KR20200025366A - 조건적용방식 cvvd 위치학습 방법 및 cvvd 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 CVVD 시스템(1)에 적용된 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법은 숏 듀레이션(short duration)과 롱 듀레이션(long duration)으로 밸브에 대한 위치학습이 필요한 상황에서 CVVD 하드웨어에 대한 시스템 환경조건유효성 확보 및 엔진운전정보에 대한 차량 환경조건유효성 확보로 상기 위치학습이 수행되는 조건적용 재학습제어가 컨트롤러(10)에 의해 수행됨으로써 학습값 편차를 가져오는 현장(field) 학습 폐해를 차단하고, 특히 상황별 학습 불가 코드 생성을 통해 문제 원인이 명확히 파악됨으로써 Service 비용 저감 및 예상하지 못한 Side Effect의 사전 제거로 차량 안정성 확보도 가능한 특징을 갖는다.

Description

조건적용방식 CVVD 위치학습 방법 및 CVVD 시스템{Method for CVVD Position Learning Based On Conditional Application and Continuously Variable Valve Duration System Thereof}
본 발명은 CVVD 위치학습 제어에 관한 것으로, 특히 유효환경 부적합 조건에서 밸브 듀레이션(Valve duration)에 대한 위치 학습 수행을 방지해 주는 조건적용방식 CVVD 위치학습 제어가 구현되는 CVVD 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 밸브가변기구인 CVVD 시스템(Continuously Variable Valve Duration System)은 최종조립라인(End Of Line)에서 엔진 조립 초기시 밸브 듀레이션(valve duration)(즉, 흡기 밸브를 동작시키는 캠의 듀레이션으로 흡기 밸브 open 상태 기간) 학습을 수행하여 정확한 듀레이션/타이밍 제어 동작이 이루어지도록 한다. 이 경우 상기 최종조립라인의 밸브 듀레이션 학습은 최초 학습 또는 EOL(End Of Line) 학습에 의한 CVVD 위치 학습을 의미한다.
나아가 차량 운행에 따른 다양한 원인은 상기 CVVD 시스템의 CVVD 위치학습(즉, 밸브 듀레이션 위치)에 대한 검증을 요구함으로써 최초 학습의 재 수행(즉, 재학습)을 필요로 한다.
CVVD 시스템의 밸브 듀레이션에 대한 CVVD 학습 절차의 예.
학습 필요조건(최초 학습 및 재학습 포함) : 1) CVVD 단품 (모터 등) 및 기구물 교환으로 인한 밸브 듀레이션 현재 값 상실, 2) 센서 고장 또는 커넥터 탈거 및 전원 오프(off)의 모터 고장으로 인한 밸브 듀레이션 현재 값 상실, 3) 통신 에러(예, CVVD 시스템과 EMS(Engine Management System)의 CAN(Controller Area Network) communication 에러)로 인한 밸브 듀레이션 현재 값 상실.
학습 절차(최초 학습 및 재학습 동일) : 1) 현재 상태 판단, 2) 특정한 시간(밀리초(ms))동안 특정한 CVVD 제어기 듀티(Duty)(예, 50% 듀티) 인가, 3) 듀티(Duty) 인가에 따른 숏 듀레이션(short Duration)과 롱 듀레이션(Long Duration)의 위치 움직임을 위치값으로 인지, 4) 밸브 듀레이션 학습 완료에 따른 위치값의 학습값 저장.
그 결과 상기 밸브 듀레이션 위치학습(최초 학습 및 재학습)은 학습값 편차로 인해 발생될 수 있는 공기량 편차, 사이드 효과(Side Effect), 원인 파악 불가 문제 등이 없는 CVVD 시스템 동작을 보증하여 준다.
일본특개 2013-167223(2013.8.29)
하지만 최초 학습이후 밸브 듀레이션 위치학습의 재학습은 유효환경조건의 확보가 거의 불가한 필드에서 이루어지고, 필드의 비 유효환경조건에서 학습 값의 유효성을 확보 할 수 없는 재학습 폐해는 하기와 같은 상황으로 발전될 수 있다.
첫째, 불필요하게 학습 수행이 이루어짐으로써 학습 값 편차 과다를 방지할 수 없다. 둘째, 학습 값 편차로 공기량 편차가 발생됨으로써 정상 공기량 제어를 불가하게 한다. 셋째, 공기량 편차 과다로 예상 하지 못한 사이드 효과 발생을 방지할 수 없다. 넷째, 재학습으로 인한 CVVD 시스템 문제점이 관계없는 차량 상태로 출력됨으로써 문제 발생의 원인 파악을 어렵게 하면서 서비스(Service) 비용을 증가시켜 준다.
