[논문]타이어 내부 표면 변형량을 이용한 타이어 수직하중 실시간 추정 알고리즘 개발

이재훈; 김진오; 허승진

doi:10.7467/ksae.2013.21.3.142

[국내논문] 타이어 내부 표면 변형량을 이용한 타이어 수직하중 실시간 추정 알고리즘 개발
Development of Tire Vertical Force Estimation Algorithm in Real-time using Tire Inner Surface Deformation 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.21 no.3, 2013년, pp.142 - 147

이재훈 (국민대학교 자동차공학전문대학원) , 김진오 (국민대학교 자동차공학전문대학원) , 허승진 (국민대학교 자동차공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Over the past few years, intelligent tire is developed very actively for more accurate measurement of real-time tire forces generated during vehicle driving situation. Information on the force of intelligent tire could be used very usefully to chassis control systems of a vehicle. Intelligent tire is based on deformation of tire's inner surface from the waveform of a SAW, or Surface Acoustic Wave. The tire vertical force is estimated by using variance analysis of sensor signals. The estimated tire vertical force is compared with the tire vertical force generated during vehicle driving situation in real-time environment. The scope of this paper is a correlation study between the measured sensor signals and the tire vertical force generated during vehicle driving situation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

타이어 특성 시험기를 이용하여 다양한 속도, 수직하중 상황에서 발생하는 타이어 힘을 측정하였다. 각 상황 에서의 타이어 국부 변형량과 타이어 힘과의 관계 성을 찾고자 하였다. 이 관계성은 속도별로 대수 방정식으로 정리하여 ECU(Electronic Control Unit) 에서 실시간 연산이 가능하도록 하였다.
본 연구는 표면탄성파 타입의 타이어 내부 표면 변형량을 이용한 타이어 수직하중 추정 알고리즘을 생성하고 이를 검증하였다.
본 연구에서 타이어 수직하중 실시간 추정에 대한 검증을 위해 타이어 특성시험기와 실차 주행 시험을 통하여 검증하고자 한다. 본 알고리즘이 실시간으로 연산될 수 있도록 Photo.
본 연구에서는 지능형 타이어를 이용하여 실시간 으로 타이어 수직하중을 추정하고자 한다. 이를 위해서는 지능형 타이어를 이용한 타이어 내부 국부 변형과 타이어 힘과의 관계를 찾아야 한다.
본 연구에서는 표면탄성파(Surface Acoustic Wave, SAW)를 이용한 변형량 센서를 기반으로 수직하중을 측정할 수 있는 지능형 타이어를 개발하였다. 변형량 센서는 타이어 내부 표면의 변형량에 따라 표면탄성파 신호의 파형 변화를 가지게 되며 이를 무선으로 전송할 수 있는 디지털 변환기를 수반한다.
타이어 내부에 장착된 표면 변형량 신호와 타이어 수직하중과의 관계성을 규명하기 위해 제시한 방법은 회전하는 타이어 내부의 센서가 부착된 부분이 지면이 닿아있는 접촉시간을 이용하는 것이다. 타이어에 가해지는 수직하중이 커질수록 센서와 지면이 닿아있는 시간이 길어지기 때문에 이를 이용하여 변형량 센서 신호와 타이어 수직하중 사이의 관계성을 규명하고자 한다.⁵⁾ Fig.

