让PIL仿真更接近实际的Simscope

Tips ：Simscape是Simulink中强大的物理模拟库，它可以搭建力学、电学、磁场、流体等多种物理场景，以物理量的方式进行仿真，可用于机器人、无人机、汽车的仿真。

如果已经在仓库中下载最新模型的读者应该能发现，最新的模型对FOC核心算法和算法状态机分别都进行了PIL测试。仓库中最新的模型如下图所示：

仓库中最新的FOC电机控制模型 - From autoMBD

分别介绍一下上图中这些模型的作用：

• FOC_Ctrl_CodeModel .slx
  集成式MBD开发中，用于生成模型代码，包括状态机和FOC核心算法使用的即为该模型。
• FOC_Ctrl_MBD .slx
  所“建”即所得的最新模型，除了算法状态机和FOC核心算法，还包括底层驱动、外设初始化和中断管理等，该模型对所讲的模型进行了更新和优化。
• FOC_PIL_Algth_model .slx & FOC_PIL_Algth_top .slx
  对FOC核心算法进行PIL测试的model模型和top模型。
• FOC_PIL_StateMch_model .slx & FOC_PIL_StateMch_top .slx
  对电机控制状态机进行PIL测试的model模型和top模型。
• FOC_Sub_CoreAlgoithm .slx
  FOC核心算法，为Subsystem模型。
• FOC_Sub_StateMch .slx
  电机控制状态机模型，为Subsystem模型，且包含了FOC核心算法。

需要注意的是， 原来的MIL （Model In the Loop） 模型被移除了 ，该模型可以用PIL测试的top模型代替，只需要将Model Reference的仿真模式修改为Normal即可，如下图所示：

PIL和MIL的切换 - From autoMBD

两个PIL测试的目的是不一样的：

• FOC核心算法PIL测试
  测试FOC算法是否能正常运行，控制性能是否满足要求，控制参数是否合理，以及开展不同工况的测试。
• 电机控制状态机PIL测试
  测试状态切换是否正确，电机控制的功能和逻辑是否正确，验证FOC核心算法的调度是否正常，是电机控制的完整测试。

对这两个模型分开测试是有必要的，在不同的阶段检测不同的工作，同时也将算法和功能进行了隔离。

分别打开FOC核心算法模型和电机控制状态机模型的PIL top 模型，可以做一个对比：

FOC算法的PIL top模型 - From autoMBD

电机控制状态机的PIL top模型 - From autoMBD

可以发现，两个测试的电机模型是不一样的： 前者使用的是连续、理想的逆变器和电机模型；而后者使用的是Simcope模型搭建的逆变器和电机模型。 这就是本次补充的重点， 使用Simscape模型可以更加贴近实际情况进行PIL测试 。

那么更加贴近实际情况具体体现在哪里呢？我总结有以下三点：

1. 根据实际MOSFET电路，搭建实现逆变器模型

Simcope逆变器 - From autoMBD

2. 实际电路设计，搭建实现ADC采样电路，采样电阻的布置见上图

Simscape 运放和ADC采样电路 - From autoMBD

3. 根据芯片外设FTM的工作原理，搭建中心对齐PWM发生器

中心对齐PWM发生器（A相） - From autoMBD

上述三点的实现，均根据实际的电路设计（即DEVKIT驱动板PCB原理图）和芯片外设（FTM，FlexTimer Module）的工作原理进行搭建的，保证了最大限度的和实际情况一致，可以提高PIL的参考价值：此时的PIL除了底层驱动以外，其他所有的部分，包括状态机、FOC算法和电路硬件，都进行了验证和测试。

Tips ：DEVKIT驱动板PCB原理图和S32K3手册均能在autoMBD的资源库中找到，私信回复关键词“ 资源 ”即可收到链接信息。

使用Simscape搭建硬件电路的模型，这样做是有意义的。在以前的文章中提到过，我追求的是尽可能减小****MBD的模型和代码之间的沟壑 ，Simscape至少能实现一部分。

把格局再打开一下，如果利用第三方软件与Simulink进行联合仿真，仿真环境会进一步逼近实际情况。

这种联合仿真有着广泛的实际案例，很多开发车道线保持、自适应巡航算法的工程师，首先会在电脑的虚拟环境中搭建汽车模型和道路模型（甚至还可以包括行人、路灯），然后通过Simulink联合仿真来验证算法。还有其他诸如机器人、无人机等场景。

这些实际场景中， 只需要搭建好算法和状态机，都能能实现PIL测试，从而同时或分别验证软件逻辑、功能、算法和电路硬件 。

上述的验证过程，如果 把复杂的受控对象放在实时机中运算 ，而不是在电脑中，这个过程就变成了HIL（Hardware In the Loop）。PIL和HIL相比，就是缺少了实时性。

虽然PIL不是实时运算，但实时性的验证可以通过PIL的软件运算耗时来评估，这一点在PIL是可以实现的。这样就可以最大限度的降低成本（通常实时仿真机价格几万到几十万不等），同时提高验证的可信度，最大限度挖掘PIL的作用。

还需要提的一点是，为了保证PWM的分辨率，算法状态机的PIL测试，其步长设置为：

Ts_simscape = 1/40000000