KR101469993B1 - Method for motor control of electric vehicle - Google Patents

Method for motor control of electric vehicle Download PDF

Info

Publication number
KR101469993B1
KR101469993B1 KR1020080056436A KR20080056436A KR101469993B1 KR 101469993 B1 KR101469993 B1 KR 101469993B1 KR 1020080056436 A KR1020080056436 A KR 1020080056436A KR 20080056436 A KR20080056436 A KR 20080056436A KR 101469993 B1 KR101469993 B1 KR 101469993B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
motor control
motor
regression model
approximate
value
Prior art date
Application number
KR1020080056436A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20090130699A (en
Inventor
임성엽
김영준
Original Assignee
현대자동차주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020080056436A priority Critical patent/KR101469993B1/en
Publication of KR20090130699A publication Critical patent/KR20090130699A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101469993B1 publication Critical patent/KR101469993B1/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L15/00—Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles
    • B60L15/20—Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles for control of the vehicle or its driving motor to achieve a desired performance, e.g. speed, torque, programmed variation of speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/42—Drive Train control parameters related to electric machines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/42—Drive Train control parameters related to electric machines
    • B60L2240/421—Speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2200/00—Type of vehicle
    • B60Y2200/90—Vehicles comprising electric prime movers
    • B60Y2200/91—Electric vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2200/00—Type of vehicle
    • B60Y2200/90—Vehicles comprising electric prime movers
    • B60Y2200/92—Hybrid vehicles
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

본 발명은 전기자동차의 구동모터 제어방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 하이브리드 차량 및 연료전지 차량과 같은 환경 차량의 구동모터를 제어하기 위해 실험계획법을 통해 얻어진 구동모터의 운전조건과 모터 제어 맵 운전점 간의 근사 회귀모델(근사함수)을 이용하여 모터 제어 맵 운전점을 직접적으로 가감산하여 보상 제어하는 방식이 적용됨으로써, 구동모터의 제어 안정성 확보 및 효율 증대, 그로 인한 연비 향상의 효과를 제공하는 전기자동차의 구동모터 제어방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a driving motor control method for an electric vehicle, and more particularly, to a driving motor control method for controlling a driving motor of an environment vehicle such as a hybrid vehicle and a fuel cell vehicle, A method of compensating and controlling the motor control map operation point directly by using an approximate regression model (approximate function) between the points is applied, thereby securing the control stability of the drive motor, increasing the efficiency, and thereby improving the fuel efficiency To a drive motor control method of an electric vehicle.

전기자동차, 환경 차량, 하이브리드 차량, 연료전지 차량, 구동모터, 근사 회귀모델, 근사함수, 운전점, 보상 제어 Electric vehicle, environmental vehicle, hybrid vehicle, fuel cell vehicle, driving motor, approximate regression model, approximate function, operating point, compensation control

Description

전기자동차의 구동모터 제어방법{Method for motor control of electric vehicle}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001]

본 발명은 전기자동차의 구동모터 제어방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 하이브리드 차량 및 연료전지 차량과 같은 환경 차량에서 직류단(고전압 배터리/ 연료전지 스택 등) 전압 변동에 따른 구동모터의 최적 제어 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a driving motor control method for an electric vehicle, and more particularly, to an optimal control method of a driving motor according to voltage fluctuations of a DC stage (high voltage battery / fuel cell stack, etc.) in an environment vehicle such as a hybrid vehicle and a fuel cell vehicle .

최근 환경친화적인 제품을 개발해야 한다는 시대적 요청에 부응하여 내연기관과 구동모터를 작동시켜 차량을 구동시키는 하이브리드 차량과, 연료전지를 동력원으로 하여 구동모터를 작동시켜 차량을 구동시키는 연료전지 차량 등 환경 차량에 대한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. A hybrid vehicle for driving a vehicle by operating an internal combustion engine and a drive motor in response to a demand for a new environmentally friendly product, and a fuel cell vehicle for driving the vehicle by operating the drive motor using the fuel cell as a power source. Research on vehicles is being actively pursued.

여기서, 연료전지 차량의 경우 연료전지를 주동력원으로 하면서 슈퍼캡 또는 고전압 배터리를 보조동력원으로 사용하여 구동모터를 작동시킨다.In the case of a fuel cell vehicle, the fuel cell is used as a main power source while a supercap or a high voltage battery is used as an auxiliary power source to operate the drive motor.

이와 같이 하이브리드 차량 및 연료전지 차량 모두 차량 구동을 위해 전력을 인가받아 작동하는 구동모터가 탑재되며, 연비 향상을 위해서는 구동모터의 제어 안정성 확보와 효율 증대가 중요하다.In this way, both the hybrid vehicle and the fuel cell vehicle are equipped with a driving motor that operates by receiving power for driving the vehicle. In order to improve the fuel economy, it is important to secure the control stability of the driving motor and increase the efficiency.

