MATLAB e Simulink per sistemi di batterie

Sviluppo di algoritmi per sistemi di gestione delle batterie

Utilizza Simulink e Simscape per sviluppare algoritmi che garantiscono le prestazioni desiderate, un funzionamento sicuro e una vita utile accettabile in diverse condizioni operative e ambientali. Con la simulazione a livello di sistema, è possibile verificare gli aspetti funzionali della progettazione BMS su modelli comportamentali di batterie, circuiti elettrici, condizioni ambientali e carichi. Ottieni informazioni sul comportamento dinamico del pacco batteria e scopri l’efficienza degli algoritmi BMS per:

• Monitorare la tensione e la temperatura delle celle
• Stimare lo stato di carica (SOC) e lo stato di efficienza (SOH)
• Controllare il profilo di carica delle batterie
• Bilanciare lo stato di carica delle singole celle
• Isolare il pacco batteria dalla sorgente e dal carico quando necessario

Test e verifica di algoritmi per sistemi di gestione delle batterie

Genera codice C/C++ e HDL da modelli Simulink e Simscape per la prototipazione rapida (RP) o i test Hardware-In-the-Loop (HIL) per convalidare gli algoritmi BMS utilizzando la simulazione in tempo reale. Emula il controller BMS per poter convalidare gli algoritmi prima di generare e implementare il codice su un microcontroller o FPGA. Testa un controller BMS prima di utilizzare i prototipi hardware effettuando test HIL per simulare l'equilibrio del sistema di batterie.

Generazione e distribuzione di codice

Genera codice C/C++ e HDL leggibile, compatto ed efficiente da algoritmi per sistemi di batterie, pronto per essere implementato su microcontroller, FPGA e ASIC di produzione.

• Utilizza Embedded Coder e i pacchetti di supporto hardware per la generazione e la distribuzione di codice embedded su dispositivi ARM^® Cortex^®-A/M/R, C2000, STM32, Infineon^® AURIX™, Xilinx^® Zynq^® e Intel^® SoC.
• Utilizza HDL Coder e i pacchetti di supporto hardware per la generazione e la distribuzione di codice HDL su dispositivi Intel (FPGA, SoC), Xilinx (FPGA, Zynq, RFSoC) e Microchip (FPGA, SoC).
• Ottimizza le impostazioni di generazione di codice, migliora l’efficienza del codice e facilita l’integrazione con codice, tipi di dati e parametri di calibrazione legacy.