KR20200023796A - 엔진 가상시험환경 시스템 및 ems 매핑 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 가솔린엔진 또는 디젤 엔진의 엔진 EMS 매핑을 위한 엔진 가상시험환경 시스템(1)은 1-D Fast Running Model로 구축된 물리엔진모델(50) 및 Data Regression Model로 구축된 시험엔진모델(60)로 가상엔진(40)을 생성하고, 상기 물리엔진모델(50) 및 상기 시험엔진모델(60)에 설정한 가상시험조건으로 가상시험을 실시하여 성능/연비/EM의 최적 데이터가 획득되며, 최적화된 성능과 연비 및 EM가 실제로 매핑된 엔진(100)과 차량(200)으로 통해 RDE 평가를 포함한 NEDC/WLTP가 시험됨으로써 실제적으로 어려운 다양한 평가조건검증 및 RDE 규제에 적합한 EMS 매핑의 시간과 공간 자유도 확보가 가능한 특징을 구현한다.

Description

엔진 가상시험환경 시스템 및 EMS 매핑 방법{Engine Virtual Test Environment System and Engine Management System Mapping Method thereof}
본 발명은 차량의 엔진 EMS 매핑에 관한 것으로, 특히 가상엔진을 실제 엔진처럼 평가할 수 있는 엔진 가상시험환경 시스템에서 획득한 가상시험결과를 실제 엔진에 매핑할 수 있는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차량의 배기가스규제는 엔진에 대해 엄격한 EM(Emission) 규제를 요구한다. 특히 디젤엔진은 배기가스규제가 더욱 엄격하다.
이를 위해 디젤엔진은 가솔린엔진과 달리 EMS(Engine Management System) 매핑을 적용한다. 상기 EMS 매핑은 EGR(Exhaust Gas Recirculation), 부스트(boost), 다단분사 시기(multi port injection time), 압력, 유량 등을 연소제어인자로 하고, 차량 개발단계별로 연소제어인자 매핑한 후 검증 과정을 반복함으로써 연소제어인자 최적화 매핑이 이루어지는 방식이다. 이 경우 상기 EMS 매핑은 상기 EMS ECU(Electronic Control Unit)에 로드된다.
그러므로 디젤엔진은 EMS 매핑을 통한 raw EM의 제어로 배기가스규제를 충족할 수 있다.
일본공개특허 2017-0173309(2017.02.15)
하지만 최근 들어 디젤엔진에 대해 강화된 배기가스규제인 EU6d는 NEDC(New European Driving Cycle) 및 WLTP(Worldwide light vehicle test procedure)의 샤시 다이나모 평가모드와 달리 RDE(Real Driving Emission)의 실도로조건 배출 허용기준을 통한 실 도로에서 배출가스 평가가 이루어져야 함을 규정하고 있다.
이로인해 디젤엔진에 적용된 기존의 EMS 매핑은 RDE 항목을 반영할 수 없다는 근본적인 한계를 갖고 있다. 이러한 이유는 상기 RDE는 결과에 큰 영향을 미치는 도로의 형태, 외기 온도와 압력, 교통상황, 운전방법 등과 같은 운전조건을 정확하게 재현하는 것이 불가능할 뿐 아니라 어떤 운전조건에서도 배출가스의 양을 규제 이하로 유지해야 하기 때문이다.
따라서 디젤엔진은 RDE 규제의 도입과 함께 엔진의 켈리브레이션(CALIBRATION)과 검증에서 기존의 EMS 매핑이 갖는 한계를 극복할 수 있는 방안이 요구되고 있다.
이에 상기와 같은 점을 감안한 본 발명은 엔진 가상시험환경 시스템으로 가상엔진을 실제 엔진처럼 평가 및 매핑 함으로써 그 시험결과물을 실제 엔진과 차량에서 활용할 수 있고, 특히 물리엔진모델과 시험엔진모델이 결합된 가상엔진으로 RDE 규제에서 요구하는 다양한 실도로 조건 성능과 EM 예측의 평가가 이루어짐으로써 EMS 매핑의 시간/공간 자유도 확보 및 실제 엔진 및 차량에서 평가가 어려운 다양한 조건 검증을 가능하게 하는 엔진 가상시험환경 시스템 및 EMS 매핑 방법의 제공에 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엔진 가상시험환경 시스템은 물리엔진모델과 시험엔진모델 또는 이들 중 하나가 적용되어 실제적인 엔진을 대체하는 가상 엔진이 포함되고, 상기 물리엔진모델은 시뮬레이션, 현상학적 관계식 표현, 구성요소의 물리적 특성 변경, 연소모델과 ECU모델 및 엔진모델의 어느 하나를 표현하도록 구축되며, 상기 시험엔진모델은 시험모델과 수학적 모델, 모델링, Engine DoE 기법과 수학적 및 통계적 기법, 운전 범위의 어느 하나를 표현하도록 구축되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 물리엔진모델은 1-D Fast Running Model 또는 Mean Value Engine Model이고, 상기 시험엔진모델은 Data Regression Model이 적용된다.