환경 차량용 구동모터(매입형 영구자석 동기전동기)는 인버터(DC-AC 전력변환장치)에 입력되는 직류전압의 크기에 따라 그 운전영역이 변하게 된다. The drive range of the drive motor for the environment vehicle (permanent magnet synchronous motor) changes depending on the magnitude of the DC voltage input to the inverter (DC-AC power converter).

직류단의 전압이 맵 기준 전압보다 작을 경우에는 맵에 의한 운전점이 전압 제한을 초과하게 되어 토크 제어 성능 저하 및 구동모터의 제어 불안정 상태를 야기하고, 직류단 전압이 맵 기준 전압보다 클 경우에는 더 작은 전류 운전점으로 전이가 가능하므로 모터 시스템의 효율을 증대시킬 수 있다. When the DC voltage is lower than the map reference voltage, the operating point of the map exceeds the voltage limit, which causes the torque control performance deterioration and the unstable state of the drive motor. If the DC voltage is larger than the map reference voltage, Transition to a small current operating point is possible, which can increase the efficiency of the motor system.

따라서, 환경 차량의 최적 동력성능 확보 및 시스템 효율 증대에 따른 연비 향상을 위해서는 직류단(고전압 배터리/연료전지 스택 등) 전압 변동에 따른 보상 제어 대책이 필요하다.Therefore, in order to secure the optimum power performance of the environment vehicle and to improve the fuel efficiency by increasing the system efficiency, compensation control according to the voltage fluctuation of the DC stage (high voltage battery / fuel cell stack, etc.) is needed.

직류단 전압 크기에 따라 n개의 운전점 맵을 구성할 경우, n개의 운전점 맵 구성을 위한 많은 업무 수행 소요 시간이 필요하며, 또한 구성 가능한 운전점 맵의 개수가 CPU 메모리 용량에 의해 제한되는 단점이 있다. In case of constructing n operation point maps according to the DC voltage level, it takes a lot of time to perform the task for n operation point map configuration, and the number of configurable operation point maps is limited by the CPU memory capacity .

첨부한 도 1과 도 2는 종래기술의 문제점을 설명하기 위한 도면으로서, 직류단 전압 변동에 따른 구동모터 제어 운전영역을 보여준다. 도 1은 직류단 전압 < 맵 기준 전압인 경우를, 도 2는 직류단 전압 > 맵 기준 전압인 경우를 나타낸다.FIG. 1 and FIG. 2 are diagrams for explaining the problems of the prior art, showing a driving motor control operation region according to DC voltage variation. Fig. 1 shows the case where the direct-current short-circuit voltage is smaller than the map reference voltage, and Fig. 2 shows the case where the direct-current voltage is the map reference voltage.

도시된 바와 같이, 직류단 전압이 맵 기준 전압보다 작을 경우, 맵에 의한 모터 제어 운전점이 전압 제한 타원(직류단 전압) 외부에 존재하고, 이에 토크 제어 성능 저하 및 구동모터의 제어 불안정 상태가 초래될 수 있다. 따라서, 전압 제한 타원 내부로 운전점을 보상하는 제어가 필요하다[id *: (-) 방향으로 증가, iq *: (-) 방향으로 증가].As shown in the figure, when the DC step voltage is lower than the map reference voltage, the motor control operation point based on the map exists outside the voltage limit ellipse (DC step voltage), resulting in a decrease in the torque control performance and a control instability state of the drive motor . Therefore, control is required to compensate the operating point into the voltage-limited ellipse [i d * : increase in (-) direction and increase in i q * : (-) direction).

반면, 직류단 전압이 맵 기준 전압보다 클 경우, 맵에 의한 모터 제어 운전점이 전압 제한 타원(직류단 전압) 내부에 존재하고, 이때는 토크 제어 성능 유지 및 운전점 전이가 가능하다. 이에 효율이 높은 운전점으로 보상 제어가 필요하다[id *: (+) 방향으로 증가, iq *: (+) 방향으로 증가].On the other hand, when the dc voltage is greater than the map reference voltage, the motor control operation point by the map is present inside the voltage limit ellipse (dc voltage). In this case, torque control performance and operation point transition are possible. Therefore, compensation control is required for the high operating point [i d * : increase in (+) direction, i q * : increase in (+) direction].

따라서, 본 발명은 상기와 같은 점을 고려하여 발명한 것으로서, 하이브리드 차량 및 연료전지 차량과 같은 환경 차량에서 직류단(고전압 배터리/ 연료전지 스택 등) 전압 변동에 따른 구동모터의 최적 제어 방법을 제공함으로써, 구동모터의 제어 안정성 확보 및 효율 증대, 그로 인한 연비 향상을 목적으로 하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made in consideration of the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide an optimal control method of a drive motor according to voltage fluctuations of a DC stage (high voltage battery / fuel cell stack, etc.) in an environment vehicle such as a hybrid vehicle and a fuel cell vehicle Thereby securing the control stability of the drive motor and increasing the efficiency, thereby improving the fuel economy.

