[논문]CMAC 신경회로망을 이용한 가솔린 분사 제어 시스템에 관한 연구

한아군; 탁한호

doi:10.6109/jkiice.2017.21.2.395

CMAC 신경회로망을 이용한 가솔린 분사 제어 시스템에 관한 연구
The injection petrol control system about CMAC neural networks 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.21 no.2, 2017년, pp.395 - 400

한아군 (Department of Electronic Engineering, Gyeongnam National University of Science and Technology) , 탁한호 (Department of Electronic Engineering, Gyeongnam National University of Science and Technology)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The paper discussed the air-to-fuel ratio control of automotive fuel-injection systems using the cerebellar model articulation controller(CMAC) neural network. Because of the internal combustion engines and fuel-injection's dynamics is extremely nonlinear, it leads to the discontinuous of the fuel-injection and the traditional method of control based on table look up has the question of control accuracy low. The advantages about CMAC neural network are distributed storage information, parallel processing information, self-organizing and self-educated function. The unique structure of CMAC neural network and the processing method lets it have extensive application. In addition, by analyzing the output characteristics of oxygen sensor, calculating the rate of fuel-injection to maintain the air-to-fuel ratio. The CMAC may easily compensate for time delay. Experimental results proved that the way is more good than traditional for petrol control and the CMAC fuel-injection controller can keep ideal mixing ratio (A/F) for engine at any working conditions. The performance of power and economy is evidently improved.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

ECU에서는 혼합기의 혼합비율을 최대한 이론 공연비에 맞추도록 제어하다. 본 논문에서는 공연비의 농후함에 따라 연료 분사속도를 계산하여 설정된 공연비 값을 유지시켜서 연료 소비량과 배기가스 배출량을 저감시킬 수 있다. 공연비에 대한 연료 분사 속도를 구하는 식은 다음식 (5)와 같다.
본 논문에서는 기존의 직접 분사식 분사 제어방법이 가지는 문제점을 해결하기 위하여 CMAC 분사 제어방법을 제안하였다. 제안된 연료 제어방법은 연료 분사 속도를 이용하여 공연비 수치를 계산하였다.
본 논문에서는 차량의 산소 센서의 정보에 대해서 CMAC 신경회로망을 적용시켜 균일한 공연비를 제어한다. 대기 중으로 방출되는 배기가스 배출량의 최소화 를 위해서는 삼원촉매장치의 정화효율을 극대화하여야 한다.

제안 방법

제안된 방법을 무부하 회전 속도와 가변 속도, 두 가지 상황에서 실험하였다. 가솔린 직접 분사 제어방법과 CMAC 신경회로망을 적용한 연료 분사 제어 방법을 시뮬레이션을 통하여 공연비의 결과를 나타내었다. 두 경우 모두 자동차 외부 환경을 일정하게 설정하였다.
제어목표 값은 배기 및 연비와 같은 엔진성능 극대화를 위해 최적화 되어 있기 때문에, 빠르고 정밀하게 목표 값 추종이 가능한 분사제어 기술은 중요하다. 기분 차량 내연기관과 연료 분사제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연료를 분사한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller) 신경회로망 기반의 가솔린 분사제어 시스템을 설계하였다.
기존 가솔린 엔진의 구조변경 없이 균일한 공연비를 제어할 수 있기 때문에연비저감 및 출력향상 등 직접 분사식 가솔린 분사 제어의 단점을 보완할 수 있다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 논문의 방법에 의한 설계된 제어시스템의 성능을 검증한다.
산소 센서는 산소농도를 대기 중의 산소 농도와 비교 하여 농후 또는 희박 정도를 전기적 신호로 전환하여 ECU로 입력시킴으로써 ECU가 연소실 내의 혼합기 농도를 파악한 후 이론 공연비와 차이가 있을 경우 피드백을 실시하여 연소실 내의 혼합기를 이론 공연비로 조절하여 배기가스의발생을 줄이게 된다. 우선 산소 센서를 통해 공연비의농후함에 따라 출력특성을 파악한다. 이때 CMAC 신경회로망을 적용하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다.
기분 차량 내연기관과 연료 분사제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연료를 분사한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller) 신경회로망 기반의 가솔린 분사제어 시스템을 설계하였다.인공 신경회로망은 생물학의 신경회로망에서 영감을얻은 통제학적 학습 알고리즘으로 CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습할수 있고, 학습이 매우 빠르며, 수렴 특성이 좋으므로 신경회로망 응용에서 좋은 알고리즘이라 할 수 있다[2].
제안된 CMAC 신경회로망을 기반의 가솔린 분사제어 방법을 구현하기 위하여 P-Ш CPU가 장착된 PC상 에서 Matlab으로 시뮬레이션을 행하였다. 제안된 방법을 무부하 회전 속도와 가변 속도, 두 가지 상황에서 실험하였다. 가솔린 직접 분사 제어방법과 CMAC 신경회로망을 적용한 연료 분사 제어 방법을 시뮬레이션을 통하여 공연비의 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 기존의 직접 분사식 분사 제어방법이 가지는 문제점을 해결하기 위하여 CMAC 분사 제어방법을 제안하였다. 제안된 연료 제어방법은 연료 분사 속도를 이용하여 공연비 수치를 계산하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 결과를 분석한 결과 기존의 연료 제어방법보다 제안된 CMAC 분사 제어방법이 공연비의 값이 더 균일하고 안정하게 유지시킨 것을 확인할 수 있었다.

데이터처리

제안된 CMAC 신경회로망을 기반의 가솔린 분사제어 방법을 구현하기 위하여 P-Ш CPU가 장착된 PC상 에서 Matlab으로 시뮬레이션을 행하였다. 제안된 방법을 무부하 회전 속도와 가변 속도, 두 가지 상황에서 실험하였다.

