KR20200129803A - 실도로 가상주행환경을 이용한 ems 매핑 최적화 방법 및 엔진 가상시험환경 시스템 - Google Patents

실도로 가상주행환경을 이용한 ems 매핑 최적화 방법 및 엔진 가상시험환경 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 엔진 가상시험환경 시스템(1)에서 구현되는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법은 기 설정평가항목으로 구축된 실도로 가상주행환경을 가상 엔진 테스트 벤치(30)와 연계로 실행하여 실도로 엔진운전궤적을 도출하고, 실도로 엔진운전궤적을 컨트롤 랩(30)에서 실제의 엔진을 엔진물리모델과 엔진시험모델로 구분하여 생성된 가상 엔진에 대한 가상시험조건으로 부가하여 엔진에 매핑되는 가상시험결과를 획득함으로써 가상시험환경과 함께 RDE 평가 대응을 위한 실도로 가상주행환경의 모의시험이 가능한 특징을 구현한다.

Description

실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법 및 엔진 가상시험환경 시스템{Method for Optimizing Engine Management System Mapping Based On Real Road Virtual Driving Environment and Engine Virtual Test Environment System thereof}
본 발명은 EMS(Engine Management System) 매핑에 관한 것으로, 특히 기 설정평가항목에 실도로 환경을 접목한 엔진 가상시험환경 시스템으로 이루어지는 EMS 매핑 최적화 방법에 관한 것이다.
최근 들어 자동차 개발에 적용되고 잇는 엔진 가상시험환경 시스템은 배기가스규제 충족을 위해 엄격한 EM(Emission) 규제가 적용됨으로써 가솔린엔진과 달리 EMS 매핑을 통한 raw EM(Emission)의 제어가 중요한 디젤엔진에 대해 기 설정평가항목의 시험을 수행할 수 있어 디젤엔진 개발에 매우 효과적인 특징을 갖고 있다.
이 경우 상기 기 설정평가항목은 NEDC(New European Driving Cycle), WLTP(Worldwide light vehicle test procedure)로 규정되고, 상기 엔진 가상시험환경 시스템은 NEDC와 WLTP에서 요구하는 샤시 다이나모 평가모드를 통해 엔진 성능과 EM 예측이 반영된 매핑이 이루어지도록 EGR, 부스트, 다단분사 시기, 압력, 유량의 연소제어인자가 이용된 EMS 매핑 최적화를 수행한다.
이러한 이유는 상기 엔진 가상시험환경 시스템은 목표 프로파일러(target profiler), 엔진 다이나모의 모의 엔진실험을 제어하는 다이나모 컨트롤러, 가상 엔진 테스트 벤치(Virtual Engine Test Bench), 가상 엔진, EMS ECU(EMS Electronic Control Unit)을 포함함으로써 EMS 매핑을 EMS ECU에 로드하기 용이하고, 특히 EMS 매핑에 이어진 검증절차의 반복을 통해 연소제어인자에 대한 매핑 최적화가 가능하기 때문이다. 이 경우 상기 EMS 매핑은 EGR(Exhaust Gas Recirculation), 부스트(boost), 다단분사 시기(multi port injection time), 압력, 유량 등을 연소제어인자로 한다.
따라서 엔진 가상시험환경 시스템은 개발단계별로 EGR, 부스트, 다단분사 시기, 압력, 유량의 연소제어인자에 대한 검증 과정이 반복되어야 하는 디젤엔진의 개발환경을 매우 유용하게 제공하여 준다.
일본공개특허 2017-0173309(2017.02.15)
하지만, 최근 들어 상기 기 설정평가항목은 RDE(Real Driving Emission) 항목을 포함할 것을 요구하고 있다. 이 경우 상기 RDE는 EGR, 부스트, 다단분사 시기, 압력, 유량의 연소제어인자를 이용한 EMS 매핑 최적화에 다양한 실도로 조건에서 성능과 EM 예측이 반영된 매핑을 하는 방식이다.
그러므로 엔진 가상시험환경 시스템은 NEDC와 WLTP는 물론 RDE 조건인 다양한 실도로 환경이 포함된 기 설정평가항목을 디젤엔진 개발단계에서 반영할 수 있어야 하고, 이를 통한 새로운 EMS 매핑 최적화 기법도 차량 성능과 EM 예측이 반영된 매핑에 대한 필요성을 요구하고 있다.
