KR20200053412A - 자동차의 파워 트레인을 제어하기 위한 방법 - Google Patents

자동차의 파워 트레인을 제어하기 위한 방법 Download PDF

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안드레아스 프리취
다니엘 미햐엘 루프
하이너 마커트
슈테판 앙어마이어
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로베르트 보쉬 게엠베하
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Abstract

본 발명은, 파워 트레인의 제어 변수(260)에 대한 목표값 궤적(250)이 품질 기준을 이용하여 예측 호라이즌(245)에 걸쳐서 결정되는, 자동차의 파워 트레인의 모델(210)을 이용한 모델 예측 제어(200)를 사용하여, 내연 기관을 구비한 자동차의 파워 트레인(110)을 제어하기 위한 방법에 관한 것으로, 이 방법에서는 자동차 및/또는 자동차 주변 환경의 현재의 그리고/또는 미래의 상태 변수 및 프로세스 변수(220)가 모델 예측 제어(200)를 위한 입력 변수로서 사용되고, 하나 이상의 배출값(241) 또는 연료 소비량을 포함하는 비용 함수(240)의 최소화가 품질 기준으로서 사용되며, 이때 제어 변수(260)는 상기 결정된 목표값 궤적(250)에 상응하게 조정된다.

Description

자동차의 파워 트레인을 제어하기 위한 방법{METHOD FOR CONTROLLING A POWER TRAIN OF A MOTOR VEHICLE}
본 발명은, 내연 기관을 갖는 자동차의 파워 트레인을 제어하기 위한 방법 그리고 이 방법을 실행하기 위한 컴퓨팅 유닛 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
특히 자동차의 유해 물질 배출량 한계값이 지속적으로 강화됨에 따라, 최근의 내연 기관에 대해 높은 수준의 요건이 제기되고 있다. 이 요건에서는 미립자 배출 및 질소 산화물 배출에 특히 중점을 두고 있다. 그와 동시에, 보통은 공공기관뿐만 아니라 고객도 연료 소비 및 이산화탄소 배출의 점진적 감소를 요구하는데, 그 이유는 이산화탄소 배출이 지구 온난화의 주요 원인이기 때문이다.
이를 위해, 내연 기관 및 배기가스 후처리 시스템의 상응하는 제어 변수 또는 액추에이터의 목표값이 예를 들어 내연 기관의 부하 및 회전수의 함수로서 2차원 특성맵에 저장될 수 있고, 온라인으로 판독 출력될 수 있다.
필요한 경우, 이들 목표값이 추후에 현재의 주변 환경 조건 및/또는 (예를 들어 엔진 온도, 촉매 변환기 온도 등과 같은) 시스템 상태에 따라 보정될 수 있다. 또한, 내연 기관의 과도 작동 모드에서 배출량을 감소시키기 위한 보정 기능도 사용될 수 있다.
자동차 인가를 위해서는 일반적으로, 정해진 주행 사이클 내에서 또는 심지어 실제 주행 작동 중에도 특정 배출량 제한이 준수되고 있다는 증거가 필요하다.
하지만, 내연 기관이 장기간 순수 전기 차량 구동부(특히 배터리 구동식 차량 및 연료 전지 구동식 차량)에 대한 대안으로서 자리잡기 위해서는, 모든 주행 상황에서 법적으로 요구되는 한계값의 준수를 훨씬 능가하는 것을 목표로 하는 "제로 임팩트(zero impact)" 기동성을 얻기 위한 노력이 강구되어야 한다.
상기와 같은 상황에서 한 가지 중요한 도전은, 도로상에서 변하는 경계 조건들 및 여러 잠재적 주행 상황들과 관련하여 차량 구동부를 최적화하는 데 있다. 특히, 개개인의 운전 특성 및 발생하는 교통 상황들은 배출된 유해 물질의 레벨, 특히 소위 테일 파이프(tailpipe) 배출량의 레벨에 결정적이다. 개별 배출값 또는 개별 배출물 종류의 저감, 즉, 특정 유해 물질 또는 특정 유해 물질 성분의 감소가 수많은 목표 상충에 의해 두드러짐에 따라, 모든 유해 물질의 동시 감소는 일반적으로 불가능하다.