바람직한 실시예로서, 상기 시뮬레이션은 흡기계, 배기계, 터보차저, 인터쿨러, EGR 시스템, 실린더, 크랭크샤프트, 흡배기 밸브로 상기 엔진의 전체 특성을 나타내고, 상기 엔진에 대해 정상상태 및 과도 응답을 표현하여 준다. 상기 현상학적 관계식 표현은 상기 엔진의 실린더 내부의 유동과 연소 및 마찰과 관련된 현상을 기술하여 준다. 상기 연소모델은 상기 엔진의 성능과 연비 및 EM을 예측할 수 있는 연소율 예측 결과를 생성하며, 상기 ECU 모델은 연료분사압력, 다단분사횟수, 연료분사시기, 연료분사량을 생성하면서 터보타저 베인 및 EGR 밸브의 개도를 변경하고, 상기 엔진모델은 흡기계와 배기계에 대한 물리적 특성을 동등하게 유지하면서 빠른 실행 속도를 제공하여 준다.
바람직한 실시예로서, 상기 시험모델은 상기 가상엔진의 기본 출력을 제공하여 주고, 상기 수학적 모델은 엔진제어변수들의 조합에 대한 출력 특성 간 상관관계를 나타내 주며, 상기 모델링은 가상 입력의 출력에 대한 모니터링을 제공하여 준다. 상기 Engine DoE 기법은 입력과 출력 및 입력변수의 변화범위를 제공하여 주며, 상기 수학적 및 통계적 기법은 특정 입력 조건에 대한 출력 예측과 매핑 최적화 및 운전 궤적에 대한 사이클 누적 값 최소화 방향을 제공하여 준다. 상기 운전 범위는 엔진 제어 변수들의 실사용 가능 범위를 제공하여 준다.
바람직한 실시예로서, 상기 가상 엔진은 컨트롤 랩에 적용되고, 상기 컨트롤 랩은 목표 프로파일러, 다이나모 컨트롤러, EMS ECU에 각각 연계된다.
바람직한 실시예로서, 상기 목표 프로파일러는 임의 지정 값 적용, 저장 프로파일 적용, 해석프로그램 적용의 어느 하나로 엔진 다이나모에 대한 목표속도와 목표토크 프로파일을 획득하여 준다.
바람직한 실시예로서, 상기 다이나모 컨트롤러는 상기 목표 프로파일러에 따라 상기 가상 엔진을 운전 및 제어하면서 운전모드 결정, 목표 프로파일 설정, 가상엔진 온도와 압력의 측정값 표시와 저장을 오토메이션 기능으로 제공하여 준다. 특히 상기 운전모드 결정은 엔진스피드와 엔진토크, 엔진스피드와 연료 분사량, 엔진스피드와 엑셀페달개도, 엔진스피드와 BMEP(Brake Mean Effective Pressure)의 어느 하나로 이루어진다.
바람직한 실시예로서, 상기 컨트롤 랩은 상기 물리엔진모델과 상기 시험엔진모델을 상기 EMS ECU에 로딩(loading)하여 주고, 상기 물리엔진모델로 상기 엔진에 대한 하드웨어 사양평가를 수행하여 주고, 상기 시험엔진모델로 정상상태와 과도상태 및 환경조건을 평가한 후 상기 엔진에 대한 매핑 결과를 도출하여 주며, 상기 도출 결과가 RDE 평가를 위해 실제 엔진과 차량에 적용되어진다.
바람직한 실시예로서, 상기 EMS ECU는 상기 물리엔진모델과 상기 시험엔진모델을 로드(load)하여 ECU 모델로 수립하여 주고, 상기 ECU 모델에는 엔진회전속도와 엑셀페달 개도에 따른 상기 가상엔진의 연료 분사압력, 다단분사 횟수, 연료 분사시기, 연료 분사량, 부스트 압력, EGR 유량의 어느 하나를 상기 다이나모 컨트롤러에서 입력받아 생성된 제어 목표 값이 적용된 ECU 맵이 구비된다. 특히 상기 ECU 모델은 과도응답특성이 고려되어야 하는 경우 상기 물리엔진모델의 현재 값을 상기 시험엔진모델에 반영시켜준다.
그리고 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엔진 EMS 매핑 방법은 실제의 엔진을 물리엔진모델과 시험엔진모델로 구분한 가상엔진이 엔진 가상시험환경 시스템에서 생성되는 단계; 상기 엔진의 성능과 연비 및 EM에 대한 데이터 최적화를 위해 상기 가상엔진의 가상시험조건 설정이 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 이루어지는 단계; 상기 가상시험조건 설정을 적용하여 상기 물리엔진모델 또는 상기 시험엔진모델을 이용한 가상시험이 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 실시되는 단계; 상기 가상시험에서 획득한 성능/연비/EM 최적 데이터가 NEDC(New European Driving Cycle), WLTP(Worldwide light vehicle test procedure), RDE 평가를 위해 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 상기 엔진으로 매핑 되는 단계;가 포함되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 매핑은 상기 성능/연비/EM 최적 데이터가 미 획득된 경우 상기 가상시험조건을 재설정하고, 상기 재설정으로 획득한 성능/연비/EM 최적 데이터로 이루어지는 최적화 과정을 거쳐준다.
바람직한 실시예로서, 상기 엔진 가상시험환경 시스템은 상기 엔진의 배기가스규제 시험평가 결과에 따른 엔진궤적을 피드백 받고, 상기 엔진궤적의 데이터를 상기 물리엔진모델과 상기 시험엔진모델에 대한 조건 업데이트로 적용하여 준다. 특히 상기 조건 업데이트는 상기 성능과 연비 및 EM 최적 데이터를 재획득하는데 적용된다.