제안 방법

Nepote 는 가속도 신호를 측정하여 지능형 타이어 개발에 대한 연구를 수행하였다.²⁾ H. Morinaga 는 스트레인 센서와 가속도 센서를 이용하여 타이어의 횡방향과 수직방향 힘을 추정하였다.³⁾ 이렇게 다양한 형태의 지능형 타이어 들이 개발되고 있지만, 지능형 타이어는 가장 중요한 두 가지 요인을 충족해야 한다.
타이어의 수직하중 추정을 위하여 타이어 내부 종방향 변형량 신호를 이용, 분산 분석을 통하여 유효시간을 측정하였다. 각 속도별 유효시간과 타이어 수직하중간의 관계성을 찾은 후 이를 수식화 하였다.
이 관계성은 속도별로 대수 방정식으로 정리하여 ECU(Electronic Control Unit) 에서 실시간 연산이 가능하도록 하였다. 개발된 지능형 타이어 및 ECU 기반 타이어 힘 추정 알고리즘을 검증하기 위하여 시험 차량에 장착하여 주행 시험을 실시하였다.
2와 같이 섀시 제어 시스템 개발용 ECU를 이용하였다. 개발용 ECU에지능형 타이어 수직하중 추정 알고리즘을 C언어 형태로 입력하여 실시간 연산이 가능하도록 하였다.
이렇게 구성된 관계식을 ECU에 적용하여 타이어 특성 시험기에서 실시간 힘 추정 성능을 확인하였다. 또한 시험차량에 장착하여 실차 주행 상황에서도 추정이 가능한지에 대한 검증을 실시하였다.
실제 차량 주행상황에서도 정확한 추정이 가능한 지를 확인하기 위해 실차 주행 시험을 시행하였다. Photo.
각 상황 에서의 타이어 국부 변형량과 타이어 힘과의 관계 성을 찾고자 하였다. 이 관계성은 속도별로 대수 방정식으로 정리하여 ECU(Electronic Control Unit) 에서 실시간 연산이 가능하도록 하였다. 개발된 지능형 타이어 및 ECU 기반 타이어 힘 추정 알고리즘을 검증하기 위하여 시험 차량에 장착하여 주행 시험을 실시하였다.
이렇게 구성된 관계식을 ECU에 적용하여 타이어 특성 시험기에서 실시간 힘 추정 성능을 확인하였다. 또한 시험차량에 장착하여 실차 주행 상황에서도 추정이 가능한지에 대한 검증을 실시하였다.
따라서 접촉시간을 대신할 수 있는 새로운 형태의 신호처리 결과가 필요하다. 이를 위해 분산 분석을 적용하였다. 분산 분석의 경우 변형량 신호 중 표본개수 40개를 이용하였고, 분산분석 결과에서 기준값 이상의 데이터만 선별 하여 유효시간이라는 새로운 구간을 정의하였다.
주행속도 30km/h ~ 80km/h 구간을 10km/h 단위별총 6개의 2차 대수방정식을 구성하였으며, 각 속도별 사이의 구간은 보간법을 이용하여 30km/h~ 80km/h의 전 구간 영역에 대하여 수직하중이 추정 가능하도록 구성하였다.
타이어 내부표면의 국부적인 변형과 타이어 힘과 의 관계성을 찾기 위해 MTS 사의 타이어 특성시험 기를 이용한 타이어 특성시험을 실시하였다.
타이어 수직하중의 복합적인 변화를 주기 위해 주행속도 50km/h에서 슬라럼 주행을 실시하였다.⁶⁾ 슬라럼 주행으로 인하여 차량은 좌우 하중이동이 지속적으로 반복되며, 이러한 상황에서 타이어의 수직하중이 동적으로 변화되는 것을 확인하였다.
타이어 특성 시험기를 이용하여 ECU의 실시간 수직하중 추정 알고리즘을 검증하였다. 타이어의 구름 속도는 40km/h이며, 타이어 수직하중은 300kgf 부터 700kgf 까지 100kgf 단위로 단계적, 연속적 변화를 주었다.
변형량 신호는 디지털 변환기를 이용하여 무선 전송되며 신호의 특성상 실시간 연산이 용이하다. 타이어 특성 시험기를 이용하여 다양한 속도, 수직하중 상황에서 발생하는 타이어 힘을 측정하였다. 각 상황 에서의 타이어 국부 변형량과 타이어 힘과의 관계 성을 찾고자 하였다.
타이어의 구름 속도는 차량 주행 기준 30km/h 부터 80km/h 까지 10km/h 단위별 총 6단계로 진행 하였으며, 수직하중은 300kgf 부터 700kgf 까지 100kgf 단위별 총 5단계로 시험을 실시하였다. Photo.
⁶⁾ 슬라럼 주행으로 인하여 차량은 좌우 하중이동이 지속적으로 반복되며, 이러한 상황에서 타이어의 수직하중이 동적으로 변화되는 것을 확인하였다. 휠 허브 내에 장착된 휠하중 계측기(Wheel Force Transducer, WFT)를 이용한 측정된 타이어 수직하중과 타이어 내부 변형량을 이용한 ECU의 수직하중 추정 결과를 실시간으로 비교 검증하였으며, 이결과를 Fig. 9에 나타내었다.

데이터처리

타이어의 수직하중 추정을 위하여 타이어 내부 종방향 변형량 신호를 이용, 분산 분석을 통하여 유효시간을 측정하였다. 각 속도별 유효시간과 타이어 수직하중간의 관계성을 찾은 후 이를 수식화 하였다.

이론/모형

지능형 타이어 개발을 위해서는 타이어의 국부적인 변형을 측정하여야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 임피던스 타입의 변형량 센서를 사용하였다.