그에 따라, 특정 유해 물질 성분의 감소를 야기하는 조치들은 대부분 하나 또는 복수의 다른 유해 물질 성분의 증가를 유도한다. 이에 기초한 관계는 주로 지수적 성질을 가지며, 이로써 자동차의 배출 전략 설계는 보통 절충과 연관된다.
본 발명에 따라, 독립 청구항들의 특징들을 갖는, 자동차의 파워 트레인을 제어하기 위한 방법 그리고 이 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 유닛 및 컴퓨터 프로그램이 제안된다. 바람직한 실시예들은 종속 청구항들 및 이하 설명의 대상이다.
본 발명에 따른 방법은 배출량 저감을 위해 이용되며, 다시 말해 자동차의 작동 중 유해 물질의 배출, 특히 이미 언급한 소위 테일 파이프 배출을 감소시키기는 데 이용된다. 상기 자동차에는, 유일한 구동원으로서 내연 기관을 구비한 차량뿐만 아니라 특히 구동을 위해 내연 기관 및 하나 또는 복수의 전기 기계를 갖는 소위 하이브리드 차량도 속한다. 내연 기관이 적어도 일시적으로 작동되는 한, 배출을 저감시키는 것이 바람직하다.
상기와 같은 배출 감소는, 자동차의 파워 트레인의 모델을 이용한 모델 예측 제어를 사용해서 수행되며, 이 경우 파워 트레인의 제어 변수에 대한 목표값 궤적이 품질 기준을 이용하여 예측 호라이즌에 걸쳐 결정된다. 즉, 상기 목표값 궤적은 특히 품질 기준과 관련하여 최적화되며, 다시 말해 목표값 궤적은 품질 기준이 가급적 양호하게 충족되도록 조정되거나 최적화된다.
이 경우, 하나 이상의 배출값 또는 연료 소비를 포함하는 비용 함수의 최소화가 품질 기준으로서 사용된다. 그러면 제어 변수는 결정된 목표값 궤적에 상응하게 조정된다. 그러나 특히 모델 예측 제어에서 통상적인 바와 같이, 최적의 목표값 궤적이 계산된 후에는 우선 (시간상) 바로 다음 목표값(들)만 실행된다. 임의의 유한한 시간 이후, 새로운 시스템 상태 또는 새로운 모델 예측에 기초하여 최적화가 반복된다.
모델 예측 제어(MPC)는, 미래 시스템 거동의 예측에 의해서(즉, 본 경우에는 자동차의 그리고 자동차에서 특히 파워 트레인의 예측에 의해) 각각의 스캐닝 단계에서, 즉, 특정 시간 간격으로 매우 높은 제어 품질이 달서될 수 있는 제어 컨셉이다. 전통적인 제어 컨셉과 달리, 입력 제한, 출력 제한 및 상태 제한이 명시적으로 고려될 수 있다.
모델 예측 제어는, 특히 복잡한 시스템(예컨대 MIMO 시스템, 즉, 복수의 입력 변수 및 복수의 출력 변수를 갖는 시스템)을 최적으로 제어하기 위한 효과적인 방법이다. 이와 같은 원리는 자동차에서 배출 또는 테일 파이프 배출을 제어할 때 특히 장점이 되는데, 그 이유는 배기 장치의 열적 관성에 기인하는 인장 역학이 높은 시간 상수에 종속되고, 이로써 상기 인장 역학의 거동이 비교적 양호하게 예측될 수 있기 때문이다. 더 나아가, 차량들의 네트워킹이 증가함에 따라 예측 데이터의 가용성도 높아진다.
