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在能源和环境危机的双重压力下，汽车行业从传统地燃油向新能源汽车转型。其中，汽车混合动力技术在新能源汽车中占重要地位，因其动力性能、清洁环保、经济实用、节能低耗等独特优势，成为汽车领域争相追逐的研究方向。今天我们就来盘点一下，目前汽车市场主流的混合动力汽车中哪家技术强?
目前主流的混合动力主要分为两大类：插电混动和油混合动力（又称不插电混动）。
插电混动：指的就是通过外部电源进行充电不插电混动：不需要充电，所有能源均来自汽油的混合动力车
下面我们来看看不插电混动。
丰田的混动技术是最早实用化的混合动力技术，在以前就推出了第一代普锐斯PRIUS(最早的混合动力车)
THS系统
丰田的混动系统THS（英文简称），至今已经有20年历史。以前业界流传着这么一句话"世界上的混合动力有两种，一种是丰田，一种是其他公司"，这句话虽然不太准确，但足以看出丰田在混合动力的地位。如今丰田混动系统已经进化到第四代的THS-Ⅱ（国内常称为THS-IV），旗下的混动车（普锐斯、凯美瑞、雷凌、雷克萨斯）均都使用这套系统。另外，丰田e-cvt混动的变速箱技术授权给通用和福特使用（如君越混动、蒙迪欧混动搭载的就是这款技术。）
E- CVT第二代普锐斯e-cvt
丰田混动系统THS的核心组件是一套E-CVT的行星齿轮变速箱。说到E-CVT，大家肯定想知道它与cvt有何不同？
E-CVT(中间有横杠) 与ECVT(没有横杠)不是一回事。"ECVT"是一款由日本富士重工与荷兰VDT公司共同开发的电控机械式无级变速器，与"CVT"并无本质区别。
上篇文章，小编提到了cvt变速箱工作原理（这里小编就不再介绍，想了解的可以看看上篇文章或百度），我们直接来看e-cvt工作原理。
内部机构：e-cvt内部结构没有cvt内部的椎盘和传动钢带这些部件，而存在着像at变速箱内部的行星齿轮机构。
运行工作：E-CVT要承担两种动力的传递，即汽油发动机所产生的动力以及电动机所产生的动力。
优势：实现无顿挫无级变速，不用离合器，简化了变速箱。劣势：非常致命，维持档位时候要消耗电能，持续的消耗电能，虽然可以通过另外一个电机充电。
那么e-cvt与cvt有何相同之处？
E-CVT和CVT都能够让发动机和车轮之间的总传动比始终保持在连续且线性的变化，而且它们给驾驶员的感官感觉也是非常相近的，车辆无论是加速还是减速，都感觉不到明显的"换挡"过程，有着平顺的驾驶体验。
第二家，本田丰田作为混动系统的先行者，掌握着大量核心专利，使得汽车厂商陷入两难境地，要么向丰田缴纳大笔专利费（如福特），要么下苦工研发新技术，而"技术宅"本田，毅然选择后者。
为了在混动领域实现弯道超车，本田从自己的优势（发动机领域）下手。于是选择双电机非直连式混机构，经过漫长研发，本田的i-MMD混动系统出炉了。
i- MMD
本田i-MMD混动系统的构成是通过阿特金森循环发动机、E-CVT、智能动力单元IPU和动力控制单元PCU等组合在一起。
本田iMMD混动系统有何优势？下面我们举个例子。以第十代雅阁锐.混动为例，其搭载了2.0L阿特森循环DOHC i-VTEC发动机。最高最高功率达到107kW/6200rpm。最大扭矩达到175N·m/3500rpm。
优点：油耗低，比丰田THS(如混动凯美瑞)降低0.5~1L/100km; 动力表现优秀，在0-100加速性能在8秒左右，比2.4的燃油车还有快。缺点：在低转速时效率低、扭矩较差。
目前本田的混动技术可以分为三种：i-DCD：主要搭载在小型车上的单电机混动系统，例如日版的飞度混动；
i-MMD：主要搭载在中型车上的双电机混动系统，例如国内的雅阁混动；
SH-AWD：主要搭载在大型车或跑车上的三电机混动系统，例如讴歌 NSX。那么两田的混动技术有何不同？
两田比较，发现丰田趋向于"油为主，电为辅"，而本田更趋向于"电为主，油为辅"的动力输出方式。要问两者谁的技术更好？ 嗯~小编只能说，没有谁更好，只有哪款更适合，毕竟两种产品设计理念不同，"性格"也不一样，没有可比性。
第三种，日产丰田、本田等知名车企推出混合动力汽车后，日产也不甘落后。2016年12月发布了NOTE e-POWER系统（只能加油的纯电动汽车），这是一款对小型车"NOTE"进行局部改良，配备了混合动力技术"e-POWER"的车型。在上市一个月内，没有政策优惠的情况下，收到超过两万台订单，在两个月击败普锐斯，占据日本汽车销量榜榜首。
日产NOTE e-POWER混动系统
NOTE e-POWER 用串联混动， 1.2升的三缸汽油发动机只作为发电机，并不驱动轮胎，轮胎纯粹由电动机驱动。（简而言之，这是一台不能充电，但自带发电机的纯电动汽车）。目前在国内仅有一款在售的混动力车型（楼兰混合动力版）。
优势：在瞬间提供相当大的扭矩，从而提升驾驶反应速度，使加速更加顺畅。此外，系统运转时的声浪极低，静谧性媲美纯电动汽车。缺点：节能效果比丰田和本田差，实测油耗在10L/100km左右。
第四种，通用上面我们有提到，通用的油电混动系统来自于丰田技术，与THS结构类似，只有在一些细微差别。具体到车型上，别克君越30H混动版和雪佛兰迈锐宝XH混动版。它们的混动系统是由一台94kw的1.8L自然吸气发动机（不是阿特金森循环发动机）和一台114kw电动机构成，加上1.5kwh容量的锂电池组。
别克君越30H
雪佛兰迈锐宝XH混动
特点：油耗在6L出头，比同型号车的燃油版低很多，当然，与凯美瑞双擎的5.4L油耗比还是有点差距。
第五种，福特福特的混动技术也是丰田授权的，结构基本与THS一致。在2005年，北美车展上福特发布了蒙迪欧混动版，这是一台动力由105kw的2.0L阿特金森发动机和一台92kw电动机构成，电源为锂电池组。这款混动车在2010年获得北美最佳车型称号。
新蒙迪欧混动技术
新蒙迪欧混动版的动力系统是由阿特金森循环的发动机、e-cvt变速器、电池以及电机组成。
福特新蒙迪欧插电混动版提供EV Now、EV Auto、EV Later三种行驶模式供消费者根据驾驶需求进行自由选择，让车辆始终保持当前条件下最优工作模式。
讲一下三种模式功能：在城市里驾驶，?EV Now纯电动驱动模式成为首选，可以实现52公里近乎"零油耗"的纯电动续航里程；
周末外出游玩，可以通过EV later掌握油电切换的主动权，让你想快就快；
EV Auto可以随时都轻松实现油电的智能切换。
整车综合工况油耗低，是真正开车不费油，比同级别的凯美瑞混动、雅阁混动更省。
举例说明。在去年举办的福特新蒙迪欧混动版不间断行驶活动中，新蒙迪欧混动版一箱油最远跑了1226公里，油箱是51L的，算下来综合油耗4.16/100km，差不多一公里3毛。
接下来看看插电混动。
第六种，比亚迪比亚迪是国内插电混动车的主要推动者。从2009年，比亚迪搭载第一代双模技术的F3DM上市；到2013年，第二代双模技术，让产品具备全时电四驱，百公里加速性能提升到5秒以内，油耗低于2升；到如今第三代双模(DM3)技术经过全面系统优化，用全新动力架构，将插混产品的全面性能带到了全新高度。
比亚迪DM3
比亚迪DM3混动技术从发动机、电动机、混动变速器、整车动力学模型优化几个方面提升车辆动力性。发动机的增压器匹配，ECM控制策略和冷却系统优化，提升低俗扭矩、响应性和稳定性。还有通过对前后15000rpm高性能第三代永磁同步电机的电驱动、散热、电磁性能优化，明显地提升峰值扭矩和功率。电机单体最大功率180千瓦，最大扭矩380牛.米。
搭载比亚迪DM3技术的汽车有何表现？2018年6月上市的比亚迪全新一代唐DM，凭借DM3混动技术加特，具有全时电四驱功能，0-100公里/小时加速最快4.3秒。
全新一代秦Pro DM搭载比亚迪DM3，以百公里最低油耗1升，B状态下（电池电量低于SOC设定值，发动机处于启动状态）工况油耗低至4.3升。
第七种，上汽上汽坚持以荣威品牌为牵引，其最大核心优势，就是匹配不同驱动模式的EUD"智能驱动模块"。
EUD技术
在2017年12月13日，第19届中国专利奖颁奖大会上，上汽新能源插电混动系统EDU技术获得中国专利优秀奖，可见上汽在新能源核心技术领域的强大自主创新和研发实力。上汽EDU也成为全球最先进的三大混动技术之一。
上汽荣威多款新能源车型，无论是轿车还是SUV，均搭载了EDU技术。
比如上汽荣威eRX5，它搭载了1.5TGI缸内中置直喷涡轮增压发动机，配合以EDU电驱变速箱为核心的插电混动系统，整车拥有704N?m的超高峰值扭矩，混动模式下综合工况油耗仅5.4L/100km，能耗水平领先同级20%；最大综合续航里程可达650km，混动系统效率领先同级20%；电池从最低电量充满仅需3小时，充电速度领先同级20%。
除了上面两家自主品牌，国外也有部分企业，如大众、奥迪、宝马、沃尔沃等推出了插电混动车型，遗憾的是这些车比较小众，所以不能说它们是主流混合动力车型。但在未来，相信在政策的推动下，更多的车企将推出插电混动车型，消费者也会有更多的选择空间。
