KR20180067300A - 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법 및 그 제어 장치 - Google Patents

하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법 및 그 제어 장치 Download PDF

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Abstract

하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은, 제어기가 APS(acceleration pedal position Sensor) 정보 또는 BPS(brake pedal position sensor) 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 계산하는 단계와, 제어기가 하이브리드 차량의 주행 정보에 근거하여 운전자의 가감속 정보를 예측하는 단계와, 제어기가 상기 예측된 가감속 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 예측하는 단계와, 제어기가 상기 계산된 운전자 요구 토크 및 상기 예측된 운전자의 요구 토크에 근거하여 하이브리드 차량의 구동을 위한 모터에 전력을 공급하는 배터리의 SOC(state of charge)를 예측하는 단계와, 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC에 근거하여 하이브리드 차량이 최대 토크를 발생하는 엔진과 모터를 사용하는 풀 로드 모드(full load mode)로 진입하지 않도록 상기 배터리를 충전시키는 상기 엔진을 제어하는 단계를 포함한다.

Description

하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법 및 그 제어 장치{METHOD AND DEVICE FOR CONTROLLING FULL LOAD MODE OF HYBRID VEHICLE}
본 발명은 하이브리드 차량(하이브리드 전기차(hybrid electric vehicle))에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법 및 그 제어 장치에 관한 것이다.
친환경 자동차는 연료전지 자동차, 전기자동차, 플러그인 전기자동차, 하이브리드 자동차를 포괄하는 것으로, 통상적으로 구동력 발생을 위한 모터를 구비한다.
이러한 친환경 자동차의 일례인 하이브리드 자동차(hybrid vehicle)는 내연기관 엔진(internal combustion engine)과 배터리 전원을 함께 사용한다. 즉, 하이브리드 자동차는 내연기관 엔진의 동력과 모터의 동력을 효율적으로 조합하여 사용한다.
하이브리드 자동차는, 엔진, 모터, 엔진과 모터 사이에서 동력을 단속하는 엔진 클러치, 변속기, 차동기어장치, 배터리, 상기 엔진을 시동하거나 엔진의 출력에 의해 발전을 하는 시동 발전기, 및 차륜으로 구성될 수 있다.
또한, 하이브리드 자동차는, 하이브리드 자동차의 전체 동작을 제어하는 하이브리드 제어기(hybrid control unit), 엔진의 동작을 제어하는 엔진 제어기(engine control unit), 모터의 동작을 제어하는 모터 제어기(motor control unit), 변속기의 동작을 제어하는 변속 제어기(transmission control unit), 및 배터리를 제어하고 관리하는 배터리 제어기(battery control unit)로 구성될 수 있다.
상기 배터리 제어기는 배터리 관리 시스템(battery management system)으로 호칭될 수 있다. 상기 시동 발전기는 ISG(integrated starter & generator) 또는 HSG(hybrid starter & generator)라 호칭되기도 한다.
상기와 같은 하이브리드 자동차는 모터의 동력만을 이용하는 순수 전기자동차 모드인 EV 모드(electric vehicle mode), 엔진의 회전력을 주동력으로 하면서 모터의 회전력을 보조동력으로 이용하는 HEV 모드(hybrid electric vehicle mode), 자동차의 제동 혹은 관성에 의한 주행 시 제동 및 관성 에너지를 모터의 발전을 통해 회수하여 배터리에 충전하는 회생제동 모드(regenerative braking mode) 등의 주행모드로 운행할 수 있다.
하이브리드 차량은 두 개의 동력원을 이용하여 구동되는 차량으로, 엔진과 모터를 동력원으로 하여 다양한 동력 전달 구조를 구성할 수 있으며, 엔진 이외에 전기 에너지를 사용하는 모터를 함께 동력원으로 사용하므로 전기 에너지의 저장 장치인 배터리의 SOC(State of Charge) 관리가 중요하다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
본 발명이 해결하려는 기술적 과제(목적)는 차량 운전자의 가감속(Acceleration and Deceleration) 예측을 통해 차량의 풀 로드 모드(Full Load mode)(또는 전 부하 모드)로의 진입을 예상하여 차량의 풀 로드 모드 진입을 방지할 수 있는, 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법 및 그 제어 장치를 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결(달성)하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 차량의 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은, 제어기가 APS(acceleration pedal position Sensor) 정보 또는 BPS(brake pedal position sensor) 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 계산하는 단계; 상기 제어기가 상기 하이브리드 차량의 주행 정보에 근거하여 운전자의 가감속 정보를 예측하는 단계; 상기 제어기가 상기 예측된 가감속 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 예측하는 단계; 상기 제어기가 상기 계산된 운전자 요구 토크 및 상기 예측된 운전자의 요구 토크에 근거하여 상기 하이브리드 차량의 구동을 위한 모터에 전력을 공급하는 배터리의 SOC(state of charge)를 예측하는 단계; 및 상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC에 근거하여 상기 하이브리드 차량이 최대 토크를 발생하는 엔진과 상기 모터를 사용하는 풀 로드 모드(full load mode)로 진입하지 않도록 상기 배터리를 충전시키는 상기 엔진을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은, 상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작은 지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하며, 상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작을 때, 상기 제어기는 상기 엔진의 토크를 상기 풀 로드 모드에서의 엔진의 토크보다 작은 토크 중 최대값으로 제어하여 상기 배터리를 충전시키는 것에 의해 상기 하이브리드 차량이 부분 로드 모드(part load mode)의 최대 토크 발생 모드로 진입하도록 제어할 수 있다.
