KR101766235B1 - 배기량 예측 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

배기량을 예측하는 배기량 예측 장치는, 차량 주행 시 측정된 배기량을 시험데이터로 이용하여, 상기 시험데이터를 복수의 구간으로 분류하고, 각 구간에 해당하는 시험데이터의 평균값을 산출하여 평균 배기데이터를 생성하는 평균값 산출부; 평균 배기데이터를 후처리하여, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터에 대해가중치가 부여된 가중 배기데이터를 생성하는 배기데이터 후처리부; 및 가중 배기데이터로부터 근사평면 상의 근사 배기데이터를 생성하는 근사 배기데이터 생성부; 를 포함하고, 근사 배기데이터는, 예측되는 배기량을 포함할 수 있다.
이와 같은 배기량 예측 장치 및 방법에 의하면, 차량이 실제도로를 주행하며 측정한 시험데이터를 기초로 한다. 즉, 차량이 실제도로를 주행하며 측정한 시험데이터를 이용하여, 입력 조건에 대응하는 배기량을 예측할 수 있다. 또한, 배기량의 예측 정확도가 높아, 엔진의 성능분석 및 차량 시뮬레이션에 적합한 배기데이터를 제공할 수 있다. 또한, 시험을 통해서 취득할 수 있는 시험데이터는 제한적인 반면, 다양한 조건에 대한 배기량을 예측할 수 있어 그 활용가치가 높다.

Description

배기량 예측 장치 및 방법 {Apparatus and Method for Predicting Exhaust}
본 발명은 엔진 배기량을 예측하는 배기량 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량 등의 배기배출로 인한 대기오염을 최소하기 위하여 각국들은 제작차량이나 제작엔진에 대한 배기가스 인증 제도를 운영하고 있다. 우리나라의 경우, 2000년 이후 가솔린과 디젤자동차의 NOx 배출 허용기준을 약 5.7배 강화되는 등 국내 배기가스의 배출 허용기준은 단기간에 크게 강화되었다.
대기오염에 대한 인식과 더불어, 최근에는 그린 자동차(Green Vehicle) 시장 이 확대되고 있다. 그린 자동차는 친환경 자동차(Environmentally Friendly Vehicle)로 불리며, 하이브리드 자동차(이하 HEV), 전기 동력 자동차(PHEV(플러그인 하이브리드 자동차) 또는 BEV(배터리 전기 자동차)), 천연가스 자동차, 클린 디젤 자동차와 같이 배기배출과 연료소비를 최소로하는 기술이 적용되어 기존 엔진보다 친환경적으로 발전된 자동차를 말한다.
이와 같이, 차량의 배출 허용기준이 강화되고, 연료소비율의 최소화에 관심이 집중되면서, 배출되는 배기량 및 엔진의 연료소비율을 측정하거나 예측하는 기술에 대해서도 관심이 집중되고 있다.
다만, 기존에 배기량이나 연료소비율을 측정하는 장치는 차량과는 별도 장소에 시스템을 구성하여 측정함으로, 차량에서 엔진을 탈거하거나 새로운 엔진을 구입하여야 한다는 번거로움뿐만 아니라, 측정을 위해 필요한 부가 장비를 구입해야 한다거나, 시스템을 구축하고 운용하는 데 비용이 많이 소요된다는 난점을 가지고 있다. 또한, 필요한 데이터 취득을 위해 별도의 시험을 수행해야 한다는 효율성 저하문제를 가지도 있다.
따라서, 엔진의 탈거없이 차량이 실제도로를 주행하는 동안 기본 데이터를 획득하고, 이를 이용하여 배기량을 예측하거나 연료소비율을 산출하는 기술에 대한 니즈가 증가하고 있는 실정이다.
관련 선행기술로는 일본 공개특허공보 제2013-057249호(발명의 명칭: 차량의 연비 절약 운전 평가 장치 및 연비 절약 운전 평가 방법, 공개일자: 2013. 03. 28)가 있다.
본 발명은 엔진에서 발생되는 배기가스의 배기량을 예측하는 배기량 예측 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상술한 과제를 해결하기 위하여, 다음과 같은 배출량 예측 장치가 제공된다.
배기량을 예측하는 배기량 예측 장치는, 차량 주행 시 측정된 배기량을 시험데이터로 이용하여, 상기 시험데이터를 복수의 구간으로 분류하고, 각 구간에 해당하는 시험데이터의 평균값을 산출하여 평균 배기데이터를 생성하는 평균값 산출부; 평균 배기데이터를 후처리하여, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터에 대해가중치가 부여된 가중 배기데이터를 생성하는 배기데이터 후처리부; 및 가중 배기데이터로부터 근사평면 상의 근사 배기데이터를 생성하는 근사 배기데이터 생성부; 를 포함하고, 근사 배기데이터는, 예측되는 배기량을 포함할 수 있다.
평균 배기데이터, 가중 배기데이터, 및 근사 배기데이터 각각은, 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 배기량의 3차원 데이터로 구성될 수 있다.
예측되는 배기량은, 근사 배기데이터에서, 입력 조건에 대응하는 배기량을 의미할 수 있다.
입력 조건은, 입력되는 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크를 포함할 수 있다.
근사 배기데이터 생성부는, 하기의 [수학식 2]를 이용하여 근사 배기데이터를 생성할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016069742111-pat00001

