摘要：本文旨在针对新能源汽车核心零部件功率级测试需求，提出基于Python与PyVISA的自动化测试方案。通过集成主流设备（如Keysight 34980A、功率分析仪等），构建多协议兼容（CAN、RS485等）的测试平台，实现数据采集、设备控制与分析的流程化操作。验证表明，该方案使测试效率提升50%，误差率<4%，并成功应用于某4.5T纯电动轻卡开发，测试周期缩短30%。研究为新能源商用车核心零部件测试提供了一套高效、可复现的系统方法。
关键词：新能源汽车; 测试方法研究; 自动化测试；VISA；Python；
Research on the Construction of Power Level Testing Plan for New Energy Vehicle Parts
**Abstract:**This study proposes an automated testing scheme based on Python and PyVISA to address power-level testing requirements for new energy vehicle core components. The system integrates mainstream equipment (including Keysight 34980A and power analyzers) to establish a multi-protocol compatible testing platform (supporting CAN, RS485, etc.), enabling streamlined operations for data acquisition, device control, and result analysis. validations demonstrate that the solution enhances testing efficiency by 50%, achieves an error rate below 4%, and has been successfully implemented in the development of a 4.5-ton pure electric light truck, reducing the testing cycle by 50%. This research provides an efficient and reproducible system methodology for core component testing in new energy commercial vehicles.
Keywords **：**New Energy Vehicle; Research on Test Methods; Automated Testing;VISA；Python;
引言
新能源商用车核心零部件相较燃油车时代已发生变化，底盘系统核心包括：整车控制系统、电机及控制器系统、动力电池系统、整车智能热管理系统、电动化制动系统、电动化转向系统等。相关测试优化工作已成为一个涉及计算机技术、电力电子技术、测试测量、电化学的复杂系统。
基于新测试需求，测试测量行业中各仪器设备商也在进行测量方案的快速迭代。
近年来，自动化测试技术逐渐成为新能源汽车零部件测试的研究热点。费晓华等1通过通用接口总线（General Purpose Interface Bus,GPIB)协议实现设备互联，达成分选机发送信号控制V93000自动化测试,提升测试效率；赵越等2基于Python开发射频自动化测试平台，验证了其灵活性与扩展性。相较于张伟等3的集成控制器局域网（Controller Area Network，CAN）总线测试方案，本研究进一步整合推荐标准485（Recommended Standard 485,RS-485）与局域网协议（Local Area Network,LAN）实现多接口设备协同；Liu Y等4的PyVISA框架仅针对单一功率分析仪，而本文拓展至动力电池、电机控制器及热管理系统的复合测试场景，验证了方案的通用性。
然而，现有研究对多协议兼容的功率级测试方案关注不足，且缺乏面向商用车核心部件（如高转速电机、集成控制器）的针对性优化。本文提出基于Python与PyVISA的自动化测试框架，通过CAN、RS485等多协议设备，解决数据采集效率低、可复现性差等问题。
综上，基于新能源汽车零部件功率级测试研究内容较少，且因测试需求的快速变化，对测试方案搭建的成本、时效性、智能化、拓展性及数据处理提出了更高要求。本文将探索解决新能源汽车核心零部件及系统功率级测试过程中重复工作繁杂，数据准确度低，可复现性差等问题，为新能源商用车型整车开发提供依据，构建可验证、可复现的自动化测试框架。
1 整车测试需求研究及准备工作
测试需求梳理,以某4.5T纯电动车型为基准，其中动力电池为一个整包，电机为12000RPM高转速电机，电机控制器为五合一集成方案，热管理系统为可实现对电池、电机、电控及座舱提供整体热管理调控的复杂系统。采用的是CAN通讯技术。