성능/효과

그림 6은 CMAC 신경회로망을 적용한 연료 분사 제어방법으로 실제 공연비 값과 이론 공연비 값의 오차 범위 –2%∼2% 사이에 유지하는 것을 나타났다. CMAC 신경회로망을 적용한 연료 분사 제어방법은 기준 직접 분사식 제어방법보다 공연비 값이 더 정밀하게 유지하는 것으로 알 수 있었다.
가변 속도 상황에서 기준 직접 분사 제어 방법 결과는 그림 7과 같고, CMAC 분사 제어 방법 결과는 그림 8 에 나타내었다. 가변 속도 조건에서 그림 7과 같이 직접분사식 연료 분사 제어방법을 적용한 공연비 값은 불안 정성을 보였고, 이론 공연비의 값이 14.7로 차이가 크며, 희박(LEAN)영역에서 실제 공연비의 값은 최대 17 정도 나타내었다. 그림 8은 CMAC 신경회로망을 적용한 연료 분사 제어방법이 실제 공연비 값과 이론 공연비 값의 오차 범위 –2%∼5% 사이에 안정하게 유지하는 것을 나타내었다.
제안된 연료 제어방법은 연료 분사 속도를 이용하여 공연비 수치를 계산하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 결과를 분석한 결과 기존의 연료 제어방법보다 제안된 CMAC 분사 제어방법이 공연비의 값이 더 균일하고 안정하게 유지시킨 것을 확인할 수 있었다. CMAC 신경회로망 기반의 가솔린 분사 제어방법을 이용하면 공연비를 정밀하게 제어할 수 있고, 기존 직접 분사식 제어방법보다 연비저감 및 출력향상 등의 장점을 가지고 있다.
산소 센서의 출력특징을 파악하며 CMAC 신경회로 망을 적용하여 연료 분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시키며, 기존 가솔린 엔진의 구조변경 없이 넒은 범위의 공연비를 정밀하게 연료 분사 제어함으로써 연료 소비랑과 배기가스 배출량을 저감시킬 수 있다. 그리고 산소센서의 출력특징은 그림 4와 같다.

후속연구

향후 연구 과제로는 단순히 산소센서의 정보만을 이용하여 연료 분사 제어하는 것이 아니라 자동차에 여러 가지 센서의 정보를 모두 CMAC 학습 제어방법에 적용하여 높은 성능을 가진 연료 분사 제어 시스템을 개발하는 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	직접 분사식 엔진의 장점은?	직접 분사식 엔진은 가솔린 엔진과 디젤 엔진의 장점을 동시에 구현한 기술이며, 연료를 연소실 내에 직접 분사하여 성층화된 연소 장을 이용하여 벽류 저감과 동 시에 연비 향상효과를 얻고 있다. 그런데 기분 직접 분 사식 가솔린 엔진의 경우 성층 연소를 이용하면 출력의 저하가 나타날 뿐만 아니라, 성층 연소로 인해서 이산 화탄소의 배출량도 늘어난다[1].
	기분 직접 분 사식 가솔린 엔진의 단점은?	직접 분사식 엔진은 가솔린 엔진과 디젤 엔진의 장점을 동시에 구현한 기술이며, 연료를 연소실 내에 직접 분사하여 성층화된 연소 장을 이용하여 벽류 저감과 동 시에 연비 향상효과를 얻고 있다. 그런데 기분 직접 분 사식 가솔린 엔진의 경우 성층 연소를 이용하면 출력의 저하가 나타날 뿐만 아니라, 성층 연소로 인해서 이산 화탄소의 배출량도 늘어난다[1]. 배기배출물 저감과 연 비향상을 동시에 달성하기 위해서는 정밀 연료분사 제 어 시스템이 필수적이다.
	이산 화탄소의 배출량을 줄이고 연비향상을 위해 필요한 시스템은?	그런데 기분 직접 분 사식 가솔린 엔진의 경우 성층 연소를 이용하면 출력의 저하가 나타날 뿐만 아니라, 성층 연소로 인해서 이산 화탄소의 배출량도 늘어난다[1]. 배기배출물 저감과 연 비향상을 동시에 달성하기 위해서는 정밀 연료분사 제 어 시스템이 필수적이다. 제어목표 값은 배기 및 연비 와 같은 엔진성능 극대화를 위해 최적화 되어 있기 때 문에, 빠르고 정밀하게 목표 값 추종이 가능한 분사제 어 기술은 중요하다.

참고문헌 (8)

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J. S. Albus, "Data storage in the cerebellar model articulation controller(CMAC)," Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, vol. 97, no. 3, pp. 228-233, Sep. 1975.

상세보기
J. S. Albus, "New approach to manipulator control: the cerebellar model articulation controller," Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, vol. 97, no. 3, pp. 220-227, Sep.1975.

상세보기
A. L. Bucazk, R E. Uhrig "Hydrid Fuzzy-Genetic Technique for Multisensor Fusion," Information Sciences, vol. 93, no. 3, pp.120-126, Sep.1996.
D. G. Copp, K. J, Burnham, and F. P, Locker "Model comparison for feedforward Air/Fuel Ratio control," UKACC international conference on Control'98, Wales: vol. 1, pp. 670-675, Sep. 1998.
I. K. Jenog, C Choi, J. H, Shin, and J. J. Lee "A modified genetic algorithm for neurocontrollers," IEEE International Conference on Evolutionary Computation , Perth: vol. 1, pp. 306, Nov. 1995.

저자의 다른 논문 :

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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