KR20130043288A - Control system and control method for engine exhaust gas recirculation - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은, 엔진 배기가스 재순환 제어시스템 및 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 배기가스 재순환 제어시스템에서 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 EGR 밸브 개도량을 제어하기 위한 구조 및 방식에 관한 것이다.The present invention relates to an engine exhaust gas recirculation control system and a control method, and more particularly, to a structure and a method for controlling an optimum EGR valve opening amount for tracking a target air amount in an exhaust gas recirculation control system. .
자동차 엔진, 특히 디젤 엔진에서 인간 및 환경에 유해한 질소산화물의 배출을 저감하기 위해, 통상적으로 배기가스 재순환(Exhaust Gas Recirculation, EGR) 시스템이 사용되고 있다. 이러한 배기가스 재순환 제어시스템에서 재순환되는 배기가스의 양은 유해 배기가스 생성 및 엔진 성능과 직접적인 관계가 있기 때문에 정밀한 제어가 필수적이다.BACKGROUND Exhaust Gas Recirculation (EGR) systems are commonly used to reduce emissions of nitrogen oxides harmful to humans and the environment in automotive engines, particularly diesel engines. Precise control is essential because the amount of exhaust gas recycled in such an exhaust gas recirculation control system is directly related to the generation of harmful exhaust gas and engine performance.
종래의 배기가스 재순환 제어시스템에서는 룩업 테이블(Lookup Table)을 기반으로 하는 선형 제어기를 적용하여 엔진으로 재순환되는 배기가스의 양을 결정하는 EGR 밸브의 개도량을 제어하고 이를 통해 엔진으로 유입되는 공기량을 제어하고 있다.In the conventional exhaust gas recirculation control system, a linear controller based on a lookup table is applied to control the opening amount of the EGR valve that determines the amount of exhaust gas recycled to the engine, thereby controlling the amount of air flowing into the engine. I'm in control.
그런데, 종래의 배기가스 재순환 제어시스템에서 룩업 테이블은 정상상태의 운전조건에서 얻은 엔진 특성을 바탕으로 최적화되었기 때문에 과도 운전조건에서는 신속하고 정밀한 공기량 제어가 어려운 문제점이 있다. 뿐만 아니라, 수많은 엔진 실험을 통하여 최적화된 룩업 테이블을 도출해야 하기 때문에 숙련된 전문가와 많은 시간을 필요로 한다는 문제점이 있다.However, in the conventional exhaust gas recirculation control system, since the lookup table is optimized based on the engine characteristics obtained under the steady-state operating conditions, it is difficult to control the air volume quickly and precisely in the transient operating conditions. In addition, there is a problem in that it takes a lot of time with a skilled expert because it has to derive an optimized lookup table through a number of engine experiments.
본 발명의 목적은, 정상상태의 운전조건은 물론 과도 운전조건에서도 신속하고 정밀한 공기량 제어 성능을 확보할 수 있고, 시스템 개발 및 구축을 위한 전문 인력의 노고와 시간을 절약할 수 있는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템 및 제어방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to ensure fast and precise air volume control performance under normal operating conditions as well as transient operating conditions, and to recirculate engine exhaust gas, which can save the labor and time of experts for system development and construction. It is to provide a control system and a control method.
상기 목적은, 본 발명에 따라, 엔진의 배기 매니폴드로부터 나오는 배기가스 중 일부를 상기 엔진의 흡기 매니폴드를 통해 상기 엔진으로 유입시키는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템으로, 상기 배기 매니폴드와 상기 흡기 매니폴드를 연결하는 관로 상에 설치되어 상기 엔진으로 유입되는 상기 배기가스의 양을 조절하기 위한 EGR 밸브; 외부에서 상기 엔진으로 유입되는 공기량 측정하기 위한 MAF 센서; 현재의 EGR 밸브 개도량이 입력 변수로 설정되고 상기 엔진으로 유입되는 공기량이 출력 변수로 설정된 제1 인공신경망을 이용하여 상기 공기량을 추정하는 식별기; 및 목표 공기량이 입력 변수로 설정되고 상기 EGR 밸브 개도량이 출력 변수로 설정된 제2 인공신경망을 이용하여 상기 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출하는 제어기를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템에 의해 달성될 수 있다.The object is, according to the present invention, an engine exhaust gas recirculation control system for introducing a portion of the exhaust gas from an exhaust manifold of an engine into the engine through an intake manifold of the engine, wherein the exhaust manifold and the intake manifold are An EGR valve installed on a conduit connecting the folds to adjust an amount of the exhaust gas flowing into the engine; MAF sensor for measuring the amount of air flowing into the engine from the outside; An identifier for estimating the air amount using a first artificial neural network in which the current EGR valve opening amount is set as an input variable and the amount of air flowing into the engine is set as an output variable; And a controller for calculating an optimum EGR valve opening amount for following the target air amount using a second artificial neural network in which a target air amount is set as an input variable and the EGR valve opening amount is set as an output variable. Engine exhaust gas recirculation control system.
상기 식별기는, 상기 공기량의 추정값을 상기 MAF 센서에 의한 상기 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 상기 제1 인공신경망의 가중치를 조정할 수 있다.The identifier may compare the estimated value of the air amount with the measured value of the air amount by the MAF sensor and adjust the weight of the first neural network in a direction in which the error is reduced.