我公司主要围绕动力电池、电机及控制器、热管理系统进行零部件及各种组合进行测试及优化，测量基本参数及所需设备如表1。
表1 测量基本参数及需求设备
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| 部件/系统 | 测量参数 | 设备类型 |
| 动力电池 | 电压420-615V 电流±450A | 电池充放电设备、数据采集设备、可编程直流电源、环境仓、被测设备（Device Under Test,DUT） |
| 电机及控制器 | 扭矩500Nm 转速14400rpm | 可编程直流电源、功率分析仪、 冷水机组、数据采集设备、测功机、被测设备（DUT） |
| 热管理系统 | 温度响应时间≤15s | 可编程直流电源、功率分析仪、数据采集设备、测功机、环境仓、被测设备（DUT） |
测量设备行业常用通讯接口：LAN、串口、USB，我司设备有通讯功能的基本与行业相当。
表2 软件平台的选择
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| 名 称 | 免 费 | 交互式 | 方便性 | 拓展性 |
| LabVIEW | N | N | N | Y |
| MATLAB | N | Y | Y | Y |
| C++ | Y | N | N | Y |
| Tcl | Y | Y | Y | N |
| Python | Y | Y | Y | Y |
如表2所示，综合分析软件平台优先选用顺序为Python＞MATLAB＞LabVIEW。
2 测试原理及测试方案搭建
2.1 测试原理
图1 测试方案拓扑结构（CAN2.0B, 波特率500kbps）
Python可以作为独立的脚本语言运行，也可以作为其他程序或库的嵌入式语言使用。
虚拟仪器软件结构(Virtual Instrument Software Architecture，VISA)，是VXI plug & play联盟制定的I/O接口软件标准及规范的总称。
PyVISA是用于控制仪器设备的Python编程库，它利用了虚拟仪器软件架构(VISA)这一行业标准来控制各种测量仪器设备。
过程中使用到可编程仪器标准命令(Standard Commands for Programmable Instruments，SCPI)是用于控制可编程测试仪器的标准语法和指令集，命令语法格式如下：
VOLTage:DC:RANGe {<range>|MIN|MAX|DEF}
上述的语法语句解释：VOLTage表示电压命令。大括号{}包含参数选项。大括号不随命令字符串发送。垂直线|分隔参数选择，{<range>|MIN|MAX|DEF}指示用户可以指定一个数字范围参数或"MIN"、"MAX"或"DEF"。<range>：表示量程，尖括号<>表示必须给括号内的参数指定一个值。如果您未对可选参数指定数值，则仪器将使用默认值。
2.2 测试方案搭建
测试平台以Python为核心，通过PyVISA库调用VISA协议驱动设备。代码逻辑包括：设备连接（rm.open_resource）、指令发送（device.write）、数据读取（device.query_ascii_values）及结果分析，可视化展示如图7所示。关键依赖库如表3所示，步骤主要包括：
(1)测试准备：以Keysight 34980A多功能切换/测量单元为例，通过USB端口与计算机完成链路的搭建。Computer Application采用Python及相关库文件等作为测试脚本来验证功能。
(2)编码实现：首先进行Python环境、PyVISA库、VISA、Python解释器和常用的库和工具配置。PyVISA库能够调用VISA函数来实现对仪器的命令发送和数据读取。VISA使计算机识别并驱动仪器。
(3)测试结果分析
Python自动化测试程序，示例代码如下：
import PyVISA
rm = pyvisa.ResourceManager()
device = rm.open_resource('USB0::0x2A8D::0x1764::MY56310550::0::INSTR')
获取电压峰值
device.write(':MEASure:VMAX CHANnel1')
vmax = device.query_ascii_values(':MEASure:VMAX? CHANnel1')
print(f"电压峰值：{vmax0}V")
以上代码是创建一个设备管理器，进行设备连接，给仪器的标识信息，请求电压最值数据，输出、关闭设备，释放管理器内存，其中，符号"#"后的文字是对代码的解释，不影响代码的执行。测试结果为1.35、-1.26。该测试方法与相同条件下手动测试对比，测试结果一致性较高效率更快。
表3 需要的软件及支持包
|---------------------------|-------------------|
| Package ||
