KR101672131B1 - 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템 및 그의 고장 진단 방법 - Google Patents

차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템 및 그의 고장 진단 방법 Download PDF

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KR101672131B1 KR1020150057245A KR20150057245A KR101672131B1 KR 101672131 B1 KR101672131 B1 KR 101672131B1 KR 1020150057245 A KR1020150057245 A KR 1020150057245A KR 20150057245 A KR20150057245 A KR 20150057245A KR 101672131 B1 KR101672131 B1 KR 101672131B1
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한양대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법은, 전기자동차의 휠을 구동시키기 위한 구동 모터의 고장 진단을 위해, 비선형 모델 선정부에 의해 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델을 선정하는, 비선형 모델 선정 단계; 비선형 모델을 이용하여 휠에 가해지는 종방향 또는 횡방향의 힘을 계산부에 의해서 계산하는, 힘 계산 단계; 및 구동 모터의 구동 토크 또는 각 휠속도를 이용하여 설정부에 의해서 휠 동역학을 형성하고 레지듀얼(residual)을 설정하는, 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계; 및 휠에 구비되어 구동 모터의 고장을 검출하는 센서부와 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계를 통해 설정된 레지듀얼의 상관 관계를 분석부에 의해 분석하여 구동 모터의 고장을 검출하는, 고장 검출 단계;를 포함하여 상기 전기자동자의 구동 모터 고장 진단을 위한 알고리즘을 제공할 수 있다.

Description

차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템 및 그의 고장 진단 방법{Fault diagnosis system method for driving motor of electric vehicle using vehicle dynamic analysis}
차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템 및 그의 고장 진단 방법이 개시된다. 보다 상세하게는, 전기자동차의 동역학 해석을 통해 구동 모터의 고장 진단을 정확하면서도 용이하게 할 수 있는 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템 및 그의 고장 진단 방법이 개시된다.
기름의 높은 가격과 환경 문제 등으로 인하여 전 세계적으로 연료전지차량 및 전기자동차 등 친환경 차량의 도입에 대해 활발히 연구 중에 있다. 이 중 인휠 독립 구동 방식 전기자동차는 차량의 구동 모터를 바퀴 안에 장착하여 시스템 효율 향상, 독립 구동에 따른 주행성 향상 등의 이유로 각광 받고 있다.
그러나 인휠 독립 구동 방식 전기자동차는 구동 모터가 바퀴 안에 장착되면서 물리적 충격이나 급격한 온도 또는 습도 변화 등의 가혹한 환경에 노출되어 잦은 고장을 초래할 수 있다. 이에 차량의 안정성 확보를 위해 구동 모터의 고장 진단의 중요성이 높아지고 있는 실정이다.
고장 진단 기법에는 크게 하드웨어 중복과 해석적 중복을 이용한 기법이 있다. 하드웨어 중복은 동일한 센서 또는 액츄에이터를 사용하여 고장에 간단하게 대응을 할 수 있는 장점이 있지만 추가적인 비용을 지불해야 하고, 공간을 할당해야 하는 한계가 있다. 차량에서는 이러한 방법 대신 시스템에 대한 정보와 시스템 동특성을 고려한 해석적 중복으로 일반적으로 사용할 수 있다.
한편, 차량의 구동 모터에 대한 고장 진단에 관련하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. 예를 들며, 센서리스 제어기법을 이용하여 모터의 전류 센서와 위치 센서값을 추정하고 이를 실제 센서값과 비교하여 고장 진단 및 허용하는 연구가 있었다. 이에 대해서는 2007년 3월에 공지된 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY의 "Advanced Fault-Tolerant Control of Induction-Motor Drives for EV/HEV Traction Applications: From Conventional to Modern and Intelligent Control Techniques"에 개시되어 있다.
아울러 또 다른 연구에서는 모터의 슬롯수, 코일 배치 등의 최적 설계를 통한 신뢰성 향상과 고장 허용하는 연구도 있다.
그런데, 전술한 것처럼 차량용 구동 모터의 고장 진단에 대한 연구는 주로 시스템 하위레벨에서 이루어지고 있다. 이러한 하위레벨 고장 진단은 센서들의 고장 진단에는 용이하지만 차량 외부로부터 전달되는 하중 토크 같은 왜란을 알 수 없기 때문에 액츄에이터 고장 진단에는 한계가 있다.