이에 상기와 같은 점을 감안한 본 발명은 물리엔진모델과 시험엔진모델을 통한 가상엔진에 가상시험환경과 함께 기 설정평가항목에 준한 실도로 가상주행환경으로 실도로 엔진운전궤적을 도출함으로써 NEDC와 WLTP 규정은 물론 RDE 규정에 대응하는 실도로 가상주행환경을 모의 시험할 수 있는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법 및 엔진 가상시험환경 시스템의 제공에 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법은 기 설정평가항목에 준하여 가상 엔진 테스트 벤치에서 구축된 실도로 가상주행환경의 실행으로 얻어진 실도로 엔진운전궤적을 가상시험조건에 부가해 주는 실도로 평가대응 모드가 포함되고, 상기 가상시험조건이 실제의 엔진을 엔진물리모델과 엔진시험모델로 구분하여 대체한 가상엔진에 적용되어 엔진 매핑 데이터로 확보되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 실도로 평가대응 모드는 상기 가상시험조건 설정을 적용하여 상기 물리엔진모델 또는 상기 시험엔진모델을 이용한 상기 가상시험이 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 실시되기 전 수행된다.
바람직한 실시예로서, 상기 실도로 평가대응 모드는 엔진모델과 RDE 주행모델이 각각 구축되는 단계, 상기 실도로 가상주행환경에 대한 기본 주행 시나리오가 생성되는 단계, 상기 엔진모델과 상기 RDE 주행모델이 상기 엔진물리모델에 시스템 통합되는 단계, 상기 엔진운전궤적의 도출이 이루어지도록 상기 기본 주행 시나리오로 가상 기 설정평가항목 주행이 이루어지는 단계, 상기 실도로 엔진운전궤적의 도출 결과가 상기 가상시험조건에 부가되는 단계, 상기 가상 기 설정평가항목 주행이 실시횟수로 반복되는 기 설정평가항목 평가반복 모드가 적용되는 단계로 수행된다.
바람직한 실시예로서, 상기 엔진모델은 차량동역학해석에 따른 차량/변속기모델로 구성된다. 상기 RDE 주행모델은 상기 기본 주행 시나리오를 위해 교차로, 제한 차속, 신호등의 도로 정보가 부여된 GPS 기반의 실도로 모델이다. 상기 가상시험조건은 상기 실도로 모델에 부여되는 기 설정평가항목 설정조건을 포함한다. 상기 기 설정평가항목 설정조건은 상기 실도로 모델에 대한 도로 교통 상황, 운전자 운전 특성, 도로 주변 환경이다.
바람직한 실시예로서, 상기 기 설정평가항목 평가반복 모드는 상기 실시횟수를 N회(N은 1 이상 정수)로 설정하여 수행되고, 상기 N회의 반복으로 상기 실도로 엔진운전궤적의 도출 결과를 최적화시켜준다.
바람직한 실시예로서, 상기 가상시험에서 획득한 성능과 연비 및 EM 최적 데이터가 기 설정평가항목 평가를 위해 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 상기 엔진으로 매핑되기 전 수행된다. 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 거쳐 수행된다.
그리고 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엔진 가상시험환경 시스템은 엔진의 실제 구조를 표현하는 엔진물리모델과 상기 엔진의 실제 동작을 표현하는 엔진시험모델을 구축하고, 상기 엔진물리모델 또는 상기 엔진시험모델을 이용한 가상 엔진으로 상기 엔진의 동작을 가상시험조건에 맞춰 구현해 주는 가상 엔진 테스트 벤치; 상기 가상 엔진 테스트 벤치에서 기 설정평가항목에 준한 실도로 가상주행환경이 구축되는 정보를 제공하고, 상기 실도로 가상주행환경에 의한 가상 기 설정평가항목 주행으로 도출된 실도로 엔진운전궤적을 상기 가상시험조건에 부가시켜주는 RDE 적용 모듈이 포함되는 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로서, 상기 RDE 적용 모듈은 상기 실도로 가상주행환경을 GPS 정보 기반으로 제공해 주며, 상기 실도로 가상주행환경에 대한 교차로, 제한 차속, 신호등, 도로 교통 상황, 운전자 운전 특성, 도로 주변 환경을 제공해 주고, 상기 엔진물리모델과 연결이 이루어지도록 차량모델링 및 변속기 모델링에 대한 차량동역학 해석 기능을 제공해 주며, 상기 실도로 엔진운전궤적의 결과를 생성하여 상기 가상 엔진 테스트 벤치로 제공해 준다.
이러한 본 발명의 엔진 가상시험환경 시스템에서 수행되는 기 설정평가항목에 실도로 가상주행환경을 고려한 EMS 매핑 최적화로 하기와 같은 작용 및 효과를 구현한다.
첫째, 물리엔진모델과 시험엔진모델이 결합된 가상엔진과 이를 평가할 수 있는 가상시험환경을 구성하고 가상주행환경을 결합함으로써 디젤엔진의 기 설정평가항목 중 RDE 평가 대응을 위한 EMS 매핑 최적화가 엔진 가상시험환경 시스템에서 구현된다. 둘째, 디젤엔진 개발단계에서 EMS 매핑의 시간/공간 자유도 확보가 가능하다. 셋째, 디젤엔진 개발단계에서 실 엔진 및 차량에서 평가가 어렵게 요구되는 기 설정평가항목에 대해 다양한 조건의 검증이 이루어질 수 있다. 넷째, 디젤엔진 개발단계에서 엔진 대상과 차량시험의 원활한 협업을 기대할 수 있다. 다섯째, 기 설정평가항목을 시험하기 위한 엔진 가상시험환경 시스템에 대한 활용도가 크게 확장된다.