汽车发动机开环和闭环的区别
所谓4轮驱动系统，又称全轮驱动系统，是指汽车前后轮都有动力。可按行驶路面状态不同而将发动机输出扭矩按不同比例分布在前后所有的轮子上，以提高汽车的行驶能力。一般用4X4或4WD来表示，如果一辆车上标有上述字样，那就表示该车辆拥有4轮驱动的功能。基本概述00四轮驱动系统（4WD-4 Wheel Drive system），顾名思义就是汽车四个车轮都能得到驱动力。这样一来，发动 四轮驱动结构示意图
机的动力被分配给四个车轮，遇到路况不好才不易出现车轮打滑，汽车的通过能力得到相当大地改善。很多人也许会认为四轮驱动的汽车会有更加强的贴地性能，其实他们把贴地性能的概念给混淆了，四轮驱动汽车与两轮驱动汽车的最大差别在于：FF车型会因为轮子的空转而转向不足，偏离了弯道，而FR车型则会甩尾，而四轮驱动则由于各个轮子的动力分配是自动的，就不会存在上面这种问题，这是涉及到汽车的循迹性能的问题，而并非是贴地性能。 00四轮驱动系统分为两个大类别：主动与被动。但目的不外乎只有一个，就是把动力从空转打滑的轮子移走，然后再重新分配到抓地力较大的轮子上，就好比车轮打滑，我们要用石块木板等东西塞在打滑的轮子下面一样，道理很简单。当两轮（前轮或者后轮）驱动的汽车发生轮胎空转打滑的时候，补救措施只有一个，就是减小引擎的驱动力，而驾驶者只有通过收油才能达到这个目的，或者行车电脑控制油门的收小。而四轮驱动的汽车就不同了，你可以任凭自己的喜好打脚加油，动力会通过电子系统自动分配到各个车轮上，能更加有效的防止车轮打滑的情况发生。 00被动式的四轮驱动系统，用的是机械式的分动装置，例如齿轮式的扭力感应差速器－－奥迪的Quattro，或者油压式的分动器－－保时捷的911 Turbo，该系统是在车轮发生空转以后才介入的。而主动式的四轮驱动系统，是通过由电脑控制的多碟式离合器来介入的，例如大众的4 Motion，电脑会不断收集轮胎的转速与油门的大小等数据，在轮胎发生空转以前就把扭力分配好。编辑本段系统分类00四驱系统主要分成两类：半时四驱(PartTime4WD）和全时四驱(Fulltime4WD）。
半时四驱
00现时，我们使用的四驱车大多是半时四驱。只要车上有专门的两驱、四驱切换拨 四轮驱动结构
杆或按钮，那么这就是使用半时四驱的四驱车。半时四驱是四驱车最常使用的四驱系统，基本型号（一辆四驱车可能有4-6种型号，如Pajero的五种型号的引擎、变速箱和车内饰完全不一样，车价可相差近一倍）的三菱帕杰罗、L300、L400、基本型号的陆地巡洋舰PRADO、LC100、LC70、LC75、美国JEEP、五十铃TROOPER、RODEO、铃木ⅥTARA、JIMNY等都使用半时四驱。 00半时四驱的使用可分两种状态：一种是两驱，汽车只有两个车轮得到动力，与普通汽车没有区别；另一种则是四驱，此时汽车前后轴以50：50的比例平均分配动力。半时四驱历史悠久，其优点是结构简单、可靠性大，加装自由轮毂(FreeWheelHub）后更加省油。
全时四驱
00全时四驱是使汽车四个车轮一直保持有驱动力的四驱系统。若要细分全时四驱系统，可分成固定扭矩分配（前后50：50比例分配）和变扭矩分配（前后动力分配比例可变）两大类。全时四驱也有很长的历史，可靠性更大，但其耗油量较大。 001、分时四轮驱动系统。这是一种可以在两驱和四驱之间手动切换的系统。动力输出的扭矩基本是以同样的大小传递给前后轴，当在附着力良好的路面行驶至弯道时，由于前后轴的转速不同，分时驱动的前后轴之间没有差速器，所以会发生一侧轮胎产生了刹车的感觉，所以不能在硬地面（铺装路面）上使用四驱，特别是在高速急转弯时，这种弯道制动有可能造成车辆失控。 00汽车转向时，前轮转弯半径比同侧的后轮要大，路程走得多，因此前轮的转速要比后轮快；以至四个车轮走的路线完全不一样，所以半时四驱只可以在车轮打滑时才挂上四驱。一回到摩擦力大的铺装路面应马上改回两驱，不然的话，轮胎、差速器、传动轴、分动器都会损坏。所以驾驶半时四驱车必须小心，其四驱不可以在硬路面（铺装路面）上使用；下雨天也不可以用；有冰或雪地则可以用，而一旦离开冰雪路面应马上改回两驱。0 00只装置了机械式分时驱动的常见作品有：陆地巡洋舰70系列，吉普牧马人，吉普切诺基sport，三菱帕杰罗V32，铃木Jimny，尼桑途乐4800等。而大众和奥迪品牌的VW Golf Synchro、4Motion以及Audi A3、S3、TT和Seat Leon（这些车型都用相同的引擎和底盘）都是将引擎的扭力输出到后轮，只有当前轮滑转时，Haldex型的中央差速器才开始起作用，将一部分扭力输出到前轮，形成四驱的形式。所以，如果想在市场上找到真正的全时四轮驱动轴间差速器，当行驶在崎岖不平的山路和沼泽时，器及恒时四轮驱动系统起到了至车，就应该排除上述车型。0 002、全时四轮驱动系统。为了避免分时系统所产生的弯道制动现象，在前后轴之间装上差速器，这就是全时驱动。全时四驱系统内有三个差速器：除了前后轴各有一个差速器外，在前后驱动轴之间还有一个中央差速器。这使全时四驱避免了分时四驱的固有问题（在硬路面不能用四驱的问题）：汽车在转向时，前后轮的转速差会被中央差速器吸收。所以，全时四驱在硬路面（铺装路面）、下雨时有更可靠的四轮抓着力，时四驱优越。但到了冰雪，沼泽地就会把中央差速器锁上（否则可能无法前进）；回到不滑的硬路（铺装路），会把中央差速器锁解开。0 00装置这类纯机械式全时系统的作品分别有：陆地巡洋舰100系列，富士斯巴鲁，奔驰G系列，三菱帕杰罗V3000，帕杰罗io，吉普切诺基Limited，吉普自由。0 00有一些四驱车使用看起来像全时四驱的智能四驱系统。这些系统平时是以前驱为主，当前轮打滑时，动力会部分转移后轮，帮助前轮使汽车行驶（可理解为智能的半时四驱），如本田CRV、HRV、凌志RX300、丰田RAV4等就是使用这种系统（可能省去四驱系统而只是前轮驱动，购买时请注意）。这种系统并不可靠，只是为在湿滑路面行驶提高些稳定性。0 00在四驱车中，富士重工生产的斯巴鲁汽车的全时四轮驱动系统是比较完善的，四个车轮的扭矩输出比例各为25%，并且与其特有的水平对置发动机相结合，达到了左右对称，从而降低了重心，提高了抓地性能，不管是在高速路面，还是雨雪湿滑路面，都能按照驾驶者的意愿从容转向。这也是其推崇“主动驾驶、主动安全”的资本。旗下有成为“弯道之王”之称的翼豹，“坡道之王”之称的森林人，可以作为豪华公务车的力狮以及具有“双向融通”概念的傲虎也都具有非凡的操控性和安全性。 00鉴于四轮驱动车理想的表现，自1982年起世界拉力锦标赛中获胜的车辆都是全时四轮驱动的汽车。既然四驱明显优于两驱，但用的比例却远远小于两驱车呢？其答案就是成本。四驱车的造价比两驱车高得多，一辆四驱车必须用3个差速器，其中一个安置于前后传动轴之间，而另两个则分别安置在前后半轴之间。正是因为价格的原因，汽车制造商无法将四驱车型全面推向民用市场。另外，四轮驱动车的燃油经济型比较差，在民用市场上推广受到了很多掣肘。 00但在拉力车赛中，车辆追求的是最高性能，理所当然会用各种最先进的技术，而不会过多考虑成本问题。如果不能提供足够的附着力，再强大的引擎扭力也无法施展。所以，如今主流的拉力赛车都用四轮驱动方式。 00斯巴鲁自1989年参加世界拉力锦标赛以来，屡获佳绩，更为可贵的是，把从赛场上汲取的经验技术精粹全部应用在了民用车辆上，这也可谓是选择四驱车辆车友的一个福音了。0 00虽然驱动形式占据非常重要的地位，直接对车身设计、引擎选择等等都产生直接影响，但是也表明了汽车性能的实现是一个系统工程。仅仅一个驱动形式应用在不同的生产线上，造就的汽车也有很大的不同。譬如都是前轮驱动车，循迹性良莠不齐，而四轮驱动车的油耗也不一定高于前轮驱动车。斯巴鲁汽车的所有车辆均为全轮驱动系统，而力狮2.5i的百公里经济油耗为仅6.1升、力狮3.0R为7.3升、森林人2.0X为7.6升、森林人2.5XT为8.3升、傲虎3.0为7.6升、翼豹2.0WRX为7.1升，远远优于同等排量车的前轮驱动、后轮驱动和四轮驱动车。而这就得益于其独特的水平对置发动机和车身轻量刚性设计，水平对置发动机具有重心低、低振动、环保和燃油经济的特点，与全时四轮驱动系统相结合则形成了一个比较完美的组合。
系统比较