이에 상기와 같은 점을 감안한 본 발명은 학습 환경 조건을 학습 값의 유효성을 확보 할 수 있는 조건과 아닌 조건으로 구분함으로써 유효성 확보가 어려운 학습 또는 재학습의 폐해를 차단하고, 특히 명확한 학습 환경 조건 구분에 근거한 고장 코드 표출을 통해 학습 미수행 또는 학습 불가의 원인이 정확히 확인됨으로써 서비스 비용 저감 및 예상하지 못한 사이드 효과의 사전 제거로 차량 안정성 확보도 가능한 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법 및 CVVD 시스템의 제공에 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 CVVD 위치학습 방법은 CVVD 시스템의 숏 듀레이션과 롱 듀레이션에 대한 위치학습의 필요성을 컨트롤러가 판단하면, CVVD 하드웨어에 대한 시스템 환경조건유효성 판정 및 엔진의 엔진운전정보에 대한 차량 환경조건유효성 판정이 각각 충족된 상태에서 만 상기 위치학습을 수행해 주는 조건적용 재학습제어가 포함되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 위치학습은 상기 CVVD 제어기의 모터 교체로 인해 기존 학습값 적용 불가를 해소하기 위한 필요성 판단으로 이루어진다. 상기 필요성 판단은 상기 하드웨어로 적용된 홀 센서, 모터, CAN을 시스템 환경조건인자로 하고, 상기 시스템 환경조건인자의 정상적인 동작 상태에 따른 상기 시스템 환경조건유효성 판정이 상기 홀 센서의 상태와 상기 모터의 상태 및 상기 CAN의 상태를 선택조건으로 이루어지며, 시스템 환경조건유효성 확보시 상기 위치학습이 수행되는 반면 시스템 환경조건유효성 미확보시 시스템 학습 불가 코드가 표출되면서 상기 위치학습이 수행되지 않는다.
바람직한 실시예로서, 상기 조건적용 재학습제어는, 상기 시스템 환경조건유효성 판정에 의한 시스템 환경조건유효성 확보가 이루어진 후 상기 엔진운전정보에 대한 상기 차량 환경조건유효성 판정으로 차량 환경조건유효성 확보가 이루어지는 단계, 상기 위치학습을 위한 정상 학습이 수행되는 단계, 상기 정상 학습으로 획득된 학습값이 기존 학습값을 대체하여 밸브 제어가 실시되는 단계로 수행된다.
바람직한 상기 조건적용 재학습제어의 실시예로서, 상기 엔진운전정보는 엔진 RPM(Revolution Per Minute), 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온, 흡기온을 어느 하나 이상 포함한다. 상기 엔진 RPM, 상기 차속, 상기 엑셀페달 개도, 상기 배터리 전압, 상기 냉각수온, 상기 흡기온의 각각에 대해 적용된 임계값(Threshold)이 모두 만족되는 조건으로 상기 차량 환경조건유효성 판정이 이루어지며, 차량 환경조건유효성 확보시 상기 위치학습이 수행되는 반면 차량 환경조건유효성 미확보시 차량 학습 불가 코드가 표출되면서 상기 위치학습이 수행되지 않는다.
바람직한 실시예로서, 상기 시스템 환경조건유효성 판정이 불가하거나 또는 상기 차량 환경조건유효성 판정이 충족되지 못한 경우, 상기 컨트롤러는 상기 CVVD 시스템에 엔진시동 꺼짐 방지에 필요한 기본값(Default Value)으로 학습값이 대체되는 림프 홈(Limp Home) 제어를 적용시키는 재학습 불가 제어로 전환된다.
바람직한 실시예로서, 상기 위치학습이 필요하지 않은 경우, 상기 컨트롤러는 학습값 유지 제어로 전환하고, 상기 학습값 유지 제어에선 기존 학습값이 적용된다.
그리고 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 CVVD 시스템은 숏 듀레이션과 롱 듀레이션으로 밸브에 대한 위치학습이 필요한 상황에서 CVVD 하드웨어에 대한 시스템 환경조건유효성 확보 및 엔진운전정보에 대한 차량 환경조건유효성 확보로 상기 위치학습이 수행되는 조건적용 재학습제어, 시스템 환경조건유효성 판정 불가 또는 차량 환경조건유효성 판정 충족불가의 상황에서 림프 홈으로 학습값을 기본값으로 대체하는 재학습 불가 제어, 위치학습 불필요 상황에서 기존 학습값을 적용하는 학습값 유지 제어가 컨트롤러가 포함되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 컨트롤러는 유효학습조건 맵을 포함하고, 상기 유효학습조건 맵에는 센서, 모터, CAN을 상기 CVVD 하드웨어로 하여 상기 시스템 환경조건유효성 학보를 위한 테이블과 함께 엔진 RPM, 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온 범위, 흡기온 범위를 상기 엔진운전정보로 하여 상기 차량 환경조건유효성 확보를 위한 테이블이 구축된다.
바람직한 실시예로서, 상기 컨트롤러는 코드생성기를 더 포함하고, 상기 코드생성기에선 상기 시스템 환경조건유효성 확보의 불가에 따른 시스템 학습 불가 코드 및 상기 차량 환경조건유효성 확보의 불가에 따른 차량 학습 불가 코드가 생성된다.
바람직한 실시예로서, 상기 시스템 학습 불가 코드는 상기 홀 센서와 상기 모터 및 상기 CAN 중 어느 하나의 고장 상태를 표출하며, 상기 차량 학습 불가 코드는 상기 엔진 RPM, 상기 차속, 상기 엑셀페달 개도, 상기 배터리 전압, 상기 냉각수온 범위, 상기 흡기온 범위의 각각에 대한 검출 상태를 표출한다.
