KR20200110530A - 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법 - Google Patents

전기자동차 고장 진단 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

전기자동차 고장 진단 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 전기자동차 고장 진단 장치는 전기자동차의 각 전장모듈을 제어하는 전장모듈 제어기 각각으로부터 차량 동역학 데이터를 수집하는 차량 동역학 데이터 수집부; 차량 동역학 데이터를 이용하여 전기자동차의 모터 제어를 위한 지령치 예측값 각각을 검출하는 지령치 예측값 검출부; 및 전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치를 입력받고, 실제 지령치와 지령치 예측값을 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 검출하는 고장 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

전기자동차 고장 진단 장치 및 방법{ERROR DIAGNOSIS APPARATUS AND METHOD OF ELECTRIC VEHICLE}
본 발명은 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량 동역학 데이터의 수학적 모델링을 통해 획득한 지령치 예측값과 모터 제어기로부터 획득한 실제 지령치를 비교하여 비교 결과에 따라 모터제어기 또는 각종 센서의 고장을 진단하는 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
전 세계적으로 연료전지차량 및 전기자동차 등 친환경 차량의 도입에 대해 활발히 연구 중에 있다. 이 중 인휠 독립 구동 방식 전기자동차는 차량의 구동 모터를 바퀴 안에 장착하여 시스템 효율 향상, 독립 구동에 따른 주행성 향상 등의 이유로 각광받고 있다.
그러나 인휠 독립 구동 방식 전기자동차는 구동 모터가 바퀴 안에 장착되면서 물리적 충격이나 급격한 온도 또는 습도 변화 등의 가혹한 환경에 노출되어 잦은 고장을 초래할 수 있다. 이에 차량의 안정성 확보를 위해 구동 모터의 고장 진단의 중요성이 높아지고 있는 실정이다.
일반적인 내연기관 자동차와는 달리, xEV 자동차의 경우, 파워트레인을 구성하는 배터리, 인버터, 모터 등의 전기구동시스템이 차량의 주행성능과 동역학 특성에 직접적인 영향을 준다. 따라서 인버터나 제어기의 고장발생시, 차량 주행성능이 급격하게 저하되거나 사고/폭발에 의한 인명피해가 발생할 수 있다.
종래에는 차량의 G센서(진동/충격 센서) 또는 일부 전기센서를 사용하여 차량 이상감지 등을 수행하여 경고 또는 에어백 등의 안전장치에 신호를 송신하지만, 센서의 오류나 전기차 특성상 전기적 노이즈에 의해 차량의 고장감지에 실패하는 경우가 발생할 수 있다.
즉, 종래에는 인버터 고장 감지를 위하여 주로 모터를 구동하는 다상전류(2상/3상)의 신호를 전류센서를 통하여 측정하여 과전류 등 고장유무를 판단하고 인버터 구동을 중지하는 등 고장검출 및 운행정지 등의 동작을 수행한다. 그러나, 전기적인 센서의 경우 간헐적인 오류신호나 전기차의 특성상 고주파 노이즈가 발생하여 차량의 구동장치의 고장감지에 실패하는 경우가 발생할 수 있다. 또한 인버터의 단락고장 발생시, 센서의 측정범위를 초과하는 대전류가 유입되어 전류센서의 파손/고장이 발생할 가능성이 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 10-2012-0061660호(2012.06.13)호의 '하이브리드 자동차 및 전기자동차의 인버터 고장 검출 방법'에 개시되어 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 차량 동역학 데이터의 수학적 모델링을 통해 획득한 지령치 예측값과 모터 제어기로부터 획득한 실제 지령치를 비교하여 비교 결과에 따라 모터제어기 또는 각종 센서의 고장을 진단하는 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 전기자동차 고장 진단 장치는 전기자동차의 각 전장모듈을 제어하는 전장모듈 제어기 각각으로부터 차량 동역학 데이터를 수집하는 차량 동역학 데이터 수집부; 상기 차량 동역학 데이터를 이용하여 전기자동차의 모터 제어를 위한 지령치 예측값 각각을 검출하는 지령치 예측값 검출부; 및 전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치를 입력받고, 상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값을 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 검출하는 고장 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장 판별부는 상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값 별로 오차를 검출하는 오차 검출부; 및 상기 오차 검출부에 의해 검출된 오차 각각을 통해 전기자동차의 고장을 판별하는 고장 판별부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장 판별부는 상기 오차 검출부에 의해 검출된 오차 각각을 기 설정된 설정범위와 각각 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 진단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장 판별부는 상기 오차 검출부에 의해 검출된 오차 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 전기자동차에 고장이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 지령치 예측값은 전기자동차의 모터를 제어하기 위한 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장 