KR20200083280A - 차량을 작동하기 위한 방법 - Google Patents

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power train
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electric machine
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KR1020190174880A
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제임스 지라드
카타리나 하우어
베네딕트 알트
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로베르트 보쉬 게엠베하
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Abstract

본 발명은, 적어도 하나는 전기 기계로서 형성된 복수의 구동 유닛을 포함하는 파워 트레인; 및 전기 기계로서 형성된 구동 유닛들을 위한 에너지 저장 시스템;을 구비한 차량을 작동하는 방법에 관한 것으로, 이 방법에서는 파워 트레인을 재현하는 물리적 모델(ModPhys)을 이용하여, 파워 트레인을 위해 요구된 토크(Mdem)에 기반해서, 사용될 구동 유닛들을 위한 작동 한계(M'min,EM, M'max,EM)가 결정되며, 인공 지능 기반 방법을 이용해서, 사용될 구동 유닛들을 위해 결정된 작동 한계(M'min,EM, M'max,EM) 및 에너지 저장 시스템의 충전 상태 및/또는 충전 상태의 변화(ΔSOC)를 고려하여, 파워 트레인을 위한 작동 전략(B)이 결정되며, 파워 트레인이 상기 작동 전략(B)에 따라 작동된다.

Description

차량을 작동하기 위한 방법{METHOD FOR OPERATING A VEHICLE}
본 발명은, 전기 기계로서 형성된 구동 유닛 및 컴퓨터 유닛을 구비한 차량을 작동하기 위한 방법, 차량, 그리고 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
내연기관만을 구비한 자동차 외에도, 내연기관에 추가하여 하나 이상의 구동 유닛을 구비한 자동차도 점점 더 많아지고 있다. 이러한 차량을 이른바 하이브리드 차량이라고 한다. 또한, 전기 구동부만을 구비한 차량도 있다.
복수의 구동 유닛을 구비한 차량에서는, 구동 유닛들 간에 요구 토크 또는 요구 출력을 분배하기 위한 최적의 작동 전략을 찾는 것이 바람직하다. 이는 일반적으로 에너지 효율을 최적화를 목표로 수행되어야 하며, 이를 위해 통상 에너지 저장 시스템도 고려되어야 한다. 후자는, 단 하나의 전기 구동 유닛과 예를 들어 복수의 에너지 저장 유닛을 구비한 순수 전기 차량에도 관련될 수 있다.
본 발명에 따라, 독립 청구항들의 특징들을 가진 차량 작동 방법, 컴퓨터 유닛, 차량, 및 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 제안된다. 바람직한 구성들은 종속 청구항들 및 하기 설명의 대상이다.
본 발명에 따른 방법은, 적어도 하나는 전기 기계로서 형성된 복수의 구동 유닛을 포함하는 파워 트레인; 및 전기 기계로서 형성된 구동 유닛들을 위한 에너지 저장 시스템;을 구비한 차량, 또는 전기 기계로서 형성된 하나의 구동 유닛을 포함하는 파워 트레인, 및 전기 기계를 위한 2개의 에너지 저장 유닛을 포함하는 에너지 저장 시스템을 구비한 차량을 작동하는 데 이용된다.
차량으로서, 예컨대 하나의 전기 구동 유닛 또는 하나의 전기 기계를 구비한 순수 전기 차량뿐만 아니라, 복수의, 다시 말해 2개 이상의 전기 구동 유닛 또는 전기 기계를 구비한 순수 전기 차량도 고려된다. 또는, 하나의 내연기관과 하나 이상의 전기 기계를 구동 유닛들로서 구비한 하이브리드 차량도 고려된다. 특정 차량의 일부 변형의 세부 내용 또는 제한에 대해서는 하기 설명을 참조한다. 여기서, 하이브리드 차량의 구체적인 토폴로지는 일단 관련이 없으며, 다시 말해 하나 이상의 전기 기계가 변속기의 앞에 그리고/또는 뒤에, 그리고/또는 차축에도, 그리고/또는 하나 이상의 휠에 배치될 수 있다.
여기서 구동 유닛은 특히, 상기 구동 유닛을 통해 차량의 적어도 하나의 휠을 구동하기 위한 토크가 상기 휠로 전달될 수 있음을 의미한다. 이러한 점에서, 전기 기계의 경우, 모터로서 작동될 수 있는 전기 기계가 고려된다. 그러나 그러한 전기 기계가 제너레이터로서도 작동될 수 있는 것이 바람직하다.
에너지 저장 시스템은 특히, 전기 에너지를 임시 저장하고 다시 인출하기 위해, 일반적으로 차량에 사용되는 배터리와 같은 하나 이상의 에너지 저장 유닛을 포함한다. 마찬가지로 그러한 에너지 저장 시스템은, 전기 기계 및/또는 다른 배터리에 전기 에너지를 공급할 수 있는 에너지 저장 유닛으로서 특히 순수 전기 차량의 경우에는 연료 전지, 또는 제너레이터를 이용하여 전기 에너지를 발생시키기 위해서만 제공된 내연기관(이른바 Range Extender)도 포함할 수 있다.