이러한 본 발명의 CVVD 시스템에 적용된 조건적용방식 CVVD 위치학습 제어는 학습 환경 조건의 유/불리를 명확히 구분함으로써 하기와 같은 작용 및 효과를 구현한다.
첫째, 유효하지 않은 환경 조건의 학습 수행이 유발한 불필요한 공기량 오차로도 학습 편차 과다 유발을 발전되는 CVVD 시스템 단품과 엔진 기구물의 연결 구조 취약성이 보완될 수 있다. 둘째, 학습 값의 유효성을 확보 할 수 있는 상황에서만 학습 수행하도록 하는 반면 학습 값의 유효성을 확보 할 수 있는 학습 환경 조건을 정의하여 학습이 수행되지 못하는 경우는 학습 미 수행원인 표출의 고장 코드를 발생시킴으로써 CVVD 시스템의 현재 상황이 정확하게 인지될 수 있다. 셋째, CVVD 시스템 문제점이 학습 수행 및 학습 미수행의 고장 코드로 명확해 짐으로써 학습 미 수행 시 원인이 명확히 표출될 수 있다. 넷째, CVVD 시스템에 대한 서비스 비용 저감이 이루어지면서 예상하지 못한 사이드 효과의 사전 제거로 차량 안정성 확보가 가능하다. 다섯째, 학습 값의 유효성 확보/미확보로 학습 환경 조건을 구분함으로써 기존의 CVVD 재학습(또는 최초 학습) 폐해를 근원적으로 해소하고 특히 학습 환경 조건 로직 적용만으로도 기존의 CVVD 시스템 성능 향상이 이루어질 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법의 순서도이고, 도 2는 본 발명에 따른 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법의 재학습으로 보정되는 CVVD 시스템의 학습값 편차 예이며, 도 3은 본 발명에 따른 조건적용방식 CVVD 위치학습을 수행하는 CVVD 시스템의 예이고, 도 4는 본 발명에 따른 시스템 환경조건유효성 확보상태에서 차량 환경조건유효성 확보를 위해 임계값 조건이 적용되는 순서도이다.
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, CVVD 시스템에 대한 CVVD 위치학습 방법은 재학습 판단 제어(S10~S20), 조건적용 재학습 제어(S30~S50), 재학습 불가 제어(S100~S130), 재학습 불필요 조건에 따른 학습값 유지 제어(S200~S210)로 구분된다. 그러므로 상기 CVVD 위치학습 방법은 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법으로 정의된다.
일례로 상기 재학습 판단 제어(S10~S20)는 CVVD 시스템의 모터 교체에 따른 센서와 모터 및 통신 정보가 시스템 환경조건인자로 검출한다. 상기 조건적용 재학습 제어(S30~S50)는 모터 교체에 따라 검출된 시스템 환경조건인자인 센서와 모터 및 통신이 정상인 시스템 환경조건유효성 학보 상태에서 차량 환경조건인자로 검출된 엔진운전정보에 대한 임계값 조건 만족으로 차량 환경조건유효성 학보가 이루어진 상태이므로 CVVD 시스템 제어에 적용되던 기존 학습값의 교체를 위한 재학습값이 획득되도록 재학습을 수행 한다.
상기 재학습 불가 제어(S100~S130)는 시스템 환경조건유효성 학보 및 차량 환경조건유효성 학보가 이루어지지 않은 상태이므로 CVVD 시스템 제어에 적용되던 기존 학습값에 기본값을 적용한다. 상기 학습값 유지 제어(S200~S210)에서는 재학습 불필요한 상태이므로 CVVD 시스템 제어에 기존 학습값이 그대로 적용된다.
이로부터 상기 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법은 1) CVVD 단품 (모터 등) 및 기구물 교환 상태, 2) 센서 고장 상태, 커넥터 탈거 및 전원 오프(off)의 모터 고장 상태, 3) CVVD 시스템과 EMS간 CAN 통신 고장 상태 등을 유효환경조건으로 적용함으로써 CVVD 시스템의 재학습 필요 상황에 대한 정상적인 재학습조건이 판정된다. 특히 유효환경조건의 재학습에 엔진 RPM, 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온 범위, 흡기온 범위 등의 임계값 조건을 순차적으로 고려함으로써 재학습 편차 발생이 방지됨과 더불어 재학습 불가에 대한 원인 및 고장 코드로 재학습 불가의 문제 원인에 대한 명확한 표출이 가능하다.
한편 도 2를 참조하면, 기존의 CVVD 위치학습에 따른 편차확인 시험 결과로부터 상기 조건적용방식 CVVD 위치학습의 필요성이 예시된다.