이러한 본 발명은 엔진 가상시험환경 시스템의 가상시험결과를 활용한 EMS 매핑으로 RDE 규제가 충족됨으로써 하기와 같은 작용 및 효과를 구현한다.
첫째, RDE 규제 도입에 따라 다양한 실도로 조건의 성능과 EM을 예측하고 매핑 할 수 있는 새로운 기법이 엔진, 특히 디젤엔진에 적용된다. 둘째, 가상엔진을 실제 엔진처럼 평가한 가상시험 결과물이 EMS ECU의 로딩(loading)을 통한 EMS 매핑 됨으로써 실제 엔진과 차량에서 활용할 수 있다. 셋째, 물리엔진모델과 시험엔진모델의 결합을 통한 가상엔진과 이를 평가할 수 있는 가상시험환경이 구현됨으로써 EMS 매핑의 시간 및 공간 자유도 확보를 가능하게 한다. 넷째, RDE에서 요구하는 실제 엔진 및 차량에서 평가가 어려운 다양한 조건에 대한 검증이 용이하다. 다섯째, 엔진 대상과 차량시험의 원활한 협업이 이루어질 수 있다. 여섯째, 가상시험환경 시스템이 물리엔진모델과 시험엔진모델이 결합됨으로써 엔진 다이나모의 목표속도와 목표토크 프로파일에 대한 켈리브레이션 엔지니어의 임의지정 또는 실제나 시험을 통한 연료량 프로파일과 엔진 다이나모의 저장 프로파일의 매칭에 의한 엔진토크 측정 또는 차량의 동적거동 시뮬레이션의 해석프로그램을 이용한 엔진의 회전속도와 필요한 엔진토크 도출과 같은 다양한 방법이 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 엔진 가상시험환경 시스템의 구성 예이고, 도 2는 본 발명에 따른 엔진 가상시험환경 시스템에 적용된 물리엔진모델을 1-D Fast Running Model 대신 Mean Value Engine Model(MVEM)으로 구축한 예이며, 도 2는 본 발명에 따른 엔진 가상시험환경 시스템에 적용된 EMS 모델을 실제 ECU로 구축한 예이고, 도 4는 본 발명에 따른 엔진 가상시험환경 시스템을 이용한 엔진 EMS 매핑 방법의 순서도이며, 도 5는 본 발명에 따른 EMS 매핑을 위한 가상시험결과 획득 시 엔진 가상시험환경 시스템의 동작 상태이고, 도 6은 본 발명에 따른 엔진 가상시험환경 시스템에서 획득한 가상시험결과를 EMS 매핑하여 실제엔진 및 실차평가가 수행되는 상태이다.
이하 본 발명의 실시 예를 첨부된 예시도면을 참조로 상세히 설명하며, 이러한 실시 예는 일례로서 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으므로, 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1을 참조하면, 엔진 가상시험환경 시스템(1)은 목표 프로파일러(target profiler)(10), 모의 엔진실험장치인 엔진 다이나모(1-1)를 제어하는 다이나모 컨트롤러(20), 컨트롤 랩(LAB)(30), 가상 엔진(40), EMS ECU(Engine Management System Electronic Control Unit)(70)을 포함한다.
구체적으로 상기 목표 프로파일러(10)는 실차주행조건을 차량과 운전자 및 도로모델로 표현하고, 엔진 다이나모(1-1)에서 동작되는 엔진(또는 가상엔진)의 엔진회전속도(예, 엔진 목표속도)와 엔진토크 프로파일(예, 목표토크 프로파일)을 획득한다. 상기 목표속도와 상기 목표토크 프로파일은 3가지 중 하나의 방법으로 얻을 수 있다. 제1 방법은 켈리브레이션 엔지니어(calibration engineer)가 임의로 지정하는 방법이다. 제2 방법은 샤시 다이나모 혹은 실 도로에서 실차를 주행하여 엔진 회전속도와 분사되는 연료량 프로파일을 저장하고, 엔진 다이나모(1-1)에서 저장된 프로파일에 따라서 연료를 분사하면서 엔진토크를 측정하는 방법이다. 제3 방법은 도로의 형태와 운전자의 특성에 따라 차량의 동적거동을 시뮬레이션 할 수 있는 해석프로그램을 이용하여, 엔진의 회전속도와 필요한 엔진토크를 도출하는 방법이다.
구체적으로 상기 다이나모 컨트롤러(20)는 가상엔진 운전 및 제어를 담당하며, 목표 프로파일러(10)에서 생성한 엔진회전속도와 토크 프로파일에 따라서 가상엔진의 현재 엔진속도와 토크를 목표와 비교하여 운전 및 제어되도록 가상엔진의 회전속도와 연료분사량을 제어하여 준다. 특히 상기 다이나모 컨트롤러(20)는 가상엔진 운전 및 제어를 위한 오토메이션의 기능을 제공한다. 상기 오토메이션은 다이나모 컨트롤러(20)에 의한 운전모드 결정, 목표 프로파일 설정, 가상엔진(40)의 온도와 압력 측정값의 표시 및 저장으로 구현된다. 특히 상기 운전모드 결정은 엔진스피드와 엔진토크, 엔진스피드와 연료 분사량, 엔진스피드와 엑셀페달개도, 엔진스피드와 BMEP(Brake Mean Effective Pressure) 중 어느 하나로 적용하여 이루어질 수 있다.