상기 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은, 상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작은 지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하며, 상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작지 않을 때, 상기 제어기는 상기 엔진의 효율이 최대가 되도록 상기 엔진을 제어하여 상기 하이브리드 차량이 최적 운전점으로 작동되도록 제어할 수 있다.
상기 하이브리드 차량의 주행 정보는 레이더 정보, 내비게이션 정보, 또는 운전자 성향 정보를 포함할 수 있다.
상기 제어기는 상기 레이더 정보, 상기 내비게이션 정보, 또는 상기 운전자 성향 정보에 의해 생성된 신경망 모델을 이용하여 상기 운전자의 가감속 정보를 예측할 수 있다.
상기 레이더 정보는 상기 하이브리드 차량 전방의 차량과의 상대거리, 상기 전방 차량의 속도, 또는 상기 전방차량의 가속도를 포함할 수 있다.
상기 운전자 성향 정보는 상기 하이브리드 차량의 평균속도, 가속 페달 위치 변화값, 또는 브레이크 페달 위치 변화값을 포함할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 차량의 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치는, APS(acceleration pedal position Sensor) 정보 또는 BPS(brake pedal position sensor) 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 계산하는 운전자 요구 토크 계산부; 상기 하이브리드 차량의 주행 정보에 근거하여 운전자의 가감속 정보를 예측하는 가감속 예측 모델부; 상기 예측된 가감속 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 예측하는 제어기;를 포함하며, 상기 제어기가 상기 계산된 운전자 요구 토크 및 상기 예측된 운전자의 요구 토크에 근거하여 상기 하이브리드 차량의 구동을 위한 모터에 전력을 공급하는 배터리의 SOC(state of charge)를 예측하고, 상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC에 근거하여 상기 하이브리드 차량이 최대 토크를 발생하는 엔진과 상기 모터를 사용하는 풀 로드 모드(full load mode)로 진입하지 않도록 상기 배터리를 충전시키는 상기 엔진을 제어할 수 있다.
상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작을 때, 상기 엔진의 토크를 상기 풀 로드 모드에서의 엔진의 토크보다 작은 토크 중 최대값으로 제어하여 상기 배터리를 충전시키는 것에 의해 상기 하이브리드 차량이 부분 로드 모드(part load mode)의 최대 토크 발생 모드로 진입하도록 제어할 수 있다.
상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작지 않을 때, 상기 제어기는 상기 엔진의 효율이 최대가 되도록 상기 엔진을 제어하여 상기 하이브리드 차량이 최적 운전점으로 작동되도록 제어할 수 있다.
상기 하이브리드 차량의 주행 정보는 레이더 정보, 내비게이션 정보, 또는 운전자 성향 정보를 포함할 수 있다.
상기 제어기는 상기 레이더 정보, 상기 내비게이션 정보, 또는 상기 운전자 성향 정보에 의해 생성된 신경망 모델을 이용하여 상기 운전자의 가감속 정보를 예측할 수 있다.
상기 레이더 정보는 상기 하이브리드 차량 전방의 차량과의 상대거리, 상기 전방 차량의 속도, 또는 상기 전방차량의 가속도를 포함할 수 있다.
상기 운전자 성향 정보는 상기 하이브리드 차량의 평균속도, 가속 페달 위치 변화값, 또는 브레이크 페달 위치 변화값을 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법 및 그 제어 장치는, 차량 운전자의 가감속 예측을 이용하여 차량이 풀 로드 모드(Full Load mode)(또는 전 부하 모드)로 진입하는 것을 예상하는 것에 의해 차량이 풀 로드 모드로 진입하는 빈도(frequency)(또는 횟수)를 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 차량의 풀 로드(Full Load) 모드 진입을 예상하여 차량을 부분 로드(Part Load) 모드로 제어하여 풀 로드(Full Load) 모드 진입으로 인한 차량의 운전성 및 연비 하락을 방지할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 사용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여, 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 하이브리드 차량이 풀 로드 모드로 진입하는 과정(process)을 설명하는 도면(타이밍 다이어드램(timing diagram))이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치를 설명하는 블락 다이어그램(block diagram)이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법을 설명하는 흐름도(flowchart)이다.
도 4는 도 3에 도시된 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법에 따른 하이브리드 차량의 주행 모드를 설명하는 타이밍 다이어드램(timing diagram))이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법이 적용되는 하이브리드 차량을 설명하는 블락 다이어그램(block diagram)이다.