00两种四驱系统的比较： 00半时四驱靠操作分动器实现两驱与四驱的切换。由于分动器内没有中央差速器，所以半时四轮驱动的汽车不能在硬地面（铺装路面）上使用四驱，特别是在弯道上不能顺利转弯。这是因为半时四驱在分动器内没有中央差速器，而无法把前后轴的转速调整所致。汽车转向时，前轮转弯半径比同侧的后轮要大，路程走得多，因此前轮的转速要比后轮快；以至四个车轮走的路线完全不一样，所以半时四驱只可以在车轮打滑时才挂上四驱。一回到摩擦力大的铺装路面应马上改回两驱，不然的话，轮胎、差速器、传动轴、分动器都会损坏。不少半时四驱前轮都可以装上自由轮毂（FREEWHEELHUB），这是一个很好的手动离合器，在不用四驱时，它可以断开前轮与传动半轴的连接，从而把车轮和左右传动半轴、差速器、传动轴、分动器的摩擦力都减去，达到省油和延长CVJOIN（万向节，constantvelocityjoint）和分动器齿轮寿命的目的。又可以降低车内噪声，是一个十分好的设计（WARN和ARB都有这产品给SUZUKI、LANDROVER、HILUX、PRANDO、PAJERO、NISSANCHEROKEE等半时四驱吉普车使用）。所以驾驶半时四驱车必须小心，其四驱不可以在硬路面（铺装路面）上使用；下雨天也不可以用；有冰或雪地则可以用，而一旦离开冰雪路面应马上改回两驱。 00全时四驱系统内有三个差速器：除了前后轴各有一个差速器外，在前后驱动轴之间还有一个中央差速器。这使全时四驱避免了半时四驱的固有问题（在硬路面不能用四驱的问题）：汽车在转向时，前后轮的转速差会被中央差速器吸收。所以，全时四驱在硬路面（铺装路面）、下雨时有更可靠的四轮抓着力，比半时四驱优越。但到了冰雪，沼泽地就必须把中央差速器锁上（否则可能无法前进）；回到不滑的硬路（铺装路），马上要把中央差速器锁解开。有些全时四驱的中央差速器比较先进，一般情况下它可以把汽车动力平分给前后轴。当车轮出现打滑时，它会自动把中央差速器锁上。在第一代RangeRover自动变速车型中就可以找到这种设备，它是大众汽车发明的粘性防滑差速器。此系统同时也常被Audi的四驱车所使用。这种系统在小车上表现很好（类似的限滑差速器在现代的四驱轿车上被广泛使用，可有效提高行驶的安全性等），但在大四驱车上，它就没有差速器手动锁来得可靠。所以，新一代RangeRover已不再使用这一系统了。另外，有一些四驱车使用看起来像全时四驱的智能四驱系统。这些系统平时是以前驱为主，当前轮打滑时，动力会部分转移后轮，帮助前轮使汽车行驶（可理解为智能的半时四驱），如本田CRV、HRV等就是使用这种系统（不少平价SUV包括CRV，HRV，凌志RX300丰田RAV4等都可能省去四驱系统而只是前轮驱动，购买时请注意）。这种系统并不可靠，但有新意（一般由前置前驱的轿车系统改进而来）。编辑本段百年历史00由梅赛德斯-奔驰看四轮驱动技术的百年历史 00梅赛德斯-奔驰四轮驱动历史始于1903年。从那时起，梅赛德斯-奔驰一直坚持明确的方针：如果要在条件糟糕的路面上确保能够安全有效地行驶，四轮驱动技术将是最佳的选择。数十年来，四轮驱动已经成功应用于梅赛德斯-奔驰的不同车型之中，包括轿车和商用车，这其中的一些车型（例如G级或乌尼莫克系列）在世界各地赢得了良好的声誉。对于应用了4MATIC技术的梅赛德斯-奔驰轿车和SUV来说，即使在普通公路上其也能够带来非凡的性能表现。 00早在1903年，保罗·戴姆勒就为设计四轮驱动汽车奠定了基础。保罗·戴姆勒是公司创始人戈特利布·戴姆勒的儿子，当时在奥地利戴姆勒汽车公司（位于维也纳新城）担任工程总监。1904～1905年，戴姆勒汽车公司建造了一辆四轮驱动军用牵引车。随后，戴姆勒汽车公司开发了一些四轮驱动牵引车和装甲汽车。然而，直到第一次世界大战的时候，汽车才最终取代了军方的马拉车。后来，四轮驱动汽车越来越多地应用于建筑工地或扫雪作业。为了能够从这种发展成果中获益，奔驰公司在加格瑙开发了四轮驱动商用车。 00四轮驱动和四轮转向：“Dernburg Wagon” 001907年，德意志帝国殖民部向戴姆勒汽车公司（DMG）订购了一辆用于特殊使命的汽车。由于这辆汽车将用于当时德意志帝国在西南非洲的殖民地（如今的***），因此该车必须具有卓越的越野性能以适应当地恶劣的路况。为此，戴姆勒汽车公司的柏林-马林菲尔德工厂制造了一辆由保罗。 00戴姆勒设计的四轮驱动汽车，并以当时德意志帝国殖民部部长Bernhard Dernburg(1865-1937）的名字命名。1908年，这辆汽车成为了Bernhard Dernburg在德意志帝国西南非洲殖民地的公务车。在后殖民时代，这辆汽车的踪迹被人们所忽视，至今其下落依然是个谜。“Dernburg Wagon”用了六座旅行车的车身设计，具有着恢弘的气度：长度为4.9米，高度（含车顶）为2.7米，轮距为1.42米，整备质量为3.6吨左右。 00为了提高操控性，“Dernburg Wagen”装配了全时四轮驱动以及四轮转向系统，并且为所有的动力传输部件都安装了细粒流沙防护罩以适应当地的气候。作为梅赛德斯-奔驰的第一款四轮驱动汽车，“Dernburg Wagon”的爬坡能力达到了25度。在 6张照片和上述5个尺寸数据的基础上，戴姆勒-克莱斯勒制造出了比例为1：4的“Dernburg Wagon”模型，真实重现出这款超凡原型汽车的重要细节。 00其他的梅赛德斯-奔驰四轮驱动轿车 001926年，刚刚合并成立的戴姆勒-奔驰开始制造另一款高牵引力轿车：三桥G1（W103系列）。在G1的基础上，戴姆勒-奔驰于1928年和1929年分别开发出G3和G3a。尽管还缺乏真正的四轮驱动性能，但是这几款轿车均是通过两个后桥来提供驱动力，因此成为了非常理想的越野车。随后，强劲的G4（W31系列）也基本上用了同样的设计，不过也不乏某些也向前车桥传输动力的车型。在当时，国家元首和高级军官都很欣赏这款全地形汽车。而在20世纪30年代，梅赛德斯-奔驰还制造了其他的轻量化四轮驱动汽车，并在德国军队中得到了广泛的使用。 00在1938年伦敦车展上，梅赛德斯-奔驰推出了作为“殖民车和车”的G5(1937～1941年的W152系列），这款车被视为当今民用越野车的先驱。G5在出厂时具有不同车身的版本可供用户选择，而除了四轮驱动之外，G5也可选装四轮转向系统。 00非凡的多面手：乌尼莫克 001948年，乌尼莫克在法兰克福面市。“Unimog（乌尼莫克）”是德语“Universalmotorger——t（通用机动工具）”的缩略语，这一名称反映了四轮驱动车型的广泛应用范围。在戴姆勒-奔驰于1950年接管整个乌尼莫克概念之前，位于格平根的勃林格机器制造厂一直生产乌尼莫克；从1951年开始，加格瑙工厂开始批量生产乌尼莫克。数十年来，几乎适用于各种地形的乌尼莫克在农业应用、长途跋涉、市政作业和军队等领域广受欢迎，经受住了时间的考验。 00乌尼莫克概念获得了毋庸置疑的成功，而乌尼莫克最初的许多标志性特征也一直延续至今日：四个同尺寸车轮，四轮驱动和前后差速锁，能够应对艰难地形的门式车桥，以及运输货物和工具的前后轴和小平台。乌尼莫克在出厂时提供众多的版本，能够为满足具体应用而进行定制。另外，乌尼莫克也提供以生活方式为导向的版本：Fun-Mog。 00独具特色：梅赛德斯-奔驰G级 0019年，梅赛德斯-奔驰推出了G级越野车。G级是戴姆勒-奔驰与斯泰尔-戴姆勒-普赫（位于奥地利格拉茨）共同创办的合资企业（Gel——ndefahrzeuggesellschaft）所开发的越野车。后来，戴姆勒-奔驰完全接管了合资企业的控制权，但G级的生产却依然保留在斯泰尔-戴姆勒-普赫（如今的马格纳-斯泰尔）。G级提供不同车身的四个产品系列，包括长轴距或短轴距的旅行车、敞篷车、厢式货车和皮卡。在奥地利、瑞士以及东欧国家，G级也以“普赫”品牌进行销售。 00460系列于19年投产，直到被更加舒适的463系列（1989年上市）所替代；在此期间，更加朴实的461系列于1991年投产。同时，462系列在希腊塞萨洛尼基进行全散件组装（CKD）。在最初的概念阶段，G级是以商用车为指向来进行研发的。然而，这很快就发生了变化，G级转而为征服艰难的越野地形进行定制。作为一款具有卓越越野性能的车型，G级在横向斜坡上的方向稳定性可达54度，爬坡能力可达80度，最小离地间隙为21厘米，接近角/离去角分别为36/27度，这意味着G级能够轻松地通过最困难的越野地形。同时，精工细作的底盘也提供了安全和舒适的越野操控性。 00得益于非同凡响的越野能力，早期的G级消费者包括许多国家的警方和军方。此外，G级也提供特殊版本，例如为沙特***王室提供的车，梅赛德斯-AMG开发的超长G级，以及为教皇保罗·约翰二世提供的“Popemobile”。 00在G级所有的产品系列中，始终有不同功率的汽油机和柴油机车型可供选择，包括高性能AMG系列。一直以来，虽然G级不断应用了最新的技术发展成果，但在越野性能方面绝不妥协，而随着时间的推移，民用车消费群体变得越来越重要。有鉴于此，如今G级也推出了舒适型版本，1989年上市的463系列就代表了这方面的一个重大飞跃。而从2001年起，经典的越野车开始畅销北美市场。此外，G级也可以满足特殊用户的安全需求，为其定制具有高等级防护性能的“防弹车”版本。事实上，作为一直用直线轮廓结构和橄榄绿色的越野车，梅赛德斯- 奔驰G级早已在汽车市场中树立了非凡声誉。 00应用于轿车的高科技：梅赛德斯-奔驰4MATIC 00到了20世纪80年代中期，为梅赛德斯-奔驰轿车装配四轮驱动的时机和条件均已成熟。1987年，全新4MATIC技术在梅赛德斯-奔驰E级(124系列）中首次亮相。