판별부는 상기 모터 각속도와 상기 모터 각가속도 중 어느 하나가 상기 설정범위 벗어나면 모터 제어를 위한 속도제어기 및 모터속도센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장 판별부는 상기 모터 토크와 상기 Q상전류 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 모터 제어를 위한 토크제어기, 모터전류센서 및 토크센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 차량 동역학 데이터 수집부는 상기 차량 동역학 데이터를 CAN(Controller Area Network) 통신을 통해 수집하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 전기자동차 고장 진단 방법은 고장 검출부가 전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치를 입력받는 단계; 차량 동역학 데이터 수집부가 전기자동차의 각 전장모듈을 제어하는 전장모듈 제어기 각각으로부터 차량 동역학 데이터를 수집하는 단계; 지령치 예측값 검출부가 상기 차량 동역학 데이터를 이용하여 전기자동차의 모터 제어를 위한 지령치 예측값 각각을 검출하는 단계; 및 상기 고장 검출부가 상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값을 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장을 검출하는 단계는 상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값 별로 오차를 검출하고, 검출된 오차 각각을 통해 전기자동차의 고장을 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장을 검출하는 단계는 상기 오차 각각을 기 설정된 설정범위와 각각 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 진단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장을 검출하는 단계는 상기 오차 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 전기자동차에 고장이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 지령치 예측값은 전기자동차의 모터를 제어하기 위한 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장을 검출하는 단계는 상기 모터 각속도와 상기 모터 각가속도 중 어느 하나가 상기 설정범위 벗어나면 모터 제어를 위한 속도제어기 및 모터속도센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장을 검출하는 단계는 상기 모터 토크와 상기 Q상전류 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 모터 제어를 위한 토크제어기, 모터전류센서 및 토크센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 차량 동역학 데이터는 CAN(Controller Area Network) 통신을 통해 수집되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법은 차량 동역학 데이터의 수학적 모델링을 통해 획득한 지령치 예측값과 모터 제어기로부터 획득한 실제 지령치를 비교하여 비교 결과에 따라 모터제어기 또는 각종 센서의 고장을 진단한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법은 전기자동차 고장 진단을 위해 추가적으로 센서를 설치할 필요가 없어 전기자동차에 대한 고장 진단을 빠르게 수행할 수 있고, 센서 설치 비용을 절약할 수 있어 전기자동차 고장 진단에 필요한 비용을 절감할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법은 전기자동차 고장 진단을 위해 CAN 통신을 통해 얻은 차량 동역학 데이터를 이용하므로 전기자동차 고장 진단 결과에 대한 신뢰성을 높일 수 있고, 센서의 오류나 고주파 노이즈에 의한 고장 진단 실패를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 전기자동차의 안전도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법은 G센서, 전류센서, 속도센서 등의 센서 고장 및 이로 인한 이상신호 발생시에도 전기자동차 고장 진단을 위한 백업장치로 활용이 가능하다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 장치의 블럭 구성도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 실제 지령치 대비 지령치 예측값의 오차에 따른 전기자동차 고장 진단 예를 나타낸 도면이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 모터속도를 이용한 전기자동차 고장 진단 예를 나타낸 도면이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 방법의 순서도이다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 이용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야할 것이다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 장치의 블럭 구성도이고, 도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 실제 지령치 대비 지령치 예측값의 오차에 따른 전기자동차 고장 진단 예를 나타낸 도면이며, 도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 모터속도를 이용한 전기자동차 고장 진단 예를 나타낸 도면이다.