일례로 -30℃(영하 30도) 시동 학습 시 오일온에 따라 학습 편차 발생의 예에서, 숏 듀레이션에서 롱 듀레이션으로 모터 회전(°)을 xxxx 카운트(차종에 따라 달라지는 설정값)로 대응할 때 냉시동 학습값 1566 및 핫 시동 학습값 1491에 의한 약 75의 학습값 차이 또는 냉시동 학습값 1517 및 핫 시동 학습값 1498에 의한 약 19의 학습값 차이가 발생됨을 알 수 있다. 일례로 발전 제어(공급전압)에 따른 편차 발생의 예에서, 12V 학습값 1499 및 14.5V 학습값 1504에 의한 약 5의 학습값 차이가 발생됨을 알 수 있다.
그러므로 학습 듀티에 대한 학습값 차이가 갖는 학습 편차 결과는 학습 듀티 증가 시 학습값 증가 경향으로 나타나고, 상기 학습값 증가 경향은 +5%의 숏 방향 학습 및 +5%의 롱 방향 학습에서 약 0.89의 람다 컨트롤 값을 -5%의 숏 방향 학습 및 -5%의 롱 방향 학습에서 약 1.16의 람다 컨트롤 값으로 변화시킴으로써 약 27%의 공기량 편차를 발생시킬 수 있다.
따라서 도 1의 상기 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법은 밸브 듀레이션(예, 흡기 밸브)에 대한 CVVD 시스템의 최초 학습이후 필드(Field)와 같이 유효하지 않은 환경조건에서 재학습으로 취득된 학습값이 가질 수 있는 도 2의 편차과다문제를 방지할 수 있다. 이 경우 상기 편차과다문제의 해소는 저온조건에 의한 엔진 마찰(Friction) 과다 및 학습값 편차에 따른 공기량 편차로 인한 비의도성 에러발생을 해소한다.
한편 도 3을 참조하면, CVVD 시스템(1)은 CVVD 제어기(3), CVVD 기구부(5), 스토퍼(stopper)(7), 홀 센서(Hall Sensor)(9)를 구성요소로 포함하여 엔진(100)에 조립되고, CVVD 제어기(3)의 제어를 위한 컨트롤러(Controller)(10)가 포함된다.
일례로 상기 CVVD 제어기(3)는 BLDC(Brushless Direct Current) 3상 모터와 캠에 연계되어 모터로 회전되는 컨트롤 샤프트로 구성된다. 상기 CVVD 기구부(5)는 컨트롤 샤프트에 연계된 기어 및 링크를 감싼 하우징으로 흡/배기 밸브를 개폐하는 캠 샤프트에 조립된다. 상기 스토퍼(7)는 CVVD 제어기(3)의 컨트롤 샤프트 엔드(end)부위에 구비되어 숏(short)과 롱(long)의 위치도달을 감지하는 CVVD의 스토퍼(Mechanical stopper)이다. 상기 홀 센서(9-1)는 CVVD 제어기(3)의 모터부위로 내장되어 자기력을 구형파로 변환하여 구형파 개수 카운트 방식으로 모터 회전에 따른 숏/롱 방향 위치를 검출한다. 특히 상기 CVVD 제어기(3)에는 도시되지 않았으나 모터부위로 회전각 센서(Angular Sensor)가 설치되고, 상기 회전각 센서는 상기 홀 센서(9)의 에러(예, 홀 미싱(Hall Missing))를 보정하도록 모터 회전에 대한 회전각을 검출한다. 여기서 상기 홀 미싱은 실제 발생한 모터 회전수가 훨씬 적은 값으로 인식됨으로써 목표 위치를 추종하는 홀 센서 신호값으로 환산한 모터 회전량 보다 더 많은 회전량이 모터에서 발생됨을 의미한다.
일례로 상기 컨트롤러(10)는 학습값 맵(10-1), 유효학습조건 맵(10-2), 비유효학습조건 맵(10-3), 데이터 검출기(11) 및 코드생성기(13)를 구비한다. 그러므로 상기 컨트롤러(10)는 이들을 제어하는 ECU 드라이버(Electronic Control Unit Driver)로 구성된다.
구체적으로 상기 학습값 맵(10-1)은 CVVD 학습 및 재학습으로 취득된 밸브 듀레이션의 위치에 대한 학습값 저장 및 업데이트를 위한 테이블을 구축한다. 상기 유효학습조건 맵(10-2)은 시스템 환경조건유효성 학보를 위한 센서/모터/통신 정보와 함께 차량 환경조건유효성 학보를 위한 엔진 RPM, 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온 범위, 흡기온 범위에 대한 임계값 조건 테이블을 구축한다. 상기 비유효학습조건 맵(10-3)은 엔진 RPM, 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온 범위, 흡기온 범위의 유효환경 조건 미확보에 대한 임계값 조건 테이블과 함께 하드웨어 및 통신 고장 데이터를 구축한다.