全新4MATIC运用尖端技术，结合了机械部件和电子部件，进一步提高了梅赛德斯-奔驰的卓越特性。从1999年起，4ETS（四轮驱动电子牵引系统）与4MATIC一起作为差速锁应用于梅赛德斯-奔驰轿车上。 002003年，梅赛德斯-奔驰进一步扩展了四轮驱动的应用范围，可向用户提供5个车型系列的32款4MATIC车型，而S级（W220系列）的长、短轴距版本也首次应用了4MATIC技术。2006年，W221后续车型系列S320 CDI上市，这是第一款结合柴油机和四轮驱动技术的S级车型。另外，作为2003年六缸车型四轮驱动发展的组成部分，C级也装配了4MATIC。 00梅赛德斯-奔驰运动型多用途车：M级 0019年，梅赛德斯-奔驰推出M级（W163系列），由此进入了一个新兴市场。M级融合了轿车的舒适性和操控安全性，以及越野车的粗犷风格和越野性能，同时还具有宽敞的空间和最佳的适应性，这使得第一款M级获得了巨大成功。 002005年，全新M级（W164系列）秉承前身车型的优势，并应用了更加先进的技术、强劲的新款发动机、标准配备的7G-TRONIC（七速自动变速箱）、更加高效的4MATIC四轮驱动、AIRMATIC空气悬挂以及PRE-SAFE——预防性安全系统等，再次赢得了消费者的青睐。在设计方面，平坦的前窗玻璃、鲜明的前翼板以及向后逐渐升起的肩线进一步彰显出强烈的运动风格。 00更加宽敞的四轮驱动车型：R级运动旅行车 002005年3月，梅赛德斯-奔驰推出了R级大型豪华运动旅行车。R级融合了运动型轿车、旅行车、MPV和SUV等既有车型的公认优势，从而创造出一款独具特色的新车型。目前，R级所有不同发动机的版本都标准配备了4MATIC四轮驱动系统。 00高性能豪华越野车：GL级 002006年1月，GL级在2006年底特律北美国际车展上首次全球亮相。随后，在2006年2月，GL级在日内瓦首次亮相于欧洲。得益于非常坚固和宽敞的轻量化结构，新款GL级拥有着竞争对手无法比拟的行驶平顺性、动态性和安全性优势。而作为标准配备的4MATIC全时四轮驱动系统，能够在各种条件下为GL级提供最佳的动态操控性。 00舒适性和行驶动态性达到更加完美的境界——梅赛德斯-奔驰旗舰系列中的四驱车型 00作为新技术先锋，梅赛德斯-奔驰延续了源于1907年“Dernburg Wagon”的传统：100年前，保罗·戴姆勒设计的“Dernburg Wagen”是最早的梅赛德斯-奔驰四轮驱动汽车之一，为带有梅赛德斯-奔驰星徽的所有四轮驱动汽车奠定了基础。而在随后的一个世纪中，梅赛德斯-奔驰始终致力于扩展四轮驱动产品系列，从而确保能够在这一迅速增长的细分市场中开创新潮流。 00目前，梅赛德斯-奔驰面向客户提供包括G级、E级以及S级等7个车型系列在内的共48款全时四轮驱动车型，以满足消费者在各种气候条件中的轻松驾驶需求。其中，作为旗舰车型的S级4MATIC轿车，其全新驱动系统完全是针对豪华轿车而开发，融合了完美的牵引力、一流的行驶平顺性和非凡的行驶动态性以及出色的燃油经济性。为确保豪华轿车用户群体能够绝对自信地应对各种路况，梅赛德斯-奔驰在顶级车型上特别应用了新款4MATIC四轮驱动系统。 00新开发的驱动系统运用了行星齿轮式桥间差速器。在各种路面上，前后轮之间的全时固定动力分配（45/55）确保了自信和完全可预知的操控性。而在车轮出现打滑情况时，整体式多盘离合器则可以确保附加牵引力和最佳方向稳定性。不难看出，在ESP——（电控车辆稳定行驶系统）、ASR（加速防滑系统）和4ETS（四轮驱动电子牵引系统）电子行驶安全系统的下，S级4MATIC即使在路况条件不好的情况下也提供了动态、舒适和更加安全的交通解决方案。 00梅赛德斯-奔驰开发引领潮流的四轮驱动系统 004MATIC系统运用了紧凑、轻量和摩擦最优化的设计。与其他系统相比，4MATIC系统在重量、油耗、舒适性和被动安全方面具有明显优势。尤其是在重量方面，由于应用四轮驱动技术而增加的额外重量相当的低，仅仅为66或70公斤（视发动机类型而定）。 00目前，应用于S级的新款4MATIC系统由辛德尔芬根和斯图加特-下图克海姆的梅赛德斯技术中心的专家团队独立开发而成，而四轮驱动部件则由斯图加特-下图克海姆、埃斯林根-海德尔芬根和埃斯林根-麦廷根的部件厂共同生产。今后，梅赛德斯-奔驰也将在其他轿车中应用四轮驱动技术。 00梅赛德斯-奔驰旗舰车型的4MATIC系列 00作为梅赛德斯－奔驰旗舰车型4MATIC系列中的两款V8车型，S500 4MATIC和S450 4MATIC具有卓越的性能。S500 4MATIC搭载了先进的5.5升V8发动机（每缸四气门），其功率和扭矩分别为285kW/388马力和530N·m，这为S500 4MATIC提供了一流性能。 00新款S500 4MATIC与后轮驱动S500具有同样迅速的加速性能：0～100km/h的时间仅为5.4秒。由于四轮驱动系统具有最优化的重量和摩擦特性，所以额外的油耗也相当低：后轮驱动S500的油耗为11.7～11.9升/100km，S500 4MATIC的油耗为12.1～12.3升/100km（NEDC综合油耗），仅仅0.4升的额外油耗清晰的显示了新款四轮驱动系统所具有的出色的燃油经济性。 00S450 4MATIC装配了4663ml八缸发动机（每缸四气门），功率和扭矩分别为250kW/340马力和460N·m。与后轮驱动S级车型一样，这款四轮驱动V8车型具有非凡的加速性能，0～100km/h的加速时间为5.9秒，NEDC综合油耗为11.6～11.8L/100km。所有S级4MATIC车型都装配了7G-TRONIC（七速自动变速箱）以及转向管柱DIRECT SELECT（直接手动选档）选档杆和方向盘换档按钮。V6和V8汽油机车型都装配了7G-TRONIC Sport变速箱（标准配备），在“M”手动运行模式中提供更直接和更灵敏的反应。 00非凡的多样性：48款梅赛德斯-奔驰四轮驱动车型 00时至今日，梅赛德斯-奔驰拥有包括了七个车型系列共48款四轮驱动车型可供选择，如此丰富的四轮驱动车型带来了非凡的多样性：从C级和E级开始，并包括新款S级和R级大型运动旅行车。此外，梅赛德斯-奔驰还提供GL级和M级越野车的四轮驱动车型，而作为越野车之中的经典之作，19年推出的G级则为这一产品系列增添了另一种选择。在所有车型中，C级和E级都提供装配4MATIC的轿车和旅行车版本，而新款S级和R级都提供两种车身造型。 00这个产品发展反映了梅赛德斯-奔驰相当注重不断迅速增长的四轮驱动轿车和越野车市场。S级销量清晰地体现了这个增长趋势：在德国和欧洲市场中，四轮驱动车型的份额从2002年的6%增长到了2005年的9%。S级4MATIC前身车型（2002年上市）的全球销量在不到三年时间中就达到了将近29000辆。2005年，四轮驱动S级车型占全球S级车型系列销量的18%左右。从19年以来，梅赛德斯-奔驰一共销售了130多万辆全时四轮驱动轿车和越野车。
汽车四大机构五大系统是什么？
动态系统建模被各领域广泛应用，例如电动汽车，能源系统，航空航天。我们本文提到动态系统主要是被控对象，对被控对象进行建模是因为我们希望了解这个系统（被控对象）的物理特性以及接受一些外部输入（力，扭矩，电流等等）时会有什么样的动态响应，基于此从而可以更好的给出控制输入得到我们期望的系统的输出，以及理解系统的退化或最大化提升系统效率。
这些动态系统的行为是由多物理场复杂的交互作用决定的，因此系统行为和系统响应建模通常需要复杂的第一原理支撑，仿真时也需要大量的计算(例如有限元模型)。
这也是本文的出发点，提供数据驱动（主要介绍深度学习和系统辨识）的模型降阶（Reduced Order Modeling）提速的方法，通过数据得到具有一定保真度的数据模型，在捕捉到系统动态特性的同时也提升仿真速度。
本文中将涉及多个 demo，数据以及脚本文件，若您感兴趣进一步获取这些链接，可以在文末填写反馈问卷，获取这些链接。
动态系统
动态系统包含状态空间 S, 时间集 T 和一个映射（规则）来描述状态随时间的演变规则 R:S×T→S。例如给定一个时刻 t 的状态 st ,通过这个规则可以计算后面一个或几个时刻状态 st+1=R(st)，st+2=R(R(st)) 等等。动态系统通常可以用随时间变化的方程或方程组来描述。尤其对于连续时间系统，可以通过微分方程来表示。
我们先看一个简单的常微分系统（ODE）, [链接1]
其中 y(t) 是系统状态。例如：一个简单二自由度线性系统，
其中 A 是一个 2x2 的矩阵。初始条件 x0 = [2; 0], 可以通过求解 ODE 方程得到的相应的二维输出 x(t)，包含两个状态，时序和动态图如下：
图表 1 系统输出x(t):
x0 = [2; 0];
A = [-0.1 -1; 1 -0.1];
trueModel = @(t,y) A*y; % 定义系统函数，此处就是一个状态空间方程
numTimeSteps = 2000;