상기 제어기는, 상기 목표 공기량의 값과 상기 MAF 센서에 의한 상기 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 상기 제2 인공신경망의 가중치를 조정할 수 있다.The controller may adjust the weight of the second artificial neural network in a direction in which the error is reduced by comparing the value of the target air amount with the measured value of the air amount by the MAF sensor.
상기 식별기는, 상기 공기량을 추정하는 과정에서 입출력 민감도를 산출하고, 상기 제어기는, 상기 식별기에 의해 산출된 상기 입출력 민감도에 대한 정보에 기초하여 상기 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출할 수 있다.The identifier calculates an input / output sensitivity in the process of estimating the air amount, and the controller is configured to optimize the EGR valve opening amount for following the target air amount based on the information on the input / output sensitivity calculated by the identifier. Can be calculated.
상기 식별기에서 상기 제1 인공신경망의 입력 변수는, 상기 MAF 센서에 의해 측정되는 공기량을 더 포함할 수 있다.The input variable of the first artificial neural network in the identifier may further include an air amount measured by the MAF sensor.
상기 제어기에서 상기 제2 인공신경망의 입력 변수는, 현재의 상기 EGR 밸브 개도량을 더 포함할 수 있다.The input variable of the second artificial neural network in the controller may further include the current EGR valve opening amount.
상기 제1 인공신경망 및 상기 제2 인공신경망의 입력 변수 각각은, 상기 엔진의 회전속도, 연료 분사량 및 흡기 매니폴드 압력 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.Each of the input variables of the first artificial neural network and the second artificial neural network may further include at least one of a rotation speed of the engine, a fuel injection amount, and an intake manifold pressure.
상기 목적은, 본 발명에 따라, 엔진의 배기 매니폴드로부터 나오는 배기가스 중 일부를 상기 엔진의 흡기 매니폴드를 통해 상기 엔진으로 유입시키는 엔진 배기가스 재순환 시스템에서, 상기 엔진으로 유입되는 상기 배기가스의 양을 조절하는 EGR 밸브를 제어하기 위한 방법으로, (a) MAF 센서를 이용하여 상기 엔진으로 유입되는 공기량 측정하는 단계; (b) 현재의 EGR 밸브 개도량이 입력 변수로 설정되고 상기 엔진으로 유입되는 공기량이 출력 변수로 설정된 제1 인공신경망을 이용하여 상기 공기량을 추정하는 단계; 및 (c) 목표 공기량이 입력 변수로 설정되고 상기 EGR 밸브 개도량이 출력 변수로 설정된 제2 인공신경망을 이용하여 상기 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어방법에 의해 달성될 수 있다.The object is, in an engine exhaust gas recirculation system for introducing a portion of the exhaust gas from an exhaust manifold of an engine into the engine via an intake manifold of the engine, according to the present invention. A method for controlling an EGR valve for adjusting an amount, the method comprising: (a) measuring an amount of air flowing into the engine using a MAF sensor; (b) estimating the air amount using a first artificial neural network in which the current EGR valve opening amount is set as an input variable and the amount of air flowing into the engine is set as an output variable; And (c) calculating an optimum EGR valve opening amount for following the target air amount using a second artificial neural network in which a target air amount is set as an input variable and the EGR valve opening amount is set as an output variable. It can be achieved by the engine exhaust gas recirculation control method characterized in that.
상기 (b) 단계는, 상기 공기량의 추정값을 상기 MAF 센서에 의한 상기 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 상기 제1 인공신경망의 가중치를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.The step (b) may include comparing the estimated value of the air amount with the measured value of the air amount by the MAF sensor and adjusting the weight of the first artificial neural network in a direction in which the error is reduced.
상기 (c) 단계는, 상기 목표 공기량의 값과 상기 MAF 센서에 의한 상기 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 상기 제2 인공신경망의 가중치를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.The step (c) may include adjusting a weight of the second artificial neural network in a direction in which an error thereof is reduced by comparing the value of the target air amount with the measured value of the air amount by the MAF sensor.
상기 (b) 단계는, 상기 공기량을 추정하는 과정에서 입출력 민감도를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 (c) 단계는, 상기 (b) 단계에서 산출된 상기 입출력 민감도에 대한 정보에 기초하여 상기 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The step (b) includes calculating an input / output sensitivity in the process of estimating the air amount, and the step (c) includes the target based on the information on the input / output sensitivity calculated in the step (b). And calculating the optimal opening amount of the EGR valve for following the air amount.
상기 목적은, 본 발명에 따라, 전술한 엔진 배기가스 재순환 제어방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 의해 달성될 수 있다.The above object can be achieved by a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the above-described engine exhaust gas recirculation control method according to the present invention.