이 경우, 자동차의 파워 트레인은 내연 기관 외에 특히 배기 장치 또는 배기가스 후처리 장치도 포함한다. 마찬가지로, 필요에 따라 존재하는 전기 기계, 특히 변속기와 같은 모터 구동식 기계도 상기와 같은 장치에 속한다. 이때, 전기 기계의 경우에는 부속 배터리도 고려될 수 있다. 이 경우, 자동차의 파워 트레인에 대해 상응하는 모델이 생성되어 예를 들어 실행측 컴퓨팅 유닛에 저장될 수 있다. 이 경우, 그러한 모델은 특히 특정 입력 변수 및 이와 더불어 특히 이 경우에 발생하는 배출에 기반하여 파워 트레인의 거동을 기술한다.
배출 또는 테일 파이프 배출을 감소시키기 위하여, 관련 제어 변수의 상응하는 사전 설정에 의해 달성될 수 있는 다양한 접근 방식 또는 처리 방식이 고려된다. 예를 들어 하나 이상의 연소 파라미터(예컨대 분사 지속 시간, 분사량, 분사 횟수 및 분사 시점, 점화 시점(들), 공기량)가 변경됨으로써, 내연 기관의 미처리 배출(다시 말해, 연소 기관의 미처리 배출)이 감소될 수 있다. 예컨대 배기 장치의 가열 및/또는 NSC 재생 전략의 변경에 의해, 촉매 변환기 효율이 증가될 수 있다. 필요한 경우, 예컨대 순수 전기식 주행 때까지 하이브리드 작동 전략의 범주 내에서 이루어지는 로딩 및 언로딩에 의해 또는 추가 사용자 장치의 접속에 의해, 전기 기계와 조합하여, 내연 기관의 작동점 이동이 수행될 수 있다. 변속기의 기어 선택이 변경될 수 있다. 마찬가지로, 상기 접근 방식들 중 2개 또는 복수가 조합될 수 있거나 사용될 수 있다. 이 경우, 관련 제어 변수(또는 액추에이터)는 특히 배기가스 후처리 장치(촉매 변환기 포함)의 회전수, 분사 특성 혹은 분사 사전 설정 또는 작동 모드 등을 포함한다.
언급한 예측 호라이즌은, 현재의 시점에서 시작하여 미래의 유한 시점까지 도달하는 타임 윈도우를 나타낸다. 예측 호라이즌 또는 이 예측 호라이즌의 지속 기간 또는 길이는 시간 기반 및/또는 거리 기반일 수 있고, 주행(또는 자동차의 작동) 중에 변할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 예측 호라이즌은 예를 들어 엔진 시동 직후에 더 길게 선택될 수 있는 반면, 도심 주행 단계에서는 더 짧게 선택될 수 있다.
모델 예측 제어를 위한 입력 변수로서, 자동차 및/또는 자동차 주변 환경의 현재의 그리고/또는 미래의 상태 변수가 사용된다. 이 경우, 상태 변수(또는 프로세스 변수)는 특히, 자동차의 작동 및 자동차에서도 특히 파워 트레인과 관련된, 그리고/또는 특히 이때 발생하는 배출과 관련해서도 자동차의 작동 및 파워 트레인에 영향을 미치는 변수 또는 파라미터로 이해될 수 있다.
상태 변수에는, 특히 촉매 변환기 효율, 미처리 배출량 수준, 다시 말해 방출된 미처리 배출량(즉, 엔진 또는 내연 기관으로부터 직접 유래하는 배출량), 배터리 충전 상태, 현재의 그리고/또는 예상되는 경로 안내의 회생 제동 잠재성, 지리적 위치, 미립자 필터 및/또는 질소 산화물 저장 촉매 변환기(소위 NSC)의 포집량 및/또는 노후화, 선택적 촉매 환원(소위 SCR)을 위한 시스템의 충전 레벨 및/또는 노후화, 그리고 경우에 따라서는 또 다른 주변 환경 조건 및/또는 경계 조건이 속한다. (부분적으로 경계 조건으로서도 이해될 수 있거나 간주될 수 있는) 이와 같은 변수 또는 파라미터는 파워 트레인의 작동에 영향을 미치거나, 제어 변수를 통해 파워 트레인에 작용할 수 있는 가능성에 영향을 미친다.
