导言：数字孪生技术可以虚拟化建立电机本体的模型，在实际应用中通过在云端运行电机的数字孪生模型，可以对电机运行状态机进行监控和计算，适时开展预测性维护工作；虚拟控制器通常用于在电机控制器产品开发过程中建立控制策略和控制对象的闭环模型，用于软件开发验证，未来进一步可以实现软硬件解耦；这两种数字化的开发手段在应用中有着本质的不同，本文通过对电机驱动系统中两种方式的应用进行解释，总结两种数字化新技术的异同。

数字孪生(Digital Twin)，是指对象或系统的虚拟表示，旨在准确反映物理对象, 是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

数字孪生技术常见的应用场景有：

产品设计和开发：数字孪生技术允许汽车制造商创建车辆或者组件的虚拟产品，工程师可以在实际物理原型机开发完成之前，仿真不同设计，测试性能和评估潜在问题，与传统原型制作相比，减少时间和成本。

预测性维护：车辆的虚拟原型可以实现预测性维护解决方案，通过持续监控安装在汽车内的不同传感器实时数据，制造商和服务提供者可以预测何时需要对设备进行维护，从而减少停机时间并防止意外故障发生。

整车性能优化：数字孪生技术可以实现对车辆性能和健康状况的实时监控，通过分析从传感器采集到的数据，制造商可以从中找到优化性能，燃油效率和车辆整体性能的机会。

车队管理：数字孪生技术还可以用于车队管理，监控和优化车队的运营效能；通过创建车辆的虚拟原型并分析实时数据，车队运营商(如滴滴，出租车公司等)可以改进路线安排，提升燃油效率，优化车队运营。

电机的数字孪生虚拟模型是实际电机物理实体的虚拟代表，两者之间通过云端连接进行数据交换，实际物理实体电机的传感器数据如电机相电流，转速和温度等信息通过云端传递给电机虚拟模型，电机预计模型将估算和预测的数据如电机参数更新以增强效率，在线调参，维护预警等信息反馈给电机物理实体。

此外，通过将人工智能技术融入到电机的数字孪生虚拟模型中，使得虚拟模型成为一个更加智能，适应性更强，更有主观能动性的系统；电机的3维CAD模型是创建虚拟孪生系统的基础；通过将传感器采集到的数据转化为有意义的信息，使得相关算法能够做出明智的决策，进一步优化性能，并在问题影响机器功能之前主动解决问题；进一步虚拟化探测和分析机器在不同场景下行为，提高实际应用的性能，可靠性和效率。

创建电机数字孪生虚拟模型的步骤为：

1. 定义目标和边界，包含控制策略选取及调试(比如FOC, DTC等)，健康状态监控及预测性维护，系统级别仿真(比如驱动总成仿真)，性能优化等；

2. 设计电机虚拟模型，数学模型包含电压方程和观测器等，有限元模型包含磁链详细分布，齿槽转矩，损耗等；

3. 开发子系统仿真模型并确定相关参数，电气模型如电流电压等，机械模型如扭矩转速等，损耗模型如铜损，铁损，模型损耗，涡流损耗等，温度模型如热模型等；

4. 与控制系统集成，实施FOC控制，DTC控制等， 以及传感器信号(电流，转速，位置等)的采集；

5. 建立实时数字孪生模型，可以建立大数据驱动的模型，也就是机器学习模型，通常使用神经网络或者卡尔曼滤波器进行实时估算（比如参数预估），另一种是将数字孪生系统与实际电机通过传感器连接起来， 在MCU内进行实时监控和比较。

控制器虚拟化是在基于Windows PC上对汽车电子控制单元进行闭环仿真，使得一些原本在道路，台架和HIL层面的测试验证工作转移到PC上，缩短开发时间和成本，提供开发效能。开发工程师通过在PC上对软件进行模拟，校准和测量，缩短开发周期，减少对稀缺资源和实际硬件的严重依赖；同时，开发人员可以在纯软件层面随时观测和修改内部变量，从而极大提高工作效率。

V-ECU是包含控制器软件部分所有内容，同时其中一部分软件是通过仿真实现的一种组合;

V-ECU软件内容包含由控制器模型生成的C代码，或者在之前项目软件开发过程中已经量产过的C代码，或者之前已经编译好的二进制代码；

V-ECU用于不同主体(如主机厂与一级供应商)之间的文件交互，可以在如个人电脑等仿真平台上执行，同时仿真过程中不需要ECU硬件；

V-ECU通常情况下用于ECU软件的测试，在这种情况下，V-ECU属于“被测对象”(SUT)；

V-ECU也会在域控仿真系统中使用，用以测试其他V-ECU的软件，这种情况下V-ECU需要提供真实输入给其他被测对象，并充当为一种“休眠总线模拟”的作用。

虚拟控制器有两种不同的生成方式，0级、1级、2级、3级V-ECU是将C源码经过PC的x86编译器生成可以运行在PC上的V-ECU目标文件，并在PC上进行系统测试和验证后反馈给研发工程师；4级V-ECU是将C源码进行编译，生成目标芯片的程序(hex格式)文件后，在目前芯片的指令模拟器上进行系统测试，然后将测试结果反馈给研发工程师。