본 발명, 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는, 본 발명의 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용이 참조되어야 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하는 것에 의해, 본 발명을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 나타낼 수 있다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 구성요소를 사이에 두고 "전기적 또는 기계적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(통상의 기술자)에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
하이브리드 차량(HEV)의 PT Mode(Powertrain Mode)(또는 주행 모드(driving mode))에서 Parallel Mode(패러렐 모드)는 부분 로드 모드(Part Load mode) 및 풀 로드 모드(Full Load mode)로 세분화(분류)될 수 있다. 부분 로드 모드(Part Load mode)와 풀 로드 모드(Full Load mode)를 분류하는 기준은 운전자의 요구 파워(power)일 수 있다. 운전자의 요구토크에 의해 엔진에 일정 수준 이상의 엔진 파워가 요구되면 하이브리드 차량은 풀 로드 모드로 제어되고 운전자의 요구토크에 의해 엔진에 일정 수준 미만의 엔진 파워가 요구될 때 하이브리드 차량은 부분 로드 모드로 제어될 수 있다.
하이브리드 차량이 Full Load Mode 에 진입하면, 엔진 토크 지령은 엔진의 최대 토크가 되며, 모터(또는 구동 모터)는 요구토크를 맞추기 위해 엔진 토크와 요구토크의 차이만큼 토크를 발생시킨다. 이 때, 엔진의 최대 토크를 지령으로 하기 때문에 엔진은 연료량 인리치먼트(Fuel Enrichment) 상태에 있을 수 있다. 이러한 이유로 부분 로드(Part Load) 모드 제어와 풀 로드(Full Load) 모드 제어는 엔진의 효율 차이를 가지게 된다.
내연기관의 연소에 사용되는 혼합기(mixture gas 또는 mixed gas)는 공기와 연료로 이루어져 있다. 이 때, 혼합기의 공기와 연료의 비를 공연비(Air/Fuel Ratio)라 한다. 가솔린 엔진의 이론 공연비는 14.3: 1 로 알려져 있다. 이를 기준으로 공기량이 증가하면 연료의 비율이 린(Lean) 상태가 되고, 반대로 연료량이 증가하면 연료의 비율이 리치(Rich) 상태로 된다.
리치(Rich) 상태에서 엔진의 연소는 오염 물질을 증가시키고, 엔진의 효율을 감소시킨다. 하지만 높은 파워(또는 동력)(Power)를 출력해 낼 수 있다는 장점이 있다. 그래서, 일반적으로 농후 연소(리치 번)(Rich Burn)는 엔진에 높은 파워를 요구할 때에만 제한적으로 사용된다. 엔진의 Fuel Enrichment(연료량 농후화(인리치먼트) 상태)는 엔진이 높은 파워을 내기 위해 농후한(rich) 혼합기가 연소에 사용되는 상태를 말하며, 이때 쓰로틀 밸브(Throttle valve)의 개도량(open value)은 최대로 개방된다.
HEV(hybrid electric vehicle) 또는PHEV(Plug-in Hybrid Electric Vehicle)와 같은 차량의 풀 로드(Full Load) 모드로의 진입 판단은 아래의 수학식으로 주어질 수 있다. 상기 수학식이 만족될 경우, 차량은 풀 로드(Full) 모드로 진입할 수 있다.
Driver Demand Torque(또는 Driver Demand Power) > Engine Part Load mode Maximum torque(또는 Engine Part Load mode Maximum Power) + Motor Discharge Maximum Torque(또는 Motor Discharge Maximum Power)
모터에 전력을 공급하는 배터리의 state of charge(SOC)가 낮으면(즉, 배터리가 방전될 때) 배터리 출력이 낮아지므로, 도 1에 도시된 바와 같이 모터의 출력(또는 모터의 토크)도 같이 저하된다. 따라서 상기 수학식에 따른 풀 로드(Full Load) 모드의 진입 여부는 배터리의 state of charge(SOC)에 영향을 받는다. 그러므로, SOC가 낮은 경우, 동일한 운전자 요구 토크에도 차량이 풀 로드(Full Load) 모드에 진입하게 되어 차량의 연비저하가 발생한다.
SOC가 일반적인 수준(배터리의 SOC를 충전 또는 방전할 필요가 없는 수준 또는 모터 출력 감소 SOC를 초과하는 수준)이면 시스템 효율(또는 엔진의 효율)이 최적인 운전점을 사용하게 된다. 이렇게 SOC 충방전과 무관하게 가장 효율적인 운전점을 사용하는 제어를 OOL(Optimal Operation Line)(또는 최적 운전점) 제어라고 한다. OOL 제어는 연비적으로는 탁월하지만, SOC의 밸런싱(유지)(Balancing) 성능은 떨어지게 된다.
SOC가 일반적인 수준 이하로 떨어지면 엔진의 출력을 상승시켜 SOC를 방어하게 된다. 하지만 엔진 출력을 상승해도 SOC의 저하가 계속되면, 도 1에 도시된 바와 같이 엔진 출력은 계속 상승한 후 부분 로드 모드의 최대 토크(Part Load Max torque)(또는 부분 로드 모드의 최대 파워(Power)에 도달한다. 부분 로드 모드의 최대 토크는 차량이 풀 로드(Full Load) 모드 진입을 하지 않는 한 엔진이 낼 수 있는 최대의 출력이므로 엔진은 부분 로드 모드의 최대 토크를 출력한다. 이러한 제어를 최대 부분 로드(Max Part Load) 모드 제어(또는 부분 로드 최대 모드 제어)라고 한다. 이 제어는 SOC가 상승하거나, 차량이 풀 로드(Full Load) 모드로 진입하기 전까지 계속된다.