본 발명은, 엔진 배기가스 재순환 제어시스템에 있어서 인공신경망을 이용하여 현재 엔진으로 유입되는 공기량을 추정하는 식별기(Identifier)와 인공신경망을 이용하여 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 EGR 밸브 개도량을 산출하여 이에 기초하여 EGR 밸브를 제어하는 제어기(Controller)를 포함하여 엔진으로 유입되는 공기량을 제어함으로써, 정상상태의 운전조건에서 얻은 엔진 특성을 바탕으로 최적화된 룩업 테이블(Lookup Table)에 기초하는 종래의 시스템과 달리, 과도 운전조건에서도 신속하고 정밀한 공기량 제어 성능을 확보할 수 있음은 물론, 수많은 엔진 실험을 통해 최적화된 룩업 테이블을 도출할 필요가 없으므로 시스템 개발 및 구축을 위한 전문 인력의 노고와 시간을 절약할 수 있다.The present invention, in the engine exhaust gas recirculation control system calculates the optimal EGR valve opening amount for tracking the target air volume by using an identifier and an artificial neural network to estimate the amount of air flowing into the engine using the artificial neural network By controlling the amount of air flowing into the engine, including a controller for controlling the EGR valve based on this, a conventional lookup table based on the optimized lookup table based on the engine characteristics obtained in the steady-state operating conditions Unlike the system, it is possible to obtain fast and precise air flow control performance even under excessive operating conditions, and it is not necessary to derive an optimized lookup table through numerous engine experiments, thereby reducing the effort and time required for the professional development and construction of the system. You can save.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 도 1의 엔진 배기가스 재순환 제어시스템의 제어 구성도이다.
도 3은 도 1의 엔진 배기가스 재순환 제어시스템에서 식별기 인공신경망의 입출력 변수를 설명하기 위한 개략도이다.
도 4는 도 1의 엔진 배기가스 재순환 제어시스템에서 제어기 인공신경망의 입출력 변수를 설명하기 위한 개략도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다.1 is a schematic configuration diagram of an engine exhaust gas recirculation control system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a control block diagram of the engine exhaust gas recirculation control system of FIG. 1.
FIG. 3 is a schematic diagram for describing input and output variables of an identifier artificial neural network in the engine exhaust gas recirculation control system of FIG. 1.
4 is a schematic diagram illustrating input and output variables of a controller artificial neural network in the engine exhaust gas recirculation control system of FIG. 1.
5 is a schematic flowchart illustrating a method for controlling engine exhaust gas recirculation according to an embodiment of the present invention.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, operational advantages of the present invention, and objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings and the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 다만, 본 발명을 설명함에 있어서 이미 공지된 기능 혹은 구성에 대한 설명은, 본 발명의 요지를 명료하게 하기 위하여 생략하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions are not described in order to avoid unnecessary obscuration of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어시스템의 개략적인 구성도이고, 도 2는 도 1의 엔진 배기가스 재순환 제어시스템의 제어 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram of an engine exhaust gas recirculation control system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a control configuration diagram of the engine exhaust gas recirculation control system of FIG. 1.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어시스템(EGR System, Exhaust Gas Recirculation System)은, 인간과 환경에 유해한 질소산화물의 배출을 저감하기 위하여 디젤 엔진(110)의 배기 매니폴드(113)로부터 나오는 배기가스 중 일부를 디젤 엔진(110)의 흡기 매니폴드(111)를 통해 디젤 엔진(110)으로 유입시키는 배기가스 재순환 제어시스템으로, 디젤 엔진(110), EGR 밸브(120), MAF 센서(130), 식별기(140) 및 제어기(150)를 포함할 수 있다.1 and 2, the exhaust gas recirculation control system (EGR System) according to the present embodiment is a
