[학위논문]4륜 구동 전기자동차의 에너지 효율과 동적성능을 고려한 동력 분배 모델 예측 제어 Model predictive control for four wheel drive electric vehicle power distribution considering energy efficiency and dynamic performance원문보기
강화되는 환경 규제에 따라 전기자동차는 그 중요성이 날로 커져가고 있으며 다양한 구조의 전기자동차가 개발 및 연구되고 있다. 전기자동차에서 에너지 효율은 주행거리에 영향을 주는 중요한 인자 중 하나이며 에너지 효율 향상을 위한 많은 연구가 수행되어 왔다. 또한 4륜구동, 인휠 시스템 등 2개 이상의 모터를 사용하는 전기자동차 구조의 경우 동적성능, 주행 안정성 향상을 위한 동력 분배 방법에 대한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 에너지 효율과 동적 성능, 주행 안정성을 함께 고려한 제어 전략에 관한 연구는 아직 활발히 수행되지 않았다. 본 논문에서는 모델 기반 ...
강화되는 환경 규제에 따라 전기자동차는 그 중요성이 날로 커져가고 있으며 다양한 구조의 전기자동차가 개발 및 연구되고 있다. 전기자동차에서 에너지 효율은 주행거리에 영향을 주는 중요한 인자 중 하나이며 에너지 효율 향상을 위한 많은 연구가 수행되어 왔다. 또한 4륜구동, 인휠 시스템 등 2개 이상의 모터를 사용하는 전기자동차 구조의 경우 동적성능, 주행 안정성 향상을 위한 동력 분배 방법에 대한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 에너지 효율과 동적 성능, 주행 안정성을 함께 고려한 제어 전략에 관한 연구는 아직 활발히 수행되지 않았다. 본 논문에서는 모델 기반 예측 제어를 이용하여 4륜 구동 전기자동차의 에너지 효율과 동적 성능, 주행 안정성을 함께 고려한 전·후륜 동력분배 알고리즘을 제안한다. 전기자동차의 에너지 효율을 개선하기 위해 주행가능한 모든 동작영역의 차량의 속도, 요구 토크에 대해 전·후륜 모터의 소모전력 합을 최소화되는 동력분배비를 모터의 효율맵을 통해 계산하였다. 이를 이용해 차량 속도, 요구 토크 별 소비 전력이 가장 작은 전·후륜 모터의 토크를 산출하고 이에 대한 오차를 가격함수에 반영하였다. 또한 선회 상황에서 주행 안정성을 개선하기 위해 전·후륜의 회전 속도 차이를 가격함수에 반영하였다. 다음으로 전·후륜 모터의 토크 변화량 및 최대/최소 토크, 전·후륜 수직항력에 따른 최대 구동력을 부등식 제약 조건으로 설정하였다. 구성된 가격함수, 제약 조건 및 상태방정식을 QP형태의 최적화 문제로 변환하여 4륜 구동 전기자동차의 동력 분배 모델 예측 제어기를 설계하였다. 제안하는 동력 분배 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 dSPACE ASM을 활용하여 Matlab/Simulink 환경에서 대상 차량 및 제어기 모델을 구현하였다. 또한 선회, 등판, 전비 평가 시나리오를 구성하여 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제안하는 제어 알고리즘의 성능을 평가 및 분석하였다. 그 결과 제안하는 알고리즘이 차량의 동적 성능과 주행 안정성을 향상시킴과 동시에 에너지 효율이 동적 성능과 주행 안정성만을 고려한 경우보다 향상된 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 제안하는 동력 분배 제어 알고리즘의 실시간성을 검증하기 위하여 dSPACE HIL Simulator와 MicroAutoBoxⅡ를 이용한 HILS검증을 수행하였다. 그 결과 제안하는 모델 예측 제어 알고리즘의 성능을 만족하는 짧은 단위 스텝 시간을 실시간으로 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요한 것을 확인하였다.
강화되는 환경 규제에 따라 전기자동차는 그 중요성이 날로 커져가고 있으며 다양한 구조의 전기자동차가 개발 및 연구되고 있다. 전기자동차에서 에너지 효율은 주행거리에 영향을 주는 중요한 인자 중 하나이며 에너지 효율 향상을 위한 많은 연구가 수행되어 왔다. 또한 4륜구동, 인휠 시스템 등 2개 이상의 모터를 사용하는 전기자동차 구조의 경우 동적성능, 주행 안정성 향상을 위한 동력 분배 방법에 대한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 에너지 효율과 동적 성능, 주행 안정성을 함께 고려한 제어 전략에 관한 연구는 아직 활발히 수행되지 않았다. 본 논문에서는 모델 기반 예측 제어를 이용하여 4륜 구동 전기자동차의 에너지 효율과 동적 성능, 주행 안정성을 함께 고려한 전·후륜 동력분배 알고리즘을 제안한다. 전기자동차의 에너지 효율을 개선하기 위해 주행가능한 모든 동작영역의 차량의 속도, 요구 토크에 대해 전·후륜 모터의 소모전력 합을 최소화되는 동력분배비를 모터의 효율맵을 통해 계산하였다. 이를 이용해 차량 속도, 요구 토크 별 소비 전력이 가장 작은 전·후륜 모터의 토크를 산출하고 이에 대한 오차를 가격함수에 반영하였다. 또한 선회 상황에서 주행 안정성을 개선하기 위해 전·후륜의 회전 속도 차이를 가격함수에 반영하였다. 다음으로 전·후륜 모터의 토크 변화량 및 최대/최소 토크, 전·후륜 수직항력에 따른 최대 구동력을 부등식 제약 조건으로 설정하였다. 구성된 가격함수, 제약 조건 및 상태방정식을 QP형태의 최적화 문제로 변환하여 4륜 구동 전기자동차의 동력 분배 모델 예측 제어기를 설계하였다. 제안하는 동력 분배 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 dSPACE ASM을 활용하여 Matlab/Simulink 환경에서 대상 차량 및 제어기 모델을 구현하였다. 또한 선회, 등판, 전비 평가 시나리오를 구성하여 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제안하는 제어 알고리즘의 성능을 평가 및 분석하였다. 그 결과 제안하는 알고리즘이 차량의 동적 성능과 주행 안정성을 향상시킴과 동시에 에너지 효율이 동적 성능과 주행 안정성만을 고려한 경우보다 향상된 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 제안하는 동력 분배 제어 알고리즘의 실시간성을 검증하기 위하여 dSPACE HIL Simulator와 MicroAutoBoxⅡ를 이용한 HILS검증을 수행하였다. 그 결과 제안하는 모델 예측 제어 알고리즘의 성능을 만족하는 짧은 단위 스텝 시간을 실시간으로 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요한 것을 확인하였다.