도 1 및 도 2는 본 발명에 따른 실도로 가상주행환경을 이용한 기 설정평가항목으로 이루어지는 엔진의 EMS 매핑 최적화 방법의 순서도이고, 도 3은 본 발명에 따른 EMS 매핑 최적화 방법의 가상엔진 시험모드가 RDE 적용 모듈을 이용해 기 설정평가항목을 RDE 평가대응 모드로 확장 구현되는 예이며, 도 4는 본 발명에 따른 실도로 가상주행환경을 이용한 엔진의 EMS 매핑 최적화 방법의 RDE 평가대응 모드가 RDE 평가반복 모드로 최적 결과를 얻어 가상엔진 시험모드에 이어진 EMS 매핑 최적화 모드가 수행되는 상세 절차이고, 도 5는 본 발명에 따른 EMS 매핑 최적화를 위한 가상시험결과 획득 시 엔진 가상시험환경 시스템의 동작 상태이며, 도 6은 본 발명에 따른 엔진 가상시험환경 시스템에서 획득한 가상시험결과를 EMS 매핑 최적화를 위해 실제엔진 및 실차평가가 수행되는 상태이고, 도 7은 본 발명에 따른 기 설정평가항목을 확장한 RDE 평가대응 모드로 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화가 구현되는 엔진 가상시험환경 시스템의 예이며, 도 8은 본 발명에 따른 엔진 가상시험환경 시스템에 적용된 물리엔진모델을 1-D Fast Running Model 대신 Mean Value Engine Model(MVEM)으로 구축한 예(가) 및 엔진 가상시험환경 시스템에 적용된 EMS 모델을 실제 ECU로 구축한 예(나)이다.
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 1 및 도 2를 참조하면, 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법은 기 설정평가항목을 확장한 실도로 평가대응 모드(S1~S6-5)로 획득한 실도로 가상주행환경이 반영된 실도로 엔진운전궤적으로 가상엔진 시험모드(S10~S50)의 수행 후 실도로 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)로 이전 결과에 대한 실도로 엔진운전궤적 최적화 도출이 이루어져 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)를 완료함을 특징으로 한다.
이를 위해 상기 실도로 평가대응 모드(S1~S6-5)는 엔진모델(S2)과 RDE 주행모델(S3)을 각각 구성하여 기본 주행 시나리오 생성(S5-2)이 이루어지는 RDE 적용 시스템 구축(S1~S5-3), 엔진모델과 RDE 주행모델의 시스템 통합 후 기본 주행 시나리오 모의시험으로 실도로 엔진운전궤적에 대한 결과 도출이 이루어지는 RDE 실행(S6~S6-5)으로 구분된다. 또한 상기 실도로 평가반복 모드(S50-1, S50-1A, S50-2A)는 실도로 엔진운전궤적 최적화 도출이 이루어지도록 기본 주행 시나리오 모의시험에 대한 반복조건을 적용한다.
그 결과 상기 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법은 EGR, 부스트, 다단분사 시기, 압력, 유량의 연소제어인자에 대한 검증이 이루어지는 엔진 가상시험환경 시스템에서 다양한 실도로 조건 반영된 EMS 매핑 최적화가 가능하고, 실도로 가상주행환경이 반영된 EMS 매핑 최적화를 통해 엔진개발단계에서 실도로 평가 대응이 가능하다.
한편 도 3은 상기 실도로 평가대응 모드(S1~S6-5) 및 상기 실도로 평가반복 모드(S51~S60-2A)를 위해 도 7의 엔진 가상시험환경 시스템(1)과 연계된 RDE 적용 모듈(10-1)의 세부 구성 예를 나타낸다.
도 3 및 도 7을 참조하면, 엔진 가상시험환경 시스템(1)은 목표 프로파일러(target profiler)(10), RDE 적용 모듈(10-1), 모의 엔진실험장치인 엔진 다이나모(1-1)를 제어하는 다이나모 컨트롤러(20), 가상 엔진 테스트 벤치(30), 가상 엔진(40), EMS ECU(Engine Management System Electronic Control Unit)(70)을 포함한다.