한편, 본 발명은 질소산화물이 상대적으로 많이 배출되는 디젤 엔진(110)에 주로 적용되겠지만, 이에 한정되는 것은 아니고 가솔린 엔진을 포함하여 다른 내연기관(엔진)의 배기가스 재순환 제어시스템에도 충분히 적용될 수 있다. 참고로, 디젤 엔진(110)은 자동차의 동력원으로 사용되는 압축착화 내연기관으로, 흡기 매니폴드(111)를 통해 흡입한 공기를 실린더 내에서 고압으로 압축한 후 연료 탱크(171)에서 공급받은 연료를 압축된 공기에 뿌려주어 폭발을 일으키고 이를 자동차의 차축(175)을 구동시키기 위한 구동력으로 사용하고 있다.On the other hand, the present invention will be mainly applied to the
EGR 밸브(120, Exhaust Gas Recirculation Valve)는 도 1에 도시된 바와 같이 디젤 엔진(110)으로 유입되는 혹은 재순환되는 배기가스의 양을 조절하기 위한 통상의 수단으로, 디젤 엔진(110)의 배기 매니폴드(113)와 디젤 엔진(110)의 흡기 매니폴드를 연결하는 관로 상에 설치될 수 있다. EGR 밸브(120)가 개방되면 디젤 엔진의 배기 매니폴드(113)로부터 배출되는 배기가스 중 일부는 도 1에 도시된 바와 같이 EGR 쿨러(125, EGR Cooler)를 통과한 후 흡기 매니폴드(111)를 통해 디젤 엔진(110)으로 유입될 수 있다. 이때, EGR 밸브(120)의 개방 정도, 즉 EGR 밸브 개도량에 따라 디젤 엔진(110)으로 재순환되는 배기가스의 양이 결정된다. 그리고 통상 배기가스 재순환 제어시스템이 적용된 디젤 엔진(110)에서는 EGR 밸브 개도량을 조절함으로써 현재 운전조건에 필요한 공기량(외부에서 디젤 엔진(110)에 유입되는 공기의 양)을 제어하고 있다. 한편, EGR 쿨러(125)에서는 배기 매니폴드(113)에서 매우 높은 온도로 배출되는 배기가스가 엔진 냉각수에 의해 소정의 온도까지 냉각될 수 있다.Exhaust Gas Recirculation Valve (EGR)
MAF 센서(130, Mass Air Flow Sensor)는 도 1에 도시된 바와 같이 외부에서 디젤 엔진(110)으로 유입되는 공기의 양(공기량)을 측정하기 위한 통상의 수단으로, 디젤 엔진(110)의 흡기 매니폴드(111)로부터 연장되는 관로 상에 설치될 수 있다. 한편, 본 실시예서는 디젤 엔진(110)의 출력을 높이기 위해 MAF 센서(130)를 통과한 공기가 컴프레서(163, Compressor)에 의해 압축되어 흡기 매니폴드(111)를 통해 디젤 엔진(110)으로 유입될 수 있는데, 이때, 컴프레서(163)의 회전축(162)은 배기가스의 에너지를 이용하는 터빈(161)과 연결될 수 있다. 즉, 본 실시예에서는 디젤 엔진(110)의 출력을 증가시키기 위한 터보 차저 시스템(Turbo Charger System)이 적용될 수 있다. 구체적으로, 디젤 엔진(110)의 배기 매니폴드(113)로부터 배출되는 배기가스 중 일부는 흡기 매니폴드(111)를 통해 디젤 엔진(110)으로 재순환되고 나머지 배기가스는 컴프레서(163)를 구동시키도록 터빈(161)을 통과한 후 외부로 배출하게 된다. 한편, 컴프레서(163)에 의해 압축된 공기는 단열압축에 의해 온도가 상승하므로, 도 1에 도시된 바와 같이 인터 쿨러(165, Inter Cooler)를 통해 냉각된 후 디젤 엔진(110)으로 유입되는 것이 바람직하다.The MAF sensor 130 (mass air flow sensor) is a conventional means for measuring the amount of air (air amount) flowing into the
도 3은 도 1의 엔진 배기가스 재순환 제어시스템에서 식별기 인공신경망의 입출력 변수를 설명하기 위한 개략도이고, 도 4는 도 1의 엔진 배기가스 재순환 제어시스템에서 제어기 인공신경망의 입출력 변수를 설명하기 위한 개략도이다.FIG. 3 is a schematic diagram for describing input and output variables of an identifier artificial neural network in the engine exhaust gas recirculation control system of FIG. 1, and FIG. 4 is a schematic diagram for describing input and output parameters of a controller artificial neural network in the engine exhaust gas recycling control system of FIG. 1. to be.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 식별기(140, Identifier)는 디젤 엔진(110)으로 유입되는 공기의 양(공기량)을 추정하고, 제어기(150, Controller)는 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 EGR 밸브 개도량을 산출하는 것으로, 식별기(140)와 제어기(150)는 모두 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)을 기반으로 하고 있다. 다시 말해서, 본 발명에 따른 배기가스 재순환 제어시스템은 인공신경망을 바탕으로 한 간접적응제어(Indirect adaptive control) 구조를 응용한 것으로, 크게 시스템의 동적 특성을 모사하는 식별기(140)와 시스템의 식별 정보에 기초하여 최적의 EGR 밸브 개도량을 산출하는 제어기(150)를 포함할 수 있다. 이를 위해, 식별기(140)는 공기량을 추정하는 과정에서 제어 시스템에 대한 입출력 민감도를 산출하고, 제어기(150)는 식별기(140)에 의해 산출된 입출력 민감도에 대한 정보에 기초하여 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출할 수 있다. 한편, 식별기(140)와 제어기(150)는 마이크로프로세서(Micro Processor), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller) 등일 수 있으며, 인공신경망 알고리즘을 포함한 소프트웨어(Software) 또는 펌웨어(Firmware)의 형태로 구현될 수 있다. 이하, 설명의 편의를 위해 식별기(140)의 인공신경망을 '제1 인공신경망'이라 하고, 제어기(150)의 인공신경망을 '제2 인공신경망'이라 한다.1 to 4, the
