[논문]온라인 식별 및 매개변수 추정을 이용한 실시간 e-Actuator 오류 검출

박준기; 김태호; 이흥식; 박찬식

doi:10.5370/kiee.2014.63.3.376

온라인 식별 및 매개변수 추정을 이용한 실시간 e-Actuator 오류 검출
Realtime e-Actuator Fault Detection using Online Parameter Identification Method 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.63 no.3, 2014년, pp.376 - 382

박준기 (Dept. of Control and Robot Engineering, Chungbuk National University) , 김태호 (ATT Co.) , 이흥식 (ATT Co.) , 박찬식 (Dept. of Control and Robot Engineering, Chungbuk National University)

Abstract ▼ AI-Helper

E-Actuator is an essential part of an eVGT, it receives the command from the main ECU and controls the vane. An e-Actuator failure can cause an abrupt change in engine output and it may induce an accident. Therefore, it is required to detect anomalies in the e-Actuator in real time to prevent accidents. In this paper, an e-Actuator fault detection method using on-line parameter identification is proposed. To implement on-line fault detection algorithm, many constraints are considered. The test input and sampling rate are selected considering the constraints. And new recursive system identification algorithm is proposed which reduces the memory and MCU power dramatically. The relationship between the identified parameters and real elements such as gears, spring and motor are derived. The fault detection method using the relationship is proposed. The experiments with the real broken gears show the effectiveness of the proposed algorithm. It is expected that the real time fault detection is possible and it can improve the safety of eVGT system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그러나 식별 및 매개변수 추정 기법을 이용하여 오류를 검출하기 위해서는, 시스템이 입력과 출력에 대해 관측가능이어야 하며, 정상상태의 시스템 모델을 저장할 수 있는 저장 공간이 필요하며, 정확한 시스템 모델링이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 동작이 요구 되고 메모리 등 자원이 부족한 e-Actuator 환경에서 이 기법을 구현하기 위해 온라인 구조의 모델링 기법과 변수의 관측성을 최대화시키는 입력 선정기법을 제안하고 실제 구현된 시스템을 이용하여 그 타당성을 확인 한다.
eVGT는 고온의 차량 엔진 룸에 장착되므로 고장의 확률이 높으며, 고장이 발생하는 경우 이를 쉽게 파악하기 힘들 므로 eVGT의 고장을 빠른 시간에 검출하고 보고하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 eVGT의 많은 고장 원인들 중에서 e-Actuator와 직접 연관이 있는 기어, 스프링 및 DC 모터만 고려하여 이상을 검출하는 기법을 제안한다. 앞 절의 식별 및 매개변수 추정 기법에 의하여 구해지는 매개변수 추정치 x= (α₂,α₁,α₀ )^T 는 e-Actuator 구동부의 DC 모터, 기어 그리고 스프링의 특성이 반영되어 나타난다.
는 비틀림 스프링과 모터가 연관되어 있는 매개변수이다. 본 논문에서는 매개변수 추정치의변화로부터 e-Actuator의 오류를 판별하는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 메모리와 연산량의 제약을 해결하기 위해서 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법을 제안한다. 제안한 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법은 식(6)과 식(7)을 이용 하여 구현할 수 있다.
본 논문에서는 식별 및 매개변수 추정 기법을 이용한 실시간 e-Actuator 오류 검출 기법을 제안했다. e-Actuator 모델은 DC 모터의 전기자 모델에 기어와 스프링이 포함된 회전자 모델이 결합된 형태로 표현하고 최종적으로는 매개 변수를 이용하여 나타냈다.