도 1 을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 장치는 차량 동역학 데이터 수집부(10), 지령치 예측값 검출부(20) 및 고장 검출부(30)를 포함한다.
차량 동역학 데이터 수집부(10)는 차량 동역학 데이터를 수집한다.
차량 동역학 데이터 수집부(10)는 차량 동역학 데이터를 전기자동차 내부의 각종 전장모듈을 제어하는 전장모듈 제어기 각각으로부터 OBD(On Board Diagnotics)를 통해 수집할 수 있다.
차량 동역학 데이터에는 차량의 속도, 차량의 가속도, 모터 속도, 차량의 전진방향으로의 힘, 차량의 수직방향으로의 힘, 차량의 수평방향으로의 힘, 엔진토크, 휠 속도 및 휠 토크가 포함될 수 있다. 차량 동역학 데이터는 상기한 실시예에 한정되는 것은 아니다.
특히, 차량 동역학 데이터 수집부(10)는 상기한 차량 동역학 데이터를 CAN(Controller Area Network) 통신을 통해 수집할 수 있다. CAN 통신은 전기적인 노이즈에 매우 강인하고 고속이며 신뢰성이 높기 때문에 안전이나 진단 또는 백업 용도에 유리하다.
또한, 본 실시예에서는 CAN 통신을 이용하므로, 추가적인 고장감지 센서를 장착할 필요가 없으므로 전기자동차에 대한 고장 진단을 빠르게 수행할 수 있고, 센서 설치 비용을 절약할 수 있어 전기자동차 고장 진단에 필요한 비용을 절감할 수 있으며, 센서의 오류나 고주파 노이즈에 의한 고장 진단 실패를 최소화할 수 있다.
한편, 상기한 실시예에서는 차량 동역학 데이터 수집부(10)가 차량 동역학 데이터를 CAN 통신을 이용하여 수집하는 것을 예시로 설명하였으나, 본 발명의 기술적 범위는 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 차량 동역학 데이터 수집부(10)는 차량 동역학 데이터를 전기자동차의 각종 센서로부터 직접 수집할 수도 있다.
지령치 예측값 검출부(20)는 상기한 차량 동역학 데이터 수집부(10)에 의해 수집된 차량 동역학 데이터를 이용하여 지령치 예측값을 검출한다.
실제 지령치는 전기자동차의 각 모터 동작을 위해 모터 제어기로부터 모터에 또는 인버터에 입력되는 지령치이며, 실제 지령치에는 실제 모터 토크, 실제 Q상전류, 실제 모터 각속도 및 실제 모터 각가속도가 포함될 수 있다.
지령치 예측값은 차량 동역학 데이터를 이용한 수학적 모델링을 통해 획득한 지령치의 예측값이며, 지령치 예측값에는 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도가 포함될 수 있다.
실제 지령치와 지령치 예측값 각각은 그 오차에 따라 전기자동차의 고장 진단에 이용된다. 이에 대해서는 후술한다.
한편, 지령치 예측값 검출부(20)는 차량 동역학 데이터에 대한 수학적 모델링을 통해 지령치 예측값, 예를 들어 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도를 검출한다.
먼저, 모터 가속도는 다음과 같이 검출될 수 있다.
통상, 전기자동차의 동력전달장치는 회전체의 기계 구조적인 관계식에 의해 차량의 속도 vx의 경우, 아래의 수학식 1과 같이 모터 가속도 ωm에 선형적으로 비례하는 함수로 표현된다.
따라서 상수값을 A로 치환할 경우, 모터 가속도 ωm은 수학식 2에 의해서 얻어진다.
Figure pat00001
Figure pat00002
여기서, Rw는 타이어 유효회전반경이며, Gtotal은 감속기/차동장치의 총기어비이다.
다음으로 모터 토크 및 모터 전류는 다음과 같이 검출될 수 있다.