도 1은 하이브리드 차량이 풀 로드 모드로 진입하는 과정(process)을 설명하는 도면(타이밍 다이어드램(timing diagram))이다.
도 1을 참조하면, 참조 번호(10)는 배터리의 SOC 감소로 인한 모터 출력 감소 시점을 지시(indication)하고, 최대 부분 로드(Max Part Load) 모드 제어 시작시점(15)에서 최대 부분 로드(Max Part Load) 모드 제어가 시작된다.
도 1의 풀 로드 모드로 진입하는 동작에서 SOC 감소가 발생한 후 부분 로드 최대(Part Load Max) 모드 제어가 진입(수행)된다. 따라서 배터리의 SOC 방어에 불리할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치를 설명하는 블락 다이어그램(block diagram)이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법이 적용되는 하이브리드 차량을 설명하는 블락 다이어그램(block diagram)이다.
도 2 및 도 5를 참조하면, 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치는 운전자 요구 토크 계산부(100), 가감속 예측 모델부(105), 및 제어기(110)를 포함한다.
하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치는 레이더(RADAR) 정보, 내비게이션(navigation) 정보, 또는 운전 성향 정보 등 다양한 신호 입력에 대한 단기간(예, 5(second) 이하)의 가감속 예측 모델을 구성하고 차량의 운전점 제어에 활용할 수 있다.
운전자 요구 토크 계산부(100)는 APS(acceleration pedal position Sensor) 정보 또는 BPS(brake pedal position sensor) 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크(또는 현재의 요구 토크)를 계산할 수 있다.
가감속 예측 모델부(105)는 하이브리드 차량(300)의 주행 정보에 근거하여 운전자의 가감속 정보(또는 가감속 의지(acceleration/deceleration will) 정보)를 예측할 수 있다. 하이브리드 차량(300)의 주행 정보는 레이더 정보, 내비게이션 정보, 또는 운전자 성향 정보를 포함할 수 있다.
레이더(Radar) 정보는 하이브리드 차량(300)에 포함된 레이더 시스템(레이더 장치)에 의해 검출되는 정보로서, 전방차량과의 상대거리, 전방 차량의 속도, 또는 전방차량의 가속도를 포함할 수 있다.
내비게이션(navigation) 정보는 하이브리드 차량(300)에 포함된 내비게이션 장치에 의해 검출되는 정보로서, 도로 종류 정보, 도로 정체도 정보, 도로 제한속도 정보, 도로의 경사도 정보, 과속카메라 위치 정보, 차량의 턴(turn) 방향 정보, 교차로 위치 정보, 또는 톨게이트(tollgate) 위치 정보 등을 포함할 수 있다.
운전 성향 정보는 운전자가 운전하는 차량(300)의 평균속도, 차량의 가속 페달 위치 변화값(accelerator pedal position change value또는 accelerator pedal position deviation)(dAPS), 또는 차량의 브레이크 페달 위치 변화값(dBPS)을 포함할 수 있다.
가감속 예측 모델부(105)는 머신 러닝 기법(Machine Learning Technique)을 활용하여 운전자 가감속 모델(Acceleration/Deceleration model)을 학습(또는 생성)할 수 있다. 가감속 예측 모델부(105)는, 예를 들어, 뉴럴 네트워크(신경망)(Neural Network)를 포함할 수 있다.
가감속 예측 모델부(105)는 운전자 가감속 의지(acceleration/deceleration will) 예측(Prediction) 모델로서, 실제 차량 운행 시 축적된 빅 데이터(big data)로부터 현재 주행 조건에 대응하는 미래의 운전자 의지를 기계 학습을 통하여 생성할 수 있다.
예를 들어, 가감속 예측 모델부(105)에 입력되는 내비게이션 정보(또는 TMS 센터(Telematics Multimedia System center)로부터 제공되는 텔레매틱스(Telematics) 정보)에서 도로 종류가 고속도로이고 정체정보가 원활 상태이고 차량(300)의 전방 이벤트(event)가 없는 상태이고, 레이더(Radar) 정보에서 전방차량과의 거리가 근접한 상태이고 전방차량과의 상대 속도가 -10(KPH, kilometers per hour)이고, 운전성향 정보에서 과거 5분간 정속 주행한 이력(history)가 있고, 차량(300)의 차선 이탈 방지 시스템이 차선을 유지하는 상태를 나타낼 때, 가감속 예측 모델부(105)는 정속 주행 중, 앞차와의 차간 거리 유지를 위해 운전자가 간헐적 제동을 한 것으로 주행 상황을 해석할 수 있고, 가감속 예측 모델부(105)로부터 출력되는 예측 APS 정보가 가속 페달(acceleration pedal)의 위치값이 0을 나타내고 가감속 예측 모델부(105)로부터 출력되는 예측 BPS 정보가 브레이크 페달의 위치값이 작은 값을 나타내는 것으로 예상할 수 있다.