특히, 에너지 저장 시스템, 이 경우 특히 배터리의 충전 상태도 변할 수 있는 언급한 하이브리드 차량에서는, 요구되는 토크가 구동 유닛들에 분배되어야 하는 경우에 고려될 수 있는 여러 자유도가 존재한다. 특히, 충전 상태 및 상기 충전 상태의 변화의 자유도에 따라, 특히 이산화탄소 배출이 감소할 수 있다. 예컨대, 내연기관은 저배출과 관련하여 최적의 부하점에서 작동될 수 있다. 내연기관으로부터 공급되는 토크와 요구된 토크 사이의 밸런싱을 위해, 전기 기계는 상황에 따라 제너레이터로서도 작동될 수 있고, 모터로서도 작동될 수 있으며, 다시 말해 배터리가 충전되거나 방전된다.
이러한 관점에서 차량의 작동을 항시 최대한 효율적으로 설계하기 위해, 파워 트레인 및 경우에 따라 에너지 저장 시스템을 재현하는 물리적 모델이 사용될 수 있다. 예컨대 비용 함수를 이용하여, 각각의 구동 유닛들을 구성요소로서 포함하는 파워 트레인을 위한 가장 효율적인 작동 전략이 결정될 수 있다. 그러한 비용 함수의 경우, 예컨대, 특정한 또는 복수의 충전 상태 및/또는 상기 충전 상태의 특정 변화를 갖는 배터리에 의해 제공될 수 있는 출력이 관련될 수 있으며, 이 경우 적절하게 가중될 수 있다.
이러한 물리적 모델은 매우 정확하며, 이는 최적의 작동 전략의 해석적 계산(analytical calculatio)도 가능케 한다. 물론, 이 경우 높은 계산 성능 및 때로는 긴 계산 시간이 필요하다. 즉, 이는, 자유도가 증가함에 따라 모델 및 이와 더불어 계산도 점점 더 복잡해지기 때문에, 실시간 계산에는 불리할 수 있다. 변동하는 시스템 특성들에 맞춘 조정은 통상 불가능하다.
다양한 시나리오와 상황들이 저장되어 있는 다양한 맵을 사용하는 점도 고려될 수 있으며, 그럼으로써 최상의 작동 전략이 선택될 수 있다. 그러나 이 경우, 복잡도가 증가함에 따라 실행 컴퓨터 유닛에서 매우 높은 저장 용량이 요구된다. 이 경우에도, 변동하는 시스템 특성들에 맞춘 조정은 통상 불가능하다.
또 다른 가능성은, 예컨대 신경망 또는 이른바 가우시안 프로세스 모델과 같은 인공 지능 기반 방법을 사용하는 것이다. 그런데, 인공 지능에 기반하며, 일반적으로 복잡한 산술적 해결 방법을 필요로 하지 않는 이러한 방법 또는 모델은 학습이 가능하며, 다시 말해 변동하는 시스템 특성들에도 적합하게 조정될 수 있거나, 조정된다. 그러나 이러한 방법들의 경우, 엄격한 한계 또는 한계값 그리고 매우 중요한 시스템 요건들이 모델에 의해 전혀 또는 제대로 충족되지 않는 경우가 종종 있다. 그러한 한계는 예컨대 전기 기계의 토크에 대한 기술적 한계로서 이해되어야 한다.
또한, 상기 방법들은 새로운 상황에 대한 안정성이 낮다는 단점이 있다. 예컨대, 작동 전략에 영향을 미치긴 하나, 인공 지능 또는 기초 데이터에 의해 검출되거나 재현되지 않는 주행 상황들이 발생할 경우 타당성이 없는 결과가 획득될 수 있으며, 이는 경우에 따라 물리적으로든 또는 기술적으로든 구현할 수 없다.
또한, 추가 자유도는, 인공 지능을 위한 모델 내로의 엔트리 수도 자유도의 수 및 차량 토폴로지에 따라 크게 좌우된다는 것을 의미하기 때문에, 복잡도가 높아질 수도 있다.
이제, 본 발명의 한 양태에 따라, 파워 트레인 또는 경우에 따라 에너지 저장 시스템도 재현하는 물리적 모델을 이용하여, 파워 트레인을 위해 요구된 (예컨대 운전자 및/또는 운전자 보조 시스템에 의해 요청되거나 사전 설정된) 토크에 기반해서, 사용될 구동 유닛들을 위한 작동 한계값이 결정된다. 여기서, 사용될 구동 유닛들이란 작동에 관여하게 될 구동 유닛들을 의미한다. 즉, 존재하는 모든 구동 유닛이 사용될 필요는 없다. 또한, 하나의 구동 유닛만 사용될 수도 있다.