이 경우, 불연속적 이벤트(예컨대 미립자 필터 재생, 능동 OBD 개입 등)도 목표값 궤적을 결정할 때(다시 말해, 개별 제어 변수의 조정될 목표값의 파형에서) 고려될 수 있다. 경우에 따라, 이와 같은 조치는 상기 불연속적인 이벤트 동안에도 자동차의 배출 특성을 최적화할 수 있고, 그리고/또는 가능한 최상의 배출 특성에 근거하여 상기 이벤트들의 시간적 순서 및 위치를 정의할 수 있다.
미래의(다시 말해 예측 호라이즌 내부에 놓인) 상태 변수들 또는 예를 들어 배기가스 온도, 배기가스 질량 흐름률, 주행 속도 등과 같은 배출량에 영향을 미치는 영향 변수들에 대한 정보 및 상태 변수들의 제한은 다양한 방법 및 기술에 의해서 획득될 수 있다. 이와 같은 방법 및 기술에는 특히, 내비게이션 데이터에 기반한 예측, 주변 환경 또는 차량 주변 환경을 검출하기 위한 센서 데이터(예컨대 카메라, 레이더, 라이더 등)에 기반한 예측, 도로 교통 또는 다른 자동차 내에 있는 고정식 장치와 같은 다른 유닛들과 자동차 간의 통신(소위 Car2X 통신 또는 Car2Car 통신)에 기반한 예측, "Mobile Device Management"(즉, 예컨대 교통 정체를 검출하기 위한, 예를 들어 휴대 전화 데이터의 처리)에 기반한 예측, (예컨대 온라인 데이터 평가를 위한 통계적 방법, 가중 저역 통과 필터링 등에 의한) 현재의 그리고/또는 과거의 측정값 및/또는 모델 값에 기반한 예측, 확률이 가장 높은("Most Probable") 경로 안내에 기반한 예측, 및 서버 서비스(특히 소위 클라우드 기반 서비스)에 기반한 예측이 속한다. 이들 중 2개 또는 복수의 방법이 예측을 위해 사용될 수도 있다. 이 경우, 예측 호라이즌에 걸친 배출량의 예상되는 변경과 관련된 파라미터 변동의 효과가 추정될 수 있다.
예측 호라이즌 내부에서, 예상 배출량, 배기가스 온도, 배기가스 질량 흐름률, 촉매 변환기 온도, 촉매 변환기 효율 등의 계산이 특히 다양한 모델 타입을 사용해서 수행될 수 있다. 다양한 모델 타입에는, 특히 데이터 기반 모델(예컨대 특성맵, 신경망, 가우시안 프로세스 모델 등), 물리적 모델, 및 현상학적 모델[예를 들어, 입력 신호 및 출력 신호의 관찰/측정을 통해 생성되면서도 물리적 관계는 의도적으로 포함하지 않는 데이터 기반 모델과 달리, 실제 (공지된) 물리적 법칙에 기반한 모델]이 속한다. 이들 모델 중 2개 이상의 조합도 물론 가능하다.
매우 간단한 한 예에서, 파워 트레인 모델은, 엔진 또는 내연 기관의 그리드 측정 또는 실험계획법(소위 DoE)을 통해 파라미터화된 특성맵 군집 또는 등가의 신경망, 혹은 엔진의 미처리 배출량, 배기가스 온도 및 질량 흐름률을 기술하기 위한 가우스 프로세스 모델을 포함할 수 있다. 촉매 변환기 온도는 열역학 제1 법칙의 도움으로 맵핑될 수 있는 한편, 배기 장치의 변환 효율은 다시 특성맵 기반으로(검사대 측정을 통한 파라미터화) 또는 반응 속도 법칙(예컨대 아레니우스 식)의 도움으로 수행된다.