여기서, x는 엔진 회전수, y는 엔진 토크, (P00, P10, P01, P20, P11, P02)는 가중 배기데이터와의 관계에서 상관성을 판별하는 R2 (determination of coefficient)를 최대로 하는 상수 값을 각각 의미한다.
배기데이터 후처리부는, 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터를 제거한 제 1배기데이터를 생성할 수 있다.
배기데이터 후처리부는, 제 1배기데이터에 최대 엔진성능 구간의 배기데이터를 추가한 제 2배기데이터를 생성할 수 있다.
배기데이터 후처리부는, 제 2배기데이터에서 추가된 배기데이터에 가중치를 부여하여 가중 배기데이터를 생성할 수 있다.
배기데이터 후처리부는, 추가된 배기데이터에 1 이상의 가중계수를 부여하고, 제 1배기데이터에 1이하의 가중계수를 부여할 수 있다.
배기량을 예측하는 배기량 예측 방법은, 차량 주행 시 측정된 배기량을 시험데이터로 이용하여, 시험데이터를 복수의 구간으로 분류하고, 각 구간에 해당하는 시험데이터의 평균값을 산출하여 평균 배기데이터를 생성하고; 평균 배기데이터를 후처리하여, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터에 대해가중치가 부여된 가중 배기데이터를 생성하고; 및 가중 배기데이터로부터 근사평면 상의 근사 배기데이터를 생성하는; 것을 포함하고, 근사 배기데이터는, 예측되는 배기량을 포함할 수 있다.
근사 배기데이터를 생성하는 것은, 하기의 [수학식 2]를 이용하여 근사 배기데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016069742111-pat00002