상기한 목적을 달성하기 위해, 구동모터의 운전조건과 모터 제어 맵 운전점 간의 최적 근사 회귀모델을 구한 뒤 이를 운전점 결정부의 모터 제어 로직에 입력하여 구비하는 단계와; In order to achieve the above object, there is provided a method for controlling a motor control apparatus, comprising: obtaining an optimal approximate regression model between an operation condition of a drive motor and a motor control map operation point;

차량 구동을 위한 구동모터의 제어 과정에서 운전점 결정부가 현재 구동모터의 운전조건을 입력받아 이들 모터 제어 파라미터를 입력변수로 하여 상기 최적 근사 회귀모델을 이용해 반응치인 모터 제어 맵 운전점 보상치를 연산하는 단계와;The driving point determining unit receives the driving condition of the current driving motor in the control process of the driving motor for driving the vehicle, calculates the motor control map operating point compensation value, which is the reaction value, using the optimal approximate regression model with these motor control parameters as input variables ;

모터 제어 맵으로부터 추출된 운전점을 상기 보상치만큼 보상하여 새로운 운전점을 생성하는 단계와; Compensating the operating point extracted from the motor control map by the compensation value to generate a new operating point;

상기 새로운 운전점에 따라 모터 구동이 제어되는 단계;Controlling the motor drive according to the new operating point;

를 포함하는 전기자동차의 구동모터 제어방법을 제공한다.The present invention also provides a method of controlling a drive motor of an electric vehicle.

바람직한 실시예에서, 상기 최적 근사 회귀모델을 구하는 과정은,In a preferred embodiment, the step of obtaining the optimal approximate regression model comprises:

구동모터의 운전조건과 관련된 설계변수인 모터 제어 파라미터를 선정한 후 각 설계변수의 운전범위를 설정하는 단계와;Selecting a motor control parameter that is a design parameter related to an operation condition of the drive motor, and then setting an operation range of each design variable;

실험계획법 중 반응표면법을 이용하여 실험계획을 수립하고, 이후 실험을 실시하여 계획된 실험점에서 상기 설계변수인 모터 제어 파라미터와 반응변수인 모터 제어 맵 운전점 간의 반응치를 측정하는 단계와;Measuring the reaction value between the motor control parameter, which is a design parameter, and the motor control map operation point, which is a reaction variable, at a planned test point by establishing an experimental plan using the reaction surface method in the experimental design method;

상기 설계변수와 반응변수 간의 근사 회귀모델을 생성하는 단계와;Generating an approximate regression model between the design variable and the response variable;

상기 근사 회귀모델에 대해 분산 분석을 실시하여 적합성을 검증하고, 적합성이 검증된 근사 회귀모델에 한해 미리 정해진 기준의 토크 제어 정도를 적용하여 최적 근사 회귀모델 여부를 판별하는 단계와;Performing a variance analysis on the approximate regression model to verify suitability, and determining whether the model is an optimal approximate regression model by applying a torque control level of a predetermined criterion to an approximate regression model that is verified as conforming;

상기 기준의 토크 제어 정도를 만족할 경우 구동모터의 운전조건과 모터 제어 맵 운전점 간의 최적 근사 회귀모델로 선정하는 단계;Selecting an optimum approximate regression model between an operating condition of the driving motor and a motor control map operating point when the torque control degree of the reference is satisfied;

를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 구동모터 제어방법.And controlling the driving motor based on the detected driving force.

그리고, 상기 모터 제어 파라미터는 직류단 전압, 토크 지령 및 모터 지령이고, 상기 운전점은 D축 및 Q축 전류 지령이며, 상기 반응치는 D축 및 Q축 전류 지령 반응치인 것을 특징으로 한다.The motor control parameter is a DC short-circuit voltage, a torque command, and a motor command. The operation point is a D-axis and Q-axis current command, and the reaction value is a D-axis and Q-axis current command response.

이에 따라, 본 발명의 구동모터 제어방법에서는 실험계획법을 통해 얻어진 구동모터의 운전조건과 모터 제어 맵 운전점 간의 근사 회귀모델(근사함수)을 이용하여 직류단 전압 변동에 따라 모터 제어 맵 운전점을 직접적으로 가감산하여 보상 제어하는 방식을 적용함으로써, 다음과 같은 효과가 있게 된다.Accordingly, in the drive motor control method of the present invention, the motor control map operation point is determined according to the DC voltage variation using the approximate regression model (approximate function) between the operation conditions of the drive motor and the motor control map operation point obtained through the experimental design method The following effects can be obtained by directly applying the method of compensating and controlling by adding and subtracting.

1) 실험계획법(반응표면법)을 통해 최적의 근사 회귀모델을 생성한 후, 이를 이용하여 맵 운전점(전류 지령)을 보상함으로써, 직류단 전압 변동에 대한 운전점 전이를 최적화할 수 있다.1) By optimizing the approximate regression model through the experimental design method (reaction surface method), it is possible to optimize the operating point transition for DC short-circuit voltage fluctuations by compensating the map operation point (current command).

