三、经验交流 电芯知识比较复杂,需要更多专业的知识,本文仅仅是讲述一些基本的常识性知识,希望能够帮助大家对电芯有个基本的认识,欢迎大家和小飞哥一起交流嵌入式开发、BMS开发的更多内容。
为什么需要BMS? BMS主要任务是什么? BMS主要任务: 电池状态监测 电池状态分析 电池安全保护 能量控制管理 电池信息管理 BMS需要避免动力电的超范围滥用,保证动力电池安全可靠、高效及长寿命的运行。 1.BMS系统简介 1.1 BMS系统架构 一种典型BMS系统架构 BMS系统架构 主从式BMS拓扑结构 Local ECU layer Management of 6-12 cells
顾老师一个基于文本生成playwright的工具Jerry诞生了,下载地址:https://github.com/xianggu625/Jerry 来源:CSDN VCU整车控制器BMS hil测试 simulink模型VCU整车控制器BMS hil测试simulink模型带模型说明文件。 什么是VCU整车控制器BMS HIL测试 在汽车领域,VCU(Vehicle Control Unit)整车控制器就像汽车的大脑,掌控着整车的运行逻辑。 通过它搭建的VCU整车控制器BMS HIL测试模型,能以直观的图形化方式展示整个测试系统的架构和信号流。 学习用途 对于想要深入学习汽车电子控制系统开发的小伙伴来说,这个VCU整车控制器BMS HIL测试Simulink模型简直是绝佳的学习素材。
本文将介绍几种常见的电动两轮车 BMS 架构以及不同架构的 优缺点及其使用场景。 2、电动两轮车 BMS 架构 2.1 典型的电动两轮车BMS架构 通常由电芯,模拟前端,二段保护,主控等组成。 根据不同的应用场合,应该选取合适的 BMS 架构。下面分 别介绍在选取不同 BMS 架构时的主要考虑。 Figure 7 所示为典型的高边串联应用电 路,可以看到,通过 BQ76952 的 CHG Pin 和 DSG Pin 就可以直接驱动高边的 CHG FET 和 DSG FET,简单方便又经济实惠。 4、其他两轮车 BMS 架构 除了上述按照 CFET 和 DFET 的位置分类外,还可以按照模拟前端的数量, 有无 MCU 等对两轮车 BMS 架构进行分类。 Figure 7 中 AFE 则脱离了 MCU 而独立工作,所以为独立(standalone)架 构。
,测试1天; 4)项目周期三个月,开发一个月,测试1天 ; 5)开发一周,测试周期1小时; 6)开发3天,测试周期0小时(未测试,直接上线); 7)当天突然知道一个需求,当天就需要你测试,当天上线 3、常规来看,3天的测试预留时间,或者1周的预留时间,一定会被开发压缩的(即:在你的测试周期里,还会存在一些开发并行工作),先做冒烟测试,开发阶段就多关注代码实现逻辑、接口情况、测试数据准备、环境准备, 测试报告,附上你的测试点、以及可能性的风险、结论,避免背锅; 测试报告模板、怎么写,见文章 从业多年,依然写不好一份测试报告 ! ); 6、当时间确实不够,系统会线上问题的容忍度又非常低的情况下,测试报告明确注明风险+结论(不同意上线),且邮件发出来;最终,还是要一意孤行,锅,团队一起背 ; 7、确实很多非核心系统、内部系统、纯底层代码逻辑的底层框架 ,完全不需要测试,直接跳过测试、上线也是可以的(如果能做到 单元测试、代码检查、线上监控); 参考文章:软件测试从业者终极目标,线上零BUG如何实现 ?