T = 15;
odeOptions = odeset(RelTol=1.e-7);
t = linspace(0, T, numTimeSteps);
[~, xTrain] = ode45(trueModel, t, x0, odeOptions);
后面（在介绍 Neural ODE 部分）我们会尝试利用这个系统的数据 xTrain 进行深度学习模型的训练来得到这个系统的数据代理模型（Surrogate Model），这种思路也可以同样用于复杂系统。
既然数据驱动，有很多机器学习和深度学习算法可以用，那动态系统建模有什么特殊性呢，不是都适用吗？
目前工程中已经用到很多稳态（静态）模型。例如在发动机排放标定，通过 DoE 试验时我们会将发动机维持在不同的稳态工况（转速恒定，扭矩恒定等等），通过试验数据建模得到用于标定的稳态数据模型[链接2]。
稳态工况下，对于方程（1）这样一个简单系统，其中 y(t)' 可以看作 0，到达平衡点，于是 y(t) 和 u(t) 关系恒定，不再在时间维度上与历史状态 y(t-1)，y(t-2) 等等有关，因此稳态模型针对稳态工况是非常准的。
而在瞬态工况下通常 y(t)' 非零，因此方程（1）在求解系统输出 y(t) 时不仅由当前时刻的输入 u(t) 决定，还取决于 y(t-1)，y(t-2)，u(t-1), u(t-2) 等等，这就是动态系统的特殊性，当前输出不仅依赖于当前的输入，还依赖于系统过去的行为（历史输入和历史输出）。我们在下一篇关于系统辨识的文章中会基于示例详细说明这一点。
不考虑动态系统，单纯从系统建模来说，通常有如下的两个方向：基于第一原理的和基于数据驱动的。
第一原理建模是领域工程师都比较熟悉的，例如可以使用 M 脚本语言，Simulink 或 Simscape 建模语言从物理原理进行系统模型的创建。
那什么情况下搭建系统会考虑使用或部分使用数据代理模型（Surrogate Model）？
物理系统原理比较复杂或者不够清晰，无法构建第一原理模型
数据获取相对简单
第一原理物理模型过于复杂，求解耗时，在控制开发时有时效要求，需要加速仿真计算
可以看到右半部分主要是基于数据驱动的建模手段，其中针对动态系统的建模主要是系统辨识和神经网络/深度学习。也是本系列两个方向。
本文介绍神经网络的几种用于动态系统建模的模型，下一篇文章会介绍系统辨识的几种模型。
前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
前神经网络大家都不陌生，各神经元分层排列。如图2
图2 简单前馈神经网络示意图
每层神经元只接受上层输出，结果只传给下一层，没有反馈。稍微复杂点的如图3。
图3 squeeze net MATLAB 示例
前馈神经网络是相对于循环神经网络（Recurrent Neural Network）而言，后者具有反馈，后面我们也会介绍。
那么问题来了，前馈神经网络因为没有反馈，如何表达动态系统（Dynamic System）的时间状态依赖呢？
通常主要手段使用不同尺度的滑动窗口来构建衍生特征从而表征系统在时间上的动态。
电池 SoC 预测示例
我们以电池管理系统为例，通过使用深度学习来估计电池的荷电状态 SoC（State of Charge）。
本示例主要介绍 SoC 数据驱动的建模方法，在即使不清楚电池电化学模型以及物理非线性特性的情况下，依然可以进行 SoC 估计。我们可以通过实验室中收集到的实测数据进行一个前馈神经网络代理模型训练实现 SoC 估计[1]。
脚本和数据[链接3]
图表4 数据集预览和模型的5个输入1个输出
数据准备
我们利用实测数据通过预处理得到训练数据集 cdsTrain，我们看其中一条数据记录：
preview(cdsTrain)
ans = 1×2 cell array
{5×669956 double} {1×669956 double}
数据包含五个特征，分别是电压 V、电流 I、温度 T、滑动平均电压 V_g、滑动平均电流 I _g,其中后面两个衍生特征用于表征动态信息。
搭建模型
接下来我们构建神经网络模型，结构比较简单，三层全连接网络，一个输出的 Feedforward Neural Network模型。
layers =[sequenceInputLayer(numFeatures,"Normalization","zerocenter")
fullyConnectedLayer(numHiddenUnits)
tanhLayer % HyperbolicTangent
fullyConnectedLayer(numHiddenUnits)
leakyReluLayer(0.3) % 激活函数
fullyConnectedLayer(numResponses)
clippedReluLayer(1) % 激活函数
regressionLayer];
设置训练选项并训练
options =trainingOptions('adam', ... % Adam optimizer
'MaxEpochs',Epochs,...
'ExecutionEnvironment','cpu',...%可以选择GPU
'InitialLearnRate',InitialLearnRate, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropPeriod',LearnRateDropPeriod,...
'LearnRateDropFactor',LearnRateDropFactor,...
'ValidationData', {X,Y}, ...
'ValidationFrequency',validationFrequency,...
'miniBatchSize',miniBatchSize, ...
'CheckpointPath', NET_Path);
图表 5 训练过程 Loss 变化
导入测试数据验证模型在测试集上的准确度
图表 6 深度学习模型的预测值与实测值比较
仿真测试以及代码生成
Simulink 中的深度学习推断模块[链接8]支持将我们训练好的模型作为 block 参数, 一起作为被控对象集成到整个电池管理系统中。
图表 7 电池管理系统和电池的系统模型
图中所示的 BMS 的 Simulink 模型可以监控电池状态，确保运行安全，还有一个电池模型用于仿真电池的动态和负荷。上面训练的深度学习 SoC 预测器和其他电池平衡逻辑 Block 一样嵌入在 BMS 中可以闭环仿真，以及后面做代码生成与硬件在环。
图表 8 Simulink 中原生的用于深度学习推断的 Block 和 BMS 中的闭环测试 SoC 预测效果
图表 9 deep learning 模块的 C 代码生成
上面这个示例我们利用衍生特征（通过时间滑窗构建时域依赖的特征，也可以通过不同长度的滑窗构建多尺度的时域特征），将前馈神经网络用于动态系统的建模。
Temporal convolutional network (TCN)
TCN 的主要构成是一个扩展因果卷积层。任何一个时刻的计算输出都是基于多个历史时刻的输入。
它用于构建动态系统的逻辑和前面介绍的衍生特征是类似的，都是考虑了历史的多个时间步的输入，因此也可以用于建模动态系统。
TCN 从之前的时间步构建依赖，通常需要将多个卷积层叠加在一起。为了获得更长期的依赖关系，卷积层的膨胀因子呈指数级增加，如下图所示。
设第 k 个卷积层的膨胀因子为2? ,步长为 1，则该网络的考虑到的依赖的时间窗的大小可计算为 R=(f-1)(2?-1)+1,其中 f 为过滤器大小，K 为卷积层数。图中对应的 f=2，K=4, 于是 R=16, 也就是当前时刻输出可以考虑到前面 16 个时刻步长输入。
与循环网络（RNN）相比，TCN 的缺点之一是它在推理期间占用更大的内存。计算下一个时间步需要整个原始序列。下图是一个经典的 TCN 模型结构（结合残差网络）：[链接4]
for i = 1:numBlocks
dilationFactor = 2^(i-1);
layers = [
convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal",Name="conv1_"+i)
layerNormalizationLayer
spatialDropoutLayer(dropoutFactor)
convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")
layerNormalizationLayer
reluLayer
spatialDropoutLayer(dropoutFactor)
additionLayer(2,Name="add_"+i)];
% Add and connect layers.