| altgraph | python-CAN |
| importlib_metadata | pyusb |
| libusb | PyVISA |
| packaging | PyVISA-py |
| pefile | pywin32-ctypes |
| pip | setuptools |
| pkg-about | tomli |
| pyinstaller | typing_extensions |
| pyinstaller-hooks-contrib | ni-visa |
| PyQt5_sip | |
（4）方案目标
以Python和PyVISA为核心搭建测试平台，可实现不同仪器设备组合应用、适用不同硬件接口和应用场景。本文基于新能源商用车核心零部件测试需求进行测试方案搭建研究、实现低成本设备投入，达到满足需求的效果，将计算机资源与仪器硬件、数字信号处理技术结合，把厂家定义仪器功能的方式转变为由用户自己定义仪器功能。可根据测试的需要，设计所需要的仪器系统，利用一种或多种功能的通用模块，调用不同功能的软件模块，组成不同的功能项目，以便用最少的模块实现测试需求的最佳功能。基于以上示例可拓展至一系列仪器设备及被测设备（DUT），然后选择与其他Python库或程序集成，从而实现系统化读取查询、仪器设备控制、数据运算、UI界面设计、可视化分析等功能。
3 测试验证与结果分析
3.1 实验环境与设备配置
在试验室内搭建测试平台，实验设备包括：
动力电池测试：Keysight 34980A多功能切换单元、RS485通信的充放电设备、USB/LAN接口的数据采集仪；
电机及控制器测试：CAN通信的测功机、功率分析仪（精度±0.1%）、冷水机组（温度范围25℃~80℃）；
热管理系统测试：可编程直流电源（1000V）、冷水机组（流量50L/min）。
3.2 测试流程与数据采集
3.2.1 动力电池测试：
充放电循环测试：记录电压（420V~615V）、电流（370A~450A）及温度（30℃~60℃）变化；
图2展示充放电曲线，与设计目标吻合。
3.2.2 电机及控制器测试：
外特性测试：在500Nm扭矩、14400rpm转速下，功率分析仪采集效率数据；
图3显示电机控制器效率MAP图，最高效率点99.16%（与标称值99%误差<1%）。
- 热管理系统测试：
极端工况模拟：环境仓温度设置为30℃和60℃，测试系统响应时间，低温环境下热管理系统启动时间缩短至15秒（手动测试为25秒）。自动化与手动测试效率及准确性对比见表4。
图2 动力电池充放电曲线关键参数
图3 电机效率MAP图
表4 自动化与手动测试对比
|---------|---------|--------|------|
| 测试项目 | 自动化测试时间 | 手动测试时间 | 误差率 |
| 动力电池充放电 | 45分钟 | 120分钟 | 0.5% |
| 电机效率测试 | 30分钟 | 90分钟 | 0.3% |
3.3 测试验证
在某4.5T纯电动车型上部署三电测试方案：
图4 动力电池测试原理（充放电设备含数据采集）
图7 网络数据实时分析界面
4 结 论
本文概述了以Python为核心在新能源汽车三电测试过程中自动化测试基本方法探索，通过以上实践，可实现用户自定义测试仪器功能的自动化测试手段，减少人工干预产生的效率及准确性问题，实验表明，以热管理能耗为例，相较原先手工打点测试，效率提升80%，本方案将综合测试效率提升50%（费晓华等1提升30%），误差率≤0.5%（徐永新等5为2%），且支持多品牌设备集成，为商用车测试提供了标准化流程。后续计划加大研究AI驱动的测试参数自适应优化方面，进行适应性调整及试验方案的迭代优化。
实际应用案例：本方案已用于某纯电动轻卡开发，测试周期缩短50%，数据一致性提升40%；
推广价值：支持多品牌设备集成（如Keysight、NI），适配CAN、LIN等多种通信协议，可扩展至燃料电池测试场景。
参考文献
- 费晓华. V93000动化测试技术研究J. 电子质量, 2022, 12(12): 28-34.
- 赵越.基于Python的射频自动化测试程序研究J.电子测量与仪器学报,2023.09,12(9)5-7.
- 张伟. 基于CAN总线的新能源汽车电机控制器测试系统设计J. 汽车工程, 2023, 46(2): 78-85.
- Liu Y, et al. A PyVISAbased automated testing framework for power electronicsJ. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(5): 3201-3210.
- 徐永新. 汽车ECU UDS诊断的自动化测试J. 汽车实用技术, 2022, 24(20): 95-99.
- 陈明. 多协议兼容的电池管理系统测试平台研究J. 电源技术, 2024, 48(1): 45-50.
- PyVISA.PyPIEB/OL.https:/'pypi.org/project/PyVISA/.