여기서, x는 엔진 회전수, y는 엔진 토크, (P00, P10, P01, P20, P11, P02)는 가중 배기데이터와의 관계에서 상관성을 판별하는 R2 (determination of coefficient)를 최대로 하는 상수 값을 각각 의미한다.
가중 배기데이터를 생성하는 것은, 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터를 제거한 제 1배기데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있다.
가중 배기데이터를 생성하는 것은, 제 1배기데이터에 최대 엔진성능 구간의 배기데이터를 추가한 제 2배기데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있다.
가중 배기데이터를 생성하는 것은, 제 2배기데이터에서 추가된 배기데이터에 가중치를 부여하여 가중 배기데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있다.
가중 배기데이터를 생성하는 것은, 추가된 배기데이터에 1 이상의 가중계수를 부여하고, 제 1배기데이터에 1이하의 가중계수를 부여하는 것을 포함할 수 있다.
이와 같은 배기량 예측 장치 및 방법에 의하면, 차량이 실제도로를 주행하며 측정한 시험데이터를 기초로 한다. 즉, 차량이 실제도로를 주행하며 측정한 시험데이터를 이용하여, 입력 조건에 대응하는 배기량을 예측할 수 있다.
또한, 배기량의 예측 정확도가 높아, 엔진의 성능분석 및 차량 시뮬레이션에 적합한 배기데이터를 제공할 수 있다.
또한, 시험을 통해서 취득할 수 있는 시험데이터는 제한적인 반면, 다양한 조건에 대한 배기량을 예측할 수 있어 그 활용가치가 높다.
도 1에 일 실시예에 따른 배기량 예측 장치의 블록도이다.
도 2a는 복수의 구간에 대해 생성된 평균데이터에 예시한 도면이다.
도 2b는 평균 배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다.
도 3은 노이즈 제거된 제 1배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다.
도 4는 배기데이터가 추가된 제 2배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다.
도 5는 가중 배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다.
도 6은 근사 배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다.
도 7은 배기량 예측 장치의 예측 정확도를 보여주는 그래프이다.
도 8은 일 실시예에 따른 배기량 예측 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 배기데이터의 후처리 과정의 흐름도이다.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 개시된 발명의 바람직한 일 예에 불과할 뿐이며, 본 출원의 출원시점에 있어서 본 명세서의 실시예와 도면을 대체할 수 있는 다양한 변형 예들이 있을 수 있다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 배기량 예측 장치 및 방법을 후술된 실시예들에 따라 구체적으로 설명하도록 한다. 도면에서 동일한 부호는 동일한 구성 요소를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 배기량 예측 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 배기량 예측 장치(1)는 측정된 시험데이터를 이용하여 배기량을 예측하는 제어부(100), 배기량 예측을 위한 조건이 입력되는 입력부(200), 예측된 배기량을 출력하는 예측 배기량 출력부(300), 및 각종 데이터 및 프로그램을 저장하는 저장부(400)를 포함할 수 있다.
제어부(100)는 배기량 예측 장치(1)을 전반적으로 제어한다. 제어부(100)는 배기량 예측 장치(1)의 각 구성 및 구성간의 동작을 제어한다.
제어부(100)는 측정된 시험데이터를 이용하여 사용자의 입력 조건에 대한 배기량을 예측한다. 이를 위해, 제어부(100)는 평균값 산출부(110), 배개데이터 후처리부(120), 및 근사 배기데이터 생성부(130)를 포함할 수 있다.
여기서, 입력 조건은 입력되는 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크를 의미한다. 또한, 시험데이터는 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 측정된 배기량으로 구성된 3차원 데이터를 의미한다. 또한, 시험데이터는 차량이 실제도로를 주행하는 동안 측정된 데이터인 것으로 한다. 시험데이터는 차대동력계 및 이동식 배출가스 측정 시스템(Portable Emission Measurement System, PEMS)을 이용하여 측정된 데이터일 수 있다. 이 때, 측정된 PEMS 데이터는 OBD(On-Board Diagnostics) 데이터와 속도 동기화를 통해서 g/s로 취득되며, 차속 데이터를 이용하여 g/km 단위의 배출가스 데이터로 환산될 수 있다.
또한, 배기데이터는 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 산출된 배기량으로 구성된 3차원 데이터를 의미하며, 배기데이터에 대한 구체적인 설명은 후술하기로 한다.
평균값 산출부(110)는 시험데이터를 복수의 구간으로 분류하고, 구간별로 시험데이터의 평균값을 산출한다.
평균값 산출부(110)는 시험데이터를 엔진 회전수 및 엔진 토크에 기초하여 복수의 구간으로 분류할 수 있다. 평균값 산출부(110)는 엔진 회전수는 제 1단위(예를 들어, 50-100rpm 단위)로, 엔진 토크는 제 2단위(예를 들어, 20-100Nm 단위)로 구분하여 복수의 구간을 설정할 수 있다.
평균값 산출부(110)는 구간별로 시험데이터의 측정 배기량에 기초하여 평균값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 시험데이터가 엔진 회전수 50-150rpm 및 엔진 토크 550-649Nm 의 구간에 대해 3개의 배기량 측정값 2.50, 2.00. 2.10 g/s 을 구성하는 경우, 평균값 산출부(110)는 엔진 회전수 50-150rpm 및 엔진 토크 550-649Nm 의 구간에 대해 평균 배기량 2.20g/s를 산출할 수 있다.
이와 같은 방법으로, 평균값 산출부(110)는 복수의 구간 모두에 대해 평균 배기량을 산출하고, 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 평균 배기량으로 구성된 배기데이터를 생성할 수 있다. 이 때, 생성된 배기데이터를 이하 '평균 배기데이터' 라 칭하는 것으로 한다.
도 2a는 복수의 구간에 대해 생성된 평균데이터에 예시한 도면이다.
도 2a를 참조하면, 시험데이터는 0-2050rpm의 엔진 회전수, 450-3049Nm의 엔진 토크로 구성될 수 있으며, 평균값 산출부(110)는 0-2050rpm의 엔진 회전수에 대해 50-100rpm 단위로, 450-3049Nm의 엔진 토크에 대해 20-100Nm 단위로 각각 구분하고, 각 구간에 대한 평균 배기량을 산출하여 3차원의 평균 배기데이터를 생성할 수 있다.
평균값 산출부(110)에서 생성된 3차원의 평균 배기테이터는 도 2b에 예시된 바와 같이 3차원 맵으로 그래프화할 수 있다.
도 2b는 평균 배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다. 여기서, x축은 엔진 회전수(rpm), y축은 엔진 토크(Nm), z축은 배기량(g/s)을 각각 의미한다.
도 2b를 참조하면, 실제도로를 주행하며 측정된 시험데이터는 많은 변곡점을 내포하고 있으며, 시험데이터를 구간별로 평균화하여 생성된 평균 배기데이터 또한 많은 변곡점을 내포하게 된다. 따라서, 구간별로 평균값을 산정하는 것 외에 부가적인 데이터 후처리 작업이 필요하며, 이와 같은 후처리 작업은 후술될 배기데이터 후처리부(120)에서 이루어진다.
배기데이터 후처리부(120)는 변곡점 제거를 위해, 평균 배기데이터의 후처리를 수행한다. 배기데이터 후처리부(120)는 평균 배기데이터를 후처리하여, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터에 대해 가중치를 부여한다.
도 1을 다시 참조하면, 배기데이터 후처리부(120)는 노이즈 데이터를 제거하는 배기데이터 제거부(121), 최대 엔진성능 구간의 배기데이터를 추가하는 배기데이터 추가부(122), 및 추가된 배기데이터에 가중치를 부여하는 가중 배기데이터 생성부(123)를 포함할 수 있다.
배기데이터 제거부(121)는 평균값 산출부(100)에서 생성된 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터를 제거한다. 여기서, 노이즈 데이터란 평균 배기데이터 중 노이즈로 작용하는 배기데이터를 의미하는 것으로, 예를 들어, 엔진 무부하 상태의 배기데이터가 될 수 있다. 즉, 노이즈 데이터는 엔진 상태가 무부하 상태일 때의 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 해당 조건에서의 평균 배기량으로 구성된 배기데이터를 의미할 수 있다.
이 때, 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터가 제거된 후의 배기데이터를 이하, 간단히 '제 1배기데이터' 라 칭하는 것으로 한다. 즉, 배기데이터 제거부(121)는 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터가 제거된 제 1배기데이터를 생성하게 된다.
도 3은 노이즈 제거된 제 1배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다. 여기서, x축은 엔진 회전수(rpm), y축은 엔진 토크(Nm), z축은 배기량(g/s)을 각각 의미한다. 또한, D1은 노이즈 데이터를, 나머지 점들은 제 1배기데이터를, 그리고 표시된 평면은 최종 획득하고자 하는 배기데이터의 기준평면인 근사평면을 각각 의미한다.
도 3을 참조하면, 노이즈 데이터(D1)는 근사평면으로부터 많이 벗어난 위치에 존재하게 된다. 전술한 바 있듯이, 노이즈 데이터(D1)는 엔진 무부하 상태에서의 배기데이터로 정의될 수 있으며, 이에 따라, 엔진 토크 0 Nm 근방에 위치하게 된다.
배기데이터 추가부(122)는 제 1배기데이터에 추가적으로 가용 가능한 배기데이터를 추가한다. 여기서, 추가적으로 가용 가능한 배기데이터는, 측정과정이 없더라도 획득할 수 있는 기확보된 배기데이터로서 예를 들어, 최대 엔진성능을 나타내는 배기데이터를 의미할 수 있으며, 이하, 간단히 '추가 배기데이터' 라 칭하는 것으로 한다. 즉, 추가 배기데이터는 엔진성능이 최대가 될 때의 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 배기량으로 정의될 수 있으며, 엔진의 생산 및 판매 시 제공되는 데이터이다.
또한, 제 1배기데이터에 추가 배기데이터가 추가된 후의 배기데이터를 이하, 간단히 '제 2배기데이터' 라 칭하는 것으로 할 때, 배기데이터 추가부(122)는 제 1배기데이터에 최대 엔진성능 구간의 배기데이터를 추가 배기데이터로 추가하여 제 2배기데이터를 생성할 수 있다.
도 4는 배기데이터가 추가된 제 2배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다. 여기서, 빨간색 라인으로 표시된 D2 상의 점들은 추가 데이터를, 나머지 점들은 제 1배기데이터를, 그리고 표시된 평면은 최종 획득하고자 하는 배기데이터의 기준평면인 근사평면을 각각 의미한다.
도 4을 참조하면, 추가 배기데이터(D2)는 제 1배기데이터의 외곽 라인을 구성하게된다. 전술한 바 있듯이, 추가 배기데이터(D2)는 최대 엔진성능 구간의 배기데이터로 정의될 수 있으며, 최대 엔진성능은 엔진 상태가 저부하 상태일 때 획득될 수 있는 것으로, 추가 배기데이터(D2)는 저부하 상태에서의 배기데이터를 구성하게 된다. 도 4의 예시 그래프에서도, 추가 배기데이터(D2)가 1500 Nm 이하의 엔진토크 영역 특히, 0-250 Nm 영역에 집중되어 있음을 확인할 수 있다.
가중 배기데이터 생성부(123)는 배기데이터 제거부(121) 및 배기데이터 추가부(122)를 거쳐 생성된 제 2배기데이터에서, 추가 배기데이터에 가중치를 부여하고 가중 배기데이터를 생성한다.
전술한 바 있듯이, 추가 배기데이터(D2)는 엔진성능이 최대가 될 때의 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 배기량 즉, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터로 정의될 수 있다. 이와 같은 추가 배기데이터(D2)는 엔진의 생산 및 판매 시 제공되는 데이터로서, 데이터의 신뢰도 및 정확도가 높다. 따라서, 추가 배기데이터에 가중치를 부여하여 데이터를 가공하는 경우, 가공된 데이터의 신뢰도 및 정확도 또한 높아지게 된다. 즉, 가중 배기데이터 생성부(123)는 추가 배기데이터에 가중치를 부여함으로써 제 2배기데이터보다 신뢰도 및 정확도가 높은 가중 배기데이터를 생성하는 것이다.
예를 들어, 가중 배기데이터 생성부(123)는 제 2배기데이터 중 추가 배기데이터에 대해서는 '1' 이상의 가중계수를 부여하고, 추가 배기데이터 이외의 배기데이터(즉, 제 1배기데이터)에 대해서는 '1' 이하의 가중계수를 부여할 수 있다. 가중 배기데이터 생성부(123)는 추가 배기데이터를 구성하는 배기량 값에 '1' 이상의 가중계수를 곱하여 배기량 값을 재산출하고, 나머지 제 1배기데이터를 구성하는 배기량 값에 '1' 이하의 가중계수를 곱하여 배기량 값을 재산출할 수 있다. 즉, 가중 배기데이터 생성부(123)는 제 2배기데이터에서 추가 배기데이터의 비중을 높일 수 있다.
가중 배기데이터 생성부(123)는 하기의 [수학식 1]을 이용하여, 가중 배기데이터를 생성할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016069742111-pat00003