내비게이션 정보에서 도로종류가 고속도로이고 정체정보가 원활 상태이고 전방 이벤트(event)가 톨 케이트 앞 200(m)인 상태이고, 레이더(Radar) 정보에서 전방차량이 없는 상태이고 전방차량과의 상대 속도가 없는 상태이고, 운전성향 정보에서 과거 톨게이트를 통과할 때 평균 차속이 50(kph(kilometers per hour))인 이력(history)가 있고, 차선 이탈 방지 시스템이 차선을 유지하는 상태를 나타낼 때, 가감속 예측 모델부(105)는 운전자가 고속도로 주행 중 톨게이트를 통과하기 위해 현재 속도에서 50(kph)까지 감속한 것으로 주행 상황을 해석할 수 있고, 가감속 예측 모델부(105)로부터 출력되는 예측 APS 정보가 가속 페달(acceleration pedal)의 위치값이 0을 나타내고 가감속 예측 모델부(105)로부터 출력되는 예측 BPS 정보가 브레이크 페달의 위치값이 중간 값을 나타내는 것으로 예상할 수 있다.
제어기(110)는 상기 예측된 가감속 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 예측할 수 있다.
제어기(110)는 상기 계산된 운전자 요구 토크 및 상기 예측된 운전자의 요구 토크에 근거하여 하이브리드 차량(300)의 구동을 위한 모터(330)에 전력(electric power)을 공급하는 배터리(340)의 SOC(state of charge)를 예측하고, 제어기(110)는 상기 예측된 배터리의 SOC에 근거하여 하이브리드 차량(300)이 최대 토크를 발생하는 엔진(310)과 모터(330)를 사용하는 풀 로드 모드(full load mode)로 진입하지 않도록 배터리(340)를 충전시키는 엔진을 제어할 수 있다.
제어기(110)는 가감속 예측 모델부(105)의 학습된 가감속 모델로부터 출력되는 예측 APS 정보 및 예측 BPS 정보와 운전자 요구토크 계산부(100)로부터 출력되는 운전자 요구 토크에 근거하여 하이브리드 차량(300)의 주행 모드를 제어할 수 있다.
부연하여 설명하면, 제어기(110)는, 현재 주행 데이터(data)를 활용하여 하이브리드 차량(300)의 주행 모드를 EV 모드(electric vehicle mode) 또는 HEV모드(hybrid electric vehicle mode)로 결정할 때, 차량의 주행 모드를 EV 모드 또는 HEV모드를 결정하기 위한 예측 모델을 이용할 수 있다.
하이브리드 차량(300)은, 제어기(controller)(110), 엔진(310), 하이브리드 시동 발전기(hybrid starter & generator, HSG)(320), 엔진 클러치(engine clutch)(325), 전기 모터일 수 있는 모터(또는 구동 모터)(330), 배터리(340), 변속기(350), 및 차륜인 구동 휠들(driving wheels)(390)을 포함한다.
하이브리드 차량(300)은 하이브리드 전기차(hybrid electric vehicle)로서, 동력원(power source)으로 엔진(310)과 모터(330)를 사용할 수 있고, 모터(330)와 엔진(310) 사이에 엔진 클러치(325)가 존재하여 엔진 클러치(325)가 열린 상태에서는 모터(330)에 의하여 주행하는 EV(Electric Vehicle) 모드로 작동되고 엔진 클러치(325)가 닫힌 상태에서는 모터(330)와 엔진(310) 모두에 의한 주행이 가능한 HEV(Hybrid Electric Vehicle) 모드로 작동될 수 있다.
하이브리드 차량(300)은 모터(330)와 변속기(350)가 붙어 있는 TMED(Transmission Mounted Electric Device) 방식의 파워 트레인(power train)을 포함할 수 있으며, 엔진(310)과 모터(330)로 구성되는 동력원 사이에 엔진 클러치(325)가 존재하여 엔진 클러치(325)의 접합(engagement)(결합) 여부에 따라 모터(330)의 동력만을 이용하는 순수 전기자동차 모드인 EV 모드(electric vehicle mode) 혹은 엔진(310)의 회전력을 주동력으로 하면서 모터(330)의 회전력을 보조동력으로 이용하는 HEV 모드(hybrid electric vehicle mode)의 운행(주행)을 제공할 수 있다. 부연하여 설명하면, 모터(330)는 변속기(350)와 직결되어 있는 구조를 가지는 하이브리드 차량(300)에서, 하이브리드 시동 발전기(HSG)(320)의 기동을 통해 엔진RPM(revolutions per minute)이 끌어올려지고, 엔진(310)의 동력 전달 및 차단은 클러치(325)의 접합(결합) 및 분리를 통해 수행되며, 변속기(350)를 포함할 수 있는 동력전달계를 통해 휠들(wheels)(390)에 구동력이 발생되고, 엔진(310)의 토크전달 요구 시 클러치(325)의 접합을 통해 엔진 토크가 전달될 수 있다.