도 3을 참조하면, 상기 RDE 적용 모듈(10-1)은 RDE에서 규정한 실도로 가상주행환경이 반영된 기본 주행 시나리오 생성을 수행한다. 이를 위해 상기 RDE 적용 모듈(10-1)은 RDE에서 규정한 실도로 가상주행환경을 기 설정평가항목에 반영하도록 GPS 정보 기반 지도 생성모듈(11), 교차로/제한 차속/신호등 생성모듈(12), 가상 도로/기본 주행 시나리오 생성모듈(13), 차량/변속기 모델링/통합 생성모듈(14), 교통상황/운전자 특성 생성모듈(15), RDE 주행모드 생성모듈(16), 엔진 운전모드/운전영역생성모듈(17) 등으로 구분된다.
이하, 도 1 및 도 2의 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법은 도 3 내지 도 7을 통해 설명된다. 이 경우 모든 수행 절차는 도 7의 가상 엔진 테스트 벤치(30)를 통해 이루어지고, 특히 상기 컨트롤 랩(30)은 RDE 적용 모듈(10-1)을 이용하여 실도로 평가대응 모드(S1~S6-5) 및 실도로 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)를 수행하면서 RDE 적용 모듈(10-1)을 벗어난 모등 수행 절차는 EMS ECU(70)와 연계되어 ECU 모델(71)을 구축하여 이루어진다.
또한, 이하의 기 설정평가항목이란 NEDC와 WLTP 규정이 요구하는 기존의 기 설정평가항목과 함께 RDE 규정의 필요 환경인 실제적인 도로에 대한 실도로 가상주행환경을 모의 시험할 수 있는 설정평가항목을 포함하고, 엔진 가상시험환경 시스템(1)은 NEDC 설정평가항목, WLTP 설정평가항목, RDE 설정평가항목을 기 설정평가항목으로하여 선택적으로 선정하여 가상적인 모의시험을 수행할 수 있음을 전제로 하여 설명된다.
먼저, 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 RDE 적용 모듈(10-1)과 연계하여 실도로 평가대응 모드(S1~S6-5)를 수행한다,
구체적으로 상기 실도로 평가대응 모드(S1~S6-5)는 S1의 기 설정평가항목에 대한 적용 시스템 구축을 통해 S2의 엔진모델구성과 S3의 기 설정평가항목 주행모드구성 및 S6의 기 설정평가항목 실행으로 세분화된다.
도 7을 참조하면, 시험엔진모델(GLOBAL DOE)의 엔진시험 데이터에 기반 하여 Data Regression Model로 S2A의 엔진시험모델이 구축되고 더불어 시험엔진모델(GLOBAL DOE)의 엔진시험 데이터에 기반 하여 1-D Fast Running Model로 S2B의 엔진물리모델이 구축된다.
그러므로 상기 엔진모델구성(S2)은 S2A의 엔진시험모델과 S2B의 엔진물리모델로 구분된다.
도 3을 참조하면, 차량/변속기 모델링/통합 생성모듈(14)에 기반 하여 S4의 차량모의가 구축되고 더불어 GPS 정보 기반 지도 생성모듈(11)과 교차로/제한 차속/신호등 생성모듈(12), 가상 도로/기본 주행 시나리오 생성모듈(13), 교통상황/운전자 특성 생성모듈(15)에 기반 하여 S5의 기 설정평가항목 모의가 구축된다.
그러므로 상기 기 설정평가항목 주행모드구성(S3)은 차량모의(S4)와 기 설정평가항목 모의(S5)로 구분된다.
일례로 상기 차량모의(S4)는 S4-1의 차량동역학해석과 S4-2의 차량/변속기모델구성으로 구체화된다. 반면 상기 기 설정평가항목 모의(S5)는 S5-1의 실도로 모델 생성, S5-2의 도로 정보 생성, S5-3의 기본 주행 시나리오 생성으로 구체화된다. 이 경우 상기 실도로 모델 생성(S5-1)은 GPS(Global Positioning System) 정보 기반 지도 생성모듈을 통해 GPS 기반으로 이루어지고, 상기 도로 정보 생성(S5-2)은 교차로/제한 차속/신호등 생성모듈을 통해 교차로, 제한차속, 신호등이 구체적으로 적용되어 이루어지며, 상기 기본 주행 시나리오 생성(S5-3)은 가상 도로/기본 주행 시나리오 생성모듈을 통한 가상주행환경으로 구체화된다.
다시 도 3을 참조하면, 상기 기 설정평가항목 실행(S6)은 S6-1의 시스템 통합 구성, S6-2의 기 설정평가항목 설정조건 구성, S6-3의 기 설정평가항목 시험조건설정, S6-4의 가상 기 설정평가항목 주행, S6-5의 엔진운전궤적 도출로 세분화된다.
일례로 상기 시스템 통합 구성(S6-1)은 엔진모델구성(S2)의 엔진물리모델(S2B)을 차량모의(S4)의 차량/변속기모델(S4-2)과 연결하여 이루어진다. 이 경우 상기 연결은 상기 엔진물리모델(S2B)에 상기 차량/변속기모델(S4-2) 또는 상기 차량/변속기모델(S4-2)에 상기 엔진물리모델(S2B)이 차량/변속기 모델링/통합 생성모듈(14)을 통해 통합됨을 의미한다.