여기서, Mj 는 제 2배기데이터의 배기량,
Figure 112016069742111-pat00004
는 가중 배기데이터의 배기량, 및 Wj 는 가중계수를 각각 의미하며, Mj 가 추가 배기데이터의 배기량의 경우 가중계수 Wj>1을 갖으며, Mj 가 제 1배기데이터의 배기량의 경우 가중계수 Wj ≤1인 것으로 한다.
다만, 상술한 바는 가중치 부여의 예에 불과한 것으로, 가중 배기데이터 생성부(123)는 추가 배기데이터에 가중치를 부여하여 가중 배기데이터를 생성할 수만 있다면, 상술한 예에 한정되지 않고 임의의 공지된 방법이나 수학식 등을 이용하여 가중 배기데이터를 생성할 수 있음은 물론이다.
도 5는 가중 배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다. 도 5에서는 추가 배기데이터에 3 내지 5의 가중계수를 부여한 것을 예시하고 있다.
도 5를 참조하면, 가중치 부여로 생성된 가중 배기데이터는 근사평면에 근접해 있음을 확인할 수 있다. 즉, 가중 배기데이터 생성부(123)가 추가 배기데이터에 가중치를 부여하여 근사평면에 근접한 가중 배기데이터를 생성함을 확인할 수 있다.
다만, 가중치 부여로 가중 배기데이터를 구성하는 데이터의 개수는 제 2배기데이터를 구성하는 데이터의 개수보다 줄어들 수 있다. 즉, 가중 배기데이터가 제공할 수 있는 배기량의 개수는 줄어들 수 있다. 따라서, 임의의 입력 조건에 대해 배기량을 예측하여 제공하기 위해서는, 한정된 가중 배기데이터로부터 제공 가능한 배기량을 새롭게 산출하는 구성이 요구되어 진다.
후술될 근사 배기데이터 생성부(130)은 가중 배기데이터를 이용하여 제공 가능한 배기량 및 배기데이터를 새롭게 산출할 수 있으며, 이 때, 산출되는 배기데이터는 근사평면 상에서 구해진다. 즉, 근사 배기데이터 생성부(130)는 가중 배기데이터로부터 근사평면 상의 배기데이터를 산출하여 근사 배기데이터를 생성한다.
근사 배기데이터 생성부(130)는 하기의 [수학식 2]와 같은 근사평면식을 이용하여 근사 배기데이터를 생성할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016069742111-pat00005