2) 실험계획법에 의해 얻어진 근사 회귀모델을 모터 구동 제어 로직에 추가 입력하여 적용함으로써, 직류단 전압 변동에 따른 보상 제어 알고리즘을 용이하게 구현할 수 있다[알고리즘 구현의 간소화].2) By applying the approximate regression model obtained by the experimental design method to the motor drive control logic, it is possible to easily implement the compensation control algorithm according to the DC voltage variation [Simplified implementation of the algorithm].

3) 추가 맵 운전점 구성이 불필요하여 CPU 메모리 용량 로드를 줄일 수 있으며, 업무 수행 소요 시간을 현저히 단축시킬 수 있다.3) It is possible to reduce the CPU memory capacity load because the additional map operation point configuration is unnecessary, and the work execution time can be shortened remarkably.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 대해 더욱 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명은 하이브리드 차량 및 연료전지 차량과 같은 환경 차량에서 직류단(고전압 배터리/ 연료전지 스택 등) 전압 변동에 따른 구동모터의 최적 제어 방법에 관한 것으로서, 구동모터의 제어 안정성 확보 및 효율 증대, 그로 인한 연비 향상을 목적으로 하는 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an optimal control method of a drive motor according to voltage fluctuations of a DC stage (high voltage battery / fuel cell stack, etc.) in an environment vehicle such as a hybrid vehicle and a fuel cell vehicle, To improve fuel efficiency.

본 발명에서는 추가 운전점 맵을 구성하지 않고 실험을 통해 얻어진 반응치들을 이용하여 구동모터의 운전조건과 관련된 모터 제어 파라미터와 반응치인 모터 제어 맵 운전점 보상치 간의 최적 근사 회귀모델을 생성한 후, 이 회귀모델(근사함수)을 이용해 구해지는 보상치를 적용하여 직류단 전압 변동에 따라 모터 제어 운전점(id *, iq *)을 직접적으로 가감산하여 보상하는 제어 방식을 개시한다. 이를 통해 직류단 전압 변동에 따른 운전점 보상 제어를 용이하게 구현할 수 있으며, 환경 차량의 최적 동력성능 확보 및 연비 향상을 도모할 수 있다.In the present invention, an optimum approximate regression model between the motor control parameter related to the driving motor operating condition and the motor control map operating point compensation value, which is the reaction value, is generated using the reaction values obtained through the experiment without constructing the additional operating point map, (I d * , i q * ) according to the DC step voltage variation by applying a compensation value obtained by using the regression model (approximate function). This makes it possible to easily implement the operating point compensation control according to the DC voltage fluctuation, to secure the optimum power performance of the environmental vehicle and to improve the fuel efficiency.

본 발명에서는 실험계획법을 이용한 설계변수와 반응치 간의 근사 회귀모델 생성 과정이 선행되며, 이를 첨부한 도 3을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반응치는 모터 제어 맵의 운전점을 보상하기 위한 보상치를 의미하며, 모터 제어 맵의 운전점이 D축 전류 지령 및 Q축 전류 지령이라 할 때, 상기 반응치는 D축 전류 지령 및 Q축 전류 지령을 각각 보상하기 위한 보상치(idΔ, iqΔ)를 의미하게 된다. 우선, 설계변수(모터 제어 파라미터) 설계공간 배치의 과정(S11)으로서, 구동모터 운전조건 변수 및 운전범위를 설정한다. 여기서, 구동모터 운전조건과 관련된 설계변수, 즉 모터 제어 파라미터[예컨대, 직류단 전압(Vdc), 토크 지령(Tq *), 모터속도(ω)]를 선정한 후 각 설계변수의 운전범위를 설정한다.In the present invention, a process of generating an approximate regression model between a design variable and a reaction value using an experimental design method is preceded and will be described with reference to FIG. 3 attached hereto. Here, the reaction value means a compensation value for compensating the operating point of the motor control map. When the operating point of the motor control map is a D-axis current command and a Q-axis current command, the reaction value is a D-axis current command and a Q- (I d [Delta] , iq [ Delta] ). First, the driving motor operating condition variable and the operation range are set as a design space (motor control parameter) design space arrangement process (S11). Here, the design parameters related to the driving motor operating conditions, that is, the motor control parameters (for example, the DC voltage V dc , the torque command T q * , and the motor speed ω) Setting.

다음으로 실험계획법 중 통계적인 근사방법으로 알려져 있는 반응표면법을 이용하여 설계변수인 각 모터 제어 파라미터에 따른 반응치를 구하기 위한 실험계획을 수립하는 과정(S12)을 수행하며, 이후 실험을 실시하여 상기 운전범위 내 모터 제어 파라미터 값으로 미리 정해지는 반응표면법상의 계획된 실험점에서 설계변수(모터 제어 파라미터; Vdc, Tq *, ω)와 반응변수(모터 제어 맵 운전점; id *, iq *)간의 반응치, 즉 설계변수와 반응변수로부터 추정되는 반응치(D축 및 Q축 전류 지령 반응치, 즉 이는 구동모터의 제어 과정에서 사용되는 보상치임; idΔ, iqΔ)를 구한다(S13).Next, a process (S12) of establishing an experimental plan for obtaining a response value according to each motor control parameter, which is a design variable, is performed using a reaction surface method known as a statistical approximation method among the experimental design methods, (Motor control parameters; V dc , T q * , ω) and response variables (motor control map operation point; i d * , i) at the planned test points predetermined by the motor control parameter values in the operation range q *) response value, that is, design variables and Chi reaction is estimated from the response variable (D-axis and Q-axis current command response value between, that this compensation chiim used in the control routine of the drive motor; obtain the i dΔ, i qΔ) (S13).