이 경우, 물리적 모델은 특히 구조에 기인한 (예컨대, 2개의 구동 유닛이 변속기 및/또는 샤프트를 통해 서로 연결되어 있는 경우) 개별 구동 유닛들 간의 커플링; 경우에 따라 기존 커플링; 개별 구동 유닛들의 각각 최대로 가용한 토크 및 최소로 가용한 토크도; 그리고 존재한다면, 상응하는 기어단들 및 이들 기어단의 변속비를 갖는, 파워 트레인 내 변속기도; 재현한다. 에너지 저장 시스템의 잠정적인 고려는, 이를 통해 특히 전기 기계의 경우에 예를 들어 가용 토크의 한계가 영향을 받을 수 있거나, 전기 기계 자체의 기술적 한계로부터 벗어날 수 있는 또 다른 한계가 나타나게 되는 한, 관련이 있을 수 있다. 이러한 물리적 모델에서도 마찬가지로 구동 유닛들의 회전수 및/또는 차량의 속도가, 기어단들과 관련해서도, 고려될 수 있다.
이로써, 사용될 구동 유닛들, 특히 전기 기계를 위해 결정될 작동 한계들은, 만일 존재한다면, 내연기관의 가능한 토크를 고려하여 요구되는 토크를 제공할 수 있게 하는, 특히 전기 기계를 위한, 토크의 상한 및 하한이다.
나아가, 인공 지능 기반 방법을 (또는 그러한 모델을) 이용하여, 사용될 구동 유닛들을 위해 결정된 작동 한계들 및 에너지 저장 시스템의 충전 상태(그 중에서도 특히 에너지 저장 시스템의 하나 이상의 배터리의 충전 상태) 및/또는 상기 충전 상태의 변화의 고려 하에, 파워 트레인을 위한 작동 전략이 결정된다. 이는 특히 파워 트레인의 에너지 효율의 최적화 하에 또는 최적화를 목표로 수행되며, 이는 특히 예컨대 이산화탄소 및/또는 여타 유해 물질의 최대한 적은 배출도 포함한다. 그런 다음, 상기 작동 전략에 따라 파워 트레인이 작동되고, 이는 특히 구동 유닛들의 상응하는 구동도 포함한다.
여기서 작동 전략은 특히, 구동 유닛들로의, 경우에 따라서는 또한 에너지 저장 유닛으로의 요구 토크의 소정의 분배도 포함하며, 상기 에너지 저장 유닛은 이 경우 예컨대 충전될 수 있다.
이처럼, 이른바 P2 하이브리드 토폴로지, 즉, 전기 구동 유닛과 내연기관을 갖는 토폴로지를 위해 전술한 토크 분배를 결정하기 위한, 인공 지능을 이용한 방법 또는 KI 방법의 일례로, 요구되는 토크, 충전 상태 및 구동 유닛들의 회전수를 위한 입력들과, 전기 기계의 최적의 토크 및 결정된 비용을 위한 출력들을 갖는 신경망이 있다. 입력들 및 출력들은 상응하는 뉴런들을 통해 연결되어 있다. 가우시안 모델은 예컨대 상기 신경망과 동일한 입력 및 출력을 사용할 수 있다.
따라서, 제안된 방법은 차량 및 차량 파워 트레인의 물리적 모델을 인공 지능 기반 방법과 결합한 것이다. 물리적 모델을 통해 물리적 한계들이 매우 간단하고 신속하게 사전 설정될 수 있는 반면, 상기 한계에 기반하여 그 이내에서, 인공 지능을 이용하여 최상의 또는 적어도 최대로 우수한 작동 전략을 찾아낼 수 있으며, 이 경우 물리적으로 불가능한 상태는 전혀 또는 적어도 거의 나타나지 않는다.
바람직하게, (KI 모델 또는 KI 방법으로도 불리는) 인공 지능 기반 방법을 이용하여 결정된 파워 트레인을 위한 작동 전략은, 상기 작동 전략에 따라 파워 트레인이 작동되기 전에, 물리적 모델을 이용하여 조정된다. 이는, 여전히 소정의 한계가 준수되지 않는 경우에, 또는 필요에 따라 임계 상황을 해소하기 위해서도, 작동 전략을 상응하게 조정하거나 최적화하기 위한 목적으로, 물리적 모델이 재차 사용됨을 의미한다.
바람직하게, 작동 전략의 매개변수의 값들, 즉, 예컨대 특정 구동 유닛이 제공해야 하는 토크의 분율이 파워 트레인을 위해 임시 저장되고, 그리고/또는 인공 지능 기반 방법의 학습을 위해 사용된다. 즉, 이는, 특히 물리적 모델을 이용한 작동 전략의 조정과 결합하여 이루어질 경우, 인공 지능 기반 방법 또는 기본 모델 또는 사용된 모델의 매우 간단하고 효율적이며 지속적이기까지 한 개선을 가능케 한다.