일반적으로, 인공신경망은 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이 입력 계층, 은닉 계층 및 출력 계층으로 이루어지며, 각 계층은 복수개의 뉴런을 포함한다. 이때, 입력 계층의 뉴런들과 은닉 계층의 뉴런들 상호 연결되며, 은닉 계층의 뉴런들과 출력 계층의 뉴런들은 상호 연결되어 있어, 각 계층의 출력이 다음 계층의 입력으로 전달되는 구조이다. 이때, 은닉 계층은 입력 계층과 출력 계층 사이에 위치하여 입력 계층의 출력을 입력받아 출력 계층의 입력으로 전달하는 것으로 하나 또는 복수의 층으로 구성될 수 있다.한편, 인공신경망의 계층들은 가중치에 따라 상호 연관되며, 가중치에 의하여 입력 계층의 입력과 출력 계층의 출력 사이에 소정의 상관 관계가 형성된다. 즉, 입력 계층의 입력과 출력 계층의 출력 사이의 상관 관계는 가중치를 수정함으로써 조절된다. 이러한 가중치는 초기에 임의의 값으로 설정되며, 반복적인 학습 과정을 통해 인공신경망의 출력값과 미리 설정된 목표값 사이의 오차가 감소하는 방향으로 수정된다. 즉, '인공신경망의 학습 과정'은 인공신경망이 적용되는 시스템에 최적화된 가중치를 찾아내어는 과정을 말한다. 이때, 가중치는 은닉 계층과 출력 계층 사이의 상관 관계를 결정하는 제1 가중치와, 입력 계층과 은닉 계층 사이의 상관 관계를 결정하는 제2 가중치를 포함할 수 있다. 한편, 인공신경망의 학습 과정, 즉 해당 시스템에서 최대 제어 성능을 발휘하는데 적합한 가중치를 조정하는 과정은 당해 기술분야에서 이미 잘 알려져 있는바, 이에 대한 상세한 설명은 본 명세서에서 생략하기로 한다.In general, an artificial neural network is composed of an input layer, a hidden layer, and an output layer, as shown in FIGS. 3 and 4, and each layer includes a plurality of neurons. At this time, the neurons of the input layer and the neurons of the hidden layer are interconnected, the neurons of the hidden layer and the neurons of the output layer are interconnected, so that the output of each layer is transferred to the input of the next layer. In this case, the hidden layer is located between the input layer and the output layer and receives the output of the input layer and delivers it to the input of the output layer. The hidden layer may be composed of one or a plurality of layers. Correlated and a predetermined correlation is formed between the input of the input layer and the output of the output layer by weight. That is, the correlation between the input of the input layer and the output of the output layer is adjusted by modifying the weight. This weight is initially set to an arbitrary value, and is modified in a direction in which an error between the output value of the artificial neural network and the predetermined target value decreases through an iterative learning process. In other words, the 'learning process of artificial neural network' refers to a process of finding weights optimized for a system to which an artificial neural network is applied. In this case, the weight may include a first weight that determines a correlation between the hidden layer and the output layer, and a second weight that determines a correlation between the input layer and the hidden layer. On the other hand, the learning process of the artificial neural network, that is, the process of adjusting the weight suitable for exhibiting the maximum control performance in the system is already well known in the art, a detailed description thereof will be omitted herein.
구체적으로, 식별기(140)는 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이 현재의 EGR 밸브 개도량이 입력 변수로 설정되고 디젤 엔진(110)으로 유입되는 공기량이 출력 변수로 설정된 제1 인공신경망을 포함하고, 이를 이용하여 공기량을 추정할 수 있다. 즉, 식별기(140)에서 제1 인공신경망의 입력 변수는 현재의 EGR 밸브 개도량을 포함하고, 제1 인공신경망의 출력 변수는 디젤 엔진(110)으로 유입되는 공기량을 포함할 수 있다. 이때, 식별기(140)는 인공신경망 학습 과정을 통해 공기량의 추정값을 MAF 센서(130)에 의한 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차, 즉 식별기(140)의 추정 오차가 줄어드는 방향으로 제1 인공신경망의 가중치를 조정하여 최적화될 수 있다.Specifically, the
마찬가지로, 제어기(150)는 도 2 및 도 4에 도시된 바와 같이 목표 공기량이 입력 변수로 설정되고 EGR 밸브 개도량이 출력 변수로 설정된 제2 인공신경망을 포함하고 이를 이용하여 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 EGR 밸브 개도량을 산출할 수 있다. 즉, 제어기(150)에서 제2 인공신경망의 입력 변수는 목표 공기량을 포함하고, 제2 인공신경망의 출력 변수는 EGR 밸브 개도량을 포함할 수 있다. 이때, 제어기(150)는 인공신경망 학습 과정을 통해 목표 공기량의 값을 MAF 센서(130)에 의한 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차, 즉 제어기(150)의 제어 오차가 줄어드는 방향으로 제2 인공신경망의 가중치를 조정하여 최적화될 수 있다. 참고로, 목표 공기량은 현재의 운전조건에서 최고의 성능을 발휘하기 위해 필요한 공기량으로 통상 자동차에서 엔진과 관련된 여러 인자를 분석하여 자동으로 설정되고 있다.Similarly, the