구체적으로 상기 데이터 검출기(11)는 CVVD 단품 교체와 홀 센서 고장, 모터 커넥터 탈거 또는 모터 전원 오프(off)에 의한 모터 고장, CAN 통신 에러 등의 시스템 환경조건인자와 함께 엔진(3)에 대한 엔진운전정보를 차량 환경조건인자로 검출하여 컨트롤러(10)로 제공하고, 상기 엔진운전정보는 차량 고장코드(예, 차량 운행 시 발생될 수 있는 이상 상태(Error 또는 Failure Status)가 기록된 DTC(Diagnostic Trouble Code)), 엔진 RPM, 차속, APS(Accelerator Position Scope), 배터리 충전상태(예, SOC(State OF Charge)), 냉각수온도, 흡기온도, 엔진오일온도, 엔진 크랭킹(Cranking)(스타트모터에 의한 크랭크샤프트 회전 상태), 모터 RPM, 엔진의 시동(ignition) 키 온/오프(key ON/OFF) 등을 포함한다.
구체적으로 상기 코드생성기(13)는 임계값 조건을 벗어난 유효환경 조건 미확보로 안한 CVVD 재학습 불가의 원인 및 고장 코드 테이블이 학습 불가 코드로 구축된다. 일례로 시스템 환경조건유효성 미확보에 의한 시스템 학습 불가 코드는 “CVVD_ERROR”로 표출되어 홀 센서와 모터 및 상기 CAN 중 어느 하나의 고장을 알려 준다. 일례로 차량 환경조건유효성 미확보에 의한 차량 학습 불가 코드는 CVVD_ERROR(센서/모터/CAN통신 문제), CVVD_RPM_High(엔진 회전수 문제), CVVD_Accel_High(엑셀페달 문제), CVVD_Vehicle_Speed_High(차속 문제), CVVD_Batt_Low(배터리 문제), CVVD_Engine_Temp_Not_Normal(냉각수온도 문제), CVVD_Air_Temp_Not_Normal(흡기온도 문제), CVVD_Oil_Temp_Not_Normal(엔진오일온도 문제)으로 각각 표출되어 해당장치의 임계값 조건 미 충족을 알려 준다.
이하 도 1의 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법을 도 3 및 도 4를 참조로 상세히 설명한다. 이 경우 제어 주체는 컨트롤러(10)이고, 제어 대상은 CVVD 시스템(1)이며, 검출 대상은 CVVD 제어기(3)의 모터, 홀 센서(9), CAN 라인(CVVD 시스템(1)과 EMS(도시되지 않음)의 통신라인), 차량 온도센서, 엔진(100), 차속센서, 시동 키/엑셀페달/배터리/스타트모터/크랭크샤프트(도시되지 않음)이다.
먼저 컨트롤러(10)는 재학습 판단 제어(S10~S20)를 S10의 재학습 필요 여부 판단 단계, S20의 학습 진입 초기 조건 만족 여부 판단 단계로 수행한다.
도 3을 참조하면, 컨트롤러(10)는 상기 재학습 필요 여부 판단(S10)을 위해 데이터 검출기(11)에서 제공된 CVVD 시스템 이상 정보 중 CVVD 단품 교체 정보의 모터 교체를 확인하고, 이로부터 재학습 필요성을 판단한다. 이 경우 재학습 필요성은 모터 교체로 판단되나 교체된 모터의 회전에 따른 홀센서(9)의 검출값 정확도 충족여부로 판단될 수 있다. 따라서 상기 재학습 필요 여부 판단(S10)의 결과는 재학습 필요성이 고려된 학습 진입 초기 조건 만족 여부 판단(S20)에 대한 진입과 재학습 필요성이 고려되지 않는 학습값 유지 제어(S200~S210)에 대한 전환으로 구분된다.
그리고 컨트롤러(10)는 상기 학습 진입 초기 조건 만족 여부 판단(S20)을 위해 데이터 검출기(11)에서 제공된 CVVD 시스템 이상 정보 중 홀 센서/모터/CAN 통신의 각각에 대한 정보를 시스템 환경조건인자로 검출하고, 홀 센서 상태, 모터 상태, CAN 상태에 대해 정상과 고장으로 판별한다. 이 경우 홀 센서 정상/고장, 모터 정상/고장, CAN 정상/고장에 대한 판별은 선택조건(즉, OR 조건)을 적용한다.
일례로 상기 시스템 환경조건유효성 판정(S20)은 “현재시점에서 센서 고장이 있는가?”, “현재시점에서 모터 고장이 있는가?”, “현재시점에서 CVVD 제어기와 EMS 제어기 사이의 CAN 통신(Communication) 고장이 있는가?”와 같이 검출상태(예, ON 또는 OFF 또는 OK)에 따른 현재 고장 상태 확인을 통해 이루어지고, 이로부터 시스템 환경조건유효성 미확보 상태가 판정된다. 그러면 컨트롤러(10)는 시스템 환경조건유효성 미확보 상태를 “CVVD_ERROR”코드로 표출하면서 코드생성기(13)에 저장한다.
이로부터 상기 학습 진입 초기 조건 만족 여부 판단(S20)의 결과는 홀 센서 정상/모터 정상/CAN 정상 중 어느 하나로 인한 시스템 환경조건유효성 확보에 따른 조건적용 재학습 제어(S30~S50)에 대한 진입과 홀 센서 고장/모터 고장/CAN 통신 고장 중 어느 하나로 인한 시스템 환경조건유효성 미확보에 따른 재학습 불가 제어(S100~S130)에 대한 전환으로 구분된다.