바람직하게는, 이미 언급한 것처럼, 2개 이상의 상이한 기어단을 가진 변속기를 구비한 파워 트레인이 장착된 차량이 사용된다. 이 파워 트레인을 위한 작동 전략은 인공 지능 기반 방법을 이용하여, 특히 현재 사용되는 기어단을 추가로 고려하여 결정된다. 즉, 이로써 최상의 작동 전략의 결정 시 추가 자유도가 고려될 수 있다.
바람직하게, 상기 파워 트레인을 위한 작동 전략은 인공 지능 기반 방법을 이용하여, 추가로 현재 사용되지 않는 하나 이상의 다른 기어단을 위해, 각각의 기어단을 고려하여 결정되며, 이때 상기 작동 전략 또는 확장된 작동 전략은 기어단의 사전 설정도 포함한다. 그럼으로써, 현재 사용되거나 선택된 기어단을 위해, 앞서 설명한 것처럼, 최상의 작동 전략이 결정될 수 있다. 또한, 하나 이상의 다른, 가설적으로 사용 가능한, 기어단을 위해서도 마찬가지로 각각 최상의 작동 전략이 결정될 수 있다. 그리고 나서, 결정된 상기 다른 작동 전략들 중 하나가 특정 이유로 현재 기어단을 위한 작동 전략보다 더 우수한 경우, 기어단이 변경될 수 있거나, 수동 변속기의 경우에는 기어단의 변경 안내가 제공될 수 있다.
특히 바람직하게는, 이미 언급하였듯이, 파워 트레인을 구비한 차량이 사용되되, 이때 복수의 구동 유닛들 중 하나가 내연기관으로서 형성된다. 이 경우, 차량은 특히, 도입부에서 이미 언급한 것처럼, 하이브리드 차량이다. 이러한 하이브리드 차량에서는 작동 전략의 선택을 통해, 특히 구동 유닛들로의 토크 분배를 통해, 배출 저감이 매우 효과적으로 달성될 수 있다. 예컨대, 내연기관은 저배출과 관련하여 최적의 부하점에서 작동될 수 있다. 내연기관으로부터 공급되는 토크와 요구된 토크 사이의 밸런싱을 위해, 전기 기계는 상황에 따라 제너레이터로서 작동될 수도 있고, 모터로서 작동될 수도 있으며, 다시 말해 배터리가 충전되거나 방전된다.
이 경우, 파워 트레인을 위한 작동 전략이, 인공 지능 기반 방법을 이용하여, 내연기관의 현재 회전수를 추가로 고려하여 결정되는 경우도 바람직한데, 이는 특히 최적의 부하점에 맞춘 매우 간단한 조정이 가능하기 때문이다.
본 발명의 또 다른 한 양태에 따라, 전기 기계로서 형성된 하나의 구동 유닛을 포함하는 파워 트레인; 및 전기 기계를 위한 2개의 상이한 에너지 저장 유닛을 포함하는 에너지 저장 시스템;을 구비한 차량의 작동 방법이 제공된다. 이때, 상기 에너지 저장 유닛들은 위에 이미 설명한 바와 같이, 예를 들어 2개의 배터리이거나, 하나의 배터리 및 하나의 연료 전지이거나, 하나의 레인지 익스텐더(Range Extender)일 수 있다. 이 경우, 에너지 저장 시스템이 재현되는 물리적 모델을 이용하여, 파워 트레인을 위해 요구된 토크에 기반해서, 사용될 에너지 저장 유닛들을 위한 작동 한계가 결정된다. 인공 지능 기반 방법을 이용해서, 사용될 에너지 저장 유닛들을 위해 결정된 작동 한계를 고려하여, 전기 에너지를 제공하기 위한 에너지 저장 유닛들을 위한 작동 전략이 결정된다. 이후, 에너지 저장 유닛들은 상기 작동 전략에 따라 작동된다.
이 경우, 상기 작동 전략은, 특정 토크가 복수의 구동 유닛들로 분배되는 것이 아니라, 제공될 전기 에너지의 요구량이 상이한 에너지 저장 유닛들로 분배된다는 차이점 외에는, 상술한 방법에서 사용되는 것과 동일한 방식으로 사용될 수 있다. 복수의 구동 유닛 및 복수의 에너지 저장 유닛이 제공될 경우, 2가지 유형의 방법이 서로 조합될 수 있음은 자명하다.
본 발명의 첫 번째 양태의 바람직한 실시예들이, 필요한 부분만 약간 수정하여 본 양태에도 적용된다.
본 발명에 따른 컴퓨터 유닛, 예를 들어 자동차의 제어 장치는, 특히 프로그램 기술적으로, 본 발명에 따른 방법을 실행하도록 구성된다.