전기자동차의 가속도 ax의 경우, 수학식 3과 같이 모터 토크 Tm과 모터 각속도 ωm의 함수, 또는 모터의 Q상 전류 iq와 모터 각속도 ωm의 함수로 나타낼 수 있다. 모터 각속도 ωm은 수학식 2에서 이미 구해진 값이기 때문에 전기자동차의 설계파라미터 정보 등에서 정의되어지는 상수부를 각각 B, C, D로 치환할 경우, 모터 토크 Tm과 Q상전류 iq는 아래의 수학식 4에 의해서 검출될 수 있다.
Figure pat00003
Figure pat00004
수학식 3에서 공기저항 kair·vx 2 은 구배저항과 구름저항에 비해 작기 때문에 무시할 수 있다.
여기서, ηtotal은 동력전달효율이고, φ는 구배각이며, μx는 굴림마찰저항계수이며, kair은 공기저항상수이며, m은 전기자동차의 질량이며, P는 모터의 극수이며, λf는 영구자석의 자속이다.
Δm은 전기자동차의 관성에 의해 발생하는 미소질량값으로써 아래의 수학식 5와 같이 정의된다.
Figure pat00005
여기서, Jtotal은 휠에 작용하는 등가 회전관성이다.
한편, 전기자동차의 구동토크 Tw는 아래의 수학식 6과 같이 모터토크 Tm 및 모터 각가속도
Figure pat00006
의 함수로 정의되며, 상수값을 각각 E,F로 치환할 경우, 아래의 수학식 7을 통해서 모터 각가속도
Figure pat00007
을 얻을 수 있다.
Figure pat00008
Figure pat00009
전기자동차의 추진력 Fx는
Figure pat00010
로 정의될 수 있기 때문에, 수학식 6에 대입하여 Fx를 통해서도 모터 각가속도
Figure pat00011
이 계산될 수 있다.
고장 검출부(30)는 전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치, 예를 들어 실제 모터 토크, 실제 Q상전류, 실제 모터 각속도 및 실제 모터 각가속도를 입력받고, 이러한 실제 지령치와 지령치 예측값 검출부(20)에 의해 검출된 지령치 예측값, 예를 들어 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도를 각각 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 검출한다.
고장 검출부(30)는 오차 검출부(31) 및 고장 판별부(32)를 포함한다.
오차 검출부(31)는 전기자동차의 각 모터 동작을 위해 모터 제어기로부터 실제 지령치, 예를 들어 실제 모터 토크, 실제 Q상전류, 실제 모터 각속도 및 실제 모터 각가속도를 입력받고, 지령치 예측값 검출부(20)에 의해 검출된 지령치 예측값, 예를 들어 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도를 입력받는다.
이어 오차 검출부(31)는 실제 모터 토크, 실제 Q상전류, 실제 모터 각속도 및 실제 모터 각가속도 각각을 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도와 각각 비교하여 각각의 오차를 검출한다.
고장 판별부(32)는 오차 검출부(31)에 의해 실제 지령치와 지령치 예측값 간의 오차, 즉 실제 모터 토크와 모터 토크의 오차, 실제 Q상전류와 Q상 전류의 오차, 실제 모터 각속도와 모터 각속도의 오차, 및 실제 모터 각가속도와 모터 각가속도의 오차를 각각에 기 설정된 설정범위와 비교하고, 각각의 오차가 해당 설정범위를 벗어나면 전기자동차에 고장이 발생한 것으로 판단한다.
이 경우, 고장 판별부(32)는 도 2 및 도 3 에 도시된 바와 같이, 실제 모터 토크와 모터 토크의 오차, 실제 Q상전류와 Q상 전류의 오차, 실제 모터 각속도와 모터 각속도의 오차, 및 실제 모터 각가속도와 모터 각가속도의 오차 중 적어도 하나가 해당 설정범위를 벗어나면 전기자동차에 고장이 발생한 것으로 판단한다.
또한, 고장 판별부(32)는 실제 모터 각속도와 모터 각속도의 오차, 및 실제 모터 각가속도와 모터 각가속도의 오차 중 적어도 하나가 해당 설정범위를 벗어나면 모터속도센서 및 속도 제어기 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하여 해당 고장을 안내한다.
반면에, 고장 판별부(32)는 실제 모터 토크와 모터 토크의 오차, 및 실제 Q상전류와 Q상 전류의 오차 중 적어도 하나가 해당 설정범위를 벗어나면 모터전류센서, 토크센서 및 토크 제어기 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하여 해당 고장을 안내한다.
