使用大量变量训练降阶模型将燃料电池系统的仿真速度提高 100 倍

不断推动汽车创新

自 1946 年以来，Plastic Omnium 一直在推动汽车行业的创新。它最初使用塑料来改进车辆零部件和减轻整体重量，并在过去 75 年中不断发展，以应对当今世界的挑战。

最新的进展是成立 Plastic Omnium 新能源部门，
旨在推进氢能交通并赋能汽车制造商减少排放。Plastic Omnium 系统工程师 Jurgen Dedeurwaerder 说：“氢气和低温燃料电池的储存是这项新技术成功的关键。”

“Plastic Omnium 收购了已经活跃于燃料电池系统开发和生产领域的公司，但他们主要研究演示项目。
我们需要针对汽车行业进行调整，以便燃料电池系统能够以高质量进行大规模生产。
为此，我们需要掌控开发和生产流程。”

改进流程并降低成本

对于任何新企业的成功，成本效益都至关重要，新能源部门也不例外。

“我们知道仿真不仅可以改进我们的流程，还有助于降低成本，”Dedeurwaerder 说。“所以仿真从一开始就是必不可少的。”

为了实现这一目标，公司采用了 Simcenter™ 软件，这是 Siemens Xcelerator 软件、硬件和服务业务平台的一部分。Dedeurwaerder 首先使用 Simcenter Amesim™ 软件构建了燃料电池系统的完整模型，包括其所有组件。然而，虽然这个模型可以用来优化架构和生产成本，但模型中的细节水平使得探索所有选项都非常耗时。

为了加快这一速度，Dedeurwaerder 采用了 Simcenter Reduced Order Modeling 软件。“我们使用大量变量（例如执行器的先导和环境条件）来训练原始模型，”他说。“借助这些训练集，我们使用 Simcenter Reduced Order Modeling 来创建降阶模型。这导致被控对象模型的运行速度大大提高，执行仿真的速度比原始模型快约 100 倍。”

然后，被控对象模型被转换为黑盒模型，供控制和软件工程师用于开发和测试其算法。在随后的开发中，使用相同的流程进行硬件在环 (HiL) 测试，并为客户提供一个快速、准确的模型，他们可以将其整合到完整的车辆模型中，以便在自己的环境中进行测试。

“我们还在内部为客户进行整车仿真，”Dedeurwaerder 说。“我们使用 Simcenter Amesim 来查看不同的动力总成配置、电池尺寸、储罐尺寸和燃料电池功率水平。这使我们能够与客户互动以找到最佳设计。”

优化测试

Dedeurwaerder 说，使用 Simcenter Amesim 和 Simcenter Reduced Order Modeling 的一个主要好处是减少了整个系统的物理测试量。“这不一定是检测总量的减少，”他解释说。“但测试更侧重于单个组件。因此，可以使用确定的组件构建一个模型。有了这样一个精确的模型，以前通过完整系统测试完成的大部分分析现在都可以通过仿真来完成。”

“仿真还使我们能够更好地了解燃油系统内部发生的现象。例如，您可能会看到物理测试无法解释的温度突然意外下降。但是通过使用仿真，您会发现这是因为存在液态水，而不仅仅是蒸汽的原因。正是液态水的蒸发导致了温度下降。”

他还指出了与物理测试相比，仿真灵活性的重要性。“它使评估不同环境中的性能变得更加容易。在特定高度或温度下设置测试台架很困难，但通过仿真，我们可以选择任何我们想要的条件。现在，我们首先使用仿真来验证新组件，因此在构建系统时，我们通常第一次就做对了，从而节省了构建更多系统的大量时间和金钱。”

保护知识产权

在不具备组件的完整物理细节时，降阶模型也被证明意义重大。“在某些情况下，物理细节并不完全清楚，或者由于知识产权的原因，供应商无法披露，”Dedeurwaerder 说。“因此，我们从各个方向对组件施加压力并记录变量数据。这可以用于训练我们集成到系统模型中的降阶模型。”