또한, 본 발명의 대상은, 전기 기계로서 형성된 하나의 구동 유닛, 또는 적어도 하나는 전기 기계로서 형성된 복수의 구동 유닛들을 포함하는 파워 트레인과; 전기 기계로서 형성된 구동 유닛들을 위한 에너지 저장 시스템과; 본 발명에 따른 컴퓨터 유닛;을 구비한 차량이다. 차량의 바람직한 구성들 및 장점들과 관련해서는 이에 상응하게 적용되는 전술한 방법 관련 실시예들을 참조한다.
모든 방법 단계들을 실행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태로 본 발명에 따른 방법을 구현하는 것도 바람직한데, 그 이유는 특히 실행하는 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, 예를 들어 하드 디스크, 플래시 메모리, EEPROM, DVD 등과 같은 자기식, 광학식 및 전자식 메모리이다. 컴퓨터 네트워크(인터넷, 인트라넷 등)를 통한 프로그램 다운로드도 가능하다.
본 발명의 추가 구성들 및 장점들은 하기 설명부 및 첨부 도면에 명시되어 있다.
본 발명은 실시예들을 토대로 도면에 개략적으로 도시되며, 하기에서 도면을 참조하여 기술된다.
도 1은 본 발명에 따른 방법이 실행 가능한 차량의 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 방법의 바람직한 일 실시예의 시퀀스의 개략도이다.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 바람직한 추가 실시예의 시퀀스의 개략도이다.
도 1에는 본 발명에 따른 방법이 실행될 수 있는 바람직한 일 실시예에서의 본 발명에 따른 차량(100)이 개략적으로 도시되어 있다.
차량(100)은 2개의 차축(110 및 120)을 포함하고, 이때 차축(120)은 (상응하게 구동 가능한 차륜들을 구비한) 구동 가능한 차축으로서 파워 트레인(101)과 연결된다. 차량(100) 또는 파워 트레인(101)은 내연기관으로서 형성된 구동 유닛(130) 및 전기 기계로서 형성된 구동 유닛(140)을 포함하며, 이들 구동 유닛은 클러치(131)에 의해 토크를 전달하도록 연결될 수 있다.
또한, 배터리로서 형성되거나 배터리를 포함하는 에너지 저장 시스템(150)이 제공되고, 이 에너지 저장 시스템은 전기 기계(140)와 전기적으로 연결되어 있다. 또한, 파워 트레인(101) 내에는 여러 기어단들이 설정될 수 있거나 선택될 수 있도록 하는 변속기(160)가 제공된다.
또한, 제어 장치로서 형성된 컴퓨터 유닛(180)이 제공되며, 이 컴퓨터 유닛을 이용하여 구동 유닛들, 클러치, 및 경우에 따라 변속기가 제어될 수 있다. 이를 위해 서로 통신하는 복수의 컴퓨터 유닛이 제공될 수도 있음은 자명하다.
따라서, 상기 차량(100)은 하이브리드 차량이다. 이에 대하여, 본 발명은 예시에 의해 설명될 것이다. 도입부에 설명한 바와 같이, 다른 유형의 차량들 또는 토폴로지들도 사용될 수 있음은 자명하다.
도 2에는 바람직한 일 실시예에서의 본 발명에 따른 방법의 시퀀스가 개략적으로 도시되어 있다. 이를 위해, 우선, 도 1에 예시적으로 도시된 바와 같은 내연기관 및 전기 기계를 구비한 파워 트레인의 물리적 모델(ModPhys)이 도시되어 있다.
이 물리적 모델(ModPhys) 내에서 파워 트레인은 예를 들어 전기 기계의 기술적으로 가능한 최소 토크(Mmin,EM), 연관된 최대 토크(Mmax,EM), 내연기관의 기술적으로 가능한 최소 토크(Mmin,ICE), 연관된 최대 토크(Mmax,ICE), 및 요구 토크(Mdem)를 통해 재현되거나 표현된다. 언급한 최대값 및 최소값은 예를 들어 설계 방식에 따라 도출되며, 매개변수로서 세팅될 수 있다. 이러한 값들은 모델 내에서 특히 한계값들로서 작용한다. 도입부에 이미 설명한 바와 같이, 특히 전기 기계의 토크의 한계가 변경될 수도 있게 한다는 점에서, 에너지 저장 시스템도 함께 고려할 것을 생각해볼 수 있다.
이때, (마찬가지로 차량들의 다른 파워 트레인들 또는 토폴로지들에 매우 간단하고 신속하게 매칭될 수 있는) 상기 물리적 모델(ModPhys)에 기초하여, 요구 토크(Mdem)에 대해 사용될 구동 유닛들을 위한 작동 한계들이 결정될 수 있다. 도시된 예에서 이러한 작동 한계들은, 내연기관의 토크 한계를 고려하여 요구 토크(Mdem)가 (더) 충족되도록 하는 데 기초가 되는 전기 기계의 최소 토크(M'min,EM) 및 연관된 최대 토크(M'max,EM)이다.