일례로 상기 기 설정평가항목 설정조건 구성(S6-2)은 가상 주행을 위한 도로에 도로 교통 상황, 운전자 운전 특성, 도로 주변 환경 등을 특정 조건으로 조건부여하여 이루어진다. 이 경우 상기 조건부여는 교차로/제한 차속/신호등 생성모듈(12)을 통해 구체적인 수치로 부여됨을 의미한다.
일례로 상기 기 설정평가항목 시험조건설정(S6-3)은 가상 기 설정평가항목 주행의 실시횟수(예, i=N, N은 1 이상 정수)가 횟수 설정됨을 의미하고, 상기 가상 기 설정평가항목 주행(S6-4)은 실시횟수에 따른 가상 기 설정평가항목의 주행 실시를 의미한다. 이 경우 상기 횟수 설정은 RDE 주행모드 생성모듈(16)을 통해 구체적인 수치로 부여됨을 의미하며, 상기 주행 실시는 RDE 주행모드 생성모듈(16)을 통한 실제적인 프로그램 수행을 의미한다.
일례로 상기 엔진운전궤적 도출(S6-5)은 제 N 실시횟수에 따른 1회(예, i=1)당 가상 기 설정평가항목 주행 후 도출된 실도로 엔진운전궤적 결과를 의미한다. 이 경우 상기 실도로 엔진운전궤적의 결과는 엔진 운전모드/운전영역생성모듈(17)을 통한 데이터 확보를 의미한다.
그러므로 상기 기 설정평가항목 실행(S6)은 물리엔진모델과 시험엔진모델을 통한 가상엔진에 가상시험환경과 가상주행환경이 결합된 상태에서 실도로 가상주행환경을 요구하는 기 설정평가항목 평가 대응이 가능한 EMS 매핑 데이터 획득이 이루어진다.
이어 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 가상엔진 시험모드(S10~S50)를 수행하고, 상기 가상엔진 시험모드(S10~S50)는 S10의 가상엔진 최적화 구축, S20의 가상시험조건 설정, S30의 가상시험실시, S40의 가상시험결과 획득, S50의 가상시험판단으로 수행된다. 이 경우 상기 시험모드(S10~S50)는 RDE 실행(S6)의 1회 수행된 엔진운전궤적 도출(S6-5)에서 획득한 실도로 엔진운전궤적 데이터를 가상엔진에 적용하여 수행된다. 이에 대해선 도 4 내지 도 6을 통해 구체화된다.
이후 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 기 설정평가항목 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)를 수행하고, 상기 기 설정평가항목 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)는 S50-2A의 횟수 카운트 누적과 S50-2A의 설정 횟수 판단을 수행하는 S50-1의 기 설정평가항목 시험조건 확인으로 수행된다. 이 경우 상기 횟수 카운트 누적(S50-1A)은 I = I + 1을 적용하여 횟수를 1 단위로 누적시켜 준다. 상기 설정 횟수 판단(S50-2A)은 누적 횟수(I)가 설정 횟수(N)를 초과하는지 판단하여 이루어진다. 이로부터 누적 횟수(I)가 설정 횟수(N) 이내인 경우 기 설정평가항목 실행(S6)의 기 설정평가항목 시험조건설정(S6-3) 또는 가상 기 설정평가항목 주행(S6-4)로 피드백되는 반면 누적 횟수(I)가 설정 횟수(N)를 초과한 경우 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)로 전환된다.
이와 같이 상기 기 설정평가항목 실행(S6)의 설정횟수에 맞춘 반복은 1회 실행에 따른 실도로 엔진운전궤적 결과가 EMS 매핑 데이터 산출을 위해 시험모드(S10~S50)에 적용되고, 이어진 기 설정평가항목 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)를 통한 설정횟수 판단을 거쳐 다음 횟수를 2회로 하여 실행된다.
그 결과 상기 기 설정평가항목 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)는 기 설정평가항목 실행(S6)에서 얻은 엔진운전궤적 도출(S6-5)의 결과를 반복하도록 하고, 이로부터 엔진운전궤적 도출(S6-5)의 결과가 물리엔진모델과 시험엔진모델을 통한 가상엔진에 가상시험환경과 가상주행환경이 결합된 상태에서 실도로 가상주행환경을 요구하는 기 설정평가항목 평가 대응이 가능한 EMS 매핑 최적화 데이터로 획득될 수 있도록 한다.
계속해서 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)를 수행하고, 상기 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)는 S60의 가상엔진매핑, S70의 실제시험평가, S100의 최적화 전략 수정으로 수행된다. 이 경우 상기 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)는 기 설정평가항목 실행(S6)의 설정 횟수 반복된 엔진운전궤적 도출(S6-5)에서 획득한 실도로 엔진운전궤적 최적화 데이터를 EMS 매핑 데이터로 적용하여 준다.
