시스템 식별 기반의 모델 예측제어를 통한 전동화 차량의 연비 중심 제어기 개발

Abstract

본 논문에서는 전동화 차량의 최적 동력토크 분배 제어를 수행하는 연비중심 제어기 개발에 관한 연구내용을 다룬다. 자동차 산업계에선 각종 연비와 배출가스 규제로 인해 배출가스를 최소화하면서 기존의 운전성능을 만족할 수 있는 최적 제어전략에 대한 연구가 진행되고 있다. 기존 선행연구로 이러한 제어전략을 만족시키고 동시에 다양한 주행상황을 반영하기 위한 규칙기반 제어와 ECMS(Equivalent Consumption Minimization Strategy) 제어에 대한 연구가 진행되었다. 그러나 이러한 제어방식은 플랜트모델의 입/출력 조건의 제한조건이 포함되는 경우 성능이 감소된다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 제한조건에 따른 한계를 극복하면서 동시에 주행상황에 대한 반영과 연비를 개선시킬 수 있도록 MPC(Model Predictive Control)를 바탕으로 한 연비중심의 제어기 개발과 그 방법에 대해 연구하고자 한다. 더불어 비선형성을 가진 차량 플랜트모델에 대해 시스템 식별(System Identification)을 통해 선형화된 모델을 사용한 MPC 제어기가 규칙기반제어기나 ECMS 제어기만큼의 유효한 결과를 나타내는가에 대해 확인한다. 이러한 MPC 제어기 개발을 위한 TMED(Transmission Mounted Electric Device) 차량 시스템의 구조를 모사한 차량 시뮬레이터와 MPC 제어기와 비교를 위한 규칙기반제어기 및 ECMS 제어기들을 개발하였다. 각 시뮬레이터와 제어기 모델은 모두 MATLAB/Simulink를 통해 구현하였으며, 시뮬레이션 시나리오는 각각 평지/등강판 코스의 도로에 대하여 각각 크루즈주행/모드주행(Artemis Urban Road)으로 수행하였다. 이처럼 주어진 시나리오에 대해 개발된 MPC제어기를 확인하였을 때, 비선형성을 가진 플랜트 모델에 대해서도 시스템 식별을 통한 선형화로 MPC 제어기의 설계가 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 Weight 가변과 경사에 따른 토크 Preview를 통해 해당 MPC 제어기가 기존 제어기와 대비해 연비와 SOC 방어성능을 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.