여기서, x는 엔진 회전수, y는 엔진 토크, (P00, P10, P01, P20, P11, P02)는 가중 배기데이터와의 관계에서 상관성을 판별하는 R2 (determination of coefficient)를 최대로 하는 상수 값을 각각 의미한다.
근사 배기데이터 생성부(130)는 상술한 근사평면식을 이용하여 임의의 엔진 회전수(x) 및 엔지 토크(y)에 대해, 배기량 f(x,y)를 산출할 수 있다. 이와 같이 산출된 배기량 f(x,y)의 집합이 근사평면을 구성하게 되며, 이 때의 엔진 회전수(x), 엔진 토크(y), 및 배기량 f(x,y)이 근사 배기데이터를 구성하게 된다.
근사 배기데이터의 밀도는 사용자의 입력에 기초할 수 있다.
일 예로, 사용자가 근사 배기데이터의 개수를 100개로 입력하는 경우, 근사 배기데이터 생성부(130)는 임의의 엔진 회전수 및 엔진 토크에 대응하여 근사평면 상의 100개의 배기량 산출하고, 산출된 100개의 배기량을 포함한 근사 배기데이터를 구성할 수 있다. 이 때, 산출된 배기량에는 사용자 입력 조건 즉, 사용자가 입력한 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크에 대한 배기량이 포함될 수 있으며, 이와 같이 사용자 입력 조건에 대응하여 산출된 배기량을 사용자 입력 조건에 대해 예측된 배기량(이하, '예측 배기량' 이라 칭함)으로 볼 수 있다.
다른 예로, 사용자는 근사 배기데이터의 개수의 입력 없이, 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크만을 입력할 수도 있으며, 이 경우, 근사 배기데이터 생성부(130)는 입력된 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크에 대한 배기량만을 산출할 수 있다. 즉, 근사 배기데이터 생성부(130)는 근사평면 상에 위치한 예측 배기량만을 산출할 수도 있다.
근사 배기데이터 생성부(130)는 사용자의 입력에 기초하여, 예측 배기량이 포함된 근사 배기데이터를 생성할 수 있는 것이다.
도 6은 근사 배기데이터의 3차원 맵을 예시한 그래프이다.
도 6을 참조하면, 전술한 도 5의 가중 배기데이터와 비교할 때, 근사 배기데이터의 생성으로 인해 제공 가능한 배기데이터(D3)가 증가하였음을 확인할 수 있다. 이는 다양한 입력 조건에 대해 배기량을 예측하여 제공할 수 있음을 의미한다.
또한, 임의의 엔진 회전수 및 엔진 토크에 대응하여, 변곡점 없이 고르게 분포한 근사 배기데이터가 생성되었음을 확인할 수 있다. 이는 생성된 근사 배기데이터의 신뢰도 및 정확도가 높은 것을 의미한다.
상술한 바와 같이, 제어부(100)는 평균값 산출부(110), 배기데이터 후처리부(120), 근사 배기데이터 생성부(130)를 포함하여, 시험데이터로부터 평균 배기데이터, 가중 배기데이터, 및 근사 배기데이터를 산출하고, 사용자의 입력 조건에 대응한 배기량을 예측할 수 있다.
이를 위해, 제어부(100)는 집적 회로가 형성된 적어도 하나의 칩을 포함하는 각종 프로세서(processor)로 마련될 수 있다. 또한, 제어부(100)는 하나의 프로세서에 마련될 수도 있으나, 복수의 프로세서에 분리되어 마련되는 것도 가능하다.
입력부(200)는 배기량 예측을 위한 각종 명령이나 데이터를 입력받을 수 있다.
입력부(200)는 사용자로부터 배기량 예측을 위한 각종 명령을 입력받거나, 데이터를 수동 입력받을 수 있다. 예를 들어, 사용자는 입력부(200)를 통해 배기량 예측에 필요한 입력 조건 (즉, 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크), 및 생성할 근사 배기데이터의 개수 등을 입력할 수 있다. 또한, 사용자는 입력부(200)를 통해 측정된 시험데이터, 및 추가 배기데이터 등을 수동 입력할 수도 있다.
이 경우, 입력부(200)는 사용자의 입력을 위해 각종 버튼이나 스위치, 키보드, 마우스, 트랙볼(track-ball), 각종 레버(lever), 핸들(handle)이나 스틱(stick) 등과 같은 하드웨어적인 입력장치를 포함할 수 있다. 입력부(211)는 터치 패드(touch pad), 터치 스크린(touch screen) 등과 같은 GUI(Graphical User interface), 즉 소프트웨어인 입력장치를 포함할 수도 있다.
입력부(200)는 타 장치 또는 시스템으로부터 배기량 예측을 위한 데이터를 자동 입력받을 수도 있다. 예를 들어, 입력부(200)는 이동식 배출가스 측정 시스템(PEMS)으로부터 시험데이터를 자동 입력받을 수 있다. 입력부(200)는 차량 또는 엔진 제조사 시스템으로부터 최대 엔진성능 정보 또는 추가 배기데이터 등을 입력받을 수도 있다.
이 경우, 입력부(200)는 타 장치 또는 시스템과의 유무선 통신을 위한 통신 모듈을 포함할 수 있다. 입력부(200)는 무선 랜(Wireless LAN; WLAN), 와이파이(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등과 같은 무선 인터넷 모듈, 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee) 등과 같은 근거리 통신 모듈, 이동 통신 모듈은 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evoloution) 등과 같은 이동통신 모듈 등 다양한 통신 모듈을 포함할 수 있다.
다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 타 장치 또는 시스템와 데이터를 송수신할 수만 있다면, 입력부(200)는 상술한 바 외에 다른 형태의 통신 모듈을 채용할 수도 있다.
예측 배기량 출력부(300)는 사용자 입력 조건에 대응하는 예측 배기량을 출력할 수 있다. 예측 배기량 출력부(300)는 제어부(100)에서 생성된 근사 배기데이터에서 입력 조건에 대응하는 예측 배기량을 추출하여 출력할 수 있다.
예측 배기량 출력부(300)는 사용자 확인을 위해 예측 배기량을 화면출력할 수 있다. 이 경우, 예측 배기량 출력부(300)는 음극선관(Cathode Ray Tube: CRT), 디지털 광원 처리(Digital Light Processing: DLP) 패널, 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Penal), 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 패널, 전기 발광(Electro Luminescence: EL) 패널, 전기영동 디스플레이(Electrophoretic Display: EPD) 패널, 전기변색 디스플레이(Electrochromic Display: ECD) 패널, 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 패널 또는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED) 패널 등을 채용할 수 있으나, 이에 한정되는 것을 아니다.
예측 배기량 출력부(300)는 예측 배기량을 타 장치 및 시스템으로 출력할 수도 있다. 이 경우, 예측 배기량 출력부(300)는 타 장치 또는 시스템과의 유무선 통신을 위한 통신 모듈을 포함할 수 있다.
저장부(400)는 배기량 예측 장치(1)의 동작을 위한 각종 데이터 및 프로그램을 일시 또는 비일시적으로 저장한다. 예를 들어, 저장부(400)는 사용자 입력 조건, 시험데이터, 평균 배기데이터, 제 1배기데이터, 제 2배기데이터, 가중 배기데이터, 및 근사 배기데이터, 예측 배기량 등을 저장할 수 있다. 또한 저장부(400)는 평균 데이터를 생성하기 위한 프로그램, 제 1배기데이터를 생성하기 위한 프로그램, 제 2배기데이터를 생성하기 위한 프로그램, 가중 배기데이터를 생성하기 위한 프로그램, 근사 배기데이터를 생성하기 위한 프로그램, 및 예측 배기량을 추출하기 위한 프로그램 등을 저장할 수 있다.
이와 같은 저장부(400)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 당업계에 알려져 있는 임의의 다른 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 제어장치(100)는 인터넷(internet)상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영할 수도 있다.
도 7은 배기량 예측 장치의 예측 정확도를 보여주는 그래프이다. 도 7은 트럭에 대해 배기량 예측 장치(1)의 예측 배기량과 실제측정 배기량을 비교한 그래프이며, ■는 배기량 예측 장치(1)의 예측 배기량을, ●은 실제측정 배기량을 각각 나타낸다. 또한, 도 7의 가로축은 차량의 중량(kg), 세로축은 온실가스 배기량(g/km)를 각각 나타내는 것으로 한다.
도 7을 참조하면, 배기량 예측 장치(1)는 차량의 종류 및 차량의 중량에 상관없이, 실제측정 배기량에 근접한 배기량을 예측할 수 있다. 예를 들어, 26000kg 중량의 트럭에 대해, 배기량 예측 장치(1)가 예측한 온실가스 발생량은 700 g/km 으로, 실제측정 배기량 690 g/km에 근접한 것을 확인할 수 있다. 또한, 배기량 예측 장치(1)가 다양한 중량에 대해 배기량 예측이 가능함을 확인할 수 있다.
이와 같이, 배기량 예측 장치(1)는 배기량의 예측 정확도가 높아, 엔진의 성능분석 및 차량 시뮬레이션에 적합한 배기데이터를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 조건에 대한 배기량을 예측할 수 있어 그 활용가치가 높다.
이상으로 배기량 예측 장치(1)의 구성 및 각 구성의 역할을 실시예들을 바탕으로 설명하였으며, 이하에서는 주어진 흐름도를 참조하여 배기량 예측 방법을 살펴보기로 한다.
도 8은 일 실시예에 따른 배기량 예측 방법의 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 먼저, 제어부(100)는 시험데이터를 복수의 구간으로 분류하고, 구간별로 시험데이터의 평균값을 산출하여 평균 배기데이터를 생성한다(510).
제어부(100)는 시험데이터를 엔진 회전수 및 엔진 토크에 기초하여 복수의 구간으로 분류할 수 있다. 제어부(100)는 엔진 회전수을 제 1단위(예를 들어, 50-100rpm 단위)로, 엔진 토크를 제 2단위(예를 들어, 20-100Nm 단위)로 구분하여 복수의 구간으로 분류할 수 있다.
제어부(100)는 구간별로 시험데이터의 측정 배기량에 기초하여 평균값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 시험데이터가 엔진 회전수 50-150rpm 및 엔진 토크 550-649Nm 의 구간에 대해 3개의 배기량 측정값 2.50, 2.00. 2.10 g/s 을 구성하는 경우, 평균값 산출부(110)는 엔진 회전수 50-150rpm 및 엔진 토크 550-649Nm 의 구간에 대해 평균 배기량 2.20g/s를 산출할 수 있다.
이와 같은 방법으로, 제어부(100)는 복수의 구간 모두에 대해 평균 배기량을 산출하고, 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 평균 배기량으로 구성된 평균 배기데이터를 생성할 수 있다.
그 다음, 제어부(100)는 평균 배기데이터를 후처리하여, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터에 대해 가중치가 부여된 가중 배기데이터를 생성한다(520). 가중 배기데이터를 생성하는 과정에 대해서는 도 9의 흐름도를 참조하여 더욱 구체적으로 상술하기로 한다.
도 9는 일 실시예에 따른 배기데이터의 후처리 과정의 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 제어부(100)는 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터를 제거한제 1배기데이터를 생성한다(521).
여기서, 노이즈 데이터는 평균 배기데이터 중 노이즈로 작용하는 배기데이터를 의미하며, 엔진 상태가 무부하 상태일 때의 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 해당 조건에서의 평균 배기량으로 구성된 배기데이터로 정의될 수 있다.
그리고, 제어부(100)는 제 1배기데이터에 최대 엔진성능 구간의 배기데이터를 추가한 제 2배기데이터를 생성한다(522).
여기서, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터는 엔진성능이 최대가 될 때의 엔진 회전수, 엔진 토크, 및 배기량으로 구성된 배기데이터를 의미하며, 엔진의 생산 및 판매 시 제공되는 데이터이다. 즉, 제어부(100)는 측정과정이 없더라도 획득할 수 있는 기확보된 배기데이터추가하여 제 2배기데이터를 생성하는 것이다.
제어부(100)는 제 2배기데이터에서 추가 배기데이터에 가중치를 부여한 가중 배기데이터를 생성한다(523).
예를 들어, 제어부(100)는 제 2배기데이터 중 추가 배기데이터에 대해서는'1' 이상의 가중계수를 부여하고, 추가 배기데이터 이외의 배기데이터(즉, 제 1배기데이터)에 대해서는 '1' 이하의 가중계수를 부여할 수 있다. 가중 배기데이터 생성부(123)는 추가 배기데이터를 구성하는 배기량 값에 '1' 이상의 가중계수를 곱하여 배기량 값을 재산출하고, 나머지 제 1배기데이터를 구성하는 배기량 값에 '1' 이하의 가중계수를 곱하여 배기량 값을 재산출할 수 있다. 즉, 가중 배기데이터 생성부(123)는 제 2배기데이터에서 추가 배기데이터의 비중을 높일 수 있다.
제어부(100)는 하기의 [수학식 1]을 이용하여, 가중 배기데이터를 생성할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016069742111-pat00006

