DCT 클러치 토크 특성 예측 기법에 관한 연구

Abstract

본 연구는 DCT(Dual Clutch Transmission)의 물리적인 특성을 파악하여 클러치 토크와 스트로크의 관계를 예측하는 것을 목표로 한다. 기존 연구에서는 터치포인트의 변화와 관측 토크를 샘플 데이터로 정의하여 스트로크와 전달 토크의 관계(T-S 커브)를 보정하는 방식을 적용하였다. 이러한 경우, 여러 가지 제약조건을 이용하여 커브의 형상을 제한함으로써 부정확한 T-S 커브 형상을 방지하였다. 해당 방식을 통해 샘플 데이터를 받는 구간에서는 정확도가 높은 T-S 커브의 결과를 학습할 수 있었다. 하지만, 이외의 구간에서는 정확도가 떨어질 수 있는 문제가 발생했다. 이와 같이 정확도가 떨어지는 T-S 커브를 학습한 경우, 목표 전달 토크에 대한 목표 스트로크의 값에 오차가 발생하게 된다. 이러한 스트로크 오차만큼 실제 전달 토크의 오차가 발생하기 때문에 변속감, 안정성, 내구성, 연비 등 다양한 문제가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해 클러치 마찰부의 물리적인 특성을 파라미터로 정의하여 이를 추정함으로써 T-S 커브의 형상을 정의했다. 이를 통해 기존 T-S 커브보다 높은 정확도의 T-S 커브를 추정하여 정확한 전달토크 제어를 하는 것을 목표로 했다. 특성 파라미터 추정은 뉴럴 네트워크, 퍼지 논리, PEM(Prediction Error Method)등 다양한 방식의 추정방식이 존재하지만, 그 중에서 RPEM(Recursive Prediction Error Method)를 적용하여 T-S 커브 추정 알고리즘을 개발하였다. 이를 통해, 샘플 데이터에 대한 최적의 파라미터를 추정하여 T-S 커브의 정확도를 높일 수 있었다. 그리고 시험 모드 데이터를 이용하여 Matlab/Simulink 기반의 시뮬레이션을 이용하여 제안된 알고리즘의 정확성 및 유효성을 확인하고 향후 연구 방향에 대해 제언했다.