구체적으로 상기 컨트롤 랩(LAB)(30)은 가상시험환경에서 하드웨어 사양평가, EMS 켈리브레이션(매핑)을 수행하여 준다. 상기 가상시험환경에서 하드웨어 사양평가는 가상엔진(물리엔진모델)의 부품모델을 교체한 후 실제 엔진에서 수행하는 하드웨어 사양평가와 동일한 항목에 대해서 동일한 방법으로 진행하여 준다. 상기 EMS 켈리브레이션(매핑)은 시험엔진모델에 따른 최적해를 이용하여 기본 켈리브레이션(매핑)을 수행 후 가상시험환경에서 정상상태, 과도상태, 환경조건의 영향을 평가하여 개선 켈리브레이션(매핑) 결과를 도출하여 주고, 도출된 결과는 ECU(EMS ECU(70) 또는 실제 ECU)에 로딩 하여 실제 엔진과 차량에서 평가 및 검증하여 준다.
구체적으로 상기 가상 엔진(40)은 1-D Fast Running Model인 물리엔진모델(50)과 Data Regression Model인 시험엔진모델(60)로 구분되고, 상기 물리엔진모델(50)은 부품모델 DB(database)(51)를 구비한다. 특히 시험엔진모델 혹은 물리엔진 모델만 단독으로 사용될 수 있다.
일례로 상기 물리엔진모델(50)은 부품모델 DB(database)(51)를 구비하고, 1-D Fast Running Model로 구축된다. 상기 1-D Fast Running Model은 시뮬레이션, 현상학적 관계식 표현, 구성요소의 물리적 특성 변경, 연소모델, ECU 모델, 엔진모델을 하기와 같이 정의한다.
특히 상기 시뮬레이션은 유체역학, 열역학, 동역학적 원리에 따라 흡기계, 배기계, 터보챠저, 인터쿨러, EGR 시스템, 실린더, 크랭크샤프트, 흡배기 밸브 등 엔진의 주요 구성요소부터 이들을 통합한 엔진 전체의 특성에 대한 시뮬레이션이 가능하고, 더불어 엔진의 정상상태(steady-state)뿐 아니라 과도 응답(transient response)까지 시뮬레이션이 가능하도록 관성질량 등 구성요소의 주요한 물리적 특성은 실물과 동등하게 유지한다.
특히 상기 현상학적 관계식 표현은 실제로 물리엔진모델에서 유체의 거동에 대해선 비정상, 비선형, 1D Navier-Stokes방정식을 사용하므로 실린더 내부의 유동과 연소 및 마찰과 관련된 복잡한 현상들에 대해 기술 가능하다. 상기 구성요소의 물리적 특성 변경은 부품의 제원, 재질, 물성 등의 숫자를 변경함으로써 간단하게 이루어진다.
특히 상기 연소모델은 Predictive모델로서, 연소실 내부의 압력, 온도, 혼합기의 조성과 다중분사 각각의 분사시점 및 분사율에 따라 달라지는 연소율을 예측한다. 그러므로 상기 연소모델은 연소율 예측의 결과로 나타나는 엔진의 성능과 연비 및 EM을 예측하여 준다. 상기 ECU 모델은 물리엔진모델(50)의 EGR 밸브개도와 터보차저 베인 개도 외에도 연료분사압력, 다단분사횟수, 연료분사시기, 연료분사량 등 인젝터 모델이 작동하는데 필요한 값들을 제공한다. 그러므로 상기 ECU 모델은 실린더의 연소모델과 연결된 인젝터 모델의 동작을 위한 목표값을 생성하고, 물리엔진모델(50)과 연계된 터빈모델의 베인 개도 및 EGR 밸브 개도의 변경 동작을 위해 부스트 압력과 EGR 유량의 목표를 생성하여 준다. 상기 엔진모델은 흡기계와 배기계의 sub-volume의 길이를 증가시키고 열유동특성을 보정하여 동등한 물리적 특성을 유지하면서 빠른 실행 속도(Fast Running)의 구현을 가능하게 한다.
일례로 상기 시험엔진모델(60)은 Data Regression Model로서 정상상태의 엔진운전조건에서 엔진 시험을 통해 취득된 데이터로부터 구축되고, 구현을 위해 시험모델, 수학적 모델, 모델링, Engine DoE 기법, 수학적/통계적 기법, 운전 범위를 하기와 같이 정의한다.
특히 상기 시험모델은 물리적으로 모델링이 어려운 출력을 예측하고 보완하며, 입력과 출력의 관계는 물리적 해석의 가능 여부와 관계없이 모델링 되고, 실제 결과를 반영하므로 시험 모델의 출력은 정상상태 기준 가상엔진의 기본 출력으로 사용될 수 있다. 상기 수학적 모델은 측정된 데이터에 포함된 엔진 제어 변수들의 조합에 대한 엔진의 출력(응답) 특성 간 상관관계에 대해 수학적으로 모델링된다. 상기 모델링은 모델 입력에 대해 ECU 모델에서 생성된 EGR 밸브와 터보차저 베인의 개도, 연료분사압력과 다단분사횟수 및 연료분사시기와 연료분사량의 목표, 부스트 압력, 시험엔진모델(60)의 부스트 압력과 EGR유량의 목표값(과도응답 미 고려시) 혹은 물리엔진모델(50)의 부스트 압력과 EGR유량의 현재값(과도응답 고려시) 등의 EMS 매핑 변수로 정의되고, 모델출력에 대해 조성 별 배출가스와 연비를 기본으로 하여 각 부의 온도, A/F, 터보스피드, 액추에이터의 개도 등 입력에 따라 변화하는 모든 출력에 대한 모델링을 통해 가상 입력의 출력이 모니터링 가능하다.