또한 단일 모델에 의한 고장 검출 및 진단은 외부 잡음 및 시스템의 불확실성에도 민감하게 반응하여 오감지(fault alarm)를 할 수 있기 때문에 강인성을 높이기 위한 추가적인 상위레벨에서의 고장 진단이 요구된다.
본 발명의 실시예에 따른 목적은, 종래와 같이 구동 모터에 추가적인 압력 센서를 달아 액츄에이터의 고장을 진단하는 것이 아니라 전기자동차의 동역학 해석을 통해 구동 모터의 고장 진단을 정확하면서도 용이하게 할 수 있으며, 구동 모터의 고장 검출 및 분리를 통해 추후 고장 허용 제어를 할 수 있어 시스템의 신뢰성을 확보할 수 있는 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템 및 그의 고장 진단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법은, 전기자동차의 휠을 구동시키기 위한 구동 모터의 고장 진단을 위해, 비선형 모델 선정부에 의해 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델을 선정하는, 비선형 모델 선정 단계; 상기 비선형 모델을 이용하여 상기 휠에 가해지는 종방향 또는 횡방향의 힘을 계산부에 의해서 계산하는, 힘 계산 단계; 및 상기 구동 모터의 구동 토크 또는 각 휠속도를 이용하여 설정부에 의해서 휠 동역학을 형성하고 레지듀얼(residual)을 설정하는, 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계; 및 상기 휠에 구비되어 상기 구동 모터의 고장을 검출하는 센서부와 상기 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계를 통해 설정된 레지듀얼의 상관 관계를 분석부에 의해 분석하여 상기 구동 모터의 고장을 검출하는, 고장 검출 단계;를 포함하여 상기 전기자동자의 구동 모터 고장 진단을 위한 알고리즘을 제공하며, 이를 통해, 종래와 같이 구동 모터에 추가적인 압력 센서를 달아 액츄에이터의 고장을 진단하는 것이 아니라 전기자동차의 동역학 해석을 통해 구동 모터의 고장 진단을 정확하면서도 용이하게 할 수 있으며, 구동 모터의 고장 검출 및 분리를 통해 추후 고장 허용 제어를 할 수 있어 시스템의 신뢰성을 확보할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 비선형 모델 선정 단계 시, 상기 전기자동차의 각 휠에 가해지는 종방향 및 횡방향 힘에 기반하여 종방향, 횡방향 및 요방향 운동방정식의 상기 비선형 모델의 동역학이 제안될 수 있다.
일측에 따르면, 상기 비선형 모델의 동역학의 상기 종방향 운동방정식은,
Figure 112015039708625-pat00001
이며,
상기 횡방향 운동방정식은,
Figure 112015039708625-pat00002
이며,
상기 요방향 운동방정식은,
Figure 112015039708625-pat00003
일 수 있다.
(상기 식에서, 전기자동차의 무게 중심에서의
Figure 112015039708625-pat00004
은 종방향 힘이고,
Figure 112015039708625-pat00005
은 횡방향이고,
Figure 112015039708625-pat00006
은 요방향 힘이며, m은 자동차의 질량이며, F는 각 휠에 가해지는 힘이되, 아래첨자 중 앞 문자는 xy 좌표계 기준의 방향을 가리키고, 중간 문자는 앞바퀴(f) 또는 뒷바퀴(r)를 가리키며 마지막 문자는 오른쪽 바퀴(r) 또는 왼쪽 바퀴(l)를 가리키고,
Figure 112015039708625-pat00007
는 휠이 바라보는 방향과 전기자동차가 바라보는 방향의 각도를 나타내고, l은 무게 중심과 각 휠 간의 종방향 길이를, w는 무게 중심과 각 휠 간의 횡방향 길이를 나타냄.)
