MATLAB および Simulink セミナー

自動車電動化に向けたバッテリーシステム開発ソリューションセミナー
~自動車電動化を更に加速するために~

所在地 会場 開始時刻 終了時刻
愛知県, 刈谷市, 日本
刈谷市産業振興センター 小ホール 2019年9月4日 - 10:00 2019年9月4日 - 16:00

概要

国際エネルギー機関(IEA)の「世界電気自動車展望2019年版」によると、2018年の世界の電気自動車(EV)普及台数(乗用車)は前年比で63%増加して510万台を突破し、充電所は2018年末時点で前年比44%増の約520万カ所に達したと推計しております。

更に2030年までに新車販売台数の30%がEVになるというシナリオに沿った場合、同年には世界のEV普及台数は2億5000万台を超えると分析しています。

同時に昨今EVの事故が相次ぎ、その事故原因の多くがバッテリー異常によるものであったという報道もあります。これはEVの心臓である「バッテリー」と「その管理」が如何に重要であるか、という事を示唆しています。

本セミナーでは、バッテリーの安全性・性能・寿命を確保する、BMS(バッテリーマネジメントシステム)の開発と検証を効率的に行う環境をご提案いたします。過充電・過放電の保護、SOC/SOH推定、セルバランス制御ロジックなどのBMSの概要や、バッテリー特性のモデリング方法をご紹介します。

◆個別相談会のご案内

ご来場の際に、MathWorksエンジニア、営業との個別相談を承ります。

ご希望のお客様は、以下へご相談内容をご連絡ください。

   MathWorks Japan メジャーインダストリ営業部 中島 英幸

   hnakashi@mathworks.com

アジェンダ

時間 タイトル

9:30

受付開始

10:00 - 10:20

開会挨拶

MathWorksから見た自動車電動化の業界動向とユーザ事例

10:20 - 11:10

MathWorksがご提案するBMSのモデルベースデザイン

BMS (バッテリーマネジメントシステム) には、バッテリーの安全性・性能・寿命を確保するために、過充電・過放電の保護ロジック、SOC/SOHの推定ロジック、セルバランス制御ロジックなど、非常に多岐に渡るロジックがあります。そのBMSのロジックの妥当性・信頼性の確認をするためには、異常状態を含む様々な条件を想定したシステムレベルのテスト検証をする必要がありますが、実バッテリーの振舞いを模擬したモデルを活用することで、そのようなテスト検証の作業を安全にかつ効率的に行うことができます。

本セッションでは、次の内容をベースに、本日の各セッションで取り上げる内容の全体像を説明します。

  • 電動化システムのBMSの概要
  • MathWorks製品を活用したBMSのモデルベースデザインの一連の流れ

11:10 - 12:00

電動化システム開発に使えるバッテリー特性モデリング

BMSの様々なロジックの検討やパラメータの調整を効率よく行うために、バッテリーセルの電圧、電流、温度、SOCの過渡的な振る舞いを高精度に模擬し、かつ高速に計算可能なモデルが必要になります。また、車両などのシステム搭載時の大電力化に対応するためにバッテリーセルの最適な連結方法を検討し、さらに、性能低下や劣化の要因になる各セルの容量のばらつきを補正するためにセルバランス回路を検討することも必要になります。

本セッションでは、次の内容をベースに、物理モデリングツールSimscape™を活用したバッテリーのプラントモデルに焦点を当てた内容を説明します。

  • バッテリーセルの電気・熱の等価回路モデル
  • バッテリーセルのモジュールやパックへのモデルの拡張
  • 各セルの容量のばらつきを補正するセルバランス回路

12:00 - 13:30

お昼休み(展示コーナーもぜひご覧ください)

13:30 - 14:10

電動化に向けたクルマまるごとシミュレーション ~自動車モデリング製品のご提案~

車両電動化に向けて、システムの多様化や要素技術の進化に伴い今後さらなる開発のスピードアップが求められます。各ユニット(バッテリー/モーター/PCUなど)や各車両の適正な性能・機能あるいは制御方策を決定するために、企画・構想段階から車両全体をモデル化し、より速くシミュレーションを回すことが必要となります。

本セッションでは、MathWorksの自動車モデリング製品(Powertrain Blockset™ / Vehicle Dynamics Blockset™ / Simscape)の活用をご提案します。

  • Simulink®ベースの自動車専用ブロックライブラリの概要・使いどころ
  • 電動化車両のモデリング・シミュレーション例

14:10 - 15:00

先進BMSアルゴリズム開発 ~モデリングが成功の鍵を握る~

本セッションでは、BMSアルゴリズムに焦点を当て、3つのテーマについてショートプレゼンを行います(各15分程度)。

1. 機械学習によるバッテリー劣化モデリング

線形回帰、決定木、ニューラルネットワークのような統計・機械学習手法を用いて、データからバッテリー容量の劣化を予測するモデリングの方法をご紹介します。

2. 非線形カルマンフィルタによるSOC推定

測定データと非線形なバッテリーモデルを融合し、より精度の高いSOC(充電率)の推定を目指します。拡張カルマンフィルタ(EKF)やアンセンテッドカルマンフィルタ(UKF)を用いた非線形システムの状態推定の例をご紹介します。

3. Predictive Maintenance Toolbox™ による予知保全・異常検知

機器の寿命(RUL)予測モデル作成、解析に使用するデータ管理、故障の兆候を示す特徴量抽出などの機能がパッケージ化された製品をご紹介します。予知保全向けアルゴリズム開発の期間短縮に役立つツールです。

15:00 - 15:15

休憩

15:15 - 15:55

BMSの量産向けコード生成とバッテリーのリアルタイムシミュレータ

前段のセッションのシミュレーションで作り込んだBMSロジックモデルは、モデルを量産向けコードに変換し、マイコンやFPGA/ASICなどの組込みターゲットに実装、最終的にECUとして量産適用させることができます。また、最終的な量産ECUのリリースに向けては、製品としてのECUが正常に動作することを検証する必要がありますが、このECUの検証テストの実施に関しては、回路故障などの異常状態を含む様々な条件を想定したテストを安全かつ効率的に行える、実バッテリーの動作を模擬したリアルタイムシミュレータの導入が有効です。

本セッションでは、BMSの量産向けコード生成、リアルタイムシミュレータに焦点を当てた次の内容について説明します。

  • Simulink/Stateflow®モデルによるBMSの量産向けコード生成
  • バッテリー・リアルタイムシミュレータの構築 (Simulink Real-Time™/SpeedgoatによるSimscapeのプラントモデルのHILシミュレーション)

15:55 - 16:00

閉会挨拶

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