성능/효과

Morinaga 는 스트레인 센서와 가속도 센서를 이용하여 타이어의 횡방향과 수직방향 힘을 추정하였다.³⁾ 이렇게 다양한 형태의 지능형 타이어 들이 개발되고 있지만, 지능형 타이어는 가장 중요한 두 가지 요인을 충족해야 한다.
6) 슬라럼 주행으로 인하여 차량은 좌우 하중이동이 지속적으로 반복되며, 이러한 상황에서 타이어의 수직하중이 동적으로 변화되는 것을 확인하였다. 휠 허브 내에 장착된 휠하중 계측기(Wheel Force Transducer, WFT)를 이용한 측정된 타이어 수직하중과 타이어 내부 변형량을 이용한 ECU의 수직하중 추정 결과를 실시간으로 비교 검증하였으며, 이결과를 Fig.
미분 분석 방식은 수직하중 100kgf 변화에 유효시간에서 데이터 개수가 1개 차이(Interval)를 가지지만, 미분 분석 방식은 2~8개 데이터 차이를 가진다. 결과적으로 미분 분석 방식은 타이어 수직하중 추정에 있어 100kgf 의 분해능을 갖지만, 분산 분석 방식은 12~50kgf 의 분해능을 갖는다. 이것이 본 연구에서 분산 분석 방법을 선택한 이유이다.
위 결과를 통해 실차 주행 상황에서도 타이어 내부 표면 변형량을 이용한 본 지능형 타이어의 수직 하중 추정이 실시간으로 가능함을 확인할 수 있다.
8에 나타내었다. 타이어 특성 시험기 에서 직접 측정한 수직하중과 비교한 결과, 지능형 타이어의 정확한 수직하중 추정성능을 확인할 수있다.
타이어 특성 시험기를 이용하여 ECU의 실시간 수직하중 추정 알고리즘을 검증하였다. 타이어의 구름 속도는 40km/h이며, 타이어 수직하중은 300kgf 부터 700kgf 까지 100kgf 단위로 단계적, 연속적 변화를 주었다. 타이어 수직하중 추정 시험 결과는 Fig.

후속연구

이를 통해 타이어 내부 표면의 변형량을 이용하여 타이어의 수직하중을 실시간으로 추정하는 시스템을 개발하게 되었으며, 이러한 기술은 추후 섀시 제어 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스트레인 게이지를 이용한 지능형 타이어의 경우, 일시적인 개발용으로만 사용 가능한 이유는?	지속적인 주행상황에서도 신뢰할 수 있는 일관된 측정이 가능해야 한다. 그러한 점에서 스트레인 게이지를 이용한 지능형 타이어는 센서 자체의 소성변형이 발생하여 일시적인 개발용으로만 사용 가능하다.
	지능형 타이어 기술에 의한 타이어 힘에 대한 정보는 차량 섀시제어 시스템에 매우 유용하게 쓰일수 있수 있는데, 예를 드시오.	지능형 타이어 기술에 의한 타이어 힘에 대한 정보는 차량 섀시제어 시스템에 매우 유용하게 쓰일수 있다. 예를 들어 차량 슬립각과 요속도는 타이어의 횡력과 간단한 수평방향 차량모델을 이용하여 추정될 수 있다. 1) 이러한 지능형 타이어는 여러 가지 형태로 개발되어 왔다.
	광학 센서 기반의 다양한 지능형 타이어의 경우, 양산형 차량에 적용하기 어려운 이유는?	두 번째는 실시간성이다. 광학 센서 기반의 다양한 지능형 타이어가 개발되고 있지만, 영상 처리라는 큰 연산량은 실시간성에 항상 반대되는 영향도를 가지고 있어 양산형 차량에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 표면탄성파(Surface Acoustic Wave, SAW)를 이용한 변형량 센서를 기반으로 수직하중을 측정할 수 있는 지능형 타이어를 개발하였다.

참고문헌 (6)

A. Tuononen, "Vehicle Lateral State Estimation Based on Measured Type Forces," Sensors, pp.8761-8775, 2009.
A. Nepote, "The Intelligent Tire: Acceleration Sensors Data Acquisition," SAE 2005-01-14781, 2005.
H. Morinaga, "Development of Sensing Algorithm for Intelligent Tire," Tire Technology Expo, 2006.
A. Pohl, "The Intelligent Tire Utilizing Passive SAW Sensors - Measurement of Tire Friction," IEEE Transaction on Instrument and Measurement, Vol.48, Issue 6, pp.1041-1046, 1999.

상세보기
J. H. Chun, "An Intelligent Tire System for the Enhanced Vehicle Dynamic Control," KSAE Annual Conference Proceedings, pp.1126-1136, 2009.
S. J. Heo, Vehicle Dynamics and Introduction, Moonwoondang, Seoul, 2001.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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