일측에 따르면, 상기 힘 계산 단계 시, 상기 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델의 종방향 힘과 횡방향 힘을 계산하기 위해 상기 전기자동차의 선형 구간과 비선형 구간을 실제 상황과 대응되게 모사한 비선형 단순 타이어 모델을 사용하며, 상기 비선형 단순 타이어 모델은,
Figure 112015039708625-pat00008
및
Figure 112015039708625-pat00009
이며, 여기서,
Figure 112015039708625-pat00010
는 튜닝 인자이며,
Figure 112015039708625-pat00011
와
Figure 112015039708625-pat00012
는 각 휠의 종방향 슬립, 타이어 사이드 슬립각일 수 있다.
일측에 따르면, 상기 동역학 형성 및 레지듀얼 형성 단계 시 상기 구동 모터의 구동 토크 및 상기 각 휠속도를 이용한 휠 동역학은,
Figure 112015039708625-pat00013
이며, 여기서,
Figure 112015039708625-pat00014
은 휠속도,
Figure 112015039708625-pat00015
은 구동 토크,
Figure 112015039708625-pat00016
은 구름 저항,
Figure 112015039708625-pat00017
는 유효구름반경,
Figure 112015039708625-pat00018
는 타이어 관성 모멘트를 나타낼 수 있다.
일측에 따르면, 상기 동역학 형성 및 레지듀얼 형성 단계 시 상기 휠 동역학은,
Figure 112015039708625-pat00019
형태의 레지듀얼로 형성될 수 있다.
일측에 따르면, 상기 비선형 모델 선정 단계 시 생성된 상기 동역학의 종방향 운동방정식과 상기 비선형 단순 타이어 모델을 이용하여 상기 Fx의 선형 구간에서의 기울기 변수 kx를 추정하여 상기 Fx를 재계산할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 고장 검출 단계를 통해 제공되는 상기 알고리즘을 검증하기 위해 Carsim 또는 Matlab/Simulink를 포함하는 컴퓨터 기반의 소프트웨어가 이용될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템은, 전기자동차의 휠을 구동시키기 위한 구동 모터의 고장 진단을 위해, 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델을 선정하는 비선형 모델 선정부; 상기 비선형 모델을 이용하여 상기 휠에 가해지는 종방향 또는 횡방향의 힘을 계산하는 계산부; 상기 구동 모터의 구동 토크 또는 각 휠속도를 이용하여 휠 동역학을 형성하고 레지듀얼을 설정하는 설정부; 및 상기 휠에 구비되어 상기 구동 모터의 고장을 검출하는 센서부와 상기 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계를 통해 설정된 레지듀얼을 상관 관계를 분석하여 상기 구동 모터의 고장을 검출하는 분석부;를 포함하여 상기 전기자동자의 구동 모터 고장 진단을 위한 알고리즘을 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 종래와 같이 구동 모터에 추가적인 압력 센서를 달아 액츄에이터의 고장을 진단하는 것이 아니라 전기자동차의 동역학 해석을 통해 구동 모터의 고장 진단을 정확하면서도 용이하게 할 수 있으며, 구동 모터의 고장 검출 및 분리를 통해 추후 고장 허용 제어를 할 수 있어 시스템의 신뢰성을 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 평면 투 트랙 비선형 모델을 도시한 도면이다.
도 3은 Carsim의 타이어 모델과 본 실시예의 비선형 단순 타이어 모델의 타이어 사이드 슬립각에 따른 횡방향 힘을 비교한 그래프이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 시뮬레이션 제1 결과를 나타낸 그래프이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 시뮬레이션 제2 결과를 나타낸 그래프이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 구성 및 적용에 관하여 상세히 설명한다. 이하의 설명은 특허 청구 가능한 본 발명의 여러 태양(aspects) 중 하나이며, 하기의 기술(description)은 본 발명에 대한 상세한 기술(detailed description)의 일부를 이룬다.
다만, 본 발명을 설명함에 있어서, 공지된 기능 혹은 구성에 관한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 명료하게 하기 위하여 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법의 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 평면 투 트랙 비선형 모델을 도시한 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 동역학 적용 전기자동차(100)의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법은, 비선형 모델 선정부에 의해 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델을 선정하는 비선형 모델 선정 단계(S100)와, 비선형 모델을 이용하여 휠(110)에 가해지는 종방향 및 횡방향의 힘을 계산부에 의해서 계산하는 힘 계산 단계(S200)와, 설정부에 의해서 휠 동역학을 형성하고 레지듀얼(residual)을 설정하는 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계(S300)와, 고장을 검출하는 센서부와 설정된 레지듀얼의 상관 관계를 분석하여 구동 모터의 고장을 검출하는 고장 검출 단계(S400)를 포함할 수 있다.
