2026년 4월 4일, 토요일
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매스웍스-NXP, BMS의 새로운 방식을 공유하다

이 툴박스를 통해 엔지니어는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)에서 BMS 애플리케이션의 모델링, 개발, 검증을 수행하고, 매트랩과 연계된 NXP용 배터리 셀 제어기의 C 코드 생성을 자동화하며, NXP의 소프트웨어 솔루션 ‘BMS SDK 컴포넌트’도 지원할 수 있다

새로운 툴박스 출시로 NXP 프로세서에서 배터리 관리 시스템 설계, 테스트 및 알고리즘 배포 워크플로우 간소화

매스웍스-NXP, BMS의 새로운 방식을 공유하다
(image. Mathworks)

테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 분야의 선도적인 개발업체 매스웍스(Mathworks)는 자동차 처리 분야의 세계적인 선도 기업인 NXP 반도체(NXP Semiconductors)와 협력해 배터리 관리 시스템(BMS)을 위한 모델 기반 설계 툴박스(Model-Based Design Toolbox, MBDT)를 출시했다.

이 툴박스를 통해 엔지니어는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)에서 BMS 애플리케이션의 모델링, 개발, 검증을 수행하고, 매트랩과 연계된 NXP용 배터리 셀 제어기(MATLAB for NXP Battery Cell)의 C 코드 생성을 자동화하며, NXP의 소프트웨어 솔루션 ‘BMS SDK 컴포넌트’도 지원할 수 있게 됐다.

BMS는 전기차(EV)의 동력원인 배터리 팩의 최적 성능, 내구성 및 안전성을 보장하기 때문에 매우 중요하다. BMS 설계 과정은 EV의 특정 배터리 셀 유형과 배터리 팩 구성에 맞춘 알고리즘을 미세 조정하기 위한 모델링과 시뮬레이션 활용이 점점 증가하고 있다. 모델 기반 설계를 통해 BMS 알고리즘을 효율적으로 설계할 수 있으며, 주행 습관, 환경 조건, 결함 발생 등 다양한 시나리오에 대해 시뮬레이션으로 테스트할 수 있는 방법을 제공한다.

BMS 용 MBDT를 사용할 시, 엔지니어는 시뮬링크 모델에서 NXP 프로세서 기반 BMS 알고리즘을 실행하고 테스트하는 방식으로 직접 전환할 수 있다. 이 기능은 BMS 개발 공정을 간소화하고 프로토타이핑과 테스트 단계를 가속화한다.

라스 레거(Lars Reger) NXP 반도체 최고기술책임자(CTO)는 “매스웍스와 협력해 자동차 엔지니어들이 차세대 BMS 솔루션을 개발하는 데 도움을 줄 수 있게 되어 기쁘다”며 “NXP 프로세서에서 MBDT를 사용한 직접 테스트를 간소화함으로써 설계 공정 초기에 문제를 파악하고 해결해 더 빠른 설계 반복과 출시 시간 단축 등 여러 가지 이점을 제공한다”고 말했다.

배터리 관리 시스템를 위한 모델 기반 설계 툴박스를 사용할 시, 엔지니어는 수동 코딩 없이도 시뮬링크 BMS 모델을 NXP 프로세서에 직접 구현할 수 있다.
배터리 관리 시스템를 위한 모델 기반 설계 툴박스를 사용할 시, 엔지니어는 수동 코딩 없이도 시뮬링크 BMS 모델을 NXP 프로세서에 직접 구현할 수 있다.

BMS 용 MBDT 솔루션은 이론적 설계와 실제 적용 사이의 격차를 해소한다. 엔지니어는 수동 코딩 없이 시뮬링크 BMS 모델을 NXP 프로세서에 직접 구현해 기존 알고리즘의 무결성과 효율성을 유지할 수 있다. 또한 MBDT BMS 제품은 통합 입출력(IO) 연결 기능을 제공한다.

이 기능을 통해 엔지니어는 BMS 시스템에서 실제로 동적 테스트를 수행해 초기 하드웨어 프로토타입에 대한 즉각적인 피드백과 다양한 조건에서의 시스템 성능에 대한 인사이트를 제공받을 수 있다. 이러한 수준의 테스트는 실제 시나리오에서 BMS 솔루션의 신뢰성과 안전성을 보장하는 데 매우 중요하다.

짐 텅(Jim Tung) 매스웍스 펠로우는 “엔지니어는 시뮬링크에서 직접 BMS 알고리즘을 생성하고 NXP 프로세서에서 바로 실행해 개발 공정을 간소화하고 가속할 수 있게 됐다”며 “EV 시장에서 더 효율적이고 안정적이고 안전한 배터리 시스템에 대한 요구가 증가함에 따라, MBDT와 같은 엔지니어링 공정을 간소화하고 개선하는 툴을 통한 개발 시간 감소, 더욱 쉬운 테스트 촉진, 시장 출시 가속화는 경쟁이 치열한 시장에서 차별화 요소가 될 것”이라고 말했다.

이 제품에 대한 자세한 내용은 여기(www.mathworks.com/nxp)에서 확인할 수 있다.

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