제어기(110)는 하이브리드 제어기(hybrid control unit, HCU), 모터 제어기(motor control unit, MCU), 엔진 제어기(engine control unit)(ECU), 및 변속 제어기(transmission control unit, TCU)를 포함할 수 있다.
하이브리드 제어기(HCU)는 엔진(310)의 정지 시 HSG(320)의 제어를 통해 엔진의 기동(시동)을 제어할 수 있다. HCU는 최상위 제어기로서 차량 네트워크(network)인 CAN(Controller Area Network)와 같은 네트워크로 연결되는 모터 제어기(MCU)와 같은 제어기들을 통합 제어할 수 있고, 하이브리드 차량(300)의 전체 동작을 제어할 수 있다.
모터 제어기(MCU)는 HSG(320) 및 모터(330)를 제어할 수 있다. 모터 제어기(MCU)는 상기 네트워크를 통해 하이브리드 제어기(HCU)로부터 출력되는 제어신호에 따라 구동모터(330)의 출력토크를 제어하여 최대의 효율을 갖는 영역으로 구동될 수 있도록 할 수 있다. 모터 제어기(MCU)는 복수개의 전력 스위칭소자로 구성되는 인버터(inverter)를 포함하며, 인버터를 구성하는 전력 스위칭 소자는 IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor), MOSFET, FET, 트랜지스터(TR), 및 릴레이(relay) 중 하나로 구성될 수 있다. 인버터는 배터리(340)에서 공급되는 DC 전압(직류 전압)을 3상 교류 전압으로 변환시켜 구동 모터(330)를 구동할 수 있다. 모터 제어기(MCU)는 배터리(340)와 모터(330) 사이에 배치될 수 있다.
엔진 제어기(ECU)는 엔진(310)의 토크를 제어할 수 있다. 엔진 제어기(ECU)는 상기 네크워크를 통해 하이브리드 제어기(HCU)로부터 출력되는 제어신호에 따라 엔진(310)의 운전점을 제어하여 최적의 토크가 출력될 수 있도록 할 수 있다. 변속 제어기(TCU)는 변속기(350)의 동작을 제어할 수 있다.
제어기(110)는, 예를 들어, 프로그램에 의하여 동작하는 하나 이상의 마이크로프로세서(microprocessor) 또는 상기 마이크로프로세서를 포함하는 하드웨어일 수 있고, 상기 프로그램은 후술하는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법을 수행하기 위한 일련의 명령(instruction)을 포함할 수 있다.
엔진(310)는 디젤엔진, 가솔린 엔진, LPG엔진, 및 LNG엔진 중 어느 하나를 포함할 수 있으며, 상기 엔진 제어기로부터 출력되는 제어신호에 따른 운전점으로 토크를 출력하여 HEV모드에서 구동모터(330)와의 구동력 조합을 적정하게 유지할 수 있다.
엔진(310)은 엔진 클러치(325)를 통해 모터(330)에 결합되고 변속기(350)에 전달되는 동력을 생성할 수 있다.
하이브리드 시동 발전기(HSG)(320)는 전동기 또는 발전기로 동작하며, 모터 제어기(MCU)로부터 출력되는 제어신호에 따라 전동기로 동작되어 엔진(310)의 시동 온(on)을 실행하고, 엔진(310)이 시동 온 유지하는 상태에서 발전기로 동작되어 전압을 발전시키며 발전 전압을 상기 인버터를 통해 배터리(340)에 충전 전압으로 제공할 수 있다. 하이브리드 시동 발전기(HSG)(320)는 엔진(310)에 벨트(belt)로 연결될 수 있다. HSG(320)는 엔진(310)을 크랭크(Cranking)하기 위한 모터로서, 엔진과 직접 연결 또는 벨트로 연결될 수 있다.
엔진 클러치(325)는 엔진(310)과 구동모터(330) 사이에 배치(장착)되어, 동력 전달(동력 연결)을 단속시켜 EV모드와 HEV모드의 운행이 제공될 수 있도록 할 수 있다. 엔진 클러치(325)의 동작은 제어기(110)에 의해 제어될 수 있다.
구동 모터(330)는 모터 제어기(MCU)로부터 출력되는 3상 교류전압에 의해 동작되어 토크를 발생시키고, 타행 주행(coasting drive) 또는 회생 제동에서 발전기로 동작되어 회생에너지를 배터리(340)에 공급할 수 있다.
배터리(340)는 다수개의 단위 셀(unit cell)로 이루어지며, 휠들(390)에 구동력을 제공하는 구동모터(330)에 전압을 제공하기 위한, 예를 들어, 직류 350(Volt) 내지 450V의 고전압이 저장될 수 있다.