이러한 구성에 의해서, 차량 동역학 해석을 통해 예를 들면 인휠 독립 구동 전기자동차(100)의 구동 모터 고장을 정확하면서도 용이하게 진단할 수 있다.
각각의 단계에 대해 설명하면, 먼저 본 실시예의 비선형 모델 선정 단계(S100)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 전기자동차(100)의 휠(110)을 구동시키기 위한 구동 모터의 고장 진단을 위해 비선형 모델 선정부에 의해 투 트랙 비선형 모델을 선정하는 단계이다.
전기자동차(100)의 무게 중심으로 한 좌표계에서 다양한 투 트랙 비선형 모델의 동역학을 제안할 수 있는데, 본 실시예에서는 종방향, 횡방향 및 요방향 운동방정식을 이용할 수 있다.
비선형 모델의 동역학의 종방향 운동방정식은,
Figure 112015039708625-pat00020
(식1)이고,
횡방향 운동방정식은,
Figure 112015039708625-pat00021
(식 2)이며,
요방향 운동방정식은,
Figure 112015039708625-pat00022
(식 3)이다.
여기서, 전기자동차(100)의 무게 중심에서의
Figure 112015039708625-pat00023
은 종방향 힘이고,
Figure 112015039708625-pat00024
은 횡방향이고,
Figure 112015039708625-pat00025
은 요방향 힘이며, m은 자동차의 질량이며, F는 각 휠(110)에 가해지는 힘이되, 아래첨자 중 앞 문자는 xy 좌표계 기준의 방향을 가리키고, 중간 문자는 앞바퀴(f) 또는 뒷바퀴(r)를 가리키며 마지막 문자는 오른쪽 바퀴(r) 또는 왼쪽 바퀴(l)를 가리킨다. 예를 들면, Fxfl은 도 2의 전기자동차(100)에서 앞쪽 좌측 바퀴에 제1 방향(도 2의 화살표 A 방향)으로 가해지는 힘을 가리킨다. 부연하면, 제2 방향(도 2의 화살표 B 방향)은 제1 방향에 수직인 방향이다.
아울러,
Figure 112015039708625-pat00026
는 휠(110)이 바라보는 방향과 전기자동차(100)가 바라보는 방향의 각도를 나타내고, l은 무게 중심과 각 휠(11) 간의 종방향 길이를, w는 무게 중심과 각 휠(110) 간의 횡방향 길이를 나타낸다.
즉 비선형 모델 선정 단계(S100) 시, 종방향, 횡방향 또는 요방향 운동방정식을 이용하여 비선형 모델의 동역학이 선정될 수 있는 것이다.
한편, 본 실시예의 힘 계산 단계(S200)는, 투 트랙 모델의 종방향 힘과 횡방향 힘을 계산하기 위해 선형 구간과 비선형 구간을 실제와 대응되게 또는 유사하게 모사하면서 비교적 튜닝이 간단한 비선형 단순 타이어 모델을 사용할 수 있다.
비선형 단순 타이어 모델은 쌍곡선 탄젠트(tanh)를 이용하여 구현되며, 다음의 식으로 표현될 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00027
(식 4)
Figure 112015039708625-pat00028
(식 5)
여기서,
Figure 112015039708625-pat00029
는 튜닝 인자이며,
Figure 112015039708625-pat00030
와
Figure 112015039708625-pat00031
는 각 휠(110)의 종방향 슬립, 타이어 사이드 슬립각이다.
각 휠(110)의 종방향 슬립과 타이어의 사이드 슬립각은 다음의 식으로 표현될 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00032
(식 6)
Figure 112015039708625-pat00033
(식 7)
그리고 수직 방향의 힘 Fz는 종방향, 횡방향 가속도를 이용하여 하중 이동을 구현할 수 있다. 구현된 식은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00034
(식 8)
한편, 도 3은 Carsim의 타이어 모델과 본 실시예의 비선형 단순 타이어 모델의 타이어 사이드 슬립각에 따른 횡방향 힘을 비교한 그래프이다.