제안 방법

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서 정밀한 모터 제어 알고리즘의 구현을 위하여 DC 모터와 기어, 스프링의 특성을 포함한 전체 시스템 모델링기법을 소개한다. 3장에서 모델링 기법을 e-Actuator에서 구현하기 위하여 시스템 식별 방법을 나타내고, 고려할 5가지 제약조건과 이 제약조건을 고려한 입력신호 선정과 재귀형 시스템 식별 기법을 설계한다.
e-Actuator 시스템 모델에는 La, Ra,Ke,Km 등의 변수가 사용되지만, 이들 모두를 다루기 힘들므로 본 논문에서는 매개 변수인 α2,α1,α0만을 고려한다[11].
매개변수를 식별하기 위하여 최소 자승법을 이용한 일괄 처리형 식별 및 매개변수 추정 기법을 소개하고, e-Actuator의 제약조건으로 구현이 어려움을 확인했다. e-Actuator의 모델과 구현에서 발생 할 수 있는 데드존, 수치미분, 역행렬 계산오차, 동작범위 및 MCU의5 가지 제약조건을 고려하여 입력신호의 범위, 주기 및 샘플링 주파수를 결정했다. 또한 MCU의 연산량과 메모리 제약을 고려하여 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법을 제안하여 일괄 처리형 식별 및 매개변수 추정 기법에 비하여 메모리와 연산량을 크게 줄일 수 있다.
제안된 기법의 성능을 시험하기 위해, 표 2에서 나타난 여러 오류 중에서 재현하기 쉬운 기어 파손에 대한 실험을 진행 하였다. 그림 5과 같이 두 개의 평기어의 톱니를 파손 시켜 e-Actuator 내부에 장착하고 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법으로 구해진 추정치를 이용한 오류 판정기법의 타당성을 확인하였다.
데드존을 회피하기 위하여 입력 전압의 최소 전압이 0.6V 이상 나오 도록 바이어스 전압을 1.65V로 설정하였으며, 15°∼85° 범위를 동작하는 4Hz의 주파수를 가진 사인파 전압을 설정했다.
e-Actuator는 작동장치에 인가되는 전압을 내부 MCU 내에서 PWM을 이용하여 전압을 인가하기 때문에, 입력되는 전압을 측정 할 수 있으며, 출력은 홀센서로부터 e-Actuator의 모터각도를 측정 할 수 있는 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 동적 시스템의 오류가 시스템의 물리적 매개변수(마찰, 질량, 저항, 관성 모멘트 등)에 투영 되어 나타나는 공정 모델 기반 방법 중에서 식별 및 매개변 수 추정을 통한 오류 검출 기법을 e-Actuator 이상 검출에 적용하였다.
따라서, 이후 e-Actuator가 동작 할 때 변수 식별 기법을 이용하여 시스템 매개변수를 결정하고, 구해진 매개변수 추정치가 Tm i < αi < TM i ,i= 0,1,2의 범위 안에 있으면 정상상태라 판단하고, 이 범위를 벗어나면 오류로 판단한다.
그림 6의 파란색 선은 정상 상태의 e-Actuator에 대한 매개 변수 추정치를 나타내고, 붉은색 선은 첫 번째 평 기어만 파손된 경우의 매개변수 추정치를, 녹색 선은 두 번째 평기어만 파손된 경우의 매개변수 추정치를, 검은색 선은 두 개의 평기어 모두 파손된 경우의 매개변수 추정치를 나타낸다. 매개변수는 처음 1,000개의 샘플을 수집한 후 총 7,000개의 샘플까지 10개 단위로 샘플의 수를 증가시키면서 추정하였다.
e-Actuator 모델은 DC 모터의 전기자 모델에 기어와 스프링이 포함된 회전자 모델이 결합된 형태로 표현하고 최종적으로는 매개 변수를 이용하여 나타냈다. 매개변수를 식별하기 위하여 최소 자승법을 이용한 일괄 처리형 식별 및 매개변수 추정 기법을 소개하고, e-Actuator의 제약조건으로 구현이 어려움을 확인했다. e-Actuator의 모델과 구현에서 발생 할 수 있는 데드존, 수치미분, 역행렬 계산오차, 동작범위 및 MCU의5 가지 제약조건을 고려하여 입력신호의 범위, 주기 및 샘플링 주파수를 결정했다.
또한 샘플링 주파수와 입력 사인파의 주기에 따라 행렬 (H^T H)의 조건계수가 크게 나타나 역행렬 계산에 오차가 증가할 수 있다. 본 논문에서 샘플링 주파수를 10KHz로 사인파는 4Hz 의 주기를 갖도록 하여 이를 해결했다.
시스템의 식별은 물리적 실제 시스템의 입력과 출력 자료를 사용하여 그 시스템의 수학적 모델을 식별하는 과정으로 과학과 공학 분야에서 시스템의 다양한 물리적 특성을 추정하는데 사용되는 기법이다. 본 논문에서는 알고 있는 입력에 대하여 출력을 측정하고, 이를 이용하여 매개변수를 식별하는 방법을 적용하였다. 즉, 식(3)으로부터 알고 있는 n개의 입력 v= (v₁,v₂,.
각속도와 각가속도를 각도 측정치를 수치 미분하여 사용 하므로 각도 측정치에 포함된 잡음에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위해서 10개의 샘플을 평균하는 이동평균(moving average)을 이용했다. 이는 10배의 샘플링 시간을 요구하므로 이를 고려하여 샘플링 주기를 선정해야 한다.
,0) T 에 의해 H 행렬은 특이행렬(singular matrix) 이 되고 그로 인해 (H^T H)도 역시 특이행렬이 되어 역행렬을 구할 수 없다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 입력의 변화가 크게 나타나는 사인파 입력을 사용한다. 또한 샘플링 주파수와 입력 사인파의 주기에 따라 행렬 (H^T H)의 조건계수가 크게 나타나 역행렬 계산에 오차가 증가할 수 있다.
추가로 식별 및 매개변수 추정 기법을 이용하여 구해진 매개변수와 실제 e-Actuator 모델을 고려하여 오류를 검출하는 기법을 제안 했다. 제안된 기법을 검증하기 위해 실제 e-Actuator 내부의 2개의 평기어를 파손하여 시험을 수행했다. 시험 결과 제안한 방법을 이용하여 0.
제안된 기법의 성능을 시험하기 위해, 표 2에서 나타난 여러 오류 중에서 재현하기 쉬운 기어 파손에 대한 실험을 진행 하였다. 그림 5과 같이 두 개의 평기어의 톱니를 파손 시켜 e-Actuator 내부에 장착하고 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법으로 구해진 추정치를 이용한 오류 판정기법의 타당성을 확인하였다.
또한 MCU의 연산량과 메모리 제약을 고려하여 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법을 제안하여 일괄 처리형 식별 및 매개변수 추정 기법에 비하여 메모리와 연산량을 크게 줄일 수 있다. 추가로 식별 및 매개변수 추정 기법을 이용하여 구해진 매개변수와 실제 e-Actuator 모델을 고려하여 오류를 검출하는 기법을 제안 했다. 제안된 기법을 검증하기 위해 실제 e-Actuator 내부의 2개의 평기어를 파손하여 시험을 수행했다.