일반적으로, 인공신경망의 입출력 변수들은 제어 성능에 많은 영향을 미치기 때문에, 뛰어난 제어 성능을 얻기 위해서는 인공신경망의 적절한 입력 변수를 선정하는 것이 매우 중요하다. 이러한 측면에서 본 실시예에서는 디젤 엔진(110)의 배기가스 재순환 제어시스템 혹은 공기 제어 시스템의 정적 특성 및 동적 특성을 많은 실험 및 시뮬레이션 등을 통해 분석하였고 이를 바탕으로 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이 식별기(130)의 제1 인공신경망과 제어기(150)의 제2 인공신경망에 적합한 입력 변수들을 도출하였다.In general, since the input / output variables of the neural network have a great influence on the control performance, it is very important to select an appropriate input variable of the neural network in order to obtain excellent control performance. In this aspect, in the present embodiment, the static and dynamic characteristics of the exhaust gas recirculation control system or the air control system of the
이에 따르면, 식별기(140)에서 제1 인공신경망의 입력 변수는 공기량에 직접적으로 영향을 미치는 현재의 EGR 밸브 개도량과 현재 MAF 센서(130)에 의해 측정된 공기량을 주요 입력 변수로 하여, 이 외에 공기 유로의 동적 특성에 간접적으로 영향을 미치는 엔진의 회전속도, 연료 분사량, 흡기 매니폴드 압력을 사용하는 것이 바람직하다. 마찬가지로, 제어기(150)에서 제2 인공신경망의 입력 변수는 목표 공기량과 현재의 EGR 밸브 개도량을 주요 입력 변수로 하여, 이 외에 공기 유로의 동적 특성에 간접적으로 영향을 미치는 엔진의 회전속도, 연료 분사량, 흡기 매니폴드 압력을 사용하는 것이 바람직하다.According to this, the input variable of the first artificial neural network in the
다시 말해서, 식별기(140)에서 제1 인공신경망의 입력 변수는 도 2 및 도 3 도시된 바와 같이 현재의 EGR 밸브 개도량 뿐만 아니라 MAF 센서(130)에 의해 측정되는 공기량을 더 포함하는 것이 바람직하고, 더 바람직하게는 엔진의 회전속도, 연료 분사량 및 흡기 매니폴드 압력을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 제어기(150)에서 제2 인공신경망의 입력 변수는 도 2 및 도 4에 도시된 바와 같이 목표 공기량 뿐만 아니라 현재의 EGR 밸브 개도량을 더 포함하는 것이 바람직하고, 더 바람직하게는 엔진의 회전속도, 연료 분사량 및 흡기 매니폴드 압력을 포함할 수 있다.In other words, the input variable of the first artificial neural network in the
참고로, 식별기(140)와 제어기(150)의 입력 변수들은 탭지연선(TDL, Tapped Delay Line)을 통해 현재의 측정된 값과 이전에 측정된 N개의 값들이 순서대로 모여 하나의 벡터를 구성하는 구조로 처리된 후 인공신경망에 입력되는 것이 시스템 제어의 정확성을 향상시키는 관점에서 바람직하다.For reference, the input variables of the
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어시스템은, 인공신경망을 이용하여 현재 엔진으로 유입되는 공기량을 추정하는 식별기(140)와 인공신경망을 이용하여 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 EGR 밸브 개도량을 산출하여 이에 기초하여 EGR 밸브(120)를 제어하는 제어기(150)를 포함하여 엔진으로 유입되는 공기량을 제어함으로써, 정상상태의 운전조건에서 얻은 엔진 특성을 바탕으로 최적화된 룩업 테이블(lookup table)에 기초하는 종래의 시스템과 달리, 과도 구간의 운전시에도 신속하고 정밀한 공기량 제어 성능을 확보할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어시스템은, 종래의 룩업 테이블 기반의 제어 알고리즘을 인공신경망 기반의 제어 알고리즘을 대체함으로써, 과도 운전조건에서의 공기량 제어 성능을 크게 개선할 수 있다.As described above, the engine exhaust gas recirculation control system according to the present invention is an optimal EGR for following the target air amount using the artificial neural network and the
또한, 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어시스템은, 수많은 엔진 실험을 통해 최적화된 룩업 테이블을 도출할 필요가 없으므로, 시스템 개발 및 구축을 위한 전문 인력의 노고와 시간을 절약할 수 있다.In addition, since the engine exhaust gas recirculation control system according to the present invention does not need to derive an optimized lookup table through numerous engine experiments, it is possible to save the labor and time of a professional manpower for system development and construction.
또한, 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어시스템은, 종래의 시스템에 비해 목표 공기량에 대한 추종 성능이 향상되므로, EGR 밸브(120)의 불필요한 움직임이 현저히 감소하고, 이에 따라 EGR 밸브(120) 및 이를 구동시키기 위한 액추에이터의 수명을 향상시킬 수 있다.In addition, in the engine exhaust gas recirculation control system according to the present invention, since the tracking performance of the target air amount is improved compared to the conventional system, unnecessary movement of the
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다.5 is a schematic flowchart illustrating a method for controlling engine exhaust gas recirculation according to an embodiment of the present invention.