이를 통해 도 3의 그래프에서의 타이어 사이드 슬립각의 범위 중 중앙 영역(0.2rad 부근)에서는 Carsim 타이어 모델과 비선형 타이어 모델의 횡방향 힘이 유사한 곡선을 갖지만, 그보다 작은 범위에서는 Carsim 타이어 모델의 횡방향 힘이 비선형 타이어 모델의 횡방향 힘보다 큰 값을 갖고, 그보다 큰 범위에서는 Carsim 타이어 모델의 횡방향 힘이 비선형 타이어 모델의 횡방향 힘에 비해 작은 값을 가짐을 확인할 수 있다.
한편, 본 실시예의 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계(S300)는, 구동 모터의 구동 토크 또는 휠(110)의 각 휠속도를 이용하여 설정부에 의해서 휠 동역학을 설정하고 레지듀얼을 설정하는 단계이다.
먼저, 본 단계 시 휠 동역학은 구동 모터의 구동 토크 및 각 휠속도를 이용하여 구할 수 있는데 이를 식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure 112015039708625-pat00035
(식 9)
상기 식에서,
Figure 112015039708625-pat00036
은 휠속도,
Figure 112015039708625-pat00037
은 구동 토크,
Figure 112015039708625-pat00038
은 구름 저항,
Figure 112015039708625-pat00039
는 유효구름반경,
Figure 112015039708625-pat00040
는 타이어 관성 모멘트를 나타낸다.
한편, 본 실시예의 고장 검출 단계(S400)를 통해, 구동 모터 고장이 전기자동차(100) 전체에 어떻게 영향을 미치는지 분석할 수 있으며, 각 센서부와 최종적으로 구현된 레지듀얼 사이의 상관 관계를 도출할 수 있다.
전술한 식에서, Tm이 적용된 식 9를 레지듀얼로 도출하면 다음의 식과 같다.
Figure 112015039708625-pat00041
(식 10)
여기서, Myrr은 실제 구하기 힘들지만, 구동 모터의 동작 시 상기 식을 구성하는 다른 부분에 비해 그 크기가 작기 때문에 추후 고장 진단할 때 미리 설정된 레지듀얼(residual threshold)을 이용하여 해결할 수 있다.
아울러, 고장 검출 단계(S400) 시 각 휠에 가해지는 종방향 힘을 추정한다. 상기 식 9를 통해 모델로부터 계산된 Fx를 이용한다. 그런데 실제 Fx의 선형 구간에서의 기울기는 노면마다 모두 다를 것이기 때문에 정확한 값을 구하기란 용이하지 않다.
그런데, 본 실시예의 고장 검출 단계(S400) 시, 전술한 동역학 중 종방향 운동방정식과 비선형 단순 타이어 모델을 사용하여 Fx의 선형 구간에서의 kx를 추정하고 이를 통해 보다 정확한 Fx를 계산할 수 있다. 이 때 구동 시 각 휠(110)의 종방향 슬립의 부호는 같고, 종방향 힘이 횡방향 힘보다 크다고 가정한다. 횡방향 힘을 무시한 종방향 운동방정식을 전개하면 다음 식과 같다.
Figure 112015039708625-pat00042
(식 11)
상기 식 11의 Fx,total을 비선형 단순 타이어 모델을 이용하여 전개하면 다음 식과 같다.
Figure 112015039708625-pat00043
(식 12)
상기 식 12에서 Fx의 선형 구간에서의 기울기 변수 kx는 식 12를 변형하여 다음의 식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00044
(식 13)
상기 kx 를 통해 보다 더 정확한 종방향 힘을 아래 식과 같이 추정할 수 있으며 이를 통해 고장 진단 정확성을 높일 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00045
(식 14)
부연하면, 각 휠(110)의 종방향 슬립의 부호가 같다고 가정하였기 때문에, 그렇지 않을 경우 에러가 크게 발생되고, 이를 통해 구동 모터의 작동 시 슬립 부호가 모두 같기 때문에 고장 검출을 할 수 있는 것이다.
