿真对混合动力系统的控制策略进行了优化，然后基于EIL 仿真平台，对优化后的控制策略的有效性进行了验证。发现对于NEDC 循环的油耗，纯虚拟仿真结果和EIL 仿真结果具有较高的一致性。

除了将EIL 仿真应用在产品开发领域，欧美等发达国家的环保部门正在研究如何使用EIL 仿真制定混合动力重型汽车的测试法规。

Andreae 等人一直致力于为美国环保局（EPA）开发基于发动机台架的测试和评价方法[16]。他们定义了重型车混合动力总成评估的测试步骤，允许将一个动力系统运用于多个车辆，并确保以高保真和可重复的方式来评估动力系统的性能。通过对变速器输出端的测试要求的定义，所提出的测试步骤允许使用自动和手自一体变速箱及混合动力系统或其他先进动力系统技术对动力系统进行一致性评估。

事实上，除了美国EPA 在通过EIL 仿真进行一系列应用于法规认证的测试方法的开发外，联合国欧洲经济委员会（ECE）于2015 年发布了针对混合动力重型汽车的排放测试规程的提议稿[26]。在这份文件中，除了提议采用基于日本法规的HIL 仿真方法外，也提议采用基于混合动力总成的EIL 仿真方法。该EIL 仿真方法需要将混合动力总成的所有零部件都作为实际物理硬件，从而直接进行排放测量。

3 结论与展望

1）HIL 仿真在汽车领域已得到广泛的应用和认可。作为HIL 仿真的一种特殊型式，EIL 仿真逐渐成为研究的重点。

2）EIL 仿真系统的实际物理硬件为发动机（或动力总成）及其控制器，虚拟子系统为整车和驾驶员模型等。实际物理硬件和虚拟子系统通过不同的实时仿真系统耦合在一起。EIL 仿真适用于对发动机瞬态工况下的排放和燃油经济性进行评估。众多的研究结果表明，EIL 仿真测试结果具备开发级别的精度。

3）EIL 仿真系统越来越多地应用于混合动力汽车，特别是混合动力重型汽车的开发中。欧美等发达国家已着手制订基于EIL 的混合动力重型汽车的排放和油耗法规。在国内，尚未有研究机构针对这种评价方法进行研究。因此，在未来的研究工作或法规制订过程中，应针对基于EIL 的方法展开细致的研究。