由于电池的非线性特性和内部环境评估，估计电池荷电状态（SoC）是困难和复杂的。 神经网络和恩智浦基于模型的设计工具箱 (MBDT) 有助于简化电池 SoC 估算算法的开发。
现代电池管理系统 (BMS) 可确保电池组在电动汽车、电源、智能手机、MP3 播放器和大多数电池供电设备的各种解决方案中安全高效地运行。 计算电池的充电状态 (SoC) 是现代电池管理系统最关键的功能之一。 该系统评估电池的充电状态，就像手机中显示的电池百分比一样。 准确的SoC估算可保护电池，防止放电/过充，延长电池寿命； 它还允许解决方案实施节能控制策略。
传统上，工程师需要构建非常准确的电池模型才能获得合理的估计，但这通常很难描述。 这个问题促使人们寻找替代方案，其中人工智能可以发挥作用。 电池电源管理开发人员开始使用神经网络（相当简单的网络）等自适应系统来创建电池的数据驱动模型并评估电压、电流和环境温度的历史记录，使用这些模型获得非常准确的 SoC 估算。
基于模型的救援
估计电池 SoC 具有挑战性且复杂，因为电池配置是非线性的（难以正确建模）并且内部环境难以评估（类似于实验室条件和现实条件），从而增加了电池的不稳定性。 基于模型的算法是目前研究最多的锂离子电池 SoC 估算技术。 基于模型的研究工程师正在看到设计和部署稳健解决方案的范式发生了转变。 基于模型的设计（MBD）意味着将实现特定功能的图形元素放在一起来设计应用程序。 使用 MBD 构建解决方案相对简单，应用程序逻辑图被转录为基于模型的软件环境，可以在其中实现控制算法。
在基于模型的软件环境 (Simulink® by MathWorks®) 上通过摄像头输入控制汽车及其转换算法的示例图
在这些MBD环境中开发应用程序有助于实现以下功能：
模拟：在与硬件交互之前验证算法可以节省时间和金钱
自动代码生成：避免许多手写代码问题，同时提高设计稳定性/错误鲁棒性
重用：模型准备好并经过彻底测试后，该功能可以在任何其他模型中重用
关注应用程序本身：查看代表应用程序的图表（算法、逻辑...），而不是研究大行代码，搜索嵌入的注释以理解其含义 - 不要沉迷于次要细节，而是应用程序/模型中心的
使用 MBD 视角有助于弥补现代应用程序日益增加的复杂性。 它还利用嵌入式设计开发中常用的软件抽象层（硬件优化的设备驱动程序，以及实现特定功能的中间件和库），同时增强驱动程序代码优化和可重用性。
与编写（C 代码）应用算法并将其与特定硬件功能调用集成的典型开发工作流程相反，在 MBD 开发中，代码是从模型自动生成的。 此外，还可以配合必要的硬件专用软件，将编程转换为模块参数配置。
MATLAB 和基于模型的设计工具箱
此外bms 软件，我们还提供 S32 Design Studio IDE，通过构建、调试和配置嵌入式工具（允许设计中使用的驱动程序、中间件和库的图形设置和初始化）来执行编程。 除了经典的调试器选项外bms 软件，我们还提供 FreeMASTER，NXP 的数据可视化工具，可实现实时应用程序调试，以验证系统行为是否得到强制执行。 FreeMASTER 的功能包括用于写入和读取变量、内存位置以及监控嵌入式目标上所需信号的选项。
模型在环 (MiL)
MBD应用程序可以使用Simulink生态系统中的仿真功能进行验证，并且可以从需求定义阶段开始进行测试和验证，或者可以设计和仿真简单的模型来验证算法的高级行为。 然后，人们可以更详细地独立建模、测试和模拟设计的某些功能和子系统； 结果还可以显示和分析——所有这些都是为了检查该想法在支持 PC 的环境中的可行性。
软件在环 (SiL)
仿真结果满足规定的系统行为后，可以生成代码并在主机 PC 上执行以继续设计。 SiL 提供了在目标系统上运行之前将实现的逻辑转录为代码的想法，为代码优化和效率提高创建上下文。
处理器在环 (PiL)
可以直接在目标上测试应用程序的各种模型或部分。 PiL 提供有关所选硬件运行所开发的应用程序逻辑的能力的信息。 工程师可以比较所有这些阶段获得的结果，支持每个开发阶段的设计测试。
MCU最终应用
MBDT 简化了从先前测试和验证的模块构建应用程序并将其部署到最终解决方案中的过程。 工程师可以在任何阶段使用 MBDT 来利用其功能：数学函数仿真、代码生成以及 MCU 驱动程序配置和控制。
MATLAB 和基于模型的设计工具箱
除了强大的 MBDT 功能和特性之外，我们的 MBDT 团队还提供广泛的在线工程支持网络社区，其中包含代码示例、论坛答案、快速入门指南、101 教程以及更多用于开始设计、验证和部署嵌入式应用程序的资源：MBDT 网络社区。 他们还开发了一系列从初级到高级的在线研讨会，演示电机控制（指导如何从头开始构建 PMSM 或 BLDC 应用程序，逐步完成整个开发过程）或电池管理系统应用程序（包括使用 MathWorks将基于深度学习的充电器转换为部署到 NXP S32K3 MCU 训练的电气状态估计算法）
使用基于模型的设计工具箱 (MBDT) 可以简化电池充电状态 (SoC) 估计算法的开发，并促进电池管理系统 (BMS) 嵌入式软件的开发。 MBDT利用软件抽象层从SoC算法模型自动生成代码，轻松将编程转换为模块参数配置。
电动汽车锂离子电池充电状态 (SoC) 估算的当前趋势
各种电流模式下基于模型的充电状态估计算法