아울러 본 실시예의 고장 검출 단계(S400) 시, 고장 진단 알고리즘을 구성하고 고장 분리 가능성을 확인하기 위해 각 센서부와 레지듀얼의 상관 관계를 분석할 수 있다.
앞서 종방향 힘의 추정을 위해 사용된 정보는 다음 식과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00046
(식 15)
상기 식 15에서 센서부의 정보 외에 추정한 값은 vy와 Fz이며, 여기서 vy는 상기 식 2와 5로 구할 수 있으며, Fz는 식 7을 통해 구할 수 있다. 이를 표현하면 다음의 식과 같다.
Figure 112015039708625-pat00047
(식 16)
Figure 112015039708625-pat00048
(식 17)
Figure 112015039708625-pat00049
(식 18)
최종적으로 상기 식들(식 15 내지 18)의 정보를 이용하여 각 센서부와 레지듀얼의 상관 관계를 정리하여 다음의 식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00050
(식 19)
여기서, 상기 레지듀얼은 각 휠(110)마다 독립적으로 구성될 수 있으며, 이는 다음의 표와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015039708625-pat00051
상기 표를 통해, 다른 센서 정보들이 정상이라고 가정된 경우 각 휠(110)의 구동 모터의 고장 분리 가능함을 알 수 있다.
아울러, 본 실시예의 고장 검출 단계(S400) 시, 모델의 부정확성에 강인한 고장 진단 알고리즘을 구현하기 위해 적응형 임계값(Adaptive Threshold) 기법을 사용할 수 있다. 전술한 식 6의 종방향 휠 슬립이 커지면, 식 4의 타이어 모델의 정확성이 낮아질 수 있다. 따라서 휠 슬립이 큰 영역에서 높은 임계값을 사용하고, 휠 슬립이 낮은 영역에서는 낮은 임계값을 사용할 수 있다.
한편, 본 실시예의 고장 검출 단계(S400) 시, 고장 진단 알고리즘을 검증하기 위해 Carsim 또는 Matlab/Simulink와 같은 소프트웨어가 사용될 수 있으며, 이를 통해 시뮬레이션을 실행할 수 있다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 시뮬레이션 제1 결과를 나타낸 그래프이다.
전기자동차(100)의 모델은 Carsim 제공 차량 모델을 대상으로 할 수 있으며 시뮬레이션 조건은 차속 20km/h에서 쓰로틀(throttle)을 일정한 값(0.2)으로 직진 주행으로 설정하였다. 이 때 고장 신호는 5초에서 7초까지 인가되었으며, 고장 신호는 오른쪽 뒷바퀴 휠 구동 모터 토크의 성능 저하가 30%가 되도록 구현하였다.
도 4의 상부 도면을 통해, 5초 내지 7초의 구간에서 오른쪽 뒷바퀴에 종방향 힘이 다른 바퀴들에 비해 감소되는 것을 알 수 있고, 도 4의 하부 도면 통해 5초 내지 7초의 구간에서 오른쪽 뒷바퀴에 가해지는 종방향 힘의 추정을 파악할 수 있다.
아울러 도 5를 통해, 차속이 점차 증가하는 경우 5초 내지 7초의 구간에서 오른쪽 뒷바퀴의 레지듀얼이 감소되는 것을 확인할 수 있다.
한편, 도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 시뮬레이션 제2 결과를 나타낸 그래프이다.
시뮬레이션 조건은 차속 20km/h에서 쓰로틀을 일정한 값(0.5)으로 직진 주행으로 설정하였다. 이 때 고장 신호는 5초에서 7초까지 인가되었다.
도 6의 상부 도면을 통해, 5초 내지 7초의 구간에서 오른쪽 뒷바퀴에 종방향 힘이 다른 바퀴들에 비해 감소되는 것을 알 수 있고, 도 6의 하부 도면 통해 5초 내지 7초의 구간에서 오른쪽 뒷바퀴에 가해지는 종방향 힘의 추정을 파악할 수 있다. 또한, 도 7을 통해, 차속이 점차 증가하는 경우 5초 내지 7초의 구간에서 오른쪽 뒷바퀴의 레지듀얼이 감소되는 것을 확인할 수 있다.