예를 들어, 최소 토크(M'min,EM)는 요구 토크(Mdem)와 최대 토크(Mmax,ICE) 간의 편차로서 도출되고, 이 편차는 전기 기계의 최소로 가능한 토크(Mmin,EM)와 전기 기계의 최대 토크(Mmax,EM) 사이의 값으로 제한된다.
예를 들어, 양의 요구 토크(Mdem)에 대해 최대 토크(M'max,EM)는 요구 토크(Mdem)와 최소 토크(Mmin,ICE) 간의 편차로서 도출되며, 이 편차는 전기 기계의 최소로 가능한 토크(Mmin,EM)와 전기 기계의 최대 토크(Mmax,EM) 사이의 값으로 제한된다.
또한 예를 들어, 음의 요구 토크(Mdem)에 대해 최대 토크(M'max,EM)는, 전기 기계의 최소로 가능한 토크(Mmin,EM)와 전기 기계의 최대 토크(Mmax,EM) 사이의 값으로 제한되는 요구 토크(Mdem)로서 도출된다.
이 경우, 에너지 저장 시스템의 잠재적 충전 상태 및/또는 충전 상태의 잠재적 변화를 고려하는 것도 생각해볼 수 있는데, 그 이유는 이러한 점이 전기 기계로부터 송출되는 토크에도 영향도 미칠 수 있기 때문이다. 그에 반해, 내연기관에 대해서는 전형적으로 토크의 기술상의 한계가 적용된다.
이 경우, 상기 작동 한계들(M'min,EM 및 M'max,EM) 그리고 에너지 저장 시스템의 충전 상태의 (원하는 그리고/또는 실제의) 변화량(ΔSOC), 내연기관의 (현재) 회전수(nICE), 및 요구 토크(Mdem)는, 도입부에 이미 더 상세하게 설명한 바와 같이, 가능한 최적의 작동 전략(B)을 얻어내기 위해, 본원에서 모델(ModAI)로 표현되는 인공 지능 기반 방법의 범주에서 처리되거나 고려될 수 있다.
이러한 물리적 모델, 즉, 모델(ModAI) 또는 인공 지능 기반 방법을 이용하여 (제한된) 해결 영역이 사전 결정될 수 있으므로, 물리적으로 또는 기술적으로 충족 불가능할 수도 있는 해결책이 이미 처음부터 배제되거나, 적어도 발생 확률이 더 낮아진다.
이 경우, 이와 같이 결정되거나 얻어진 작동 전략(B)은 특히 전기 기계 및 내연기관으로의 요구 토크(Mdem)의 분배를 포함한다. 이 경우, 전체적으로 예컨대 요구되는 것보다 더 높은 토크가 생성되긴 하나, 이러한 과잉 토크가 에너지 저장 시스템 또는 상응하는 배터리의 충전을 위해 사용되는 것도 생각해볼 수 있다.
또한, 결정되거나 얻어진 작동 전략(B)은, 예컨대 안전 임계적인 양태들을 고려하기 위해, 물리적 모델(ModPhys)을 사용하여 재차 매칭되거나 보정될 수 있고, 그로 인해 예를 들어 기술적으로는 가능하지만 원하지는 않는 거동이 방지될 수 있다. 또한, 매개변수의 포함된 값들 또는 작동 전략(B)은 모델(ModAI)의 후속 트레이닝에 사용하기 위하여 (매칭 전 및/또는 매칭 후에) 특성맵(K) 또는 여타의 저장 유닛들 내에 저장될 수 있다.
하기에는 제시된 절차가 재차 요약되며, 이어지는 양태들이 설명된다. 인공 지능을 이용하는 방법의 부분, 즉, 모델(ModAI)은 전기 기계 및 내연기관의 다양한 적용 시나리오들의 연료 효율 결과를 기반으로, 특히 다양한 주행 사이클에 대해서도 트레이닝될 수 있다. 이러한 트레이닝 데이터를 가진 모델(ModAI)이 전기 기계와 내연기관 사이의 최적의 토크 분배를 결정하기 위해 사용될 수 있거나, 사용되어야 한다.
모든 시나리오들에 대응하기 위해, 물리적 모델과 인공 지능 기반 모델이 조합된 방법이 사용될 수 있다. 물리적 모델은, 운전자 요구를 충족시키기 위해 최대 및 최소로 가능한 토크 또는 시스템 내 전기 기계(들)의 상응하는 출력을 결정하는 데 사용되어야 한다.
