【導讀】恩智浦半導體宣布新開發的解決方案可通過S32G GoldBox汽車網絡參考設計將其高壓電池管理系統（HVBMS）連接到云端，以利用由人工智能（AI）驅動的電池數字孿生模型。
恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V.，納斯達克股票代碼：NXPI）宣布新開發的解決方案可通過S32G GoldBox汽車網絡參考設計將其高壓電池管理系統（HVBMS）連接到云端，以利用由人工智能（AI）驅動的電池數字孿生模型。恩智浦通過Electra Vehicles, Inc的EVE-Ai? 360度自適應控制技術激發云端數字孿生模型的潛在優勢，實現更優物理BMS實時預測和管理，提升電池性能，改善電池健康狀態（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驅動的數字孿生云服務擁有巨大潛在優勢，可以改善對電池健康狀態（SOH）和充電狀態（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的持續變化，電池數字孿生模型可適應這種持續變化，并向BMS反饋數據更新，從而持續改進控制決策。
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化充電服務，提高能源效率。
隨著電動汽車市場不斷發展，重復利用電池的供應規模也必將擴大。這些電池作為汽車電池已經達到壽命終點，但其剩余容量驚人，高達80%。如果能源存儲系統（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驅動的電池數字孿生解決方案由恩智浦與Electra Vehicles, Inc.合作開發，方案中包含高精度的傳感器、BMS的實時閉環控制以及與預測算法相結合的網絡連接，獨具性能優勢。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的汽車網絡處理解決方案。恩智浦GoldBox可為基于云的數據驅動型汽車服務提供安全的高性能計算能力和實時網絡性能，以及安全的云連接。Electra Vehicles, Inc.是基于AI的車載電池控制、數據分析和設計的行業領導者。因此，數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總監兼部門經理Andreas Schlapka博士表示：“恩智浦對數字孿生技術的貢獻包括對精確傳感器數據的訪問能力、BMS的實時閉環控制、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，我們解決了實現數字孿生方案的兩大挑戰，即處理來自電氣化解決方案的海量數據和處理不同用例的差異，前者需要清理和選擇適當的功能，后者需要選擇模型和自適應訓練。”
Electra Vehicles, Inc.聯合創始人兼首席執行官Fabrizio Martini表示：“一直以來，Electra專注于使用軟件優先的方法來解決電動汽車電池行業最為迫切的里程、壽命和安全問題。而如今，我們有機會展示我們的核心AI電池自適應數字孿生技術，與恩智浦一同驅動EVE-Ai技術發展。恩智浦無疑是實現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數字孿生和電氣化云連接技術的領導者。”
Electra的EVE-Ai架構可通過處理數據識別周期（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技術可為特定的使用配置文件動態選擇最合適的模型。
免責聲明：本文為轉載文章，轉載此文目的在于傳遞更多信息，版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題，請聯系小編進行處理。
推薦閱讀：
如何將第三代 SiC MOSFET 應用于電源設計以提高性能和能效
AMP 創新型電動汽車充電解決方案采用 Wolfspeed E-系列碳化硅器件