이처럼, 단순 타이어 모델과 종방향 운동방정식을 이용한 각 휠의 종방향 휠 추정값이 실제 Carsim 값과 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다. 종방향 휠 슬립이 커짐에 따라서 적응형 임계값의 크기도 크게 설정하여 강인성이 있음을 확인할 수 잇다. 아울러 5초 내지 7초 구간에서 고장 인가에 따른 고장 진단 결과로 정확히 고장 분리할 수 있음을 알 수 있다.
이와 같이, 본 실시예에 따르면, 종래와 같이 구동 모터에 추가적인 압력 센서를 달아 액츄에이터의 고장을 진단하는 것이 아니라 전기자동차(100)의 동역학 해석을 통해 구동 모터의 고장 진단을 정확하면서도 용이하게 할 수 있으며, 구동 모터의 고장 검출 및 분리를 통해 추후 고장 허용 제어를 할 수 있어 시스템의 신뢰성을 확보할 수 있는 장점이 있다.
한편, 전술한 바와 같이, 비선형 모델 선정을 위한 비선형 모델 선정부와, 휠에 가해지는 종방향 또는 횡방향의 힘을 계산하는 계산부와, 휠 동역학을 해석하고 레지듀얼을 설정하는 설정부와, 센서부와 레지듀얼의 상관 관계를 분석하는 분석부는 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있다. 그리고 이들을 통해 구현되는 전기자동차(100)의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　
여기서 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　
컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　 하드웨어 장치는 실시예들에 따른 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
한편, 본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이다.
100 : 전기자동차
110 : 휠

Claims (9)

  1. 전기자동차의 휠을 구동시키기 위한 구동 모터의 고장 진단을 위해, 비선형 모델 선정부에 의해 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델을 선정하는, 비선형 모델 선정 단계;
    상기 비선형 모델을 이용하여 상기 휠에 가해지는 종방향 또는 횡방향의 힘을 계산부에 의해서 계산하는, 힘 계산 단계; 및
    상기 구동 모터의 구동 토크 또는 각 휠속도를 이용하여 설정부에 의해서 휠 동역학을 형성하고 레지듀얼(residual)을 설정하는, 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계; 및
    상기 휠에 구비되어 상기 구동 모터의 고장을 검출하는 센서부와 상기 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계를 통해 설정된 레지듀얼의 상관 관계를 분석부에 의해 분석하여 상기 구동 모터의 고장을 검출하는, 고장 검출 단계;
    를 포함하여 상기 전기자동차의 구동 모터 고장 진단을 위한 알고리즘을 제공하며,
    상기 힘 계산 단계 시, 상기 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델의 종방향 힘과 횡방향 힘을 계산하기 위해 상기 전기자동차의 선형 구간과 비선형 구간을 실제 상황과 대응되게 모사한 비선형 단순 타이어 모델을 사용하며,
    상기 비선형 단순 타이어 모델은,
    Figure 112016058913311-pat00078
    및
    Figure 112016058913311-pat00079
    이며,
    여기서,
    Figure 112016058913311-pat00080
    는 튜닝 인자이며,
    Figure 112016058913311-pat00081
    와
    Figure 112016058913311-pat00082
    는 각 휠의 종방향 슬립, 타이어 사이드 슬립각이고,
    상기 동역학 형성 및 레지듀얼 형성 단계 시 상기 구동 모터의 구동 토크 및 상기 각 휠속도를 이용한 휠 동역학은,
    Figure 112016058913311-pat00083
    이며,
    여기서,
    Figure 112016058913311-pat00084
    은 휠속도,
    Figure 112016058913311-pat00085
    은 구동 토크,
    Figure 112016058913311-pat00086
    은 구름 저항,
    Figure 112016058913311-pat00087
    는 유효구름반경,
    Figure 112016058913311-pat00088
    는 타이어 관성 모멘트를 나타내는, 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 비선형 모델 선정 단계 시, 상기 전기자동차의 각 휠에 가해지는 종방향 및 횡방향 힘에 기반하여 종방향, 횡방향 및 요방향 운동방정식의 상기 비선형 모델의 동역학이 제안되는, 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 비선형 모델의 동역학의 상기 종방향 운동방정식은,
    Figure 112015039708625-pat00052
    이며,
    상기 횡방향 운동방정식은,
    Figure 112015039708625-pat00053
    이며,
    상기 요방향 운동방정식은,
    Figure 112015039708625-pat00054
    인, 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법.