여기서, Mj 는 제 2배기데이터의 배기량,
Figure 112016069742111-pat00007
는 가중 배기데이터의 배기량, 및 Wj 는 가중계수를 각각 의미하며, Mj 가 추가 배기데이터의 배기량의 경우 가중계수 Wj>1을 갖으며, Mj 가 제 1배기데이터의 배기량의 경우 가중계수 Wj ≤1인 것으로 한다.
다만, 상술한 바는 가중치 부여의 예에 불과한 것으로, 제어부(100)는 추가 배기데이터에 가중치를 부여하여 가중 배기데이터를 생성할 수만 있다면, 상술한 예에 한정되지 않고 임의의 공지된 방법이나 수학식 등을 이용하여 가중 배기데이터를 생성할 수 있음은 물론이다.
전술한 바 있듯이, 추가 배기데이터는 엔진의 생산 및 판매 시 제공되는 데이터로서 데이터의 신뢰도 및 정확도가 높아, 추가 배기데이터에 가중치를 부여하여 데이터를 가공하는 경우, 가공된 데이터의 신뢰도 및 정확도 또한 높아지게 된다. 즉, 제어부(100)는 추가 배기데이터에 가중치를 부여함으로써 제 2배기데이터보다 신뢰도 및 정확도가 높은 가중 배기데이터를 생성할 수 있다.
다시 도 8을 참조하면, 제어부(100)는 가중 배기데이터로부터 근사평면 상의 배기데이터를 산출하여 근사 배기데이터를 생성한다(530).
제어부(100)는 하기의 [수학식 2]와 같은 근사평면식을 이용하여 근사 배기데이터를 생성할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016069742111-pat00008