관찰된 자동차 또는 관찰된 차량 네트워크에 대한 최적의 목표값 궤적의 발견은, 품질 기준으로서 이용되는 비용 함수의 최소화에 의해 이루어진다. 이 경우, 비용 함수는 하나 이상의 배출값 또는 연료 소비량을 포함한다. 특히, 질소 산화물(NOX), 이산화탄소(CO2), 일산화탄소(CO), 탄화수소(HC), 암모니아(NH3) 또는 미립자, 특히 미세 먼지가 배출값(또는 배출 성분)으로서 고려된다. 또한, 비용 함수는 바람직하게 배터리의 충전 상태도 고려할 수 있다. 예컨대 소음 공해 등과 같은 또 다른 파라미터들도 추가로 고려될 수 있다.
더 나아가서는, 예를 들어 예측된 또는 예측되지 않은 경계 조건의 변화[예컨대 환경 지역(environmental zone)으로의 진입, 지역별 미세 먼지 경보, 기상 영향 등)에 반응하기 위해, 비용 함수가 운전 중에(또는 작동 중에) 특히 동적으로 조정 또는 적응될 수 있다.
비용 함수는 또한 캐스케이드 구조(소위 캐스케이드 MPC)로 존재할 수 있다. 이는, 각각의 서브 시스템(예컨대 각각의 개별 차량)에 개인의 최적의 거동을 유도하는 개별 비용 함수가 할당됨을 의미한다. 그 다음에, 상위 컴퓨팅 유닛이 예를 들어 복수의 자동차 또는 전체 차량 군(vehicle fleet)에 대한 비용 함수를 통합하고, 이로써 전체 군이 상위 배출 목표를 충족하도록 보장된다.
최소화 문제, 다시 말해 최적의 시스템 거동 또는 최적의 목표값 궤적이 도출되는 비용 함수의 최소화는 다양한 방식으로 공식화될 수 있다. 엄격한 2차 조건하에서의 비용 함수의 최소화(예컨대 다른 배출값과 관련된 설정치에 미달하는 동시에 CO2의 최소화) 또는 2차 조건의 충족을 보장하긴 하나(예컨대 다른 배출값과 관련된 설정치에 미달하는 동시에 CO2의 최소화) 2차 조건의 위반이 높은 비용(예컨대 높은 CO2 비용)으로 처벌되는, 느슨한 2차 조건(소위 소프트 제약 조건) 하에서의 비용 함수의 최소화도 바람직하다. 필요에 따라 비선형 항들을 갖는 개별 배출값 또는 배출 성분들의 가중 총합의 최소화도 고려될 수 있다.
최적화 문제, 다시 말해 (최적의) 목표값 궤적의 결정은 작동 동안(또는 주행 동안) 특히 자동차 내에 있는 컴퓨팅 유닛에 의해 바람직하게 온라인 방식으로 수행(혹은 해결되거나 처리)된다. 또는, 목표값 궤적 또는 목표값 사전 설정을 자동차로 통신하는 중앙 컴퓨팅 유닛 또는 컴퓨터 클러스터에 의한 해결, 또는 미리 오프라인 방식에 의한 해결도 고려될 수 있으며, 이 경우 컴퓨팅 유닛이 액세스하는 적합한 데이터 기반의 구조 내에 결과가 저장된다. 상기 변형예들 중 2개 이상의 조합도 마찬가지로 고려될 수 있다.
