仿真测试结果分析 30字：别只看通过率，三步把海量仿真数据挖出改进点

文章开头

当今，仿真测试已然贯穿于汽车电控开发进程的每一个阶段，不过，诸多团队将精力投放于搭建环境以及运行用例之上，最终导致文件堆积如山，然而却没有任何人认真去阅读。依我之见，测试执行仅仅占据30%的工作量，剩余的70%全部集中在分析结果方面。唯有把仿真数据转变为能够执行的改进举措，测试投入方才具备意义。

仿真测试结果怎么读

拿到一份仿真报告，别着急直接翻到最后一页去查看“通过率”呀。首先要打开trace曲线，挑选出一个具有代表性的工况，将目标值、传感器反馈值以及控制器输出值叠加绘制在同一张图当中。要是响应滞后的时间超过了20毫秒、超调量超出了标定的限值、稳态误差不停地抖动，这些情况才是真正存在的问题呢。仅仅去看绿勾和红叉，大概率会遗漏掉软故障的。

仿真测试偏差如何修正

永远不会出现那种和实车完全重合情形的曲线，是纯仿真跑出来的啊。我的习惯是准备三组对照数据，一组是台架标定数据，一组是整车路试数据，还有一组是纯模型开环输出。要对三者的差值进行分段统计，低速区偏差多数源自轮胎模型，高频抖动常常是执行器响应被简化了，瞬态过冲八成是惯量参数没调准。要把修正因子写进后处理脚本，那样下次仿真就能自动补偿了。

仿真结果可信度有多高

遭遇项目经理无数次询问“你这仿真究竟是否精准无误”，我不再回应“模型已然历经验证”，而是取出一张对比表格，横向依次罗列十个关键性能指标，纵向放置仿真所得数值、台架测试数值、路试获取数值，最后一行计算相对误差，误差小于百分之五的标记为绿色，百分之五至百分之十之间的标记为黄色，超过百分之十的逐一列出待优化项目，将这些数据一一呈现出来，质疑之声自然而然便停歇了。

仿真测试失败怎么拆解

出现跑崩的情形每天都会存在，对于模型不收敛这种状况，就要先去查看有关积分步长是否过大，将最大步长从1毫秒削减到0.1毫秒通常能够起到解决的作用，硬件通道出现报错时，不要急促地更换板卡，而是要检查信号线屏蔽层是否为单端接地，仿真运行到一半陷入卡死的情况，很大概率是因为异步模块没有添加rate transition ，针对每一类故障构建一个排查卡片，下次仅需五分钟便能够实现定位。

平日里你在剖析仿真结果之际，最常被卡住于哪一个步骤呢？是领会不了曲线上所呈现的状况，还是不清楚该采用何种方式将偏差修正回来呢？欢迎于评论区域畅所欲言分享你自身的那些遭遇挫折的经历，要是感觉有所助益的话请进行点赞并予以转发，以便让更多从事测试工作的同仁能够减少走那些不必要的曲折道路。