이어 컨트롤러(10)는 상기 조건적용 재학습 제어(S30~S50)를 S30의 차량 환경조건유효성 판단 단계, S40의 정상학습수행 단계, S50의 밸브제어 실시 단계로 수행한다.
도 3을 참조하면, 컨트롤러(10)는 상기 차량 환경조건유효성 판단(S30)을 위해 데이터 검출기(11)에서 제공된 엔진운전정보 중 엔진 RPM, 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온 범위, 흡기온 범위의 각각에 대한 정보를 차량 환경조건인자로 검출하고, 유효학습조건 맵(10-2)에 구축된 데이터와 차량 환경조건인자의 매칭에 의한 검출값 확인을 선택조건(즉, OR 조건)으로 하여 차량 환경조건유효성을 확보한다. 이로부터 상기 차량 환경조건유효성 판단(S30)의 결과는 차량 환경조건유효성 확보에 따른 정상학습수행(S40)에 대한 진입과 차량 환경조건유효성 미확보에 따른 재학습 불가 제어(S100~S130)에 대한 전환으로 구분된다.
그리고 컨트롤러(10)는 상기 정상학습수행(S40)을 위해 유효학습조건 맵(10-2)과 연계하여, (스텝 1) 현재 상태 판단, (스텝 2) 특정한 시간(밀리초(ms))동안 특정한 CVVD 제어기 듀티(예, 50% 듀티) 인가, (스텝 3) 듀티 인가에 따른 숏 듀레이션과 롱 듀레이션 방향의 위치 움직임을 위치값으로 인지하고, 이어 학습값 맵(10-1)과 연계하여 (스텝 4) 밸브 듀레이션 학습 완료에 따른 위치값의 학습값으로 기존 학습값을 업데이트하여 저장한다. 이후 컨트롤러(10)는 상기 밸브제어 실시(S50)를 위해 학습값 맵(10-1)에 재학습으로 저장된 학습값을 읽어 CVVD 제어기(1)의 모터로 출력되는 듀티(duty) 제어를 수행하다.
도 4를 참조하면, 상기 차량 환경조건유효성 판단(S30)은 S31의 엔진 회전수 판단, S32의 차속 판단, S33의 엑셀페달 판단, S34의 배터리 판단, S35의 냉각수온 판단, S36의 흡기온 판단, S37의 오일온 판단으로 세분된다. 여기서 “임계값”은 차종에 따라 차이를 갖는 설정값이고, “>”는 두 값의 크기를 나타내는 부등호이다.
일례로 상기 엔진 회전수 판단(S31)은 “엔진회전수(RPM) > 임계값”을 적용하여 재학습에 부적합한 너무 높은 엔진회전수에선 S31-1의 CVVD_RPM_High 코드 생성 후 재학습 불가 제어(S100~S130)의 학습중단(S110)으로 전환한다. 상기 차속 판단(S32)은 “Vehicle Speed > 임계값)“을 적용하여 재학습에 부적합한 너무 높은 차속에선 S32-1의 CVVD_Vehicle_Speed_High 코드 생성 후 재학습 불가 제어(S100~S130)의 학습중단(S110)으로 전환한다. 상기 엑셀페달 판단(S33)은 ”APS > 임계값“을 적용하여 재학습에 부적합한 너무 과도한 엑셀페달 밟힘에선 S33-1의 CVVD_Accel_High 코드 생성 후 재학습 불가 제어(S100~S130)의 학습중단(S110)으로 전환한다. 상기 배터리 판단(S34)은 ”배터리 전압 < 임계값“을 적용하여 재학습에 부적합한 너무 낮은 배터리 전압에선 S34-1의 CVVD_Batt_Low 코드 생성 후 재학습 불가 제어(S100~S130)의 학습중단(S110)으로 전환한다. 상기 냉각수온 판단(S35)은 ”냉가수온 < 고/저 임계값(Threshold_High/Threshold_Low)“을 적용하여 재학습에 부적합한 너무 높거나 낮은 온도에선 S35-1의 CVVD_Engine_Temp_Not_Normal 코드 생성 후 재학습 불가 제어(S100~S130)의 학습중단(S110)으로 전환한다.
상기 흡기온 판단(S36)은 ”흡기온 < 고/저 임계값(Threshold_High/Threshold_Low)“을 적용하여 재학습에 부적합한 너무 높거나 낮은 온도에선 S36-1의 CVVD_Air_Temp_Not_Normal 코드 생성 후 재학습 불가 제어(S100~S130)의 학습중단(S110)으로 전환한다. 상기 오일온 판단(S37)은 ”오일온 < 고/저 임계값(Threshold_High/Threshold_Low)“을 적용하여 재학습에 부적합한 너무 높거나 낮은 온도에선 S37-1의 CVVD_Oil_Temp_Not_Normal 코드 생성 후 재학습 불가 제어(S100~S130)의 학습중단(S110)으로 전환한다.
그러면 컨트롤러(10)는 차량 환경조건유효성 미확보 상태를 “CVVD_RPM_High/CVVD_Vehicle_Speed_High/CVVD_Accel_High/CVVD_Batt_Low/CVVD_Engine_Temp_Not_Normal/CVVD_Air_Temp_Not_Normal/CVVD_Oil_Temp_Not_Normal”로 각각 구분된 코드로 표출하면서 코드생성기(13)에 저장한다.
