【導讀】恩智浦半導體宣布新開發(fā)的解決方案可通過S32G GoldBox汽車網(wǎng)絡參考設計將其高壓電池管理系統(tǒng)（HVBMS）連接到云端，以利用由人工智能（AI）驅動的電池數(shù)字孿生模型。
恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V.，納斯達克股票代碼：NXPI）宣布新開發(fā)的解決方案可通過S32G GoldBox汽車網(wǎng)絡參考設計將其高壓電池管理系統(tǒng)（HVBMS）連接到云端，以利用由人工智能（AI）驅動的電池數(shù)字孿生模型。恩智浦通過Electra Vehicles, Inc的EVE-Ai? 360度自適應控制技術激發(fā)云端數(shù)字孿生模型的潛在優(yōu)勢，實現(xiàn)更優(yōu)物理BMS實時預測和管理，提升電池性能，改善電池健康狀態(tài)（提升高達12%），并支持多種全新應用（例如電動汽車車隊管理）。恩智浦將在今年的慕尼黑電子展上演示該解決方案。
產(chǎn)品重要性
電池仍然是電動汽車（EV）中最為昂貴的組件，由AI驅動的數(shù)字孿生云服務擁有巨大潛在優(yōu)勢，可以改善對電池健康狀態(tài)（SOH）和充電狀態(tài)（SOC）的估算，繼而提高能效、延長使用壽命、降低成本。運行條件的變化可能導致電池健康狀態(tài)的持續(xù)變化，電池數(shù)字孿生模型可適應這種持續(xù)變化，并向BMS反饋數(shù)據(jù)更新，從而持續(xù)改進控制決策。
汽車廠商可以使用該技術來提供駕駛員分析，例如剩余里程或速度建議等。除此之外，自適應電池控制還可以改善電池的性能，并安全地延長其使用壽命，為車廠降低保修成本。該技術的另一個潛在應用是電動汽車車隊管理，可為車隊運營商提供重要的使用情況分析，例如汽車充電時間和電池預測診斷等。此外，有了這些深度信息，電池維護中心可以實現(xiàn)快速診斷，減少停機時間，電動汽車充電站運營商可以有效地優(yōu)化充電服務，提高能源效率。
隨著電動汽車市場不斷發(fā)展，重復利用電池的供應規(guī)模也必將擴大。這些電池作為汽車電池已經(jīng)達到壽命終點，但其剩余容量驚人，高達80%。如果能源存儲系統(tǒng)（ESS）中的剩余電池壽命（RUL）能用于家庭，房主的能源開支將有望降低。
更多詳情
AI驅動的電池數(shù)字孿生解決方案由恩智浦與Electra Vehicles, Inc.合作開發(fā)，方案中包含高精度的傳感器、BMS的實時閉環(huán)控制以及與預測算法相結合的網(wǎng)絡連接，獨具性能優(yōu)勢。解決方案包括三個要素——其一是恩智浦基于S32K3的HVBMS參考設計，提供了高精度和高準確性，安全地延長了電池的使用壽命。精確測量電池的SOH和SOC可以充分發(fā)揮電池的潛力，并通過準確的診斷來提高行駛里程。
第二個要素是恩智浦基于S32G的汽車網(wǎng)絡處理解決方案。恩智浦GoldBox可為基于云的數(shù)據(jù)驅動型汽車服務提供安全的高性能計算能力和實時網(wǎng)絡性能，以及安全的云連接。Electra Vehicles, Inc.是基于AI的車載電池控制、數(shù)據(jù)分析和設計的行業(yè)領導者。因此，數(shù)字孿生解決方案的第三個，也是最后一個要素是實施其EVE-Ai自適應數(shù)字孿生模型，并將其電氣化解決方案無縫連接到云端。
恩智浦半導體電池管理系統(tǒng)總監(jiān)兼部門經(jīng)理Andreas Schlapka博士表示：“恩智浦對數(shù)字孿生技術的貢獻包括對精確傳感器數(shù)據(jù)的訪問能力、BMS的實時閉環(huán)控制、高性能的車載處理能力以及安全連接到云端獲取服務和空中（OTA）更新。通過集成Electra的EVE-Ai架構，我們解決了實現(xiàn)數(shù)字孿生方案的兩大挑戰(zhàn)，即處理來自電氣化解決方案的海量數(shù)據(jù)和處理不同用例的差異，前者需要清理和選擇適當?shù)墓δ?，后者需要選擇模型和自適應訓練?！?/p>
Electra Vehicles, Inc.聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Fabrizio Martini表示：“一直以來，Electra專注于使用軟件優(yōu)先的方法來解決電動汽車電池行業(yè)最為迫切的里程、壽命和安全問題。而如今，我們有機會展示我們的核心AI電池自適應數(shù)字孿生技術，與恩智浦一同驅動EVE-Ai技術發(fā)展。恩智浦無疑是實現(xiàn)這一目標的完美合作伙伴。其位列前沿的集成硬件讓他們成為了BMS數(shù)字孿生和電氣化云連接技術的領導者?！?/p>
Electra的EVE-Ai架構可通過處理數(shù)據(jù)識別周期（時間序列），并提取電池和汽車層級的特征信息。其次，自適應單元建模系統(tǒng)技術可為特定的使用配置文件動態(tài)選擇最合適的模型。
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