변속기(350)는 자동 변속기(automatic transmission) 또는 듀얼 클러치 변속기(dual clutch transmission, DCT)와 같은 다단 변속기(multiple speed transmission 또는multistage transmission)로 구현될 수 있으며, 변속 제어기(TCU)의 제어에 따른 유압(hydraulic pressure)의 작동으로 결합요소(engagement element) 및 해방요소(disengagement element)가 동작되어 임의의 변속단을 결합(선택)할 수 있다. 변속기(350)는 엔진(310) 및/또는 모터(330)의 구동력을 휠들(390)에 전달 또는 차단할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법을 설명하는 흐름도(flowchart)이다. 상기 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은 도 2에 도시된 장치 또는 도 5에 도시된 차량에 적용될 수 있다.
도 2, 도 3, 및 도 5를 참조하면, 계산 단계(S200)에서 제어기(110)는 APS(acceleration pedal position Sensor) 정보 또는 BPS(brake pedal position sensor) 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크(또는 현재 요구 토크)를 계산할 수 있다.
예측 단계(S205)에 따르면, 제어기(110)는 하이브리드 차량(300)의 주행 정보에 근거하여 운전자의 가감속 정보(또는 가감속 의지 정보)를 예측할 수 있다. 하이브리드 차량(300)의 주행 정보는 레이더 정보, 내비게이션 정보, 또는 운전자 성향 정보를 포함할 수 있다.
예측 단계(S210)에 따르면, 제어기(110)는 상기 예측된 가감속 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 예측할 수 있다.
예측 단계(S215)에 따르면, 제어기(110)는 상기 계산된 운전자 요구 토크 및 상기 예측된 운전자의 요구 토크에 근거하여 차량(300)의 구동을 위한 모터(330)에 전력을 공급하는 배터리(340)의 SOC를 예측할 수 있다.
판단 단계(S220)에 따르면, 제어기(110)는 운전자의 현재 요구 토크 및 배터리(340)의 현재 SOC에 근거하여 차량(300)이 풀 로드 모드(full load mode)로 진입해야 하는 지 여부를 판단할 수 있다.
차량(300)이 풀 로드 모드로 진입되어야 할 때, 프로세스(process)인 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은 제어 단계(S240)로 진행된다. 제어 단계(S240)에 따르면, 제어기(110)는 엔진(310)이 최대 토크를 발생하도록 제어하여 차량(300)이 풀 로드 모드로 진입하도록 제어할 수 있다.
차량(300)이 풀 로드 모드로 진입될 필요가 없을 때, 프로세스(process)는 비교 단계(S225)로 진행된다. 비교 단계(S225)에 따르면, 제어기(110)는 상기 예측된 배터리의 SOC가 모터(330)의 출력을 감소시키는 배터리(340)의 SOC보다 작은 지 여부를 판단할 수 있다.
상기 예측된 배터리의 SOC가 모터(330)의 출력을 감소시키는 배터리(340)의 SOC보다 작을 때, 프로세스(process)는 제어 단계(S230)로 진행된다. 제어 단계(S230)에 따르면, 제어기(110)는 배터리(340)의 SOC가 감소되지 않도록 엔진(310)의 토크를 풀 로드 모드에서의 엔진의 토크보다 작은 토크 중 최대값으로 제어하여 배터리를 충전시키는 것에 의해 차량(300)이 부분 로드 모드의 최대 토크 발생 모드로 진입하도록 제어할 수 있다. 부연하여 설명하면, 제어기(110)는 상기 예측된 배터리의 SOC에 근거하여 하이브리드 차량(300)이 풀 로드 모드(full load mode)로 진입하지 않도록 엔진(310)을 제어할 수 있다. 풀 로드 모드에서 최대 토크를 발생하는 엔진(310)과 모터(330)가 사용될 수 있다. 풀 로드 모드 및 부분 로드 모드는 HEV 모드에 포함될 수 있다. 제어기(110)는 엔진(310)에 연결된 HSG(320)을 이용하여 배터리(340)를 충전시킬 수 있다.
상기 예측된 배터리의 SOC가 모터(330)의 출력을 감소시키는 배터리(340)의 SOC보다 작지 않을 때, 프로세스(process)는 OOL 제어 단계(S235)로 진행된다. 제어 단계(S235)에 따르면, 제어기(110)는 엔진(310)의 효율이 최대가 되도록 엔진(또는 엔진의 토크)을 제어하여 차량(300)이 최적 운전점으로 작동(또는 주행)되도록 제어할 수 있다.
도 4는 도 3에 도시된 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법에 따른 하이브리드 차량의 주행 모드를 설명하는 타이밍 다이어드램(timing diagram))이다.
도 4를 참조하면, 특정 시간(T1)에서, 제어기(110)는 예측된 운전자의 요구 토크에 따른 배터리(340)의 SOC 감소를 예측하여 하이브리드 차량(300)이 EV 모드에서 부분 로드 모드의 최대 토크 발생 모드(PartLoad Max.)로 진입하도록 엔진(310)의 토크를 제어할 수 있다.
따라서 본 발명의 실시예는 차량(300)이 부분 로드 모드의 최대 토크 발생 모드에 조기에 진입하므로, 배터리(340)의 SOC 저하율을 감소시킬 수 있고, SOC저하에 따른 Full load mode의 발생을 억제(Inhibition)할 수 있다.