전술한 최적화 문제를 해결하기 위해 특히, 상이한 클래스에 할당되고 다양한 장단점에 의해 분류되는 다양한 방법이 사용될 수 있다. 이와 같은 방법에는, 특히 소위 Numerical Optimal Control(예컨대 Direct Multiple Shooting, Direct Collocation 등), Pontryagins의 최대값/최소값 원리에 기반한 간접 방법, 데이터 기반의 최적화(예컨대 Neuro Dynamic Programming, Approximate Dynamic Programming, Reinforcement Learning 등) 또는 예컨대 Value Iteration, Policy Iteration, Backward Dynamic Programming, Rollout Algorithms 등과 같은 다른 방법도 속한다. 이들의 조합도 마찬가지로 고려될 수 있다. 따라서, 선택된 방법 또는 알고리즘에 따라, 최적의 목표값 궤적은 순수 시계열(time series)로 존재할 수 있거나, 추가로 시스템 상태의 함수(소위 "Feedback Control Law")로서 존재할 수 있다.
또한, 외부로의 인터페이스(모델 예측 제어부 또는 상응하는 실행측 컴퓨팅 유닛)의 구현도 특히 바람직하다. 기관에서의 증명 및 전체 네트워크의 제어를 위해, 예를 들어 중앙 컴퓨팅 유닛에서 통계 계산도 제공된다. 특히, 이산화탄소를 포함한 모든 가용 배출값에 대해 최소값, 최대값, 평균값 및 중앙값이 제공될 수 있다. 이들 값은 특히 전역적으로(global)도 그리고 도심, 육로 및 고속도로 구간에 따라 그리고 주변 환경 조건에 따라 전환되어서도 제공된다.
또한, 입력 인터페이스가 제공될 수 있음으로써, 예를 들어 전역적(또는 지역적) 최적화 목표가 변경될 수 있다. 이는 전역적으로 또는 지역적으로 이루어질 수 있다. 지역적으로는 예를 들어 소위 지오펜싱(Geofencing)을 통해, 다른 최적화 함수 또는 비용 함수가 적용되는 영역이 결정될 수 있다. 상기 인터페이스는 예를 들어, 대기 품질을 더욱 최적화하기 위하여 선택적으로 운영자, 관련 기관 또는 또 다른 알고리즘을 통해서(예컨대 날씨에 따라) 이용될 수 있다.
전술한 바와 같이, 최적화 프로세스에서는, 지역적으로 임계적인 배출(예컨대 NOx, 미립자 등)의 최적화 시 차량 네트워크를 위한 가능한 최상의 배출 전략을 결정하기 위해 근처에 있는 다른 차량도 고려될 수 있다. 초지역적으로 또는 전역적으로 임계적인 배출물(예컨대 온실 가스)의 경우에는 필요에 따라, 사용된 최적화 알고리즘으로부터 멀리 떨어진 자동차도 고려될 수 있다. 따라서, 배출 최적화는 단 하나의 자동차를 위해서뿐만 아니라 차량 군을 위해서도 수행될 수 있다.
본 발명에 따른 컴퓨팅 유닛, 예컨대 자동차의 제어 장치는 특히 프로그램 기술적으로 본 발명에 따른 방법을 수행하도록 설계된다.
모든 방법 단계를 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램의 형태로 본 발명에 따른 방법을 구현하는 것도 바람직한데, 그 이유는 특히 실행 측 제어 장치가 또 다른 작업들을 위해서도 이용됨에 따라 어차피 존재하는 경우에는, 상기 방식이 특히 적은 비용을 야기하기 때문이다. 컴퓨터 프로그램을 제공하기에 적합한 저장 매체는 특히, 예컨대 하드 디스크, 플래시 메모리, EEPROM, DVD 등과 같은 자기식, 광학식 및 전자식 메모리들이다. 컴퓨터 네트워크(인터넷, 인트라넷 등)를 통해 프로그램을 다운로드하는 것도 가능하다.
본 발명의 또 다른 장점들 및 실시예들은 상세한 설명 및 첨부 도면을 참조한다.
본 발명은, 일 실시예를 토대로 도면에 개략적으로 도시되고, 이하에서 그 도면을 참조하여 기술된다.