Must be "qcom,qpnp-vm-bms" for the BM driver 相应的VADC设备的phandle,qcom,bms-vadc = <&pm8909_vadc>; qcom,bms-adc_tm: Corresponding ADC_TMdevice's phandle 如有此项,当系统休眠时此属性强迫BMS进入S3(sleep)状态。 只要充电器在,保证BMS FSM激活状态。 此属性用于关闭VM BMS硬件模块,在不支持BMS或是使用一个外部电量计时使能此属性。
图3-18 CPU状态转换图 7)软中断与硬中断 假设现在一家公司就有一名客服人员,这个客服人员就有一台座机,这种情况下用户碰到问题只能打电话给这个客服人员,如果有多个用户同时打入只能凭运气,先打通电话的人得到回答 /softirqs CPU0 CPU1 HI: 0 0 TIMER: 811613 1972736 NET_TX: 49 7 #ps aux | grep softirq root 7 0.0 0.0 0 0 ? PIDUSER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 7 root 20 0 0
一、什么是BMS? BMS是Battery Management System首字母缩写,电池管理系统。 一般BMS表现为一块电路板,即BMS保护板,或者一个硬件盒子。 BMS保护板 BMS保护盒 BMS保护板或者BMS保护盒子通过采样线、镍片等与电芯组成的pack连接,通过对系统状态的实时监控,达到管理电池组的目的。 image 三、BMS架构 目前BMS架构主要分为集中式架构和分布式架构(图片来源:知乎安森德ASDsemi) 1、集中式架构 简单来说,集中式BMS将所有电芯统一用一个BMS硬件采集,适用于电芯少的场景 过流保护分为充电过流保护和放电过流保护,一般根据功能安全的要求,分两级保护,一级保护一般为软件保护,二级为硬件保护,例如: 1级充电过流保护电流:4A 1级充电过流保护时间:4S 2级充电过流保护电流:7A
有好几种插值方法,本文仅仅介绍一维线性插值和双线性插值在BMS开发中的应用。 首先在 x 方向进行线性插值,得到: 然后在 y 方向进行线性插值,得到: 这样就得到所要的结果 f(x, y): Part22、线性插值在BMS中的应用 32.1 一维线性插值在BMS中的应用 电芯SOC 42.2 双线性插值在BMS中的应用 要计算在负载情况下的SOC,需要对电压和电流做建模,获得比较准确的SOC,当然这个SOC也只是尽可能准确一些,相比较OCV,电池工作过程中是不能直接使用OCV计算SOC define SOC_FULL (100) #define SOC_OCV_STEP (SOC_FULL / 20) #define CELLVOL_LEN (21) #define CURRENT_LEN 7
BMS 通常使用不安全的协议和旧版系统,没有足够的安全控制,而许多企业才开始努力了解正在使用的 BMS 数量和种类。 BMS 环境使用多种专有和开放标准协议进行通信,从而使安全团队发现、保护和管理 BMS 的能力变得更加复杂。 网络犯罪分子正在利用易受攻击的 BMS 设备进行新型的、更有想象力的入侵方式。它还表明,迫切需要一个强大的 BMS 网络安全策略。 由于安全团队专注于保护传统目标资产和系统,BMS 经常被视为潜在的漏洞点而被忽视。现今,网络犯罪分子正在了解 BMS 运营的重要性以及它们为其他关键基础设施提供的途径。 为了消除 BMS 环境中的许多核心挑战,企业应采用以下工业网络安全建议:了解环境中所有BMS。关键基础设施企业通常缺乏对其环境中连接的各种 BMS 资产的可视化。
1. compatible节点: qpnp-vm-bms.c使用来控制电池曲线的和BMS功能的,其compatible节点是"qcom,qpnp-vm-bms" 2. probe函数: qpnp_vm_bms_probe = "bms"; chip->bms_psy.type = POWER_SUPPLY_TYPE_BMS; chip->bms_psy.properties = bms_power_props ; chip->bms_psy.num_properties = ARRAY_SIZE(bms_power_props); chip->bms_psy.get_property = qpnp_vm_bms_power_get_property ; chip->bms_psy.set_property = qpnp_vm_bms_power_set_property; chip->bms_psy.external_power_changed ; chip->bms_psy.supplied_to = qpnp_vm_bms_supplicants; chip->bms_psy.num_supplicants = ARRAY_SIZE
在新能源电池系统中,电池管理系统(BMS)的实时性与数据精度直接决定电池性能与安全性。 当BMS需与EtherCAT设备协同时,协议不匹配可能导致数据不同步。 以某储能系统为例,BMS通过CCLinkIE上传电芯电压数据至PLC(周期1ms),而电芯温度传感器通过EtherCAT实时反馈数据(周期500μs)。改造方案如下: 1. 数据映射:将BMS的电压数据(数字量信号)通过网关的PDO映射至EtherCAT网络,确保数据在100μs内完成转换。 3. 总结 耐达讯通信技术CCLinkIE转EtherCAT网关并非简单的“协议翻译”,而是通过精准的数据映射与同步机制,解决BMS与高速控制设备间的协同难题。