lgraph =addLayers(lgraph,layers);
lgraph =connectLayers(lgraph,outputName,"conv1_"+i);
一般的 TCN 架构(如[1]中所述)由多个残差块组成，每个残差块包含两组具有相同扩张因子的扩张因果卷积层，然后是归一化层、ReLU 激活层和空间 dropout 层。
网络将每个块的输入加到该块的输出上(当输入和输出之间的通道数量不匹配时，对输入进行 1 × 1 的卷积)，并应用最终的激活函数。
循环神经网络: LSTM/Gru
循环网络的结构与前馈神经网络不同，它带有一个指向自身的环，用来表示它可以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用，我们选取 LSTM 来介绍，结构如下，
LSTM 之所以可以用于动态系统建模，是因为 LSTM 和动态系统有类似的特性：对于时刻 t, LSTM 使用当前网络的状态 (ht-1,ct-1) 和当前的输入 xt来计算网络输出 ht，同时更新当前网络的状态 (ht,ct)，ht 也叫输出状态，就是当前时刻 t 的 LSTM 网络的输出，ct 称为 cell state,包含学习来的历史时刻的状态信息。每个时间步 LSTM 都会对 ct进行更新：添加信息或移除信息，主要通过四个门函数(f,g,i,o)来实现，将前面的计算过程示意性的描述一下：
其中，上面方程中的 Wf,g,i,o, Rf,g,i,o, bf,g,i,o是这些门函数各自的可学习参数，主要包括针对输入 xt 的权重，针对上一时刻输出状态（同时也是当前时刻的输入）ht-1 的权重，以及偏置，这些可学习参数本身是无状态的，被所有时刻共享。训练的过程就是优化这些学习参数的过程。
总结一下：当前时刻的输出 ht不仅依赖于当前的输入xt，还依赖于当前的状态 (ht-1,ct-1)。它可以根据训练选择性的记住每一时刻的“重要”信息，并且利用这个信息作为状态，结合当前输入 xt 进行输出状态 ht预测。
电机温度预测示例
接下来我们使用数据结合 LSTM 模型来搭建永磁同步电机（PMSM）的一个代理模型（Surrogate Modeling），用于电机不同位置的温度预测。
类似 Demo [链接5]
理解数据集
数据集来自多片时长不同的数据。从数据中可以看到 PMSM 不同位置温度与电气系统和热系统对应的工况参数的相互影响。
同时环境温度的变化也会对电机不同位置温度以及相应需求扭矩所需的电流电压有影响。
我们使用环境温度、冷却液温度、电压、电流作为输入，输出为不同位置 PMSM 的温度。
数据预处理与特征工程
同样作为一个动态系统，我们通过对初始数据再进行不同尺度滑窗实现衍生特征生成，所有特征结合在一起作为 LSTM 的输入（尽管 LSTM 本身也具有考虑时间依赖关系的特性）。
% create derived features using raw voltages and currents derivedinputs =computedrivedfeatures(tt_data); % check the noise in the data tt_data=[tt_data derivedinputs]; Vnames=tt_data.Properties.VariableNames; s1=620;s2=2915;s3=4487;s4=8825; % preprocess exponentially weighted moving erage [t_s1,t_s2,t_s3,t_s4]=preprocmovg(tt_data,s1,s2,s3,s4,Vnames); % preprocess exponentially weighted moving variance [t_v1,t_v2,t_v3,t_v4]=preprocmovvar(tt_data,s1,s2,s3,s4,Vnames); % attach features to the original table predictors=[tt_data,t_s1,t_s2,t_s3,t_s4,t_v1,t_v2,t_v3,t_v4,tt_profileid]; responses=[tt(:,9:12) tt_profileid]; VResponsenames=responses.Properties.VariableNames;
准备训练数据和验证数据
holdOuts =[657258]; % define profiles that are withheld from training. [xtrain,ytrain]= prepareDataTrain(predictors,responses,holdOuts);
我们将使用第 58 条记录作为验证集，其中包括 4.64 小时的数据。
validationdata =58; [xvalidation, yvalidation]= prepareDataValidation(predictors,responses,validationdata); numResponses = size(ytrain{1},1); featureDimension = size(xtrain{1},1); numHiddenUnits=125;
上面的 D 网络可以对许多复杂的系统进行建模。通过上面的结构（左右两支）帮助我们对依赖于时间历史的物理行为动态行为以及含状态的行为进行建模。
查看预测结果
如图所示，红色和蓝色分别代表了实测数据和模型预测结果，右侧图像显示的是他们的残差，可以看到大部分误差在 1% 以内，预测效果比较理想。模型在瞬态变化较快和较慢的工况下都能和实测数据保持一致，说明模型也保持了一定的保真度。
将模型导出 Simulink
我们将训练好的模型保存为 .mat 文件，并将其导入 Simulink Deep Neural Network Predict 模块[链接9]，这样我们就有了一个只有 50Kbyte 大小可以预测温度的代理模型（Surrogate Model）用于仿真。
Neural Ordinary Differential Equations：神经网络 ODE
这是 NIPS 2018 年最佳论文[2]提出的一种新的网络层。当然这个要理论上介绍还是比较复杂，我们可以通过应用场景直观的解释一些 Neural ODE 如何实现动态系统建模。
试想我们有一个动态系统，因为系统动力学过于复杂，我们没有真正的物理模型，但我们可以不断地通过测量得到系统的初始状态 y(t0)，动态输 入 u(t0), u(t1),…, 与动态输出 y(t1),y(t2),…,y(tn)。接下来我们想是否可以实现这样一个微分方程：
使得这个微分方程正好代表了我们的系统，也就是说在系统输入 y(t0) 的初始条件下通过求解(例如使用 ode45)这个微分方程得出的解 yp(t) 和我们实测结果是吻合的。但如何基于已有的数据 y(t0),序列 u(t) 和序列 y(t) 得到 f 呢？如果我们将 f 用一个神经网络 F(θ) 替代，即
我们现在有数据 u(t), y(t)。我们不断地利用数据训练参数θ，使得上述方程的解 yp(t1), yp(t2),...,yp(tn) 与实测 y(t)是吻合的，那就可以得到这个动态系统的微分方程模型了，从而可以用于后续系统仿真与预测。如何理解 yp(t) 与实测 y(t) 的接近度,也就是损失函数? 我们简单介绍一下训练时 Loss 函数计算。对于方程，我们在知道系统初始状态 y(t0)，可以通过很多数值积分求解器（例如常用的 ode45）得到任何时刻的推断输出 yp(t) (当然前提是系统的输入 u(t)也是已知).
θ 是神经网络 F 的静态参数。对于所有时刻都是不变的。我们就可以方便得到损失函数的值
其中 L 可以是任何自定义的损失函数。于是我们可以进行参数 θ 的训练。当然关于梯度计算与反向传播会有相对复杂的数学推导，论文提出了伴随方法（Adjoint Method）来实现这一过程，此处不做详细论述。
对应于上述过程，MATLAB中提供了dlode45 [链接10]，用于建模方程右侧非线性函数F的同时，计算 ODE 的时序解。
即 dlode45 接收一个含参神经网络 F(θ)、需要计算输出结果的时刻序列 [t0, t1,…,tN]、系统的 t0 时刻的初始状态 yt0、神经网络参数的一组值，就可以计算出时刻 [t1,…,tN] 所对应的输出状态。
使用 Neural ODE 为系统建模示例
我们通过一个示例介绍如何使用Neural ODE为动态系统建模。[链接6]
我们就借用文章刚开始的简单二自由度线性系统，x' (t)=Ax(t), 其中A是一个 2x2 的矩阵。我们用这个已知的系统产生一些数据，利用这些数据来训练一个 Neural ODE 的方程，使得这个基于数据训练好的系统（Neural ODE 方程）能够接近已知的这个动态系统。
生成物理系统的数据 xTrain 作为真值
x0 = [2; 0];
A = [-0.1 -1; 1-0.1];
trueModel = @(t,y)A*y;
[~, xTrain] =ode45(trueModel, t, x0, odeOptions);
xTrain 两个自由度的可视化
定义和初始化神经网络 F(t,x(t),θ) 的参数 θ
neuralOdeParameters.fc1= struct;
sz = [hiddenSizestateSize];
neuralOdeParameters.fc1.Weights= initializeGlorot(sz, hiddenSize, stateSize);
neuralOdeParameters.fc1.Bias = initializeZeros([hiddenSize 1]);
neuralOdeParameters.fc1
ans = 包含以下字段的 struct:
Weights: [20×2 dlarray]
Bias: [20×1 dlarray]
同样
neuralOdeParameters.fc2
ans = 包含以下字段的 struct:
Weights: [2×20 dlarray]
Bias: [2×1 dlarray]
定义神经网络模型 F(t,x(t),θ) 函数
function y = odeModel(~,y,theta)
y =tanh(theta.fc1.Weights*y + theta.fc1.Bias);
y =theta.fc2.Weights*y + theta.fc2.Bias;
end
结合定义好的 F(t,x(t),θ) 作为 dlode45 的输入来构建代理模型函数
function X =model(tspan,X0,neuralOdeParameters)
X = dlode45(@odeModel,tspan,X0,neuralOdeParameters,DataFormat="CB");
end
定义模型梯度函数
主要用于训练过程计算损失以及对应待训练参数的梯度
function [gradients,loss] =modelGradients(tspan,dlX0,neuralOdeParameters,targets)
% Compute predictions.
dlX = model(tspan,dlX0,neuralOdeParameters);
% Compute L1 loss.
loss =l1loss(dlX,targets,NormalizationFactor="all-elements",DataFormat="CBT");
% Compute gradients.
gradients =dlgradient(loss,neuralOdeParameters);
end
训练模型
不断地迭代训练，创建 miniBatch,并进行损失函数计算和自动微分，通过调用 adam 求解器进行参数学习
for iter=1:numIter
% Create batch
[dlx0, targets] = createMiniBatch(numTrainingTimesteps,neuralOdeTimesteps, miniBatchSize, xTrain);
% Evaluatenetwork and compute gradients
[grads,loss] = dlfeval(@modelGradients,timesteps,dlx0,neuralOdeParameters,targets);
% Update network
[neuralOdeParameters,erageGrad,erageSqGrad] =adamupdate(neuralOdeParameters,grads,erageGrad,erageSqGrad,iter,...