이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어방법을 상세히 설명한다. 다만, 전술한 엔진 배기가스 재순환 제어시스템과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, the engine exhaust gas recirculation control method according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 5. However, descriptions overlapping with the above-described engine exhaust gas recirculation control system will be omitted.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어방법은, 디젤 엔진(110)의 배기 매니폴드(113)로부터 나오는 배기가스 중 일부를 디젤 엔진(110)의 흡기 매니폴드(111)를 통해 디젤 엔진(110)으로 유입시키는 전술한 바와 같은 엔진 배기가스 재순환 제어시스템에서, 디젤 엔진(110)으로 유입되는 배기가스의 양을 조절하는 EGR 밸브(120)를 제어하기 위한 방법으로, 공기량 측정 단계(S110), 공기량 추정 단계(S120), 및 최적의 EGR 밸브 개도량 산출 단계(S130)를 포함할 수 있다.1 to 5, in the engine exhaust gas recirculation control method according to the present invention, a part of the exhaust gas emitted from the
공기량 측정 단계(S110)에서는, MAF 센서(130)를 이용하여 디젤 엔진(110)으로 유입되는 공기량을 측정한다. 이때, MAF 센서(130)는 디젤 엔진(110)의 흡기 매니폴드(111)로부터 연장되는 관로 상에 설치될 수 있다.In the air amount measuring step S110, the air amount flowing into the
공기량 추정 단계(S120)에서는 제1 인공신경망을 이용하여 디젤 엔진(110)으로 유입되는 공기량을 추정한다. 이때, 제1 인공신경망의 입력 변수는 현재의 EGR 밸브 개도량으로 설정되고, 제1 인공신경망의 출력 변수는 디젤 엔진(110)으로 유입되는 공기량으로 설정될 수 있다. 또한, 제1 인공신경망의 입력 변수는 MAF 센서(130)에 의해 측정되는 공기량을 더 포함할 수 있으며, 더 나아가 엔진의 회전속도, 연료 분사량 및 흡기 매니폴드 압력 등을 더 포함할 수 있다. 한편, 공기량 추정 단계(S120)는 공기량의 추정값을 MAF 센서(130)에 의한 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 제1 인공신경망의 가중치를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.In the air amount estimating step (S120), the air amount flowing into the
최적의 EGR 밸브 개도량 산출 단계(S130)에서는, 제2 인공신경망을 이용하여 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 EGR 밸브 개도량을 산출한다. 이때, 제2 인공신경망의 입력 변수는 목표 공기량으로 설정되고, 제2 인공신경망의 출력 변수는 EGR 밸브 개도량으로 설정될 수 있다. 또한, 제2 인공신경망의 입력 변수는 현재의 EGR 밸브 개도량을 더 포함할 수 있으며, 더 나아가 엔진의 회전속도, 연료 분사량 및 흡기 매니폴드 압력 등을 더 포함할 수 있다. 여기서, 목표 공기량이란 현재의 운전조건에서 최고의 성능을 발휘하기 위해 필요한 공기량으로 통상 자동차에서 엔진과 관련된 여러 인자를 분석하여 자동으로 설정되고 있다. 한편, 최적의 EGR 밸브 개도량 산출 단계(S130)는 목표 공기량의 값과 MAF 센서(130)에 의한 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 제2 인공신경망의 가중치를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.In the optimum EGR valve opening amount calculation step (S130), an optimal EGR valve opening amount for following the target air amount is calculated using the second artificial neural network. In this case, the input variable of the second artificial neural network may be set to a target air amount, and the output variable of the second artificial neural network may be set to an EGR valve opening amount. In addition, the input variable of the second artificial neural network may further include the current EGR valve opening amount, and may further include the rotational speed of the engine, the fuel injection amount and the intake manifold pressure. Here, the target air amount is the amount of air necessary to exhibit the best performance under the current driving conditions and is automatically set by analyzing various factors related to the engine in a normal vehicle. On the other hand, the optimum EGR valve opening amount calculation step (S130) is a step of adjusting the weight of the second artificial neural network in a direction in which the error is reduced by comparing the value of the target air amount and the measured value of the air amount by the
아울러, 공기량 추정 단계(S120)는 공기량을 추정하는 과정에서 입출력 민감도를 산출하는 단계를 포함하고, 최적의 EGR 밸브 개도량 산출 단계(S130)는 공기량 추정 단계(S120)에서 산출된 입출력 민감도에 대한 정보에 기초하여 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출할 수 있다.In addition, the air amount estimating step (S120) includes calculating an input / output sensitivity in the process of estimating the air amount, and the optimal EGR valve opening amount calculating step (S130) includes an input / output sensitivity calculated in the air amount estimating step (S120). The optimal opening amount of the EGR valve for tracking the target air amount can be calculated based on the information.
한편, 전술한 바와 같은 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어방법은, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 즉, 본 발명은 전술한 엔진 배기가스 재순환 제어방법을 수행하기 위한 프로그램으로 구현될 수 있고, 이러한 프로그램은 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.On the other hand, the engine exhaust gas recirculation control method according to the present invention as described above, can be implemented as computer-readable code on a computer-readable recording medium. That is, the present invention can be implemented as a program for performing the above-described engine exhaust gas recirculation control method, which can be recorded on a computer-readable recording medium. Computer-readable recording media can include any type of recording device that stores data that can be read by a computer system. And functional programs, codes and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention belongs.
예컨대, 본 발명에 따른 엔진 배기가스 재순환 제어방법을 수행하기 위한 프로그램 및 이를 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 자동차의 전자제어장치(ECU, Electronic Control Unit)를 구성하는 하나의 모듈 형태로 구현될 수 있다.For example, a program for performing the engine exhaust gas recirculation control method according to the present invention and a computer-readable recording medium recording the same may be implemented in the form of one module constituting an electronic control unit (ECU) of a vehicle. .
본 발명은 전술한 실시예들에 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.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, such modifications or variations are intended to fall within the scope of the appended claims.