도 1은 본 발명에 따른 방법을 수행할 수 있는 자동차의 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 방법의 시퀀스의 바람직한 일 실시예의 개략도이다.
도 1에는, 본 발명에 따른 방법을 수행할 수 있는 자동차(100)가 개략적으로 도시되어 있다. 자동차(100)는, 클러치(130)를 통해 전기 기계(140)와 결합된 내연 기관(120)을 구비한다. 이 경우, 변속기(150)를 통해 차축(160)에 연결된다. 내연 기관(120)에는 추가로 배기가스 후처리 시스템(125)이 연결된다.
내연 기관(120), 배기가스 후처리 시스템(125), 클러치(130), 전기 기계(140) 및 변속기(150)는 예컨대 자동차(100)의 파워 트레인(110)을 형성한다. 컴퓨팅 유닛(170), 예를 들어 제어 장치에 의해, 파워 트레인(110) 또는 적어도 파워 트레인의 부품 또는 구성 요소가 제어될 수 있다. 이 경우, 다양한 구성 요소를 위해 특히 서로 통신 연결 상태에 있는 다양한 컴퓨팅 유닛이 제공될 수도 있는 점은 자명하다.
또한, 예를 들어 (외부) 컴퓨팅 유닛(180)도 도시되어 있는데, 이는 예를 들어 다른 자동차, 고정식 장치 또는 상위 시스템의 컴퓨팅 유닛일 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 유닛(180)과 컴퓨팅 유닛(170)은 바람직하게 무선으로 통신할 수 있고 데이터를 교환할 수 있다. 이를 위해, 본 도면에 도시되지 않은 상응하는 무선 모듈이 사용될 수 있다. 물론, 추가의 또는 더 많은 상기와 같은 외부 컴퓨팅 유닛이 제공될 수도 있다.
도 2에는, 바람직한 일 실시예에서 본 발명에 따른 방법의 시퀀스, 즉, 모델 예측 제어(200)가 개략적으로 도시되어 있다.
예측 호라이즌(245)의 선택은, 확정된 또는 가변적인 수평선 길이(시간 기반 및/또는 거리 기반)의 사전 설정에 의해서 이루어진다. 특히 예를 들어 예측 호라이즌(245)에 관한 내비게이션 데이터에 기반한 예측에 의해 획득되는 영향 변수(220)가 파워 트레인의 모델(210)에 공급된다. 또한, 파워 트레인의 현재 상태 변수(230)도 고려될 수 있다.
모델(210)은, 예를 들어 엔진 또는 내연 기관의 그리드 측정 또는 시험계획법(소위 DoE)에 의해 파라미터화된 특성맵 군집 또는 등가의 신경망 혹은 엔진의 미처리 배출량, 배기가스 온도 및 질량 흐름률을 기술하기 위한 가우스 프로세스 모델을 포함할 수 있다. 촉매 변환기 온도는 예를 들어 열역학 제1 법칙의 도움으로 맵핑될 수 있는 한편, 배기 장치의 변환 효율은 다시 특성맵 기반으로(검사대 측정을 통한 파라미터화) 또는 반응 속도 법칙(예컨대 아레니우스 식)의 도움으로 수행된다.
모델(210)을 이용하여 파워 트레인의 목표값 궤적(250)이 결정되며, 특히 예측 호라이즌(245)에 걸쳐서 결정된다. 이와 같은 목표값 궤적은, 특히 파워 트레인의 다양한 제어 변수에 대한 목표값으로 이해될 수 있다. 이 경우, 상기 목표값 궤적(250)의 결정 그리고 이로써 이루어지는 최적화는, 모델(210)의 하나 이상의 출력을 포함하는, 품질 기준으로서의 비용 함수(240)의 최소화와 동시에 이루어진다. 그런 다음, 목표값 궤적(250) 또는 상응하는 개별 목표값에 기반하여 파워 트레인의 제어 변수(260)가 조정된다. 여기서 도출되는, 경우에 따라 변경된 상태 변수는 향후의 한 단계에서 목표값 궤적(250)의 결정 시 다시 고려된다.