도 4를 참조하면, 기 설정평가항목 평가대응 모드(S1~S6-5)와 기 설정평가항목 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)에 기초한 가상엔진 시험모드(S10~S50)와 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)의 구체적인 실행 순서를 예시한다. 그리고 도 4 및 도 5는 기 설정평가항목 평가대응 모드(S1~S6-5)와 기 설정평가항목 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)를 수행하고 더불어 이에 기반 하여 이루어지는 가상엔진 시험모드(S10~S50)와 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)를 수행하는 엔진 가상시험환경 시스템(1)을 예시한다.
구체적으로 상기 가상엔진 시험모드(S10~S50)는 S12의 엔진모델확립 단계/S13의 ECU 맵 생성 단계/S14의 ECU 모델 입력(매핑) 단계로 수행되는 S10의 가상엔진구축, S21의 제어목표값 생성 단계/S22의 시험모델판단 단계로 수행되는 S20의 가상시험조건 설정, S31의 가상시험 수행단계/S32의 현재값 반영단계로 수행되는 S30의 가상시험실시, S41의 시험모델 신뢰구간 판단 단계/S42의 가상시험결과로 전환 단계/S43의 가상시험 데이터 보완 단계로 수행되는 S40의 가상시험결과 획득, S50의 가상시험판단으로 구분된다.
그리고 상기 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)는 성능과 연비 및 EM의 만족 시 이루어지는 S60의 가상엔진매핑, 실 엔진 및 실차를 이용한 배기가스규제 시험평가가 이루어지는 S70의 실제시험평가, 성능/연비/EM의 미충족시 최적화 전략을 수정하여 주는 S100의 최적화 전략 수정으로 구현된다.
이하 상기 가상엔진 시험모드(S10~S50)와 상기 EMS 매핑 최적화 모드(S60~S100)는 도 5 및 도 6을 통해 설명된다.
도 5를 참조하면, 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 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 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 EMS ECU(70)와 연계되어 ECU 모델(71)을 구축한다.
그러므로 상기 가상엔진구축(S10)에서, 상기 엔진모델확립 단계(S12)는 시험엔진모델(GLOBAL DOE)의 엔진시험 데이터에 기반 하여 물리엔진모델(50)이 1-D Fast Running Model로 구축되고, 시험엔진모델(60)이 Data Regression Model로 구축된 다음 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(S20)에서, 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.
이어, 도 5를 참조하면, 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 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(S30)에서, 상기 가상시험 수행(S31)은 S22에서 과도응답 고려가 없는 조건인 경우 시험엔진모델(60)로 가상시험을 수행하는 반면 상기 현재값 반영(S32)은 S22에서 과도응답 고려인 경우 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.
또한, 상기 가상시험결과 획득(S40)에서, 상기 시험모델 신뢰구간 판단(S41)은 S31의 시험엔진모델 가상시험 데이터에 대해 시험모델 신뢰구간 여부를 판단한다. 특히 상기 시험모델 신뢰구간 판단(S41)은 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. 뿐만아니라 ECU(예, EMS ECU(70))에 입력된 제어 목표값의 변화에 따른 통계적 신뢰도를 계산할 수 있으며, 계산한 통계적 신뢰도를 특정값과 비교하여 신뢰구간인지 판단할 수 있다.
이어 상기 가상시험결과 획득(S40)에서, 상기 가상시험결과 획득(S42)은 신뢰성을 갖는 경우 시험엔진모델 가상시험 데이터를 가상시험결과로 바로 전환하여 준다. 반면 상기 가상시험보완(S43)은 신뢰성을 갖지 않는 경우 물리엔진모델(50)에 대한 가상시험으로 얻은 데이터로 S31의 시험엔진모델 가상시험 데이터를 보완하여 S42의 가상시험결과로 전환시켜준다.
계속해서 도 6을 참조하면, 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 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(S50)에서는 물리엔진모델(50)과 시험엔진모델(60)의 가상시험으로 파악된 가상엔진(40)에 대한 성능과 연비 및 EM의 만족 여부를 판단한다.
따라서 상기 가상시험판단(S50)에서 성능/연비/EM이 불만족되는 결과를 가져올 경우 최적화 전략 수정(S100)으로 전환된다.
일례로 상기 최적화 전략 수정(S100)에선 최적화 전략 수정이 이루어지고, 상기 최적화 전략 수정은 EMS ECU(70)의 ECU 맵 조건 변경으로 ECU 모델을 최적화하여 준다. 이 경우 상기 ECU 모델 최적화는 성능/연비/EM을 만족하지 않는 물리엔진모델(50)과 시험엔진모델(60)의 가상시험 조건 변경을 의미한다.