여기서, x는 엔진 회전수, y는 엔진 토크, (P00, P10, P01, P20, P11, P02)는 가중 배기데이터와의 관계에서 상관성을 판별하는 R2 (determination of coefficient)를 최대로 하는 상수 값을 각각 의미한다.
이 때, 근사 배기데이터의 밀도는 사용자의 입력에 기초할 수 있다.
일 예로, 사용자가 근사 배기데이터의 개수를 100개로 입력하는 경우, 제어부(100)는 임의의 엔진 회전수 및 엔진 토크에 대응하여 근사평면 상의 100개의 배기량 산출하고, 산출된 100개의 배기량을 포함한 근사 배기데이터를 구성할 수 있다. 산출된 배기량에는 사용자 입력 조건 즉, 사용자가 입력한 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크에 대한 배기량 즉, 예측 배기량이 포함될 수 있다.
다른 예로, 사용자는 근사 배기데이터의 개수의 입력 없이, 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크만을 입력할 수도 있으며, 이 경우, 근사 배기데이터 생성부(130)는 입력된 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크에 대한 배기량만을 산출할 수 있다. 즉, 제어부(100)는 근사평면 상에 위치한 예측 배기량만을 산출할 수도 있다.
제어부(100)는 사용자의 입력에 기초하여, 예측 배기량이 포함된 근사 배기데이터를 생성할 수 있는 것이다.
제어부(100)에서 근사 배기데이터가 생성되면, 예측 배기량 출력부(300)는 근사 배기데이터에서 사용자의 입력 조건에 대응하는 예측 배기량을 추출하여 출력할 수 있다(540).
예측 배기량 출력부(300)는 사용자 확인을 위해 예측 배기량을 화면출력할 수 있다. 예측 배기량 출력부(300)는 예측 배기량을 타 장치 및 시스템으로 출력할 수도 있다.
상술한 배기량 예측 장치 및 방법에 의하면, 차량이 실제도로를 주행하며 측정한 시험데이터를 기초로 한다. 즉, 차량이 실제도로를 주행하며 측정한 시험데이터를 이용하여, 입력 조건에 대응하는 배기량을 예측할 수 있다.
또한, 배기량의 예측 정확도가 높아, 엔진의 성능분석 및 차량 시뮬레이션에 적합한 배기데이터를 제공할 수 있다.
또한, 시험을 통해서 취득할 수 있는 시험데이터는 제한적인 반면, 다양한 조건에 대한 배기량을 예측할 수 있어 그 활용가치가 높다.
이상으로 예시된 도면을 참조로 하여, 배기량 예측 장치 및 방법의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시 될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1 : 배기량 예측 장치
100 : 제어부 110 : 평균값 산출부
120 : 배기데이터 후처리부 121 : 배기데이터 제거부
122 : 배기데이터 추가부 123 : 가중 배기데이터 생성부
130 : 근사 배기데이터 생성부 200 : 입력부
300 : 예측 배기량 출력부 400 : 저장부