또한 상기 Engine DoE 기법은 모델의 입력과 출력 및 입력변수의 변화범위에 대한 엔진 모델에 포함된 매핑조합과 엔진의 운전 영역을 사전 정의하여 진행된다. 상기 수학적 및 통계적 기법은 특정 입력 조건에 대한 출력의 예측뿐만 아니라 최적 매핑 전략의 도출에 사용되고, 이는 제약 조건 내에서 운전 궤적에 대한 사이클 누적값을 최소화하는 방향의 매핑 조합을 수학적, 통계적 기법으로 찾아낼 수 있도록 진행됨을 의미한다.
나아가 상기 운전 범위는 엔진의 유효한 운전 범위 내에 있도록 시험모델을 구성하도록 하므로 엔진 시험 시 모델의 입력인 엔진 제어 변수들이 실 사용이 가능한 범위 내 가변된다.
구체적으로 EMS ECU(70)는 모델기반 제어기로 가상엔진(40)의 제어를 위해서 사용되고, EMS는 ECU 모델(71)을 구비하여 부스트 압력과 EGR 유량의 제어를 수행한다. 특히 상기 ECU 모델(71)은 다이나모 컨트롤러(20)에서 입력되는 엔진회전속도와 엑셀페달 개도에 따라서 가상엔진의 EGR 밸브와 터보차저 베인의 개도, 연료분사압력, 다단분사횟수, 연료분사시기, 연료분사량, 부스트 압력, EGR 유량의 제어에 대한 목표 값을 생성하며, 목표값 생성에 ECU 맵을 적용한다. 또한 상기 ECU 모델은 생성된 목표값을 물리엔진 모델(50)과 시험엔진모델(60)로 입력하되, 과도응답특성의 고려가 필요한 경우 모델기반 제어기를 통해 제어되는 물리엔진모델(50)의 현재 값이 시험엔진모델(60)로 입력된다.
한편 도 2 및 도 3은 엔진 가상시험환경 시스템(1)에 대한 단순 시스템 구축의 예를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 엔진 가상시험환경 시스템(1)에 Mean Value Engine Model로 구축된 단순 물리엔진모델(50-1)이 적용된 예이다. 상기 Mean Value Engine Model은 물리엔진모델(50)의 1-D Fast Running Model 대비하여 단순한 모델로 구축됨으로써 싸이클 평균값 적용 및 연소율 예측 불가라는 한계를 가질 수 있다.
도 3을 참조하면, 엔진 가상시험환경 시스템(1)에 실제 ECU가 적용된 예이다. 상기 실제 ECU는 EMS ECU(70)의 ECU 모델 대비 NCA ES690TM, MATLABTM, GT-POWERTM을 인터페이스 연결하여 물리엔진모델로 구축되는 차이가 있다.
한편 도 4 내지 도 6은 엔진 가상시험환경 시스템(1)을 이용하여 엔진 EMS 매핑 방법을 예시한다. 이하 가상 엔진(40), 물리엔진모델(50), 시험엔진모델(60)에 대한 설명은 엔진 EMS 매핑에 대한 이해를 위해 간략화 하나 실제적인 구축은 도 1에서 설명된 내용을 바탕으로 하여 상세하게 이루어짐으로 이해되어야 한다.
도 4를 참조하면, 엔진 EMS 매핑 방법은 S10의 가상엔진구축 단계, S20의 가상시험조건 설정 단계, S30의 가상시험실시 단계, S40의 가상시험결과 획득 단계, S50의 가상시험판단 단계, S60의 가상엔진매핑 단계, S70의 실제시험평가 단계, S100의 최적화 전략 수정 단계로 구현된다.
도 5를 참조하면, 컨트롤 랩(30)은 시험엔진모델(GLOBAL DoE)의 엔진시험평가를 엔진(100)에 적용하여 엔진시험 데이터를 얻고, 이를 활용하여 상기 엔진(100)이 반영된 가상 엔진(40)을 물리엔진모델(50)과 시험엔진모델(60)로 구축하고, 상기 물리엔진모델(50)과 상기 시험엔진모델(60)을 이용한 가상 엔진(40)의 제어목표값 및 과도응답조건을 생성하여 준다. 또한 컨트롤 랩(30)은 EMS ECU(70)와 연계되어 ECU 모델(71)을 구축하여 준다.
그러므로 상기 가상엔진구축 단계(S10)는 S11의 엔진모델구성 단계, S12의 엔진모델확립 단계, S13의 ECU 맵 생성 단계, S14의 ECU 모델 입력(매핑) 단계로 수행된다.