다음으로 도 3에 나타낸 바와 같이 설계변수인 모터 제어 파라미터(Vdc, Tq *, ω)와 상기 구해진 반응치(idΔ, iqΔ) 간의 관계를 나타내는 근사함수(도 3에서 S14 단계의 블록 내에 함수식으로 표기함)를 가지는 근사 회귀모델을 생성하는데(근사함수 관계 생성), 통계 프로그램, 예컨대 MINITAB을 이용하여 설계변수와 반응치 간의 근사 회귀모델을 생성한다(S14).Next, as shown in Fig. 3, an approximate function indicating the relationship between the motor control parameters (V dc , T q * , ω) as the design variables and the obtained response values (i dΔ , i qΔ ) (Approximate function relation generation), and an approximate regression model between design variables and reaction values is generated using a statistical program such as MINITAB (S14).

다음 과정으로 최적 근사 회귀모델을 선정하는 과정을 수행하며, 이를 첨부한 도 4를 참조하여 설명하면 다음과 같다. 우선, 실험계획법(반응표면법)에 의해 생성된 근사 회귀모델의 적합성 여부를 검증하기 위해 분산 분석(Analysis of variance : ANOVA)을 실시한다(S21,S22). 이와 같이 설계변수 입력시 근사함수의 오차 정도를 확인하여 모델의 적합성을 검증하는 방법인 공지의 분산 분석 방법이 이용된다. Next, the process of selecting an optimal approximate regression model is performed. Referring to FIG. 4, the process will be described as follows. First, the analysis of variance (ANOVA) is performed (S21, S22) to verify whether the approximate regression model generated by the experimental design method (reaction surface method) is suitable. In this way, a well-known variance analysis method is used to check the degree of error of the approximate function and verify the fit of the model.

분산 분석 과정에서 적합성이 검증되고 나면, 적합성이 검증된 근사 회귀모델에 한해 미리 정해진 기준의 토크 제어 정도를 적용하여 최적 근사 회귀모델 여부를 판별한다(S23).After the suitability of the variance analysis process is verified, it is determined whether the model is an optimal approximate regression model by applying a predetermined torque control level to the approximate regression model that has been verified to be conformable (S23).

여기서, 정해진 기준의 토크 제어 정도를 만족할 경우 최적 근사 회귀모델로 선정하고, 만족하지 않을 경우 새로운 근사 회귀모델을 생성한 뒤 분산 분석, 최적 근사 회귀모델 여부 판별 등 앞의 과정을 반복한다(S24). Here, if the torque control degree of the predetermined reference is satisfied, the optimum approximate regression model is selected. If the torque control degree is not satisfied, a new approximate regression model is generated, and the above process is repeated such as the variance analysis and the determination of the optimal approximate regression model (S24) .

다음으로 구동모터 운전점 보상 제어 과정이 수행된다. 이를 첨부한 도 5를 참조하여 설명하면, 상기한 과정을 통해 얻어진 구동모터의 운전조건과 모터 제어 맵 운전점 간의 최적 근사 회귀모델을 구동모터의 제어 로직에 적용하기 위해서, 우선 운전점 결정부의 모터 구동 제어 로직에 상기의 최적 근사 회귀모델을 입력하여 구비한다.Next, the driving motor operation point compensation control process is performed. 5, in order to apply the optimal approximate regression model between the driving condition of the driving motor and the motor control map operation point obtained through the above process to the control logic of the driving motor, The optimal approximate regression model is input to the drive control logic.

이후 차량 구동을 위해 구동모터를 제어하는 과정에서, 구동모터의 운전점 보상 제어 과정, 즉 운전점 결정부가 직류단 전압 변동에 따라 맵 운전점(id *, iq *)을 직접적으로 가감산하여 보상하고 이때 구해진 새로운 운전점을 기초로 하는 모터 제어 과정이 수행이 수행된다. Then, in the process of controlling the drive motor for driving the vehicle, the operation point compensation control process of the drive motor, that is, the operation point determination section, directly or indirectly adjusts the map operation point (i d * , i q * And a motor control process based on the obtained new operation point is performed.