한편 컨트롤러(10)는 상기 재학습 불가 제어(S100~S130)를 S100의 학습 불가 사유 저장 단계, S110의 학습중단 단계, S120의 고장 코드 저장 단계, S130의 CVVD 림프홈 제어 단계로 수행한다.
일례로 상기 학습 불가 사유 저장(S100)은 시스템 환경조건유효성 판정(S20)에서 시스템 환경조건유효성 미확보 상태의 “CVVD_ERROR”코드를 코드생성기(13)에 저장하는 상태이다.
일례로 상기 학습중단(S110)은 엔진 회전수 판단(S31), 차속 판단(S32), 엑셀페달 판단(S33), 배터리 판단(S34), 냉각수온 판단(S35), 흡기온 판단(S36), 오일온 판단(S37)의 각각에서 차량 환경조건유효성을 확보하지 못한 상태이다. 상기 고장 코드 저장(S120)은 차량 환경조건유효성 미확보 상태의 “CVVD_RPM_High/CVVD_Vehicle_Speed_High/CVVD_Accel_High/CVVD_Batt_Low/CVVD_Engine_Temp_Not_Normal/CVVD_Air_Temp_Not_Normal/CVVD_Oil_Temp_Not_Normal”코드를 코드생성기(13)에 저장하는 상태이다.
일례로 상기 CVVD 림프 홈 제어(S130)는 시스템 환경조건유효성 미확보 상태 또는 차량 환경조건유효성 미학보 상태로 인한 CVVD 시스템(1)의 최소 제어를 위해 학습값 맵(10-1)의 기존 학습값 대신 엔진(100)의 시동 꺼짐 방지에 필요한 기본값이 적용되는 흡기밸브 제어 상태이다.
한편 컨트롤러(10)는 상기 학습값 유지 제어(S200~S210)를 S200의 기존 학습 값 사용 단계, S210의 밸브제어 실시 단계로 수행한다.
일례로 상기 기존 학습 값 사용(S200)은 CVVD 시스템(1)에 대한 정상적인 제어를 위해 학습값 맵(10-1)에 저장된 기존 학습값을 읽어오는 상태이고, 상기 밸브제어 실시(S210)는 기존 학습값으로 흡기밸브가 제어되는 CVVD 시스템(1)의 정상 동작 상태이다.
전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 CVVD 시스템(1)에 적용된 조건적용방식 CVVD 위치학습 방법은 숏 듀레이션과 롱 듀레이션 방향으로 밸브에 대한 위치학습이 필요한 상황에서 CVVD 하드웨어에 대한 시스템 환경조건유효성 확보 및 엔진운전정보에 대한 차량 환경조건유효성 확보로 상기 위치학습이 수행되는 조건적용 재학습제어, 시스템 환경조건유효성 판정 불가 또는 차량 환경조건유효성 판정 충족불가의 상황에서 림프 홈(Limp Home)으로 학습값을 기본값으로 대체하는 재학습 불가 제어, 위치학습 불필요 상황에서 기존 학습값을 적용하는 학습값 유지 제어가 컨트롤러(10)에 의해 수행됨으로써 학습값 편차를 가져오는 현장(field) 학습 폐해를 차단하고, 특히 상황별 학습 불가 코드 생성을 통해 문제 원인이 명확히 파악됨으로써 서비스(Service) 비용 저감 및 예상하지 못한 사이드 효과(Side Effect)의 사전 제거로 차량 안정성 확보도 가능하다.