일례로 상기 엔진모델구성 단계(S11)에서는 시험엔진모델(GLOBAL DOE)의 엔진시험 데이터에 기반 하여 물리엔진모델(50)이 1-D Fast Running Model로 구축되고, 시험엔진모델(60)이 Data Regression Model로 구축된다. 상기 S12의 엔진모델확립 단계(S12)에서는 측정된 엔진시험 데이터에 포함된 엔진 제어 변수들의 조합에 대한 엔진의 출력(응답) 특성간 상관관계가 모델링되는 수학적 기법으로 조건부 최적화된 시험엔진모델(60)이 구축된다. 상기 ECU 맵 생성 단계(S13)에서는 물리엔진모델(50)과 조건부 최적화된 시험엔진모델(60)을 이용하여 EMS의 ECU 모델(71)에 적용되는 ECU 맵이 생성된다. 상기 ECU 모델 입력(매핑) 단계(S14)에서는 ECU 맵을 EMS ECU(70)(또는 실제 ECU(70-1))에 입력(매핑)하여 ECU 모델이 수립된다.
그리고 상기 가상시험조건 설정 단계(S20)는 S21의 제어목표값 생성 단계, S22의 시험모델판단 단계로 수행된다.
일례로 상기 제어목표값 생성 단계(S21)에서는 ECU 모델에서 제어목표값을 생성하여 주고, 생성된 제어목표값을 가상시험실시 단계(S30)의 물리엔진모델 현재값 출력 단계(S32) 및 가상시험결과 획득 단계(S40)의 물리엔진모델을 이용한 가상시험 단계(S43)로 제공하여 준다. 상기 시험모델판단 단계(S22)에서는 과도응답을 고려 항목으로 하고, 과도응답 고려시 물리엔진모델(50)이 적용되는 반면 과도응답 미 고려시 시험엔진모델(60)이 적용된다.
도 5를 참조하면, 컨트롤 랩(30)은 목표 프로파일러(10)와 다이나모 컨트롤러(20) 및 EMS ECU(70)의 연계로 엔진 다이나모(1-1)를 구동함으로써 가상엔진(40)에 대한 가상시험을 구현한다.
그러므로 상기 가상시험실시 단계(S30)는 S22에서 과도응답 고려가 없는 조건인 경우 S31과 같이 시험엔진모델(60)로 가상시험을 수행하되, S22에서 과도응답 고려인 경우 S32와 같이 물리엔진모델(50)에서 정보를 읽어 현재값을 출력하여 시험엔진모델(60)에 반영하여 준다. 이 경우 물리엔진모델 현재값은 연소실 내부 압력/온도, 혼합기 조성, 다중분사 각각의 분사시점과 분사율, 연료 분사압력, 다단분사 횟수, 연료 분사시기, 연료 분사량 등의 어느 하나를 포함한다.
그리고 상기 가상시험결과 획득 단계(S40)는 S41의 시험모델 신뢰구간 판단 단계, S42의 가상시험결과 획득 단계, S43의 가상시험보완단계로 구분된다. 그러므로 상기 가상시험결과 획득 단계(S40)는 S31의 시험엔진모델 가상시험 데이터에 대해 S41을 통해 시험모델 신뢰구간 여부를 판단한 다음, 신뢰성을 갖는 경우 시험엔진모델 가상시험 데이터를 S42와 같이 가상시험결과로 바로 전환하여 주는 반면 신뢰성을 갖지 않는 경우 S43의 물리엔진모델(50)에 대한 가상시험으로 얻은 데이터로 S31의 시험엔진모델 가상시험 데이터를 보완하여 S42의 가상시험결과로 전환시켜준다.
일례로, S41의 시험모델 신뢰구간 판단 단계는 ECU(예, EMS ECU(70))에 입력된 제어 목표값이 상기 시험엔진모델(60)을 얻기 위하여 정상 상태의 엔진 운전조건에서 엔진 시험을 통해 취득된 데이터로부터 구축 될 때의 시험한 데이터 범위 내에 있는지 판단하는 단계 일 수 있다. 뿐만 아니라 ECU(예, EMS ECU(70))에 입력된 제어 목표값의 변화에 따른 통계적 신뢰도를 계산할 수 있으며, 계산한 통계적 신뢰도를 특정값과 비교하여 신뢰구간인지 판단 할 수 있다.
도 5를 참조하면, 컨트롤 랩(30)은 물리엔진모델(50)과 시험엔진모델(60)에 대한 가상시험 데이터 분석으로 가상엔진(40)의 성능 특성을 파악하고, 피드백 절차로 EMS ECU(70)의 ECU 맵 조건을 변경하여 ECU 모델을 최적화하여 주며, 차량 ECU와 연계하여 실제 매핑을 수행하여 준다.
그러므로 상기 가상시험판단 단계(S50)에서는 물리엔진모델(50)과 시험엔진모델(60)의 가상시험으로 파악된 가상엔진(40)에 대한 성능과 연비 및 EM의 만족 여부를 판단한다.
따라서 S50에서 성능/연비/EM을 만족하지 않는 경우 최적화 전략 수정 단계(S100)로 전환하고, 상기 최적화 전략 수정은 EMS ECU(70)의 ECU 맵 조건 변경으로 ECU 모델을 최적화하여 준다. 상기 ECU 모델 최적화는 성능/연비/EM을 만족하지 않는 물리엔진모델(50)과 시험엔진모델(60)의 가상시험 조건 변경을 의미한다. 그러므로 상기 최적화 전략 수정 단계(S100)는 ECU 맵 생성(S13)과 ECU 모델 입력(매핑)(S14)으로 가상엔진구축 단계(S10)를 재수행한 후 가상시험조건 설정(S20), 가상시험실시(S30), 가상시험결과 획득(S40), 가상시험판단(S50)을 반복하여 준다.