110 : 디젤 엔진
111 : 흡기 매니폴드
113 : 배기 매니폴드
120 : EGR 밸브(Exhaust Gas Recirculation Valve)
125 : EGR 쿨러(Exhaust Gas Recirculation Cooler)
130 : MAF 센서(Mass Air Flow Sensor)
140 : 식별기(Identifier)
150 : 제어기(Controller)
161 : 터빈(Turbine)
163 : 컴프레서(Compressor)
165 : 인터 쿨러(Inter Cooler)
171 : 연료 탱크
175 : 차축110: diesel engine
111: intake manifold
113: exhaust manifold
120: Exhaust Gas Recirculation Valve
125: Exhaust Gas Recirculation Cooler
130: MAF sensor (mass air flow sensor)
140: identifier
150: controller
161: Turbine
163: Compressor
165: Inter Cooler
171: fuel tank
175 axle
Claims (8)
상기 배기 매니폴드와 상기 흡기 매니폴드를 연결하는 관로 상에 설치되어 상기 엔진으로 유입되는 상기 배기가스의 양을 조절하기 위한 EGR 밸브;
외부에서 상기 엔진으로 유입되는 공기량 측정하기 위한 MAF 센서;
현재의 EGR 밸브 개도량이 입력 변수로 설정되고 상기 엔진으로 유입되는 공기량이 출력 변수로 설정된 제1 인공신경망을 이용하여 상기 공기량을 추정하는 식별기; 및
목표 공기량이 입력 변수로 설정되고 상기 EGR 밸브 개도량이 출력 변수로 설정된 제2 인공신경망을 이용하여 상기 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출하는 제어기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템.
An engine exhaust gas recirculation control system for introducing a portion of the exhaust gas from the engine exhaust manifold into the engine through the engine intake manifold,
An EGR valve installed on a conduit connecting the exhaust manifold and the intake manifold to adjust the amount of the exhaust gas flowing into the engine;
MAF sensor for measuring the amount of air flowing into the engine from the outside;
An identifier for estimating the air amount using a first artificial neural network in which the current EGR valve opening amount is set as an input variable and the amount of air flowing into the engine is set as an output variable; And
And a controller configured to calculate an optimal amount of the EGR valve opening amount for following the target air amount by using a second artificial neural network in which a target air amount is set as an input variable and the EGR valve opening amount is set as an output variable. Engine exhaust gas recirculation control system.
상기 식별기는,
상기 공기량의 추정값을 상기 MAF 센서에 의한 상기 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 상기 제1 인공신경망의 가중치를 조정하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템.
The method of claim 1, wherein
The identifier,
And comparing the estimated value of the air amount with the measured value of the air amount by the MAF sensor and adjusting the weight of the first artificial neural network in a direction in which the error is reduced.
상기 제어기는,
상기 목표 공기량의 값과 상기 MAF 센서에 의한 상기 공기량의 측정값과 비교하여 그 오차가 줄어드는 방향으로 상기 제2 인공신경망의 가중치를 조정하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템.
The method of claim 1, wherein
The controller,
And the weight of the second artificial neural network is adjusted in a direction in which the error is reduced by comparing the target air amount with the measured value of the air amount by the MAF sensor.
상기 식별기는, 상기 공기량을 추정하는 과정에서 입출력 민감도를 산출하고
상기 제어기는, 상기 식별기에 의해 산출된 상기 입출력 민감도에 대한 정보에 기초하여 상기 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템.
The method of claim 1, wherein
The identifier calculates an input / output sensitivity in the process of estimating the amount of air
And the controller calculates an optimum amount of the EGR valve opening degree for following the target air amount based on the information on the input / output sensitivity calculated by the identifier.
상기 식별기에서 상기 제1 인공신경망의 입력 변수는,
상기 MAF 센서에 의해 측정되는 공기량을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템.
5. The method according to any one of claims 1 to 4,
The input variable of the first artificial neural network in the identifier,
Engine exhaust gas recirculation control system further comprises the amount of air measured by the MAF sensor.
상기 제어기에서 상기 제2 인공신경망의 입력 변수는,
현재의 상기 EGR 밸브 개도량을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템.
The method of claim 5,
The input variable of the second artificial neural network in the controller,
And the present EGR valve opening amount.
상기 제1 인공신경망 및 상기 제2 인공신경망의 입력 변수 각각은,
상기 엔진의 회전속도, 연료 분사량 및 흡기 매니폴드 압력 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어시스템.
The method according to claim 6,
Each of the input variables of the first artificial neural network and the second artificial neural network,
And at least one of a rotational speed of the engine, a fuel injection amount, and an intake manifold pressure.
(a) MAF 센서를 이용하여 상기 엔진으로 유입되는 공기량 측정하는 단계;
(b) 현재의 EGR 밸브 개도량이 입력 변수로 설정되고 상기 엔진으로 유입되는 공기량이 출력 변수로 설정된 제1 인공신경망을 이용하여 상기 공기량을 추정하는 단계; 및
(c) 목표 공기량이 입력 변수로 설정되고 상기 EGR 밸브 개도량이 출력 변수로 설정된 제2 인공신경망을 이용하여 상기 목표 공기량을 추종하기 위한 최적의 상기 EGR 밸브 개도량을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 배기가스 재순환 제어방법.In an engine exhaust gas recirculation system in which some of the exhaust gas from the engine's exhaust manifold is introduced into the engine through the engine's intake manifold, controlling an EGR valve that controls the amount of the exhaust gas flowing into the engine. For the way,
(a) measuring the amount of air flowing into the engine using a MAF sensor;
(b) estimating the air amount using a first artificial neural network in which the current EGR valve opening amount is set as an input variable and the amount of air flowing into the engine is set as an output variable; And
(c) calculating an optimum EGR valve opening amount for following the target air amount using a second artificial neural network in which a target air amount is set as an input variable and the EGR valve opening amount is set as an output variable; Engine exhaust gas recirculation control method characterized in that.
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