Claims (14)

  1. 배기량을 예측하는 배기량 예측 장치에 있어서,
    차량 주행 시 측정된 배기량을 시험데이터로 이용하여, 상기 시험데이터를 복수의 구간으로 분류하고, 각 구간에 해당하는 상기 시험데이터의 평균값을 산출하여 평균 배기데이터를 생성하는 평균값 산출부;
    상기 평균 배기데이터를 후처리하여, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터에 대해가중치가 부여된 가중 배기데이터를 생성하는 배기데이터 후처리부; 및
    상기 가중 배기데이터로부터 근사평면 상의 근사 배기데이터를 생성하는 근사 배기데이터 생성부;
    를 포함하고,
    상기 근사 배기데이터는,
    상기 예측되는 배기량을 포함하는 배기량 예측 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 평균 배기데이터, 가중 배기데이터, 및 근사 배기데이터 각각은,
    엔진 회전수, 엔진 토크, 및 배기량의 3차원 데이터로 구성되는 배기량 예측 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측되는 배기량은,
    상기 근사 배기데이터에서, 입력 조건에 대응하는 배기량을 의미하는 배기량 예측 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 입력 조건은,
    입력되는 특정 엔진 회전수 및 엔진 토크를 포함하는 배기량 예측 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 근사 배기데이터 생성부는,
    하기의 [수학식 2]를 이용하여 상기 근사 배기데이터를 생성하는 배기량 예측 장치.

    [수학식 2]
    Figure 112016069742111-pat00009


    여기서, x는 엔진 회전수, y는 엔진 토크, (P00, P10, P01, P20, P11, P02)는 가중 배기데이터와의 관계에서 상관성을 판별하는 R2 (determination of coefficient)를 최대로 하는 상수 값을 각각 의미한다.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 배기데이터 후처리부는,
    상기 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터를 제거한 제 1배기데이터를 생성하는 배기량 예측 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 배기데이터 후처리부는,
    상기 제 1배기데이터에 상기 최대 엔진성능 구간의 배기데이터를 추가한 제 2배기데이터를 생성하는 배기량 예측 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 배기데이터 후처리부는,
    상기 제 2배기데이터에서 상기 추가된 배기데이터에 가중치를 부여하여 상기 가중 배기데이터를 생성하는 배기량 예측 장치.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 배기데이터 후처리부는,
    상기 추가된 배기데이터에 1 이상의 가중계수를 부여하고, 상기 제 1배기데이터에 1이하의 가중계수를 부여하는 배기량 예측 장치.
  10. 배기량을 예측하는 배기량 예측 방법에 있어서,
    차량 주행 시 측정된 배기량을 시험데이터로 이용하여, 상기 시험데이터를 복수의 구간으로 분류하고, 각 구간에 해당하는 상기 시험데이터의 평균값을 산출하여 평균 배기데이터를 생성하고;
    상기 평균 배기데이터를 후처리하여, 최대 엔진성능 구간의 배기데이터에 대해가중치가 부여된 가중 배기데이터를 생성하고; 및
    상기 가중 배기데이터로부터 근사평면 상의 근사 배기데이터를 생성하는;
    것을 포함하고,
    상기 근사 배기데이터는,
    상기 예측되는 배기량을 포함하는 배기량 예측 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 근사 배기데이터를 생성하는 것은,
    하기의 [수학식 2]를 이용하여 상기 근사 배기데이터를 생성하는 것을 포함하는 배기량 예측 방법.

    [수학식 2]
    Figure 112016069742111-pat00010


    여기서, x는 엔진 회전수, y는 엔진 토크, (P00, P10, P01, P20, P11, P02)는 가중 배기데이터와의 관계에서 상관성을 판별하는 R2 (determination of coefficient)를 최대로 하는 상수 값을 각각 의미한다.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 가중 배기데이터를 생성하는 것은,
    상기 평균 배기데이터에서 노이즈 데이터를 제거한 제 1배기데이터를 생성하는 것을 포함하는 배기량 예측 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 가중 배기데이터를 생성하는 것은,
    상기 제 1배기데이터에 상기 최대 엔진성능 구간의 배기데이터를 추가한 제 2배기데이터를 생성하는 것을 포함하는 배기량 예측 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 가중 배기데이터를 생성하는 것은,
    상기 제 2배기데이터에서 상기 추가된 배기데이터에 가중치를 부여하여 상기 가중 배기데이터를 생성하는 것을 포함하는 배기량 예측 방법.
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