반면 S50에서 성능과 연비 및 EM을 만족하는 경우 가상엔진매핑 단계(S60)로 진입하고, 상기 가상엔진매핑을 통해 ECU 맵이 차량 ECU로 입력된 후 실제시험평가 단계(S70)를 수행한다.
이어 상기 실제시험평가 단계(S70)에서는 실 엔진 및 실차를 이용한 배기가스규제 시험평가가 이루어진다.
도 6을 참조하면, 엔진 가상시험환경 시스템(1)이 실차(200)와 차량상사시스템(300)에 연계되어 디젤엔진 EMS 매핑 및 실제적인 배기가스규제 시험평가를 수행하는 상태가 예시된다.
도시된 바와 같이, 실차(200)는 가상엔진(40)의 가상 시험으로 최적화된 성능과 연비 및 EM에 대한 엔진조건이 매핑 된 ECU 모델로 구동되는 엔진(100)을 탑재하고, 배기가스규제 시험은 실차(200)를 이용한 임의의 운전조건 및 RDE 평가에 기반 된 통계학적 기법활용의 대표평가모드와 NEDC/WLTP의 표준평가모드로 구분된다.
특히 실차(200)로 수행된 대표평가모드에서 얻은 임의 운전조건 및 RDE 평가의 항목은 실차(200)와 차량상사시스템(300)의 각각에 반영된다.
그러므로 디젤엔진 가상시험환경 시스템(1)은 가상 엔진(40)의 ECU 모델이 반영된 실차(200)의 엔진궤적을 차량상사시스템(300)에서 다시 피드백 받고, 피드백 된 엔진궤적의 데이터로 ECU 모델을 다시 최적화하여 물리엔진모델(50)과 시험엔진모델(60)에 대한 가상시험으로 새롭게 최적화된 성능과 연비 및 EM을 획득할 수 있다.
그 결과 실차(200)는 배기가스규제 시험 평가 횟수를 크게 줄이면서도 만족스러운 엔진(100)의 성능과 연비 및 EM을 얻을 수 있다.
전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 가솔린엔진 또는 디젤 엔진의 엔진 EMS 매핑을 위한 엔진 가상시험환경 시스템(1)은 1-D Fast Running Model로 구축된 물리엔진모델(50) 및 Data Regression Model로 구축된 시험엔진모델(60)로 가상엔진(40)을 생성하고, 상기 물리엔진모델(50) 및 상기 시험엔진모델(60)에 설정한 가상시험조건으로 가상시험을 실시하여 성능과 연비 및 EM의 최적 데이터가 획득되며, 최적화된 성능과 연비 및 EM가 실제로 매핑된 엔진(100)과 차량(200)으로 통해 RDE 평가를 포함한 NEDC/WLTP가 시험됨으로써 실제적으로 어려운 다양한 평가조건검증 및 RDE 규제에 적합한 EMS 매핑의 시간과 공간 자유도 확보가 가능하다.
1 : 엔진 가상시험환경 시스템
1-1 : 엔진 다이나모 10 : 목표 프로 파일러(target profiler)
20 : 다이나모 컨트롤러 30 : 컨트롤 랩(LAB)
40 : 가상 엔진 50 : 물리엔진모델
50-1 : 단순 물리엔진모델 51 : 부품모델 DB(database)
60 : 시험엔진모델(Data Regression Model)
70 : EMS ECU(Engine Management System Electronic Control Unit)
70-1 : 실제 ECU 71 : ECU 모델
100 : 엔진 200 : 실차
300 : 차량상사시스템

Claims (20)

  1. 시뮬레이션, 현상학적 관계식 표현, 구성요소의 물리적 특성 변경, 연소모델과 ECU모델 및 엔진모델의 어느 하나로 엔진의 실제 구조를 표현하는 물리엔진모델;
    시험모델과 수학적 모델, 모델링, Engine DoE 기법과 수학적 및 통계적 기법, 운전 범위의 어느 하나로 상기 엔진의 실제 동작을 표현하는 시험엔진모델;
    상기 물리엔진모델 또는 상기 시험엔진모델이 적용되어 상기 엔진을 대체하는 가상 엔진;
    이 포함되는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 물리엔진모델은 1-D Fast Running Model 또는 Mean Value Engine Model이고, 상기 시험엔진모델은 Data Regression Model인 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 시뮬레이션은 흡기계, 배기계, 터보차저, 인터쿨러, EGR 시스템, 실린더, 크랭크샤프트, 흡배기 밸브로 상기 엔진의 전체 특성을 나타내고, 상기 엔진에 대해 정상상태(steady-state) 및 과도 응답(transient response)을 표현하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 현상학적 관계식 표현은 상기 엔진의 실린더 내부의 유동과 연소 및 마찰과 관련된 현상을 기술하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 연소모델은 상기 엔진의 성능과 연비 및 EM을 예측할 수 있는 연소율 예측 결과를 생성하며, 상기 ECU 모델은 연료분사압력, 다단분사횟수, 연료분사시기, 연료분사량을 생성하면서 터보타저 베인 및 EGR 밸브의 개도를 변경하고, 상기 엔진모델은 흡기계와 배기계에 대한 물리적 특성을 동등하게 유지하면서 빠른 실행 속도(Fast Running)를 제공하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 시험모델은 상기 가상엔진의 기본 출력을 제공하여 주고, 상기 수학적 모델은 엔진제어변수들의 조합에 대한 출력 특성 간 상관관계를 나타내 주며, 상기 모델링은 가상 입력의 출력에 대한 모니터링을 제공하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 Engine