추가로, 인공 지능 기반 모델의 결과가 물리적 모델에 공급될 수 있음으로써, 거기서, 예를 들어 차후에 추가로 설명되는 바와 같이, 기어단 선택 시의 안락함 향상과 같은 추가 기준들이 고려될 수 있으며, 임계적 시스템 요건들이 점검될 수 있다. 예를 들어, 인공 지능 기반 모델로부터 얻어지는 바와 같은 전기 기계의 토크는, 운전자에 의해 요구된 토크가 전기 기계 자체의 한계 및 내연기관의 한계 내에서 충족되도록 보정될 수 있다.
또한, 전기 기계의 토크는, 전체 시스템이 안정적인 작동 영역 내에 유지되도록 보장하기 위해, 물리적 모델 내의 배터리 충전 상태에 따라 보정될 수 있다. 물리적 모델은 인공 지능 기반 모델의 결과값이 임계적 시스템 요건들을 위반하는 경우를 위한 데이터도 저장할 수 있으며, 이러한 저장된 데이터는 차후 모델의 개선된 향후의 트레이닝을 위해 사용될 수 있다. 따라서, 바로 다음 번 트레이닝 이벤트에서, 트레이닝 알고리즘이 입력값들의 상기 조합에 명백하게 대응하도록 보장하기 위해, 저장된 입력값들이 개별적으로 처리될 수 있을 것이다.
오프라인 트레이닝의 경우, 입력값들의 이러한 임계적 조합들에 대한 이상적인 해결책이 결정되어, 트레이닝을 위해 사용될 수 있다. 온라인 트레이닝의 경우, 실행측 컴퓨터 유닛에서 적어도 트레이닝을 위한 보정된 출력값들이 사용될 수 있다.
도 3에는 또 다른 한 바람직한 실시예에서의 본 발명에 따른 방법의 시퀀스가 개략적으로 도시되어 있다. 이 경우, 상단 영역에는, 이미 도 2에 도시되었고 그곳에 상세하게 설명되어 있는, 최적의 작동 전략(B)을 찾기 위한 절차가 다시 도시되어 있다. 그러나 이는, 기어단 선택이 가능한 경우, 특정 기어단(G1)에 대해서만 적용된다.
따라서, 본 도면에 도시된 실시예에서는 추가 기어단(G2)을 위해 동일한 절차가 상응하게 실행될 수 있다. 이 절차는 도 2를 참조하여 설명된 바와도 같은, 기어단(G1)을 위한 절차와 기본적으로 다르지 않기 때문에, 마찬가지로 개략적으로만 설명된다.
유일한 차이점은, 기어단(G2)을 위한 계산에서 내연기관을 위한 회전수로서 실제 회전수 또는 현재 회전수가 사용되는 것이 아니라, 다른 조건들은 동일한 관련 기어단(G2)을 위해 주어질 수 있는 것과 같은 가상의 회전수(n'ICE)가 사용된다는 것이다. 이는 기어단들의 변속비를 이용하여 매우 간단하게 계산될 수 있다.
이때, 기어단 "G2"을 위해 작동 전략 B'가 얻어진다. 그러면, 기어단 "G1"을 위한 작동 전략 B와 기어단 "G2"을 위한 작동 전략 B' 간의 비교를 통해, (특히 확장된 작동 전략의 범주에서) 경우에 따라 기어단이 변경되어야 할지가 결정될 수 있다. 이 경우, 역시 경우에 따라 기어단 변경을 위해 필요한 지속시간 및/또는 이에 수반되는 만일의 안락감 저하도 고려될 수 있다. 또 다른 기어단들도 이러한 방식으로 고려될 수 있음은 자명하다.
제안된 방법의 또 다른 바람직한 양태는, 차량 노후화 특성들 및 개별 구성 요소들의 성능 가변성을 고려하기 위해, 각각의 특정 차량에 대하여 실행측 컴퓨터 유닛에서 인공 지능 기반 방법 또는 상응하는 기능들을 트레이닝할 수 있게 하는 것이다. 특정 차량에 대한 조건과 비교한 실제 연료 소비량과 같은 성능 정보들이 저장될 수 있고, 데이터 기반 모델(예를 들어 신경망)이 추가로 트레이닝될 수 있다. 이러한 트레이닝이 실행측 컴퓨터 유닛에서 직접 실행될 수 있거나, 클라우드 또는 원격 컴퓨터 시스템에서 오프라인으로 실행될 수 있고, 그에 따라 조정된 기능이 다시 차량에 공급될 수 있다.
이 경우, 임계적 시스템 요건들을 충족시키기 위해 인공 지능 기반 모델의 출력값이 보정되어야 하는 모든 경우를 위한 저장된 데이터가 온라인 트레이닝에서도 사용될 수 있다.