대상 데이터

본 논문에서 고려한 ATmega32M1 MCU는 8비트, 내부 메모리는 2KB로 구성되어있다[14]. 가격을 고려하면 대부분의 e-Actuator는 이와 비슷한 사양의 MCU로 구성될 것으로 판단된다.

이론/모형

그림 1에 DC 모터, 4개의 기어 및 비틀림 스프링으로 구성되어 있는 e-Actuator의 구동부를 나타낸다. DC 모터는 존슨 모터사[9]의 최고속도 6,000RPM, 동작전압 14V인 모델을 사용한다. 작은 톱니(pinion) 기어는 DC 모터 축과 연결되어 있으며, 출력(output) 기어는 e-Actuator 밸브 축과 연결되어 있다.

성능/효과

e-Actuator의 모델과 구현에서 발생 할 수 있는 데드존, 수치미분, 역행렬 계산오차, 동작범위 및 MCU의5 가지 제약조건을 고려하여 입력신호의 범위, 주기 및 샘플링 주파수를 결정했다. 또한 MCU의 연산량과 메모리 제약을 고려하여 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법을 제안하여 일괄 처리형 식별 및 매개변수 추정 기법에 비하여 메모리와 연산량을 크게 줄일 수 있다. 추가로 식별 및 매개변수 추정 기법을 이용하여 구해진 매개변수와 실제 e-Actuator 모델을 고려하여 오류를 검출하는 기법을 제안 했다.
제안된 기법을 검증하기 위해 실제 e-Actuator 내부의 2개의 평기어를 파손하여 시험을 수행했다. 시험 결과 제안한 방법을 이용하여 0.3초 이내에 충분히 e-Actuator의 오류 발생 여부를 판단 할 수 있었다. 이 결과는 eVGT에 적용되어 안전성과 신뢰도의 향상에 도움을 줄 것으로 기대 된다.
제안한 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법은 식(6)과 식(7)을 이용 하여 구현할 수 있다. 제안한 방법은 매번 새로운 측정치에 대하여 변화되는 부분만 추가하는 구조이므로 메모리와 연산량을 대폭 감소시킬 수 있다. 만약 (n-1)번째까지 측정치에 대하여 이미 구해진 H^TH와 H^Tv_a가 있다면 n번째 측정치 van ,Θn , ˙Θn , ˙˙Θn에 대한 변화 값을 더해주면 된다.
제안한 재귀형 기법의 연산량은 측정치의 개수에 상관없이 총 66회의 곱셈과 94회의 덧셈이 수행된다. 이는 역행렬 (H^TH)^{- 1}을 구하기 위한 곱셈 54회, 덧셈 84회와 HT va를 구하기 위하여 곱셈 3회 덧셈 4회, (H^TH)^-1와 H^Tv_a사이의 행렬 곱에 곱셈 9회과 덧셈 6회를 수행하기 때문이다.
그림에서 기어의 위치에 상관없이 한 개의 기어가 파손된 경우 비슷한 결과를 나타내며 두 개의 기어가 모두 파손된 경우는 큰 차이를 나타내었다. 측정치의 개수가 증가함에 따라 일정한 값으로 수렴하며 대략 3,000샘플 이후에 수렴함을 확인할 수 있다. 또한 수렴된 값을 이용하여 임계치를 쉽게 결정할 수 있다.
표 1에서 제안한 재귀형 식별 및 매개변수 추정 기법이 기존의 일괄 처리형 식별 및 매개변수 추정 기법보다 샘플의 개수가 2개 이상이면 연산량이 유리해지고, 10개 이상이면 메모리 사용면에서도 유리함을 알 수 있다. 특히 측정치의 개수에 무관하게 일정한 연산량과 메모리 사용량을 가지므로 저가의 MCU를 이용하여 효율적인 구현이 가능하다.