보다 상세하게는, 우선 운전점 결정부(14)가 현재의 구동모터 운전조건, 즉 모터 제어기(MCU)(11)에서 직접 측정된 직류단 전압(Vdc), 상위 제어기(예, 차량 제어기인 HCU)(12)에서 차량 운전조건에 따라 연산된 토크 지령(Tq *), 그리고 모터 레졸버(13)에서 측정된 모터속도(ω) 값을 각각 입력받은 뒤, 이들 모터 제어 파라미터를 이용하여 반응치, 즉 모터 제어 맵 운전점 보상치(idΔ, iqΔ)를 결정한다(S31,S32). 이때, 모터 제어 파라미터를 입력변수로 하여 최적 근사 회귀모델의 근사함수(도 5에서 S32 단계의 블록 내에 표기된 함수식)를 이용하는 연산 과정을 통해 모터 제어 맵 운전점 보상치를 결정한다(S32).More specifically, first, the operating point determining section 14 determines whether or not the current driving motor operating condition, that is, the DC voltage V dc directly measured by the motor controller (MCU) 11, (T q * ) calculated in accordance with the vehicle operation condition and the motor speed (ω) measured by the motor resolver 13 are input to the HCU 12, And determines the reaction value, that is, the motor control map operation point compensation value (i d?, I q? ) (S31, S32). At this time, the motor control map operating point compensation value is determined through an arithmetic operation using the approximate function of the optimal approximate regression model (the function formula indicated in the block of step S32) with the motor control parameter as an input variable (S32).

상기와 같이 모터 제어 맵 운전점 보상치가 결정되면, 운전점 결정부(14)는 상기 보상치를 이용하여 모터 제어 맵으로부터 추출된 운전점(D축 및 Q축 전류 지령) 값을 보상하는 과정을 수행한다(S33). 이때, 모터 레졸버로부터 입력되는 모터속도를 기초로 하여 D축 전류 지령 맵과 Q축 전류 지령 맵으로부터 구해진 모터 제어 운전점, 즉 D축 전류 지령(id *)과 Q축 전류 지령(iq *)을 상기 운전점 보상치(idΔ, iqΔ)만큼 보상하여 새로운 운전점(id * new , iq * new )을 생성한다.When the motor control map operation point compensation value is determined as described above, the operation point determination unit 14 performs a process of compensating the operation point (D axis and Q axis current instruction) extracted from the motor control map using the compensation value (S33). At this time, based on the motor speed input from the motor resolver, the motor control operation point, that is, the D axis current instruction ( id * ) and the Q axis current instruction (i q ) obtained from the D axis current instruction map and the Q axis current instruction map, * ) Is compensated by the operating point compensation value (i d ?, I q? ) To generate a new operating point (i d * new , i q * new ).

결국, 구동모터의 구동 제어시에 새로운 모터 제어 운전점이 전류제어기로 인가되고(S34), 최종적으로는 직류단 전압 변동에 따라 운전점이 보상된 전류가 구동모터로 인가된다(S35,S36).As a result, at the time of drive control of the drive motor, a new motor control operation point is applied to the current controller (S34), and finally, the operation point compensated current is applied to the drive motor in accordance with the DC voltage variation (S35, S36).

이와 같이 하여, 본 발명에서는 구동모터의 구동 제어시에 실험계획법을 통해 얻어진 구동모터의 운전조건과 모터 제어 맵 운전점 간의 근사 회귀모델(근사함수)을 이용하여 직류단 전압 변동에 따라 모터 제어 맵 운전점을 직접적으로 가감산하여 보상 제어하는 방식을 적용한다. 즉, 직류단 전압이 맵 기준 전압보다 작 을 경우에는 맵에 의한 운전점인 id *, iq * 값을 (-) 방향으로 증가시키고, 직류단 전압이 맵 기준 전압보다 클 경우에는 id *, iq * 값을 (+) 방향으로 증가시킨다.As described above, in the present invention, the motor control map is obtained according to the DC step voltage change by using the approximate regression model (approximate function) between the driving condition of the driving motor and the motor control map operation point obtained through the experimental design method at the time of driving control of the driving motor A method of compensating and controlling the operation point directly or indirectly is applied. That is, when the DC voltage is smaller than the map reference voltage, the i d * and i q * operating points by the map are increased in the (-) direction. When the DC voltage is larger than the map reference voltage, i d * , i q * in the (+) direction.

상기와 같이 모터 제어 맵 운전점 id *, iq *에 대한 근사 회귀모델을 각각 생성하여 보상 제어에 적용함으로써, 직류단 전압 변동에 따른 맵 운전점의 보상 전이량을 최적화할 수 있으며, 이를 통해 환경 차량 내 모터 시스템의 제어 안정성 확보는 물론 효율 증대로 연비 향상이 가능해진다. 또한 근사 회귀모델을 모터 구동 제어 로직에 추가 입력하여 보상 제어 알고리즘을 구현할 수 있으므로 타 제어 방식에 비해 매우 용이하다.As described above, by generating approximate regression models for the motor control map operation points i d * and i q * and applying them to the compensation control, it is possible to optimize the compensation transition amount of the map operation point according to the DC short- The control stability of the motor system in the environment vehicle can be ensured and the fuel efficiency can be improved by increasing the efficiency. In addition, since the approximate regression model can be added to the motor drive control logic to implement the compensation control algorithm, it is much easier than other control methods.