同样，借助 Simcenter Reduced Order Modeling，Plastic Omnium 能够与客户和供应商共享模型，同时仍然保护自己的知识产权。“我们可以让他们看到电池电压和净功率，但他们无法查看模型的所有细节，”Dedeurwaerder 解释说。“随着我们与合作伙伴更紧密地合作，我们可以随着关系的进展逐渐披露更多细节，但这始终在我们的控制之内。他们永远无法看到系统模型或我们使用的特定算法中的所有内容。”

Dedeurwaerder 总是乐于向合作伙伴称赞 Simcenter Reduced Order Modeling 的优点：“我们有一个只处理物理模型的供应商。将物理模型集成到完整的车辆模型中会太慢而无法运行。因此，我们向他们展示了使用降阶模型来探索复杂边界面效应的优势，并且其行为与物理模型类似，但时间要短得多。由于考虑了所有边界效应，因此最终会以更快的速度获得更好的最终产品。”

从简单到复杂

在采用 Simcenter Amesim 和 Simcenter Reduced Order Modeling 之前，Plastic Omnium 的工程师使用电子表格进行大量计算。“我们曾经以一种智能的方式用其获得了良好的结果，”Dedeurwaerder 解释说。“但它不能包括所有物理特性，例如随温度和压力变化的气体或液体特性。数据是静态的，而且非常不灵活 - 如果更改了一个组件，必须从头开始。”

借助 Simcenter Amesim 和 Simcenter Reduced Order Modeling，工程师可以从一个简单的模型开始，然后随着理解的提高而增加复杂性。“Simcenter 产品真的很容易上手”，Dedeurwaerder 说。”但必须了解如何生成要在 Simcenter Reduced Order Modeling 中使用的训练数据。其入手的简易性使我们能够轻松地将其与我们的流程集成，并随着我们对它的深入了解而不断改进我们的使用。”

“与其他系统进行数据导出和导入也很容易。例如，我们目前正在构建一个被控对象模型，其中包含多个降阶模型和围绕它们的电路。我们设置和测试条件，然后使用 Simulink 接口将其与完整模型集成。这一切都配合得很好。”

Dedeurwaerder 认为，如果没有仿真，几乎不可能解决公司面临的所有工程挑战：“那样会依赖成本高得多的测试。而且不能犯错误，因为这会进一步增加开发的时间和成本。”

相反，仿真可以使用更少的资源更快地提供结果。“Simcenter Reduced Order Modeling 使我们能够将仿真模型加速到一个程度，即详细的燃料电池工厂模型的运行速度明显快于实时，并且精度与完整系统模型相同，”Dedeurwaerder 说。“这使得模型在环控制器开发和测试等活动能够更快地完成，从而将整体开发周期缩短约 25%。同时，它为我们提供了一种可靠、保护 IP 且经济高效的方式，可以将模型分发给其他团队，包括内部人员和我们的客户，以提高他们自己的产品和流程质量。这样可以向最终用户提供更高质量的产品。”

新市场和持续改进

随着汽车行业向零排放汽车的快速发展，Plastic Omnium 需要与时俱进，并利用最新技术来开发这些车辆。以前，氢能交通一直用于汽车和卡车，但现在他们正在寻求扩展到包括大型船舶和船只，从而进入航运市场。

公司还有一个独立的软件部门，专注于自动驾驶和物联网 (IoT) 应用等。“这将使实时监控成为可能，并更好地了解燃料电池系统如何随着时间的推移而退化，”Dedeurwaerder 说。“然后我们可以将其反馈到开发中；例如，改变阴极电化学反应产生所需湿度的方式。”

“随着技术的不断发展，数字孪生对于保持竞争优势至关重要。这就是为什么 Simcenter Amesim 和 Simcenter Reduced Order Modeling 对我们如此重要的原因。它们（Simcenter Amesim 和 Simcenter Reduced Order Modeling）使我们能够看到产品内部并从实时数据中学习，以便在未来的迭代中做出改进。我希望看到更多的供应商使用这项技术，这将帮助我们开发更好的产品。”