而传统的单元测试很难对 app 的功能或者 UI 进行测试。 Apple 在 Xcode 7 中新加入了一套 UI Testing 的工具,其目的就是解决这个问题。 这篇文章将通过一个简单的例子来说明 Xcode 7 中 UI Testing 的基本概念和使用方法。 这也是为什么 iOS 中大部分的 UI 测试框架都是基于 UI Accessibility 的原因,Xcode 7 的 UI Testing 也不例外。 evaluatedWithObject: navTitle, handler: nil) waitForExpectationsWithTimeout(5, handler: nil) } 注意在当前的 Xcode 版本 (7.0 7A218
关键的用法 lnmap -sP 192.168.0.0/24:进行ping扫描,打印出对扫描做出响应的主机,不做进一步测试。 这个测试用于确定系统是否运行了sshd、DNS、imapd或4564端口。如果这些端口打开,将使用版本检测来确定哪种应用在运行。 on 127.0.0.1 Discovered open port 8005/tcp on 127.0.0.1 Discovered open port 5521/tcp on 127.0.0.1 案例7: 192.168.0.133 案例14:使用通配符扫描 C:\Program Files (x86)\Nmap\scripts> nmap --script "http-*" 192.168.0.133 星云测试
测试用例分层 每个测试用例都有1个或多个测试步骤(List[step]),每个测试步骤对应一个API请求或其他用例的引用。 你可以将API定义为只有一个请求步骤的测试用例。 测试用例的分层思想: 测试用例(testcase)应该是完整且独立的,每条测试用例应该是都可以独立运行的(重要) 测试用例是测试步骤(teststep)的有序集合 测试用例集(testsuite)是测试用例的无序集合 每个测试步骤的变量都是独立的,如果想在多个测试步骤中共享变量,需要在config variables中定义。 .validate 断言,我们测试最终就是要验证接口返回是否符合预期。
最近在规划CentOS7版本中的MySQL测试情况,于是找了公司内部的虚拟机来做下模拟测试。 性能数据可以参考一篇对比测试的文章,总结的蛮好。 测试阶段 在本次测试中,我使用的是社区版5.7.27作为测试的对比,整个测试预期是按照如下的方式来做对比的。 ? 在实际部署时,CentOS7中还是存在一些差异,为了尽可能和运维平台衔接起来,所以整个部署是使用了平台化工具来做的。 -rw-r----- 1 mysql mysql 163475246 Sep 17 17:29 mysqlbin.000033 从性能测试来看,目前得到的初始数据,MGR的QPS在3200左右,而异步模式已经在 后续这一版测试还是要在一些细节上做一些补充测试。 文章详情《MySQL DBA工作笔记》
3.5星云客户端测试台功能说明 前置条件:双向追溯功能可以运行的前提是,测试用例已经被运行过,并且示波器收到了波形采集到了动态数据。 双向追溯是指通过运行测试用例,实现测试用例与被测源码间相互追溯。 根据测试用例查看相关被测源码为正向追溯,根据被测源码查看相关测试用例为逆向追溯。 在测试用例列表中选择测试用例,可以追溯到该测试用例的内容描述信息,在模块调用图中显示被测试到的函数;也可以在模块调用图中,点击相关的函数,也可以追溯到相关的测试用例。 该追溯技术方便了用户查看和设计测试用例。 进入双向追溯选择视图点击“测试台”,如图59所示。 ? 图59进入测试台 1. 模块流程图 对于系统之间或模块之间往往通过HTTP、HTTPS等通信协议进行,而星云测试通过agent技术,把测试用例进行过的多个系统或多个模块之间的调用进行了记录并绘制成展示图,测试人员可以很直观的观察出测试用例从起始点到进行的各系统或各模块之间的调用关系图
JMeter不仅能十分便捷地进行接口测试,同时它也是一款优秀的压测工具。 在实际的性能测试中,一般会专门申请一台CPU、内存、磁盘指标都较好的linux服务器作为压测机器。 1 环境配置 版本情况:Linux版本为Centos7,JMeter使用版本为3.3,JDK版本为1.8。 -t表示测试计划,后面跟测试计划名称 -l表示测试结果,后面跟测试结果文件名称 ? local/testResult/test.jtl 脚本运行结束后,会在testResult目录下生成一个test.jtl文件,将这个文件导出到windows端JMeter中的聚合报告中,即可查看测试详情
测试环境: 操作系统:CentOS7、openstack nova-docker启动的centos7、openstack环境启动的centos7虚拟机 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 因此虚拟内存到物理内存的映射次数比较少,性能瓶颈主要在物理内存的读写速度上,因此这种情况docker和虚拟机的测试性能差别不大; 内存带宽测试中docker与虚拟机内存访问性能差异不大的原因是由于内存带宽测试中需要进行虚拟地址到物理地址的映射次数比较少 根据这个假设,我们推测,当进行随机内存访问测试时这两者的性能差距将会变大,因为随机内存访问测试中需要进行虚拟内存地址到物理内存地址的映射次数将会变多。结果如下图所示。 image image image docker与虚拟机存储性能比较 采用iometer分别以顺序读、随机读、顺序写、随机写四中模式对如下3中场景进行测试,测试过程中文件系统采用ext4 测试前预热30s 虚拟机网络性能对比测试》
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