도 1과 도 2는 종래기술의 문제점을 설명하기 위한 도면으로서, 직류단 전압 변동에 따른 구동모터 제어 운전영역을 보여주는 도면,FIG. 1 and FIG. 2 are diagrams for explaining problems of the prior art, and show driving motor control operation regions according to DC voltage variations,

도 3은 본 발명에서 실험계획법을 이용한 근사 회귀모델 생성 과정을 보여주는 도면,FIG. 3 is a diagram illustrating a process of generating an approximate regression model using an experimental design method in the present invention,

도 4는 본 발명에서 최적 근사 회귀모델을 선정하는 과정을 보여주는 도면,FIG. 4 is a diagram illustrating a process of selecting an optimal approximate regression model according to the present invention;

도 5는 본 발명에서 구동모터 운전점의 보상 제어 과정을 보여주는 도면.5 is a view showing a compensation control process of a driving motor operation point in the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>Description of the Related Art

11 : MCU 12 : HCU11: MCU 12: HCU

13 : 레졸버 14 : 운전점 결정부13: Resolver 14: Operation point decision unit

Claims (3)

(a) 구동모터의 운전조건과 관련된 모터 제어 파라미터와 반응치인 모터 제어 맵 운전점 보상치 간의 최적 근사 회귀모델을 구한 뒤 이를 운전점 결정부의 모터 제어 로직에 입력하여 구비하는 단계와;(a) obtaining an optimal approximate regression model between a motor control parameter associated with an operation condition of the drive motor and a motor control map operation point compensation value, which is a reaction value, and inputting the optimal approximate regression model to the motor control logic of the operation point determination unit; (b) 차량 구동을 위한 구동모터의 제어 과정에서 운전점 결정부가 현재의 구동모터 운전조건에 해당하는 모터 제어 파라미터를 입력변수로 하여 상기 (a) 단계에서 구해진 최적 근사 회귀모델의 근사함수로부터 현재의 모터 제어 파라미터 값에 따른 반응치인 모터 제어 맵 운전점 보상치를 연산하는 단계와;(b) In the control process of the driving motor for driving the vehicle, the operating point determining unit determines the current driving motor operating condition from the approximate function of the optimal approximate regression model obtained in the step (a) Calculating a motor control map operation point compensation value that is a reaction value according to the motor control parameter value of the motor control map; (c) 모터 제어 맵으로부터 추출된 운전점을 상기 보상치만큼 보상하여 새로운 운전점을 생성하는 단계와;(c) generating a new operating point by compensating the operating point extracted from the motor control map by the compensation value; (d) 상기 새로운 운전점에 따라 모터 구동이 제어되는 단계;(d) controlling the motor drive according to the new operating point; 를 포함하고, Lt; / RTI &gt; 상기 (a) 단계에서 최적 근사 회귀모델을 구하는 과정은,The process of obtaining the optimal approximate regression model in the step (a) 구동모터의 운전조건과 관련된 설계변수인 모터 제어 파라미터를 선정한 후 각 설계변수의 운전범위를 설정하는 단계와;Selecting a motor control parameter that is a design parameter related to an operation condition of the drive motor, and then setting an operation range of each design variable; 실험계획법 중 반응표면법을 이용하여 설계변수인 각 모터 제어 파라미터에 따른 반응치를 구하기 위한 실험계획을 수립하고, 이후 실험을 실시하여 상기 운전범위 내 모터 제어 파라미터 값으로 미리 정해지는 반응표면법상의 계획된 실험점에서 상기 설계변수인 모터 제어 파라미터와 반응변수인 모터 제어 맵 운전점으로부터 추정되는 반응치를 구하는 단계와;In the experimental design method, an experimental plan for obtaining the response value according to each motor control parameter, which is a design variable, is established by using the reaction surface method, and then an experiment is carried out to determine the planned value of the motor control parameter in the operation range Obtaining a reaction value estimated from the motor control map operation point which is a reaction variable and the motor control parameter which is the design variable at the test point; 상기 설계변수인 모터 제어 파라미터와 상기 구해진 반응치 간의 관계를 나타내는 근사함수를 가지는 근사 회귀모델을 생성하는 단계와;Generating an approximate regression model having an approximate function representing a relationship between the motor control parameter as the design variable and the obtained response value; 상기 설계변수 입력시 근사함수의 오차 정도를 확인하여 모델의 적합성을 검증하는 방법인 분산 분석(Analysis of variance : ANOVA)을 실시하여 상기 근사 회귀모델에 대한 적합성을 검증하고, 적합성이 검증된 근사 회귀모델에 한해 미리 정해진 기준의 토크 제어 정도를 적용하여 최적 근사 회귀모델 여부를 판별하는 단계와;The fitting of the approximate regression model is verified by performing an analysis of variance (ANOVA), which is a method of verifying the degree of error of the approximate function at the time of inputting the design variables and verifying the conformity of the model, Determining whether an optimal approximate regression model is applied by applying a torque control degree of a predetermined reference only to the model; 상기 기준의 토크 제어 정도를 만족할 경우 모터 제어 파라미터와 모터 제어 맵 운전점 보상치 간의 최적 근사 회귀모델로 선정하는 단계;Selecting an optimal approximate regression model between the motor control parameter and the motor control map operating point compensation value if the torque control degree of the reference is satisfied; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 구동모터 제어방법.And controlling the driving motor based on the detected driving force. 삭제delete 청구항 1에 있어서,The method according to claim 1, 상기 모터 제어 파라미터는 직류단 전압, 토크 지령 및 모터속도이고, 상기 운전점은 D축 지령 및 및 Q축 전류 지령이며, 상기 반응치는 모터 제어 맵 운전점인 D축 전류 지령과 Q축 전류 지령의 보상을 위한 보상치인 것을 특징으로 하는 전기자동차의 구동모터 제어방법.Wherein the motor control parameters include a DC short-circuit voltage, a torque command, and a motor speed, the operation point is a D-axis command and a Q-axis current command, Wherein the compensation value is a compensation value for compensation.
KR1020080056436A 2008-06-16 2008-06-16 Method for motor control of electric vehicle KR101469993B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080056436A KR101469993B1 (en) 2008-06-16 2008-06-16 Method for motor control of electric vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080056436A KR101469993B1 (en) 2008-06-16 2008-06-16 Method for motor control of electric vehicle