DoE 기법은 입력과 출력 및 입력변수의 변화범위를 제공하여 주며, 상기 수학적 및 통계적 기법은 특정 입력 조건에 대한 출력 예측과 매핑 최적화 및 운전 궤적에 대한 사이클 누적값 최소화 방향을 제공하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 운전 범위는 엔진 제어 변수들의 실사용 가능 범위를 제공하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 가상 엔진은 컨트롤 랩(LAB)에 적용되고, 상기 컨트롤 랩은 목표 프로파일러(target profiler), 다이나모 컨트롤러, EMS ECU(Engine Management System Electronic Control Unit)에 각각 연계되는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 목표 프로파일러는 임의 지정 값 적용, 저장 프로파일 적용, 해석프로그램 적용의 어느 하나로 엔진 다이나모에 대한 목표속도와 목표토크 프로파일을 획득하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  11. 청구항 9에 있어서, 상기 다이나모 컨트롤러는 상기 목표 프로파일러에 따라 상기 가상 엔진을 운전 및 제어하면서 운전모드 결정, 목표 프로파일 설정, 가상엔진 온도와 압력의 측정값 표시와 저장을 오토메이션 기능으로 제공하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 운전모드 결정은 엔진스피드와 엔진토크, 엔진스피드와 연료 분사량, 엔진스피드와 엑셀페달개도, 엔진스피드와 BMEP(Brake Mean Effective Pressure)의 어느 하나로 이루어지는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  13. 청구항 9에 있어서, 상기 컨트롤 랩은 상기 물리엔진모델과 상기 시험엔진모델을 상기 EMS ECU에 로딩(loading)하여 주고, 상기 물리엔진모델로 상기 엔진에 대한 하드웨어 사양평가를 수행하여 주고, 상기 시험엔진모델로 정상상태와 과도상태 및 환경조건을 평가한 후 상기 엔진에 대한 매핑 결과를 도출하여 주며, 상기 도출 결과가 RDE(Real Driving Emission) 평가를 위해 실제 엔진과 차량에 적용되어지는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  14. 청구항 9에 있어서, 상기 EMS ECU는 상기 물리엔진모델과 상기 시험엔진모델을 로드(load)하여 ECU 모델로 수립하여 주고, 상기 ECU 모델에는 엔진회전속도와 엑셀페달 개도에 따른 상기 가상엔진의 연료 분사압력, 다단분사 횟수, 연료 분사시기, 연료 분사량, 부스트 압력, EGR 유량의 어느 하나를 상기 다이나모 컨트롤러에서 입력받아 생성된 제어 목표 값이 적용된 ECU 맵이 구비되는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  15. 청구항 14에 있어서, 상기 ECU 모델은 과도응답특성이 고려되어야 하는 경우 상기 물리엔진모델의 현재 값을 상기 시험엔진모델에 반영시켜주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  16. 실제의 엔진을 물리엔진모델과 시험엔진모델로 구분한 가상엔진이 엔진 가상시험환경 시스템에서 생성되는 단계;
    상기 엔진의 성능과 연비 및 EM(Emission Material)에 대한 데이터 최적화를 위해 상기 가상엔진의 가상시험조건 설정이 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 이루어지는 단계;
    상기 가상시험조건 설정을 적용하여 상기 물리엔진모델 또는 상기 시험엔진모델을 이용한 가상시험이 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 실시되는 단계;
    상기 가상시험에서 획득한 성능과 연비 및 EM 최적 데이터가 RDE(Real Driving Emission) 평가를 위해 상기 디젤엔진 가상시험환경 시스템에서 상기 엔진으로 매핑되는 단계;
    가 포함되는 것을 특징으로 하는 엔진 EMS 매핑 방법.
  17. 청구항 16에 있어서, 상기 매핑은 상기 성능과 연비 및 EM 최적 데이터가 미 획득된 경우 상기 가상시험조건을 재설정하고, 상기 재설정으로 획득한 성능과 연비 및 EM 최적 데이터로 이루어지는 최적화 과정을 거치는 것을 특징으로 하는 엔진 EMS 매핑 방법.
  18. 청구항 16에 있어서, 상기 엔진 가상시험환경 시스템은 상기 엔진의 배기가스규제 시험평가 결과에 따른 엔진궤적을 피드백 받고, 상기 엔진궤적의 데이터를 상기 물리엔진모델과 상기 시험엔진모델에 대한 조건 업데이트로 적용하여 주는 것을 특징으로 하는 엔진 EMS 매핑 방법.
  19. 청구항 18에 있어서, 상기 조건 업데이트는 상기 성능과 연비 및 EM 최적 데이터를 재획득하는데 적용되는 것을 특징으로 하는 엔진 EMS 매핑 방법.
  20. 청구항 16에 있어서, 상기 RDE(Real Driving Emission) 평가는 NEDC(New European Driving Cycle), WLTP(Worldwide light vehicle test procedure)와 함께 시험되는 것을 특징으로 하는 엔진 EMS 매핑 방법.
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