learnRate,gradDecay,sqGradDecay);
% Plot loss
currentLoss =double(extractdata(loss));
测试模型
选取新的初始条件作为训练好的模型的输入，来进行和物理系统输出的对比
x0Pred1 =sqrt([2;2]);
x0Pred2 =[-1;-1.5];
x0Pred3 = [0;2];
x0Pred4 = [-2;0];
可以看到模型对于新的初始条件依然表现优异。因此神经网络 ODE 在构建动态系统上很有潜力，目前在发动机建模上也有一些示例应用。
NARX（nonlinear autoregressive network with exogenous inputs）反馈神经网络
在深度学习网络爆发之前，在浅层神经网络的场景中，NARX 反馈神经网络是经常用于动态系统建模的，它具有反馈连接，即输出 y(t) 依赖于系统之前时刻的输出 y(t-1)，y(t-2) 等等和输入。
其中网络 F 主要是通过一个前馈神经网络实现。
如下图，其中F即为第一层隐含层前馈网络，其中输入和输出可以是多维的。
跟其他反馈神经网络类似（前面介绍的 LSTM）,它的训练过程与推断过程有些区别。网络本身的输出需要被反馈到前馈神经网络的输入。在训练时，因为我们能够拿到整段输出真实的数据，因此，我们会用当前时刻真实的输出值作为训练时模型输入而不是反馈预测的输出，换句话说，在训练时我们会把网络作为开环去训练。
这有两个好处。一是前馈网络的输入更准确。第二，生成的网络具有纯前馈架构，静态反向传播变得可用。当我们进行未来多步推断时，因为这种情况我们只能用推断的数据进行下一时刻预测，所以这次我们才把网络闭环，用于推断。
磁悬浮系统的 NARX 建模示例
接下来我们使用 narx 神经网络来对动态系统进行建模的示例[链接7]。示例系统是一个磁悬浮系统。目标是控制悬浮在电磁铁上方的磁铁的位置，在电磁铁的位置上，磁铁受到限制，只能在垂直方向上移动，如下图所示，
系统的运动方程为：
其中 y(t) 是磁铁在电磁铁上方的距离，i(t) 是经过电磁铁的电流，M 是磁铁的质量，g 是重力常数。其中 β 为粘性摩擦系数，由磁体运动材料决定；α 为场强常数，由电磁铁上导线匝数和磁体强度决定。我们搜集了系统输入 u(t)-施加在电磁铁上的电压和系统输出 y(t)-永磁体的位置，对应两个时间序列。
搭建网络和准备数据
d1 = [1:2];
d2 = [1:2];
narx_net =narxnet(d1,d2,10); % 使用narxnet功能创建NARX开环串联网络，10个隐藏层神经元
[p,Pi,Ai,t] =preparets(narx_net,u,{},y); % 用preparets准备数据
其中 y(t) 是一个反馈信号，既是输入，也是输出，训练时我们既可以拿到当前时刻数据，也可以拿到后面时刻的数据，所以可以用于开环训练，当推断时我们会将输出接到输入作为闭环进行推断。
训练网络
narx_net =train(narx_net,p,t,Pi); % 训练网络得到训练好的网络
验证开环网络推断效果
yp =sim(narx_net,p,Pi);
e =cell2mat(yp)-cell2mat(t);
可以看到误差很小。因为我们用的开环训练，所以推断结果是用前面时刻的真实输出数据（而非推断输出反馈），所以这里的误差是 one-step-ahead 推断误差。
测试闭环推断效果
如果要看网络真实准确度的表现，需要将开环的输出作为反馈接到输入，然后进行多步预测。
narx_net_closed =closeloop(narx_net);
现在可以使用闭环执行 900 个时间步的迭代预测。在这个闭环网络中只需要两个初始输入和两个初始输出作为初始条件。
y1 = y(1700:2600);
u1 = u(1700:2600);
[p1,Pi1,Ai1,t1] = preparets(narx_net_closed,u1,{},y1);
yp1 =narx_net_closed(p1,Pi1,Ai1);
从闭环预测的结果看，蓝线是磁铁的实际位置，红线是 NARX 神经网络预测的位置。即使网络预测的时间步预测了 900 步，预测依然是非常准确的。闭环多步预测准确的前提就是开环下单步推断误差要小。
总结
本文主要介绍了动态系统的特性和用于动态系统建模的神经网络模型从而可以实现模型降阶（Reduced Order Modeling），包括前馈神经网络，TCN，循环神经网络，神经网络 ODE, NARX 网络和相应的一些手段，并结合示例与场景进行了说明这些手段的有效性。
在后续文章我会来介绍系统辨识（System Identification）的一些示例,欢迎继续关注。
本文中涉及到的多个 demo，数据以及脚本文件，若您感兴趣，可以通过扫描填写下面这个反馈问卷，或点击”阅读原文“进一步获取这些链接。
获取文中示例链接
参考文献
[1] Vidal, C., Kollmeyer, P., Naguib, M., Malysz, P. et al., “Robust xEV Battery State-of-Charge Estimator Design Using a Feedforward Deep Neural Network,” SAE Technical Paper 2020-01-1181, 2020, doi:10.4271/2020-01-1181.
[2] Ricky T. Q. Chen*, Yulia Rubanova*, Jesse Bettencourt*, Did Duvenaud University of Toronto, Vector Institute “Neural Ordinary Differential Equations”
编辑：谢雅洁 校对 ：向映姣
系统动力学仿真模型主要由哪些部分组成
四大组成部分：发动机、底盘、车身、电气设备。
五大系统：燃料供给系、润滑系、冷却系、点火系、起动系。
发动机：机体是构成发动机的骨架，是发动机各机构和各系统的安装基础，其内、外安装着发动机的所有主要零件和附件，承受各种载荷。因此，机体必须要有足够的强度和刚度。机体组主要由气缸体、汽缸套、气缸盖和气缸垫等零件组成。
底盘：底盘是指汽车上由传动系、行驶系、转向系和制动系四部分组成的组合，支承、安装汽车发动机及其各部件、总成，形成汽车的整体造型，承受发动机动力，保证正常行驶。
车身：车身指的是车辆用来载人装货的部分，也指车辆整体。有的车辆的车身既是驾驶员的工作场所，又是容纳乘客和货物的场所。车身包括车窗、车门、驾驶舱、乘客舱、发动机舱和行李舱等。
电气设备：在电力系统中对发电机、变压器、电力线路、断路器等设备的统称。
冷却系:一般由水箱、水泵、散热器、风扇、节温器、水温表和放水开关组成。汽车发动机用两种冷却方式,即空气冷却和水冷却。一般汽车发动机多用水冷却。
润滑系:发动机润滑系由机油泵、集滤器、机油滤清器、油道、限压阀、机油表、感压塞及油尺等组成。
燃料系:汽油机燃料系由汽油箱、汽油表、汽油管、汽油滤清器、汽油泵、化油器、空气滤清器、进排气歧管等组。
启动系：起动机、蓄电池等。
扩展资料：
典型车身结构
1、箱型汽车
美国福特汽车公司在1915年生产出一种不同于马车型的汽车，其外形特点很像一只大箱子，并装有门和窗，人们称这类车为“箱型汽车”。因这类车的造型酷似于欧洲贵妇人们用于结伴出游和其他一些场合的人抬“轿子”式轻便座椅，所以它在商品目录中被命名为“轿车”。
2、甲壳虫型汽车
1934年，流体力学研究中心的雷依教授，用模型汽车在风洞中试验的方法测量了各种车身的空气阻力，这是具有历史意义的试验。
1934年，美国的克莱斯勒公司首先用了流线型的车身外形设计。1937年，德国设计天才费尔南德·保时捷开始设计类似甲壳虫外形的汽车。甲壳虫不但能在地上爬行，也能在空中飞行，其形体阻力很小。保时捷博士最大限度地发挥了甲壳虫外形的长处
3、船型汽车
1945年，福特汽车公司重点进行新车型的开发，经过几年的努力，终于在1949年推出了具有历史意义的新型V8型福特汽车。
因为这种汽车改变了以往汽车造型的模式，使前翼子板和发动机罩，后翼子板和行李舱罩溶于一体，大灯和散热器罩也形成整体，车身两侧形成一个平滑的面，车室位于车的中部，整个造型很像一只小船，所以人们把这类车称为“船型汽车”。
4、鱼型汽车
为了克服船型汽车的尾部过分向后伸出，在汽车高速行驶时会产生较强的空气涡流作用这一缺陷，人们又开发出像鱼的脊背的鱼型汽车。1952年，美国通用汽车公司的别克牌轿车开创了鱼型汽车的时代。如果仅仅从汽车背部形状来看，鱼型汽车和甲壳虫型汽车是很相似的。
但如仔细观察，会发现鱼型汽车的背部和地面所成的角度比较小，尾部较长，围绕车身的气流也就较为平顺些，所以涡流阻力也相对较小。
5、楔形汽车
“鱼型鸭尾式”车型虽然部分地克服了汽车高速行驶时空气的升力，但却未从根本上解决鱼型汽车的升力问题。在经过大量的探求和试验后，设计师最终找到了一种新车型——楔形。
这种车型就是将车身整体向前下方倾斜，车身后部像刀切一样平直，这种造型能有效地克服升力。第一次按楔形设计的汽车是1963年的司蒂倍克·阿本提，这辆汽车在汽车外形设计专家中得到了极高的评价。1968年，通用公司的奥兹莫比尔·托罗纳多改进和发展了楔形汽车，1968年又为凯迪拉克高级轿车埃尔多所用。
楔形造型主要在赛车上得到广泛应用。因为赛车首先考虑流体力学(空气动力学)等问题对汽车的影响，车身可以完全按楔形制造，而把乘坐的舒适性作为次要问题考虑。如20世纪80年代的意大利法拉利跑车，就是典型的楔形造型。
参考资料：
同为仿真软件，Carsim，ADAMS，Cruise和Simulink的区别是什么
系统动力学模型流图简称SD流图，是指由专用符号组成用以表示因果关系环中各个变量之间相互关系的图示。它能表示出更多系统结构和系统行为的信息，是建立SD模型必不可少的环节，对建立SD模型起着重要作用。其专用符号主要有八个：
1）水平变量
水平变量符号是表示水平变量的积累状态的符号，它是SD模型中最主要的变量。它由五部分组成，即：输入速率，输出速率，流线，变量名称及方程代码（L），如图 所示。
2）速率变量
速率变量符号是表示水平变量变化速率的变量。它能控制水平变量的变化速度，是可控变量。它由三部分组成，即：输入信息变量，变量名称及方程代码（R）。如图 所示。
3）变量
变量符号是水平变量等的变量。如图 所示。
4）外生变量
外生变量符号如图 所示。
5）表函数
表函数符号如图 所示。
6）常数
常数符号如图 所示。
7）流线
流线符号又有物质流线，信息流线，资金流线，及订货流线四种：
物质流线符号是表示系统中流动着的实体，如图 所示。
信息流线符号是表示联接积累与流速的信息通道，如图 所示。
资金流线符号是表示资金，存款及货币的流向，如图 所示。
订货流线符号是表示订货量与需求量的流向，如图 所示。
8）源与沟
源符号与沟符号如图 所示。
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系统动力模型属于什么专业
1.