이와 같이 상기 최적화 전략 수정(S100)으로 전환되면, 가상 엔진 테스트 벤치(30)에선 ECU 맵 생성(S13)과 ECU 모델 입력(매핑)(S14)으로 가상엔진구축(S10)을 재수행한 후 가상시험조건 설정(S20), 가상시험실시(S30), 가상시험결과 획득(S40), 가상시험판단(S50)이 반복 수행된다.
반면 상기 가상시험판단(S50)에서 성능/연비/EM이 만족되는 결과를 가져올 경우 기 설정평가항목 평가반복 모드(S50-1~S60-2A)로 진입하여 횟수 카운트 누적(S50-1A) 후 설정 횟수 도달(S50-2A) 시 가상엔진매핑(S60)으로 진입한 다음 상기 실제시험평가(S70)로 진행된다.
일례로 상기 가상엔진매핑(S60)은 가상엔진매핑을 통해 차량 ECU에 ECU 맵이 입력되고, 상기 실제시험평가(S70)는 실 엔진 및 실차를 이용한 배기가스규제 시험평가가 수행된다.
도 6을 참조하면, 엔진 가상시험환경 시스템(1)이 상기 실제시험평가(S70)를 위해 실차(200)와 차량상사시스템(300)을 연계하여 구축한 예를 알 수 있다.
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.
한편, 도 7은 도 1 내지 도 6의 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법을 수행하기 위한 엔진 가상시험환경 시스템(1)의 실제적인 구축 예를 나타낸다. 이 경우 상기 엔진 가상시험환경 시스템(1)은 본 출원인의 대한민국 특허출원번호 10-2018-0100179(2018-08-27)와 동일하나 도 2의 기능을 수행하는 RDE 적용 모듈(10-1)을 더 포함하는 차이가 있다.
도 7을 참조하면, 상기 엔진 가상시험환경 시스템(1)은 목표 프로파일러(target profiler)(10), RDE 적용 모듈(10-1), 모의 엔진실험장치인 엔진 다이나모(1-1)를 제어하는 다이나모 컨트롤러(20), 가상 엔진 테스트 벤치(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 RDE 적용 모듈(10-1)은 가상 엔진 테스트 벤치(30)와 연계되어 RDE에서 규정한 실도로 가상주행환경이 반영된 기본 주행 시나리오 생성을 수행한다. 이 경우 상기 RDE 적용 모듈(10-1)의 구성요소는 도 2와 같이 GPS 정보 기반 지도 생성모듈(11), 교차로/제한 차속/신호등 생성모듈(12), 가상 도로/기본 주행 시나리오 생성모듈(13), 차량/변속기 모델링/통합 생성모듈(14), 교통상황/운전자 특성 생성모듈(15), RDE 주행모드 생성모듈(16), 엔진 운전모드/운전영역생성모듈(17)이다.
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 가상 엔진 테스트 벤치(30)는 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.
특히 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 8을 참조하면, 상기 엔진 가상시험환경 시스템(1)이 보다 단순한 시스템으로 구축될 수 있음을 나타낸다.
도 8(가)은 상기 엔진 가상시험환경 시스템(1)에 Mean Value Engine Model로 구축된 단순 물리엔진모델(50-1)이 적용된 예이다. 이 경우 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 8(나)는 상기 엔진 가상시험환경 시스템(1)에 실제 ECU가 적용된 예이다. 이 경우 상기 실제 ECU는 EMS ECU(70)의 ECU 모델 대비 NCA ES690TM, MATLABTM, GT-POWERTM을 인터페이스 연결하여 물리엔진모델로 구축되는 차이가 있다.
전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 엔진 가상시험환경 시스템(1)에서 구현되는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법은 기 설정평가항목으로 구축된 실도로 가상주행환경을 컨트롤 랩(30)과 연계로 실행하여 실도로 엔진운전궤적을 도출하고, 실도로 엔진운전궤적을 컨트롤 랩(30)에서 실제의 엔진을 엔진물리모델과 엔진시험모델로 구분하여 생성된 가상 엔진에 대한 가상시험조건으로 부가하여 엔진에 매핑되는 가상시험결과를 획득함으로써 가상시험환경과 함께 RDE 평가 대응을 위한 실도로 가상주행환경의 모의시험이 가능하다.