    (상기 식에서, 전기자동차의 무게 중심에서의
    Figure 112015039708625-pat00055
    은 종방향 힘이고,
    Figure 112015039708625-pat00056
    은 횡방향이고,
    Figure 112015039708625-pat00057
    은 요방향 힘이며, m은 자동차의 질량이며, F는 각 휠에 가해지는 힘이되, 아래첨자 중 앞 문자는 xy 좌표계 기준의 방향을 가리키고, 중간 문자는 앞바퀴(f) 또는 뒷바퀴(r)를 가리키며 마지막 문자는 오른쪽 바퀴(r) 또는 왼쪽 바퀴(l)를 가리키고,
    Figure 112015039708625-pat00058
    는 휠이 바라보는 방향과 전기자동차가 바라보는 방향의 각도를 나타내고, l은 무게 중심과 각 휠 간의 종방향 길이를, w는 무게 중심과 각 휠 간의 횡방향 길이를 나타냄.)
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제3항에 있어서,
    상기 동역학 형성 및 레지듀얼 형성 단계 시 상기 휠 동역학은,
    Figure 112016058913311-pat00070
    형태의 레지듀얼로 형성되는, 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 비선형 모델 선정 단계 시 생성된 상기 동역학의 종방향 운동방정식과 상기 비선형 단순 타이어 모델을 이용하여 상기 Fx의 선형 구간에서의 기울기 변수 kx를 추정하여 상기 Fx를 재계산하는, 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 고장 검출 단계를 통해 제공되는 상기 알고리즘을 검증하기 위해 Carsim 또는 Matlab/Simulink를 포함하는 컴퓨터 기반의 소프트웨어가 이용되는, 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템의 고장 진단 방법.
  9. 전기자동차의 휠을 구동시키기 위한 구동 모터의 고장 진단을 위해, 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델을 선정하는 비선형 모델 선정부;
    상기 비선형 모델을 이용하여 상기 휠에 가해지는 종방향 또는 횡방향의 힘을 계산하는 계산부;
    상기 구동 모터의 구동 토크 또는 각 휠속도를 이용하여 휠 동역학을 형성하고 레지듀얼을 설정하는 설정부; 및
    상기 휠에 구비되어 상기 구동 모터의 고장을 검출하는 센서부와 상기 동역학 형성 및 레지듀얼 설정 단계를 통해 설정된 레지듀얼을 상관 관계를 분석하여 상기 구동 모터의 고장을 검출하는 분석부;
    를 포함하며,
    상기 계산부를 이용하여 상기 평면 투 트랙(two track) 비선형 모델의 종방향 힘과 횡방향 힘을 계산하기 위해 상기 전기자동차의 선형 구간과 비선형 구간을 실제 상황과 대응되게 모사한 비선형 단순 타이어 모델을 사용하며,
    상기 비선형 단순 타이어 모델은,
    Figure 112016058913311-pat00089
    및
    Figure 112016058913311-pat00090
    이며,
    여기서,
    Figure 112016058913311-pat00091
    는 튜닝 인자이며,
    Figure 112016058913311-pat00092
    와
    Figure 112016058913311-pat00093
    는 각 휠의 종방향 슬립, 타이어 사이드 슬립각이고,
    상기 구동 모터의 구동 토크 및 상기 각 휠속도를 이용한 휠 동역학은,
    Figure 112016058913311-pat00094
    이며,
    여기서,
    Figure 112016058913311-pat00095
    은 휠속도,
    Figure 112016058913311-pat00096
    은 구동 토크,
    Figure 112016058913311-pat00097
    은 구름 저항,
    Figure 112016058913311-pat00098
    는 유효구름반경,
    Figure 112016058913311-pat00099
    는 타이어 관성 모멘트를 나타내는, 차량 동역학 적용 전기자동차의 구동 모터 고장 진단 시스템.
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