Claims (15)

  1. 적어도 하나는 전기 기계로서 형성된 복수의 구동 유닛(130, 140)을 포함하는 파워 트레인(101); 및 전기 기계로서 형성된 구동 유닛들(140)을 위한 에너지 저장 시스템(150);을 구비한 차량(100)을 작동하는 방법으로서,
    파워 트레인(101)을 재현하는 물리적 모델(ModPhys)을 이용하여, 파워 트레인(101)을 위해 요구된 토크(Mdem)에 기반해서, 사용될 구동 유닛들을 위한 작동 한계(M'min,EM, M'max,EM)가 결정되며,
    인공 지능 기반 방법을 이용해서, 사용될 구동 유닛들을 위해 결정된 작동 한계(M'min,EM, M'max,EM) 및 에너지 저장 시스템(150)의 충전 상태 및/또는 충전 상태의 변화(ΔSOC)를 고려하여 파워 트레인(101)을 위한 작동 전략(B)이 결정되며,
    파워 트레인(101)이 상기 작동 전략(B)에 따라 작동되는,
    차량 작동 방법.
  2. 제1항에 있어서, 파워 트레인(101) 및 에너지 저장 시스템(150)의 에너지 효율의 최적화 하에, 인공 지능 기반 방법을 이용하여 파워 트레인을 위한 작동 전략(B)이 결정되는, 차량 작동 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 인공 지능 기반 방법을 이용하여 결정된 파워 트레인(101)을 위한 작동 전략(B)은, 상기 작동 전략(B)에 따라 파워 트레인(101)이 작동되기 전에, 물리적 모델(ModPhys)을 이용하여 조정되는, 차량 작동 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 파워 트레인(101)을 위한 작동 전략(B)의 매개변수들의 값이 임시 저장되고, 그리고/또는 인공 지능 기반 방법의 학습을 위해 사용되는, 차량 작동 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 2개 이상의 상이한 기어단을 가진 변속기(160)를 구비한 파워 트레인(101)이 장착된 차량(100)이 사용되는, 차량 작동 방법.
  6. 제5항에 있어서, 파워 트레인(101)을 위한 작동 전략(B)은 인공 지능 기반 방법을 이용하여, 현재 사용되는 기어단(G1)을 추가로 고려해서 결정되는, 차량 작동 방법.
  7. 제6항에 있어서, 파워 트레인(101)을 위한 작동 전략(B')은 인공 지능 기반 방법을 이용하여, 추가로 현재 사용되지 않는 하나 이상의 다른 기어단(G2)을 위해, 각각의 기어단을 고려하여 결정되며, 이때 작동 전략은 기어단의 사전 설정을 포함하는, 차량 작동 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 복수의 구동 유닛 중 하나가 내연기관으로서 형성되는, 차량 작동 방법.
  9. 제8항에 있어서, 파워 트레인을 위한 작동 전략(B)은 인공 지능 기반 방법을 이용하여, 내연기관의 현재 회전수(nICE)를 추가로 고려하여 결정되는, 차량 작동 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 인공 지능 기반 방법을 이용하여 결정된 작동 전략(B)은 복수의 구동 유닛으로의 토크 분배를 포함하는, 차량 작동 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 하나는 전기 기계로서 형성된 복수의 구동 유닛(130, 140)을 포함하는 파워 트레인(101), 및 전기 기계로서 형성된 구동 유닛들(140)을 위한 에너지 저장 시스템(150)을 구비한 차량(100) 대신; 전기 기계로서 형성된 하나의 구동 유닛을 포함하는 파워 트레인(101), 및 전기 기계(140)를 위한 2개의 에너지 저장 유닛을 포함하는 에너지 저장 시스템(150)을 구비한 차량(100);이 작동되며,
    에너지 저장 시스템을 재현하는 물리적 모델(ModPhys)을 이용하여, 파워 트레인(101)을 위해 요구된 토크(Mdem)에 기반해서, 사용될 에너지 저장 유닛들을 위한 작동 한계가 결정되며,
    인공 지능 기반 방법을 이용해서, 사용될 에너지 저장 유닛들을 위해 결정된 상기 작동 한계를 고려하여, 전기 에너지를 공급하기 위한 에너지 저장 유닛들을 위한 작동 전략(B)이 결정되며,
    에너지 저장 유닛들이 상기 작동 전략(B)에 따라 작동되는,
    차량 작동 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 방법의 모든 방법 단계를 수행하도록 설계된 컴퓨터 유닛(180).
  13. 전기 기계로서 형성된 하나의 구동 유닛, 또는 적어도 하나는 전기 기계로서 형성된 복수의 구동 유닛들(130, 140)을 포함하는 파워 트레인; 전기 기계로서 형성된 구동 유닛들을 위한 에너지 저장 시스템(150); 및 제12항에 따른 컴퓨터 유닛(180);을 구비한 차량(100).
  14. 컴퓨터 유닛(180) 상에서 실행될 경우, 상기 컴퓨터 유닛(180)으로 하여금 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 방법의 모든 방법 단계를 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램.
  15. 제14항에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 기계 판독 가능 저장 매체.
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