여기서, 속도제어기와 토크제어기는 모터제어기 내부에 구비될 수 있으며, 속도제어기는 전기자동차의 모터 속도를 제어하고, 토크제어기는 전기자동차의 모터 토크를 제어한다.
이하 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 방법을 도 4 를 참조하여 상세하게 설명한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 방법의 순서도이다.
도 4 를 참조하면, 먼저 고장 검출부(30)는 전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치, 예를 들어 실제 모터 토크, 실제 Q상전류, 실제 모터 각속도 및 실제 모터 각가속도를 입력받는다(S10).
또한, 차량 동역학 데이터 수집부(10)는 OBD 또는 각종 센서로부터 차량 동역학 데이터를 수집한다(S20). 차량 동역학 데이터에는 차량의 속도, 차량의 가속도, 모터 속도, 차량의 전진방향으로의 힘, 차량의 수직방향으로의 힘, 차량의 수평방향으로의 힘, 엔진토크, 휠 속도 및 휠 토크 등이 포함될 수 있다.
이어, 지령치 예측값 검출부(20)는 상기한 차량 동역학 데이터 수집부(10)에 의해 수집된 차량 동역학 데이터에 대한 수학적 모델링을 통해 지령치 예측값, 예를 들어 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도를 검출한다(S30).
다음으로, 고장 검출부(30)는 전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치, 예를 들어 실제 모터 토크, 실제 Q상전류, 실제 모터 각속도 및 실제 모터 각가속도를 지령치 예측값 검출부(20)에 의해 검출된 지령치 예측값, 예를 들어 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도 간의 오차를 검출한다(S40).
즉, 고장 검출부(30)는 실제 지령치와 지령치 예측값 간의 오차, 즉 실제 모터 토크와 모터 토크의 오차, 실제 Q상전류와 Q상 전류의 오차, 실제 모터 각속도와 모터 각속도의 오차, 및 실제 모터 각가속도와 모터 각가속도의 오차를 검출한다.
이어, 고장 검출부(30)는 실제 모터 토크와 모터 토크의 오차, 실제 Q상전류와 Q상 전류의 오차, 실제 모터 각속도와 모터 각속도의 오차, 및 실제 모터 각가속도와 모터 각가속도의 오차를 각각에 설정된 설정범위와 비교하여 각각의 오차가 설정범위를 벗어나는지를 판단하고(S50), 판단 결과에 따라 전기자동차의 고장을 안내하고, 전기자동차의 모터 제어기와 각종 센서 등에 대한 고장을 판별한다(S60).
예를 들어, 고장 검출부(30)는 실제 모터 각속도와 모터 각속도의 오차, 및 실제 모터 각가속도와 모터 각가속도의 오차 중 적어도 하나가 해당 설정범위를 벗어나면 모터속도센서 및 속도제어기 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하여 해당 고장을 안내한다.
반면에, 고장 검출부(30)는 실제 모터 토크와 모터 토크의 오차 및 실제 Q상전류와 Q상 전류의 오차 중 적어도 하나가 해당 설정범위를 벗어나면 모터전류센서 또는 토크센서 및 토크 제어기 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하여 해당 고장을 안내한다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법은 차량 동역학 데이터의 수학적 모델링을 통해 획득한 지령치 예측값과 모터 제어기로부터 획득한 실제 지령치를 비교하여 비교 결과에 따라 모터제어기 또는 각종 센서의 고장을 진단하고, 전기자동차 고장 진단을 위해 추가적으로 센서를 설치할 필요가 없어 전기자동차에 대한 고장 진단을 빠르게 수행할 수 있으며, 센서 설치 비용을 절약할 수 있어 전기자동차 고장 진단에 필요한 비용을 절감할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법은 전기자동차 고장 진단을 위해 CAN 통신을 통해 얻은 차량 동역학 데이터를 이용하므로 전기자동차 고장 진단 결과에 대한 신뢰성을 높일 수 있고, 센서의 오류나 고주파 노이즈에 의한 고장 진단 실패를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 전기자동차의 안전도를 향상시킬 수 있다.