The importance of electric vehicles is increasing day by day according to stricter environmental regulations, and electric vehicles of various structures are being developed and studied. Energy efficiency of electric vehicles is an important factor in improving mileage, and many studies have been co...
The importance of electric vehicles is increasing day by day according to stricter environmental regulations, and electric vehicles of various structures are being developed and studied. Energy efficiency of electric vehicles is an important factor in improving mileage, and many studies have been conducted for this purpose. In addition, in the case of an electric vehicle structure using two or more motors, such as a four-wheel drive system or an in-wheel system, many studies are being conducted to improve dynamic performance and driving stability through appropriate power distribution. However, studies on control strategies that consider them together have not been actively conducted yet. This paper proposes a power distribution algorithm for the front and rear wheels of a four-wheel drive electric vehicle using model predictive control. In order to improve the energy efficiency of electric vehicles, a power distribution ratio that minimizes the sum of power consumption of the front and rear motors at all possible operating points according to vehicle speed and required torque was calculated. Using this, the reference torques that minimize sum of motor power consumption was calculated and the error was reflected in the cost function. In addition, in order to improve driving stability in the turning situation, the difference in rotational speed between the front and rear wheels was reflected in the cost function. Next, amount of the motor torque input incremental, maximum/minimum motor torque and maximum traction force according to the normal force of the front/rear wheels were set as inequality constraints. Based on the configured cost functions, constraints, and state equations, we converted the optimization problem into a quadratic programming format and designed a model predictive controller for a four-wheel drive electric vehicle power distribution. In order to verify the performance of the proposed power distribution algorithm, target vehicle and controller models were implemented in the Matlab/Simulink environment using dSPACE ASM. Then, simulations were performed by constructing scenarios for circular driving, uphill climbing, and energy consumption driving cycle. Based on the derived results, the performance of the proposed control strategy was evaluated and analyzed. To verify the real-time performance of the proposed algorithm, HILS verification was performed using dSPACE MidSize HIL simulator and MicroAutoBoxⅡ. However, in order to guarantee the real-time performance of the proposed MPC algorithm, further studies is needed to apply a short sampling time.
The importance of electric vehicles is increasing day by day according to stricter environmental regulations, and electric vehicles of various structures are being developed and studied. Energy efficiency of electric vehicles is an important factor in improving mileage, and many studies have been conducted for this purpose. In addition, in the case of an electric vehicle structure using two or more motors, such as a four-wheel drive system or an in-wheel system, many studies are being conducted to improve dynamic performance and driving stability through appropriate power distribution. However, studies on control strategies that consider them together have not been actively conducted yet. This paper proposes a power distribution algorithm for the front and rear wheels of a four-wheel drive electric vehicle using model predictive control. In order to improve the energy efficiency of electric vehicles, a power distribution ratio that minimizes the sum of power consumption of the front and rear motors at all possible operating points according to vehicle speed and required torque was calculated. Using this, the reference torques that minimize sum of motor power consumption was calculated and the error was reflected in the cost function. In addition, in order to improve driving stability in the turning situation, the difference in rotational speed between the front and rear wheels was reflected in the cost function. Next, amount of the motor torque input incremental, maximum/minimum motor torque and maximum traction force according to the normal force of the front/rear wheels were set as inequality constraints. Based on the configured cost functions, constraints, and state equations, we converted the optimization problem into a quadratic programming format and designed a model predictive controller for a four-wheel drive electric vehicle power distribution. In order to verify the performance of the proposed power distribution algorithm, target vehicle and controller models were implemented in the Matlab/Simulink environment using dSPACE ASM. Then, simulations were performed by constructing scenarios for circular driving, uphill climbing, and energy consumption driving cycle. Based on the derived results, the performance of the proposed control strategy was evaluated and analyzed. To verify the real-time performance of the proposed algorithm, HILS verification was performed using dSPACE MidSize HIL simulator and MicroAutoBoxⅡ. However, in order to guarantee the real-time performance of the proposed MPC algorithm, further studies is needed to apply a short sampling time.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.