BMS の一般的なソフトウェア アーキテクチャとコア アルゴリズムの構造

Aug 22, 2026

ご伝言

一般的なソフトウェア アーキテクチャ
階層化された BMS ソフトウェア アーキテクチャで示されています。上から下に、アプリケーション層、中間サービス層、ベース サポート モジュール、および下部のハードウェア ドライバーで構成されます。一方、左側の RTOS はタスク スケジューリングのサポートを処理します。

 

パート I: レイヤー関数の詳細

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1. アプリケーション層

 

アプリケーション レイヤは、モデルベースのソフトウェア開発プロセス(MBD)に基づいて開発できます。MBD では、BMS 機能(制御戦略やアルゴリズムなど)が最初にハードウェアのループ(HiL)テストでモデル化および検証されます。その後、コードが自動的に生成され、アーキテクチャに統合されます。{1}{2}

 

BMS の機能の中核として、アプリケーション層は次のようなさまざまなバッテリー管理アルゴリズムと戦略を実装します。

 

測定: バッテリーの電圧、電流、温度などの重要なパラメーターを収集します。

リレー制御: 主回路リレーのオンとオフを制御して、バッテリーの-アップ、パワーダウン、-保護を実現します。

バランス戦略: アクティブまたはパッシブ バランシングを通じて個々のセル間の充電状態 (SoC) の違いをバランスさせ、バッテリー寿命を延ばします。{0}{1}

課金戦略: 定電流 (CC) や定電圧 (CV) などの充電段階を制御し、安全かつ効率的なバッテリー充電を保証します。

診断: バッテリ障害 (過電圧、不足電圧、過電流、熱暴走など) を監視し、保護メカニズムを作動させます。

絶縁検出: バッテリー システムと車両シャーシの間の絶縁抵抗を検出して、高電圧漏れのリスクを防ぎます。{0}}

SOC/SOH の推定: バッテリーの充電状態 (SOC) と健康状態 (SOH) を推定し、ユーザー表示と車両制御の基礎を提供します。

最大電力予測: バッテリーの現在の状態に基づいて最大出力または許容電力を予測し、車両のダイナミクスとパワートレインの決定をサポートします。

熱管理: 冷却または加熱システムを制御して、バッテリー温度を最適な動作範囲内に維持します。

 

2. 中間サービス層

 

インタラクティブレイヤー: ヒューマン マシン インターフェース(HMI)または外部機器(診断ツールなど)のコマンド インタラクションを処理します。{0}

 

診断レイヤー (診断レイヤー): アプリケーション層の診断機能と連携して、障害コード (DTC) の保存やアップロードなどの診断プロセスを管理します。

ネットワーク層: 車載ネットワーク(CAN やイーサネットなど)を介した通信プロトコルの解析、データ送信、受信を担当し、BMS と車両制御ユニット(VCU)、充電器、その他のコンポーネント間の情報交換を可能にします。{0}

NM (ネットワーク管理): 車載ネットワークのノード状態を管理し、ネットワークのウェイクアップやスリープなどの省エネ戦略を実装します。{0}{1}{2}

測定。 &Cal. (測定と校正): 収集されたバッテリーパラメータをフィルタリングおよび校正して、測定精度を向上させます。

3. ベースサポートモジュール

システムに基本的な最下層の機能サポートを提供します。-

フラッシュブートローダー: ソフトウェア アップグレード機能を有効にし、車両側での BMS プログラムの無線(OTA)または有線アップデートをサポートします。{0}{1}

複合ドライバー (CDD): 標準ハードウェア ドライバの制限を補うために、特殊なハードウェア(高精度 ADC や特別な通信インターフェースなど)のドライバ ロジックを処理します。-

 

4. ハードウェアドライバー

 

ソフトウェアとハ​​ードウェア間のインターフェース層として機能するこの層は、高レベルのソフトウェア コマンドをハードウェアの-実行可能なオペレーション-(センサーの取得、アクチュエータの動き、チップ レジスタの構成の制御など)に変換し、ハードウェアの基礎となる機能が正しく呼び出されることを保証します。-

 

リアルタイム オペレーティング システム(RTOS)-

RTOS は、マルチタスクのスケジューリング、時間管理、メモリ管理などの機能を提供します。これにより、さまざまな BMS タスク(高頻度のデータ取得やリアルタイムの障害保護など)が優先順位とタイミングに従って効率的に実行され、バッテリー管理の厳格なリアルタイム要件が満たされます。-

 


パート II: コアアルゴリズム構造

 

バッテリー管理システムの決定的な中心的特性は、直接測定可能な限られたセットのパラメーター (電圧、電流、温度など) に依存し、モデル アルゴリズムとデータ分析を通じて、直接取得することが困難な広範囲の重要な内部状態変数 (充電状​​態 [SOC]、健康状態 [SOH]、電力状態 [SOP]、内部温度分布など) を逆推定する機能にあります。

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