게다가, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 고장 진단 장치 및 방법은 G센서, 전류센서, 속도센서 등의 센서 고장 및 이로 인한 이상신호 발생시에도 전기자동차 고장 진단을 위한 백업장치로 활용이 가능하다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.
10: 차량 동역학 데이터 수집부
20: 지령치 예측값 검출부
30: 고장 검출부
31: 오차 검출부
32: 고장 판별부

Claims (16)

  1. 전기자동차의 각 전장모듈을 제어하는 전장모듈 제어기 각각으로부터 차량 동역학 데이터를 수집하는 차량 동역학 데이터 수집부;
    상기 차량 동역학 데이터를 이용하여 전기자동차의 모터 제어를 위한 지령치 예측값 각각을 검출하는 지령치 예측값 검출부; 및
    전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치를 입력받고, 상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값을 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 검출하는 고장 검출부를 포함하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 고장 판별부는
    상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값 별로 오차를 검출하는 오차 검출부; 및
    상기 오차 검출부에 의해 검출된 오차 각각을 통해 전기자동차의 고장을 판별하는 고장 판별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 고장 판별부는
    상기 오차 검출부에 의해 검출된 오차 각각을 기 설정된 설정범위와 각각 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 진단하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 고장 판별부는
    상기 오차 검출부에 의해 검출된 오차 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 전기자동차에 고장이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 지령치 예측값은
    전기자동차의 모터를 제어하기 위한 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 고장 판별부는
    상기 모터 각속도와 상기 모터 각가속도 중 어느 하나가 상기 설정범위 벗어나면 모터 제어를 위한 속도제어기 및 모터속도센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 고장 판별부는
    상기 모터 토크와 상기 Q상전류 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 모터 제어를 위한 토크제어기, 모터전류센서 및 토크센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 차량 동역학 데이터 수집부는
    상기 차량 동역학 데이터를 CAN(Controller Area Network) 통신을 통해 수집하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 장치.
  9. 고장 검출부가 전기자동차의 모터제어기로부터 모터 제어를 위한 실제 지령치를 입력받는 단계;
    차량 동역학 데이터 수집부가 전기자동차의 각 전장모듈을 제어하는 전장모듈 제어기 각각으로부터 차량 동역학 데이터를 수집하는 단계;
    지령치 예측값 검출부가 상기 차량 동역학 데이터를 이용하여 전기자동차의 모터 제어를 위한 지령치 예측값 각각을 검출하는 단계; 및
    상기 고장 검출부가 상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값을 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 검출하는 단계를 포함하는 전기자동차 고장 진단 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 고장을 검출하는 단계는
    상기 실제 지령치와 상기 지령치 예측값 별로 오차를 검출하고, 검출된 오차 각각을 통해 전기자동차의 고장을 판별하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 고장을 검출하는 단계는
    상기 오차 각각을 기 설정된 설정범위와 각각 비교하여 비교 결과에 따라 전기자동차의 고장을 진단하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 고장을 검출하는 단계는
    상기 오차 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 전기자동차에 고장이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 방법.
  13. 제 11 항에 있어서, 상기 지령치 예측값은
    전기자동차의 모터를 제어하기 위한 모터 토크, Q상전류, 모터 각속도 및 모터 각가속도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 고장을 검출하는 단계는
    상기 모터 각속도와 상기 모터 각가속도 중 어느 하나가 상기 설정범위 벗어나면 모터 제어를 위한 속도제어기 및 모터속도센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 방법.
  15. 제 13 항에 있어서, 상기 고장을 검출하는 단계는
    상기 모터 토크와 상기 Q상전류 중 적어도 하나가 상기 설정범위를 벗어나면 모터 제어를 위한 토크제어기, 모터전류센서 및 토크센서 중 적어도 하나에 고장이 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 방법.
  16. 제 9 항에 있어서, 상기 차량 동역학 데이터는 CAN(Controller Area Network) 통신을 통해 수집되는 것을 특징으로 하는 전기자동차 고장 진단 방법.
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