1 : CVVD 시스템 3 : CVVD 제어기
5 : CVVD 기구부 7 : 스토퍼(stopper)
9 : 홀 센서(Hall Sensor)
10 : 컨트롤러(Controller) 10-1 : 학습값 맵
10-2 : 유효학습조건 맵 10-3 : 비유효학습조건 맵
11 : 데이터 검출기 13 : 코드생성기
100 : 엔진

Claims (20)

  1. CVVD 시스템의 숏 듀레이션(short duration)과 롱 듀레이션(long duration)에 대한 위치학습의 필요성을 컨트롤러가 판단하면, CVVD 하드웨어에 대한 시스템 환경조건유효성 판정 및 엔진의 엔진운전정보에 대한 차량 환경조건유효성 판정이 각각 충족된 상태에서 만 상기 위치학습을 수행해 주는 조건적용 재학습제어;
    가 포함되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 위치학습은 상기 CVVD 하드웨어의 교체로 인해 기존 학습값 적용 불가한 경우에 대한 필요성 판단으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 교체는 상기 CVVD 하드웨어의 모터인 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 위치학습은 상기 하드웨어로 적용된 홀 센서, 모터, CAN(Controller Area Network)을 시스템 환경조건인자로 하고, 상기 시스템 환경조건인자의 정상적인 동작 상태에 따른 상기 시스템 환경조건유효성 판정으로 수행되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 시스템 환경조건유효성 판정은 상기 홀 센서의 상태와 상기 모터의 상태 및 상기 CAN의 상태를 선택조건으로 하여 충족되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 시스템 환경조건유효성 판정이 충족되지 않으면 시스템 환경조건유효성 미확보 상태로 판정되어 시스템 학습 불가 코드가 표출되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 조건적용 재학습제어는, 상기 시스템 환경조건유효성 판정에 의한 시스템 환경조건유효성 확보가 이루어진 후 상기 엔진운전정보에 대한 상기 차량 환경조건유효성 판정으로 차량 환경조건유효성 확보가 이루어지는 단계, 상기 위치학습을 위한 정상 학습이 수행되는 단계, 상기 정상 학습으로 획득된 학습값이 기존 학습값을 대체하여 밸브 제어가 실시되는 단계
    로 수행되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  8. 청구항 7에 있어서, 상기 엔진운전정보는 엔진 RPM(Revolution Per Minute), 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온, 흡기온을 어느 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 엔진 RPM, 상기 차속, 상기 엑셀페달 개도, 상기 배터리 전압, 상기 냉각수온, 상기 흡기온의 각각은 상기 차량 환경조건유효성 판정을 위한 임계값(Threshold)이 적용되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 차량 환경조건유효성 판정은 상기 엔진 RPM, 상기 차속, 상기 엑셀페달 개도, 상기 배터리 전압, 상기 냉각수온, 상기 흡기온의 각각이 상기 임계값을 모두 만족할 때 충족되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  11. 청구항 10에 있어서, 상기 차량 환경조건유효성 판정이 충족되지 않으면 차량 환경조건유효성 미확보 상태로 판정되어 차량 학습 불가 코드가 표출되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  12. 청구항 10에 있어서, 상기 차량 학습 불가 코드는 상기 엔진 RPM, 상기 차속, 상기 엑셀페달 개도, 상기 배터리 전압, 상기 냉각수온, 상기 흡기온의 각각에 대해 생성되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  13. 청구항 1에 있어서, 상기 시스템 환경조건유효성 판정이 불가하거나 또는 상기 차량 환경조건유효성 판정이 충족되지 못한 경우, 상기 컨트롤러는 재학습 불가 제어로 전환되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  14. 청구항 13에 있어서, 상기 재학습 불가 제어는 상기 CVVD 시스템을 림프 홈(Limp Home) 제어로 전환시켜주는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  15. 청구항 14에 있어서, 상기 림프 홈 제어는 상기 엔진의 시동 꺼짐 방지에 필요한 기본값(Default Value)이 학습값을 대체해 주는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  16. 청구항 1에 있어서, 상기 위치학습이 필요하지 않은 경우, 상기 컨트롤러는 학습값 유지 제어로 전환하고, 상기 학습값 유지 제어에선 기존 학습값이 적용되는 것을 특징으로 하는 CVVD 위치학습 방법.
  17. 숏 듀레이션(short duration)과 롱 듀레이션(long duration)으로 밸브에 대한 위치학습이 필요한 상황에서 CVVD 하드웨어에 대한 시스템 환경조건유효성 확보 및 엔진운전정보에 대한 차량 환경조건유효성 확보로 상기 위치학습이 수행되는 조건적용 재학습제어, 시스템 환경조건유효성 판정 불가 또는 차량 환경조건유효성 판정 충족불가의 상황에서 림프 홈이 학습값을 기본값으로 대체하는 재학습 불가 제어, 위치학습 불필요 상황에서 기존 학습값을 적용하는 학습값 유지 제어가 컨트롤러;
    가 포함되는 것을 특징으로 하는 CVVD 시스템.
  18. 청구항 17에 있어서, 상기 컨트롤러는 유효학습조건 맵을 포함하고, 상기 유효학습조건 맵에는 센서, 모터, CAN을 상기 CVVD 하드웨어로 하여 상기 시스템 환경조건유효성 학보를 위한 테이블과 함께 엔진 RPM, 차속, 엑셀페달 개도, 배터리 전압, 냉각수온 범위, 흡기온 범위를 상기 엔진운전정보로 하여 상기 차량 환경조건유효성 확보를 위한 테이블이 구축되는 것을 특징으로 하는 CVVD 시스템.
  19. 청구항 18에 있어서, 상기 컨트롤러는 코드생성기를 더 포함하고, 상기 코드생성기에선 상기 시스템 환경조건유효성 확보의 불가에 따른 시스템 학습 불가 코드 및 상기 차량 환경조건유효성 확보의 불가에 따른 차량 학습 불가 코드가 생성되는 것을 특징으로 하는 CVVD 시스템.
  20. 청구항 19에 있어서, 상기 시스템 학습 불가 코드는 상기 홀 센서와 상기 모터 및 상기 CAN 중 어느 하나의 고장 상태를 표출하며, 상기 차량 학습 불가 코드는 상기 엔진 RPM, 상기 차속, 상기 엑셀페달 개도, 상기 배터리 전압, 상기 냉각수온 범위, 상기 흡기온 범위의 각각에 대한 검출 상태를 표출하는 것을 특징으로 하는 CVVD 시스템.
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