Claims (13)

  1. 파워 트레인(110)의 제어 변수(260)에 대한 목표값 궤적(250)이 품질 기준을 이용하여 예측 호라이즌(245)에 걸쳐 결정되는, 자동차(100)의 파워 트레인(110)의 모델(210)을 이용한 모델 예측 제어(200)를 사용하여, 내연 기관(120)을 갖는 자동차(100)의 파워 트레인(110)을 제어하기 위한 방법으로서,
    자동차(100)의 그리고/또는 자동차(100) 주변 환경의 현재의 그리고/또는 미래의 상태 변수(220)가 모델 예측 제어(200)를 위한 입력 변수로서 사용되고,
    하나 이상의 배출값(241) 또는 연료 소비를 포함하는 비용 함수(240)의 최소화가 품질 기준으로서 사용되며,
    제어 변수(260)가 상기 결정된 목표값 궤적(250)에 상응하게 조정되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서, 제어 변수(260)의 사전 설정을 이용해서, 내연 기관(100)의 미처리 배출량의 감소, 촉매 변환기 효율의 증가, 내연 기관(100) 또는 내연 기관(100)과 전기 기계(140)의 조합체의 작동점 이동, 및 변속기(150)의 기어단 선택 중에서 선택된 한 가지 이상의 프로세스가 수행되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상태 변수(220)는 촉매 변환기 효율, 미처리 배출량 수준, 배터리 충전 상태, 현재의 그리고/또는 예상되는 경로 안내의 복구 가능성, 지리적 위치, 미립자 필터 및/또는 질소 산화물 저장 촉매 변환기의 포집량 및/또는 노후화, 선택적 촉매 환원을 위한 시스템의 충전 레벨 및/또는 노후화 중에서 선택되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 향후의 상태 변수(220)는 다음과 같은 변수들 또는 값들: 내비게이션 데이터, 주변 환경을 검출하기 위한 센서 데이터, 자동차(100)와 다른 유닛 및/또는 다른 자동차 간의 통신, 모바일 장치 관리, 현재의 그리고/또는 과거의 측정값 및/또는 모델값, 가장 높은 확률의 경로 안내, 및 서버 서비스 중 하나 이상에 기반한 예측을 이용해서 결정되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 파워 트레인(110)의 모델(210)이 다음과 같은 모델들: 데이터 기반 모델, 물리적 모델 및 현상학적 모델 중 하나 이상을 포함하는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 비용 함수(240)에 의해 포함된 하나 이상의 배출값(241)이, 질소 산화물, 이산화탄소, 일산화탄소, 탄화수소, 암모니아 및 미립자, 특히 미세 먼지 미립자 중에서 선택되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 비용 함수(240)가 자동차(100)의 작동 중에 조정되는, 특히 동적으로 조정되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 자동차(100)의 비용 함수(240)가 복수의 자동차를 위한 상위 비용 함수의 하위에 놓이는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 비용 함수(240)의 최소화는 엄격한 2차 조건하에서, 느슨한 2차 조건하에서, 또는 개별 배출값들의 가중 합의 최소화에 의해 수행되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 목표값 궤적(250)이 자동차(100)의 작동 중에, 특히 자동차(100) 내에서 그리고/또는 자동차(100) 외부에서 온라인으로, 그리고/또는 자동차(100)의 작동 전에 오프라인으로 결정되고, 후속하여 저장되는, 자동차 파워 트레인의 제어 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법의 모든 처리 단계들을 수행하도록 설계된 컴퓨팅 유닛(170).
  12. 컴퓨팅 유닛(170)에서 실행될 경우, 상기 컴퓨팅 유닛(170)으로 하여금 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법의 모든 처리 단계들을 실행하게 하는 컴퓨터 프로그램.
  13. 제12항에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장된, 기계 판독 가능한 저장 매체.
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