후속연구

3초 이내로 기어 파손 오류가 검출이 가능함을 나타낸다. 실제 적용을 위한 임계치와 오류검출에 사용될 샘플의 수는 좀 더 다양한 시험을 통하여 결정되어야 한다.
3초 이내에 충분히 e-Actuator의 오류 발생 여부를 판단 할 수 있었다. 이 결과는 eVGT에 적용되어 안전성과 신뢰도의 향상에 도움을 줄 것으로 기대 된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	eVGT(electronic VGT)는 무엇인가?	이후 자동차가 저속일 때는 배기유로를 축소시켜 빨라진 배기가스 속도로 터빈의 구동력을 높여 토크를 향상 시키고, 고속주행에서는 배기유로를 확대해 출력을 높이는 가변 터보차저(VGT: Variable Geometry Turbo-charger)가 채용되었다[4]. eVGT(electronic VGT)는 배기유로를 전자식으로 제어하는 최신 기술이며 마이크로프로세스를 이용한 정밀한 제어가 가능하여 엔진 성능 향상과 연료소비 및 배기가스 감소에 탁월한 성능을 나타낸다[5].
	터보차저의 구성요소는 무엇인가?	고효율 디젤엔진 터보차저는 적은 크기로 같은 출력을 낼 수 있어 터보차저는 다운사이징 엔진에서도 크게 주목받고 있다[1]. 터보차저는 배기가스를 이용하여 압축된 공기를 엔진으로 공급하며 일반적으로 압축공기를 엔진으로 공급하는 압축기 휠, 엔진 배기가스를 이용해 압축기를 구동하는 터빈 휠, 압축공기 통로인 압축기 하우징, 배기가스 통로인 터빈하우징과 하중을 지지하는 베어링으로 구성된다[2]. 터보차저에서 압축기 압력이 너무 높아져 압축공기가 엔진으로 과도 과급되는 현상을 막기 위하여 초기에는 압력이 높아지면 압축공기가 별도의 통로로 빠져나가도록 하는 WGT(Waste Gate Turbo-charger)가 사용 되었다[3].
	식별 및 매개변수 추정 기법을 위해서 본 논문에서 진행한 것은 무엇인가?	그러나 식별 및 매개변수 추정 기법을 이용하여 오류를 검출하기 위해서는, 시스템이 입력과 출력에 대해 관측가능이어야 하며, 정상상태의 시스템 모델을 저장할 수 있는 저장 공간이 필요하며, 정확한 시스템 모델링이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 동작이 요구 되고 메모리 등 자원이 부족한 e-Actuator 환경에서 이 기법을 구현하기 위해 온라인 구조의 모델링 기법과 변수의 관측성을 최대화시키는 입력 선정기법을 제안하고 실제 구현된 시스템을 이용하여 그 타당성을 확인 한다.

참고문헌 (14)

Hiroshi Uchida, "Trend of Turbocharging Technologies", Special issue turbocharging technologies R&D review of Toyota CRDL. Vol 41 No.3.
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상세보기
Inhae Cho, Jaegoo Kim, Kitae Park, Hyungtae Moon , "Study on the position control of e-Actuator for e-VGT", The Korean Society of Automotive Engineers, 2010.11
Dubravko Miljkovic "Fault Detection Methods: A Literature Survey", IEEE MIPRO, 2011 Proceedings of the 34th International Convention.
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Atmel.Co.Ltd, http://www.atmel.com

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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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