仿真软件的分类
仿真软件可以分为两种：基于总成特性的模型和基于总成结构的模型
基于总成特性
CarSim、CarMarker、veDYNA、PanoSim等等。这些模型在计算时使用总成的特性，比如悬架的K&C特性，基于递推动力学求解，计算速度快，需要的参数少，自由度少，能够表征低频的车辆运动，多用于水平路面的仿真。北美使用CarSim比较多，据说欧洲使用veDYNA较多。
基于总成结构
ADAMS等等。这些模型将每个零件的动力学都考虑进来。还是以悬架为例，需要确定硬点位置、杆件的质量与几何形状等等，基于多体动力学求解，计算速度慢，需要的参数非常多，自由度也很多，能够导入柔性模型，能够仿真高频的振动，可用于垂向舒适性的仿真，可用于耐久试验的载荷模拟。
2.
仿真软件的应用
仿真软件的应用要结合汽车开发的V流程（这部分知识来自吉林大学的管欣教授，在此感谢）
以下介绍各阶段的任务：
1.对标与定标：根据竞争车型和设计目标定义汽车的性能指标，这个指标一般为整车的指标，以操稳为例，可能是横摆角速度增益、响应时间、通频带宽等等。
2.性能的逐层分解：将整车的指标分解为总成的指标和零件的指标，并进行设计。比如将操稳的指标分解为悬架总成等的特性，再将悬架总成的特性分解为杆系、弹簧、减振器的特性。
这个阶段使用的就是基于总成特性的模型，因为这个时候没有具体的零件与总成，无法建立基于总成结构的模型，而且主要关注的是低频的性能。
3.性能的逐层验证：将设计好的零件装配起来，进行测试，看是否满足总成设计要求；再将总成装配进行测试，看是否满足整车的设计要求。这个过程中可能需要迭代。
这个阶段使用的是基于总成结构的模型，可以对车辆的性能进行全面的验证。
4.分析与***：实车测试，发现缺陷及确定最终参数（这个阶段的任务我不是很确定，欢迎大家修正）
3.
其他
在进行汽车电控系统设计时，需要车辆的动力学模型，主要为两种：第一是用于设计算法的模型，通常较为简单，自由度较少，比如ESP设计时的二自由度模型；第二是用于算法验证的模型，通过使用基于总成特性的模型，能够完成MIL、SIL、HIL的需要。基于总成结构的模型通常不使用。
Cruise印象中常用于动力传动系统的仿真，此外还有Advisor，一般做电动汽车的常用。
Simulink模型用于以下几种情况：第一，没有商业软件，因为这种软件一般都比较贵；第二，商业软件没有提供需要的功能，但这种情况比较少，一般通过Simulink对商业软件进行拓展就可以了。
近年来随着智能车等的发展，环境仿真与传感器仿真的应用也逐渐增多，常使用PreScan+CarSim进行仿真，PanoSim是比较新的一个仿真软件，然后PanoSim=PreScan+CarSim，有需要的可以尝试一下。
燃油车，混动车，电动车分别是什么？
系统动力学专业。
根据查询百度百科得知，系统动力模型属于系统动力学专业。系统动力学是一门分析研究信息反馈系统的学科，也是一门跨学科的方***学科，应用极为广泛。以系统反馈控制机制与行为为研究对象，综合运用信息理论、控制理论、计算技术等来研究系统的结构、功能与行为。
什么叫动力系统
在今天的汽车市场上，有各种能源结构模型，如燃料模型、混合动力模型和电动汽车。许多消费者在面对市场上复杂的汽车时遇到了困难。所有的销售人员都说自己的车型不错，但作为一种工业产品，厂商在生产之初就有自己的定位，消费者应该根据自己的情况进行选择，如果你不知道如何选择，那就往下看，逐一解释。
燃料车，使用的能源是汽油或柴油。需要储存一定量的汽油或柴油，以确保车辆具有相当大的行驶范围，这与以电为能源的新能源汽车不同。燃油汽车是目前市场上最大的。随着的匮乏，新能源汽车逐渐普及，二者存在很大差异。
混合动力通常指燃料和电能的混合。内燃机和电动机的输出特性正好相反。电机在低速时能产生强大的转矩，为车辆启动和加速提供足够的动力；里面随着燃气轮机速度的增加，输出功率和扭矩将继续增加，为车辆中部和后部的加速提供动力。除了提高车辆的动力外同时，它可以有效地提高车辆的燃油经济性。
电动汽车是指由车载电源驱动，电机驱动，符合道路交通和安全法规要求的车辆。它是一种绿色环保的交通工具，使用可再生电能代替能源。此外，今天的电池技术仍处于快速发展时期，这使得一些电动汽车的电池寿命有限，甚至需要在两三年内更换电池，这也是许多人不愿购买电动汽车的一个重要原因。
因此，许多汽车制造商结合这两种情况推出了混合动力汽车。例如，理想的高热车始终用电机与发动机相结合的方式，使发动机的电源中包含了电机的输出，不仅降低了油耗，而且提高了动力输出能力。因此，它受到了许多消费者的喜爱。一般来说，无论是燃油汽车、电动汽车还是混合动力汽车，它都有一定的优缺点，这也是消费者喜忧参半的，但是最重要的是自身对车辆需求。
汽车上VCU什么意思?
动力系统 ：是数学上的一个概念。在动力系统中存在一个固定的规则，描述了几何空间中的一个点随时间演化情况。例如描述钟摆晃动、管道中水的流动，或者湖中每年春季鱼类的数量，此等的数学模型都是动力系统。
动力系统的简介：在动力系统中有所谓状态的概念，状态是一组可以被确定下来的实数。状态的微小变动对应这组实数的微小变动。这组实数也是一种流形的几何空间坐标。动力系统的演化规则是被一组函数控制，它描述未来状态如何依赖于当前状态的。
扩展：
电力系统：电力系统是指由生产、变换、输送、分配、消费电能的发电机、变压器、变换器、电力线路和各种用电设备以及测量、保护、控制等智能装置组成的统一整体。
汽车上的VCU是实现整车控制决策的核心电子控制单元，一般仅新能源汽车配备、传统燃油车无需该装置。
VCU是实现整车控制决策的核心电子控制单元，一般仅新能源汽车配备、传统燃油车无需该装置。VCU通过集油门踏板、挡位、刹车踏板等信号来判断驾驶员的驾驶意图；通过监测车辆状态(车速、温度等)信息，由VCU判断处理后，向动力系统、动力电池系统发送车辆的运行状态控制指令，同时控制车载附件电力系统的工作模式；VCU具有整车系统故障诊断保护与存储功能。
VCU通过集油门踏板、挡位、刹车踏板等信号来判断驾驶员的驾驶意图；通过监测车辆状态(车速、温度等)信息，由VCU判断处理后，向动力系统、动力电池系统发送车辆的运行状态控制指令，同时控制车载附件电力系统的工作模式；VCU具有整车系统故障诊断保护与存储功能。
下图为VCU的结构组成，共包括外壳、硬件电路、底层软件和应用层软件，硬件电路、底层软件和应用层软件是VCU的关键核心技术。
VCU硬件用标准化核心模块电路(32位主处理器、电源、存储器、CAN)和VCU专用电路(传感器集等)设计；其中标准化核心模块电路可移植应用在MCU和BMS，平台化硬件将具有非常好的可移植性和扩展性。随着汽车级处理器技术的发展，VCU从基于16位向32位处理器芯片逐步过渡，32位已成为业界的主流产品。
底层软件以AUTOSAR汽车软件开放式系统架构为标准，达到电子控制单元(ECU)开发共平台的发展目标，支持新能源汽车不同的控制系统；模块化软件组件以软件复用为目标，以有效提高软件质量、缩短软件开发周期。
应用层软件按照V型开发流程、基于模型开发完成，有利于团队协作和平台拓展；用快速原型工具和模型在环(MIL)工具对软件模型进行验证，加快开发速度；策略文档和软件模型均用专用版本工具进行管理，增强可追溯性；驾驶员转矩解析、换挡规律、模式切换、转矩分配和故障诊断策略等是应用层的关键技术，对车辆动力性、经济性和可靠性有着重要影响。
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