본 발명의 실시예에서 사용되는 구성요소 또는 “~부(unit)” 또는 블록 또는 모듈은 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 쓰레드, 프로그램과 같은 소프트웨어(software)나, FPGA(fieldprogrammable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)로 구현될 수 있으며, 또한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소 또는 '~부' 등은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다.
이상에서와 같이, 도면과 명세서에서 실시예가 개시되었다. 여기서, 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이며 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명으로부터 다양한 변형 및 균등한 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100: 운전자 요구 토크 계산부
105: 가감속 예측 모델부
110: 제어기

Claims (14)

  1. 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법에 있어서,
    제어기가 APS(acceleration pedal position Sensor) 정보 또는 BPS(brake pedal position sensor) 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 계산하는 단계;
    상기 제어기가 상기 하이브리드 차량의 주행 정보에 근거하여 운전자의 가감속 정보를 예측하는 단계;
    상기 제어기가 상기 예측된 가감속 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 예측하는 단계;
    상기 제어기가 상기 계산된 운전자 요구 토크 및 상기 예측된 운전자의 요구 토크에 근거하여 상기 하이브리드 차량의 구동을 위한 모터에 전력을 공급하는 배터리의 SOC(state of charge)를 예측하는 단계; 및
    상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC에 근거하여 상기 하이브리드 차량이 최대 토크를 발생하는 엔진과 상기 모터를 사용하는 풀 로드 모드(full load mode)로 진입하지 않도록 상기 배터리를 충전시키는 상기 엔진을 제어하는 단계
    를 포함하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은,
    상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작은 지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작을 때, 상기 제어기는 상기 엔진의 토크를 상기 풀 로드 모드에서의 엔진의 토크보다 작은 토크 중 최대값으로 제어하여 상기 배터리를 충전시키는 것에 의해 상기 하이브리드 차량이 부분 로드 모드(part load mode)의 최대 토크 발생 모드로 진입하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법은,
    상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작은 지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작지 않을 때, 상기 제어기는 상기 엔진의 효율이 최대가 되도록 상기 엔진을 제어하여 상기 하이브리드 차량이 최적 운전점으로 작동되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 하이브리드 차량의 주행 정보는 레이더 정보, 내비게이션 정보, 또는 운전자 성향 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어기는 상기 레이더 정보, 상기 내비게이션 정보, 또는 상기 운전자 성향 정보에 의해 생성된 신경망 모델을 이용하여 상기 운전자의 가감속 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 레이더 정보는 상기 하이브리드 차량 전방의 차량과의 상대거리, 상기 전방 차량의 속도, 또는 상기 전방차량의 가속도를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 운전자 성향 정보는 상기 하이브리드 차량의 평균속도, 가속 페달 위치 변화값, 또는 브레이크 페달 위치 변화값을 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 방법.
  8. 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치에 있어서,
    APS(acceleration pedal position Sensor) 정보 또는 BPS(brake pedal position sensor) 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 계산하는 운전자 요구 토크 계산부;
    상기 하이브리드 차량의 주행 정보에 근거하여 운전자의 가감속 정보를 예측하는 가감속 예측 모델부;
    상기 예측된 가감속 정보에 근거하여 운전자의 요구 토크를 예측하는 제어기;를 포함하며,
    상기 제어기가 상기 계산된 운전자 요구 토크 및 상기 예측된 운전자의 요구 토크에 근거하여 상기 하이브리드 차량의 구동을 위한 모터에 전력을 공급하는 배터리의 SOC(state of charge)를 예측하고, 상기 제어기가 상기 예측된 배터리의 SOC에 근거하여 상기 하이브리드 차량이 최대 토크를 발생하는 엔진과 상기 모터를 사용하는 풀 로드 모드(full load mode)로 진입하지 않도록 상기 배터리를 충전시키는 상기 엔진을 제어하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작을 때, 상기 엔진의 토크를 상기 풀 로드 모드에서의 엔진의 토크보다 작은 토크 중 최대값으로 제어하여 상기 배터리를 충전시키는 것에 의해 상기 하이브리드 차량이 부분 로드 모드(part load mode)의 최대 토크 발생 모드로 진입하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 예측된 배터리의 SOC가 상기 모터의 출력을 감소시키는 배터리의 SOC보다 작지 않을 때, 상기 제어기는 상기 엔진의 효율이 최대가 되도록 상기 엔진을 제어하여 상기 하이브리드 차량이 최적 운전점으로 작동되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 하이브리드 차량의 주행 정보는 레이더 정보, 내비게이션 정보, 또는 운전자 성향 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제어기는 상기 레이더 정보, 상기 내비게이션 정보, 또는 상기 운전자 성향 정보에 의해 생성된 신경망 모델을 이용하여 상기 운전자의 가감속 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 레이더 정보는 상기 하이브리드 차량 전방의 차량과의 상대거리, 상기 전방 차량의 속도, 또는 상기 전방차량의 가속도를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 운전자 성향 정보는 상기 하이브리드 차량의 평균속도, 가속 페달 위치 변화값, 또는 브레이크 페달 위치 변화값을 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 풀 로드 모드 제어 장치.
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