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090130699A KR20090130699A (en) 2009-12-24
KR101469993B1 true KR101469993B1 (en) 2014-12-05

Family

ID=41690108

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080056436A KR101469993B1 (en) 2008-06-16 2008-06-16 Method for motor control of electric vehicle

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101469993B1 (en)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013204194A1 (en) * 2013-03-12 2014-09-18 Robert Bosch Gmbh Control system for a synchronous machine and method for operating a synchronous machine
KR101500397B1 (en) 2013-12-24 2015-03-19 현대자동차 주식회사 Motor Control Method of Electric Vehicle
CN105438005B (en) * 2015-12-03 2017-11-17 北京新能源汽车股份有限公司 Electric automobile and its control system
KR101875642B1 (en) * 2016-04-18 2018-07-06 현대자동차 주식회사 Apparatus and method for controlling motor

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR970028516A (en) * 1995-11-22 1997-06-24 정몽원 Vehicle comfort control system by design of experiment
JP2002259464A (en) * 2001-02-28 2002-09-13 Toshiba Corp Device and method for supporting experimental design, and program therefor
KR20060042282A (en) * 2004-11-09 2006-05-12 현대자동차주식회사 Current map drawing out method of interior permanent magnet synchronous motor
KR20080030226A (en) * 2006-09-29 2008-04-04 현대자동차주식회사 Apparatus and method for controlling a motor in a hybrid electric vehicle

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR970028516A (en) * 1995-11-22 1997-06-24 정몽원 Vehicle comfort control system by design of experiment
JP2002259464A (en) * 2001-02-28 2002-09-13 Toshiba Corp Device and method for supporting experimental design, and program therefor
KR20060042282A (en) * 2004-11-09 2006-05-12 현대자동차주식회사 Current map drawing out method of interior permanent magnet synchronous motor
KR20080030226A (en) * 2006-09-29 2008-04-04 현대자동차주식회사 Apparatus and method for controlling a motor in a hybrid electric vehicle

Also Published As

Publication number Publication date
KR20090130699A (en) 2009-12-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8786221B2 (en) Method for controlling permanent magnet synchronous motor
US7595600B2 (en) Method and system for torque control in permanent magnet machines
US7667426B2 (en) On-line minimum copper loss control of interior permanent-magnet synchronous machine for automotive applications
Cheng et al. Torque feedforward control technique for permanent-magnet synchronous motors
EP2380272B1 (en) Control system for ac motor
CN101662258B (en) Motor controller
US9762152B2 (en) Motor control system for executing drive control of an alternating-current motor
US7609023B2 (en) Control apparatus for electric vehicles
KR101500397B1 (en) Motor Control Method of Electric Vehicle
US7880412B2 (en) Control apparatus for electric vehicles
KR101382305B1 (en) System for controlling motor of hybrid vehicle
CN110752795A (en) Derating control method and device for permanent magnet synchronous motor and permanent magnet synchronous motor
US20160181960A1 (en) Motor control apparatus and motor control method
KR101469993B1 (en) Method for motor control of electric vehicle
JP6753368B2 (en) Hybrid vehicle
US20140176029A1 (en) Vehicle and control device for vehicle
JP6119585B2 (en) Electric motor drive
JP2014128051A (en) Control device for vehicle
US9944184B2 (en) Control device for vehicle
CN107681936B (en) Dual-energy-source open-winding motor driving system for vehicle and power distribution method thereof
KR20080030226A (en) Apparatus and method for controlling a motor in a hybrid electric vehicle
KR20070074683A (en) Protection circuit for battery of hybrid motor control unit and method thereof
KR20120059263A (en) Motor temperature estimation method for green car and apparatus thereof
JP7069858B2 (en) Inverter control method and inverter control device
JP7020150B2 (en) Motor control method and control device

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171129

Year of fee payment: 4