1 : 엔진 가상시험환경 시스템
1-1 : 엔진 다이나모 10 : 목표 프로 파일러(target profiler)
10-1 : RDE 적용 모듈 11 : GPS 정보 기반 지도 생성모듈
12 : 교차로/제한 차속/신호등 생성모듈
13 : 가상 도로/기본 주행 시나리오 생성모듈
14 : 차량/변속기 모델링/통합 생성모듈
15 : 교통상황/운전자 특성 생성모듈
16 : RDE 주행모드 생성모듈 17 : 엔진 운전모드/운전영역생성모듈
20 : 다이나모 컨트롤러 30 : 가상 엔진 테스트 벤치
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 (16)

  1. 엔진 가상시험환경 시스템의 가상 엔진 테스트 벤치에서 실제의 엔진을 엔진물리모델과 엔진시험모델로 구분한 가상엔진이 생성되고, 상기 가상엔진에 가상시험조건을 적용하여 수행된 가상시험결과가 상기 엔진에 매핑되는 엔진 EMS(Engine Management System) 매핑 방법에 있어서,
    기 설정평가항목에 준하여 상기 컨트롤 랩에서 실도로 가상주행환경이 구축되고, 상기 실도로 가상주행환경에서 얻어진 실도로 엔진운전궤적을 상기 가상시험조건에 부가해 주는 실도로 평가대응 모드
    가 포함되는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 실도로 평가대응 모드는 상기 가상시험조건 설정을 적용하여 상기 물리엔진모델 또는 상기 시험엔진모델을 이용한 상기 가상시험이 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 실시되기 전 수행되는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 실도로 평가대응 모드는 엔진모델과 RDE 주행모델이 각각 구축되는 단계, 상기 실도로 가상주행환경에 대한 기본 주행 시나리오가 생성되는 단계, 상기 엔진모델과 상기 RDE 주행모델이 상기 엔진물리모델에 시스템 통합되는 단계, 상기 엔진운전궤적의 도출이 이루어지도록 상기 기본 주행 시나리오로 가상 기 설정평가항목 주행이 이루어지는 단계, 상기 실도로 엔진운전궤적의 도출 결과가 상기 가상시험조건에 부가되는 단계, 상기 가상 기 설정평가항목 주행이 실시횟수로 반복되는 기 설정평가항목 평가반복 모드가 적용되는 단계
    로 수행되는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 엔진모델은 차량동역학해석에 따른 차량/변속기모델로 구성되는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  5. 청구항 3에 있어서, 상기 RDE 주행모델은 상기 기본 주행 시나리오를 위해 교차로, 제한 차속, 신호등의 도로 정보가 부여된 GPS(Global Positioning System) 기반의 실도로 모델인 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  6. 청구항 3에 있어서, 상기 가상시험조건은 상기 실도로 모델에 부여되는 기 설정평가항목 설정조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 기 설정평가항목 설정조건은 상기 실도로 모델에 대한 도로 교통 상황, 운전자 운전 특성, 도로 주변 환경인 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  8. 청구항 3에 있어서, 상기 기 설정평가항목 평가반복 모드는 상기 실시횟수를 N회(N은 1 이상 정수)로 설정하여 수행되는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 기 설정평가항목 평가반복 모드는 상기 N회의 반복으로 상기 실도로 엔진운전궤적의 도출 결과를 최적화시켜주는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 기 설정평가항목 평가반복 모드는 상기 가상시험에서 획득한 성능과 연비 및 EM 최적 데이터가 RDE(Real Driving Emission) 평가를 위해 상기 엔진 가상시험환경 시스템에서 상기 엔진으로 매핑되기 전 수행되는 것을 특징으로 하는 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  11. 청구항 10에 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 실도로 가상주행환경을 이용한 EMS 매핑 최적화 방법.
  12. 엔진의 실제 구조를 표현하는 엔진물리모델과 상기 엔진의 실제 동작을 표현하는 엔진시험모델을 구축하고, 상기 엔진물리모델 또는 상기 엔진시험모델을 이용한 가상 엔진으로 상기 엔진의 동작을 가상시험조건에 맞춰 구현해 주는 가상 엔진 테스트 벤치;
    상기 가상 엔진 테스트 벤치에서 기 설정평가항목에 준한 실도로 가상주행환경이 구축되는 정보를 제공하고, 상기 실도로 가상주행환경에 의한 가상 기 설정평가항목 주행으로 도출된 실도로 엔진운전궤적을 상기 가상시험조건에 부가시켜주는 RDE 적용 모듈;
    이 포함되는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서, 상기 RDE 적용 모듈은 상기 실도로 가상주행환경을 GPS(Global Positioning System) 정보 기반으로 제공해 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  14. 청구항 12에 있어서, 상기 RDE 적용 모듈은 상기 실도로 가상주행환경에 대한 교차로, 제한 차속, 신호등, 도로 교통 상황, 운전자 운전 특성, 도로 주변 환경을 제공해 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  15. 청구항 12에 있어서, 상기 RDE 적용 모듈은 상기 엔진물리모델과 연결이 이루어지도록 차량모델링 및 변속기 모델링에 대한 차량동역학 해석 기능을 제공해 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
  16. 청구항 12에 있어서, 상기 RDE 적용 모듈은 상기 실도로 엔진운전궤적의 결과를 생성하여 상기 가상 엔진 테스트 벤치로 제공해 주는 것을 특징으로 하는 엔진 가상시험환경 시스템.
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