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KR100569139B1 - Motor assistance control method of hybrid electric vehicle - Google Patents

Motor assistance control method of hybrid electric vehicle Download PDF

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KR100569139B1 KR1020030093231A KR20030093231A KR100569139B1 KR 100569139 B1 KR100569139 B1 KR 100569139B1 KR 1020030093231 A KR1020030093231 A KR 1020030093231A KR 20030093231 A KR20030093231 A KR 20030093231A KR 100569139 B1 KR100569139 B1 KR 100569139B1
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Abstract

본 발명은 운전자 가속 지수를 고려한 최적 모터 보조를 구현하여 연비 및 운전성을 향상시킬 수 있는 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법에 관한 것으로, 하이브리드 전기 차량의 배터리 밸런스 및 연비 측면에서의 모터 최적화 알고리즘과 가속 성능 측면에서의 모터 최적화 알고리즘을 통해 운전자 가속 지수를 고려한 최적 모터 보조를 구현한다.The present invention relates to a motor assist control method of a hybrid electric vehicle that can improve fuel efficiency and driving performance by implementing an optimum motor assistance considering the driver acceleration index, and a motor optimization algorithm in terms of battery balance and fuel economy of a hybrid electric vehicle. The motor optimization algorithm in terms of acceleration performance achieves optimum motor assistance considering driver acceleration index.

하이브리드, 전기, 차량, 모터, 보조Hybrid, electric, vehicle, motor, auxiliary

Description

하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법{MOTOR ASSISTANCE CONTROL METHOD OF HYBRID ELECTRIC VEHICLE}MOTOR ASSISTANCE CONTROL METHOD OF HYBRID ELECTRIC VEHICLE}

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법을 도시한 흐름도.1 is a flowchart illustrating a method of controlling a motor of a hybrid electric vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2와 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 퍼지 로직 제어기의 신호 흐름을 도시한 도면.2 and 3 illustrate a signal flow of a fuzzy logic controller according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 퍼지화기(Fuzzifier) 모듈의 구성을 도시한 도면.4 is a diagram showing the configuration of a fuzzyifier module according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 실시예에 따라 운전자의 의지를 구별한 퍼지 룰(Rule)을 도시한 도면.FIG. 5 illustrates a fuzzy rule that distinguishes the driver's will in accordance with an embodiment of the present invention. FIG.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비퍼지화기(Defuzzifier) 모듈의 구성을 도시한 도면.6 is a diagram illustrating a configuration of a defuzzifier module according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법에 관한 것이다.The present invention relates to a motor assisted control method of a hybrid electric vehicle.

통상적으로, 하이브리드 전기 차량에서 연료 소모량을 최소화하기 위해 모터 보조량을 최적화하는 것은 매우 중요한 개발 목표 중의 하나이다.Typically, optimizing motor assistance to minimize fuel consumption in hybrid electric vehicles is one of the very important development goals.

이러한 최적의 모터 보조량을 결정하기 위해 특정 주행 모드 상에서의 수학적 최적화 기법을 이용하여 최적의 모터 보조 패턴을 찾거나, 엔진의 과도 특성을 고려하여 빠른 응답은 모터로, 정상 상태에서의 응답은 엔진으로 부담하는 등의 다양한 최적의 모터 보조 알고리즘들이 제안되고 있다.In order to determine the optimal motor assistance amount, a mathematical optimization technique in a specific driving mode is used to find an optimal motor assistance pattern, or in consideration of the transient characteristics of the engine, a fast response is a motor and a steady state response is an engine. Various optimal motor assistance algorithms have been proposed.

위와 같은 방법을 사용할 때 종래의 모터 보조 알고리즘들은 연비 향상에만 목표를 맞추어 차량의 가속 성능을 충분히 발휘하지 못하는 경우가 많다.When using the above method, the conventional motor assistance algorithms often aim to improve fuel efficiency and may not sufficiently exhibit the acceleration performance of the vehicle.

또한, 종래의 모터 보조 알고리즘은 연비 향상에만 목표를 맞추어 차량의 가속 성능을 충분히 발휘하기가 어려우며, 차량의 가속 성능을 위주로 작성된 알고리즘은 배터리 밸런스를 맞추지 못하거나 연비 최적화에 위배되기 쉽다.In addition, the conventional motor assist algorithm is difficult to fully exhibit the acceleration performance of the vehicle to meet the target only to improve fuel efficiency, and algorithms written mainly on the acceleration performance of the vehicle are not easy to balance the battery or to violate fuel efficiency.

또한, 이 두 가지 성능 지수(연비, 가속 성능)를 동시에 최적화시키기 위해서는 다목적 최적화(Multi-Objective Optimization)가 필요하나 이는 매우 비용이 많이 드는 방법이며, 사용자의 직관이 상당 부분 작용해야 하는 문제점이 있었다.In addition, multi-objective optimization is required to optimize these two performance indices (fuel efficiency, acceleration performance) at the same time, but this is a very expensive method, and the user's intuition has to work a lot. .

본 발명의 목적은 운전자 가속 지수를 고려한 최적 모터 보조를 구현하여 연비 및 운전성을 향상시킬 수 있는 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법을 제공하는데 있다.An object of the present invention is to provide a motor assist control method for a hybrid electric vehicle that can improve fuel efficiency and driving performance by implementing the optimum motor assistance in consideration of the driver acceleration index.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법에 있어서, 상기 하이브리드 전기 차량의 배터리 밸런스 및 연비 측면에서의 모터 최적화 알고리즘과 가속 성능 측면에서의 모터 최적화 알고리즘을 통해 운전자 가속 지수를 고려한 최적 모터 보조를 구현하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a motor assisted control method for a hybrid electric vehicle, wherein the driver acceleration through a motor optimization algorithm in terms of battery balance and fuel economy and a motor optimization algorithm in terms of acceleration performance of the hybrid electric vehicle. It is characterized by implementing the optimum motor assistance considering the index.

이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명 및 첨부 도면과 같은 많은 특정 상세들이 본 발명의 보다 전반적인 이해를 제공하기 위해 나타나 있으나, 이들 특정 상세들은 본 발명의 설명을 위해 예시한 것으로 본 발명이 그들에 한정됨을 의미하는 것은 아니다. 그리고 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. While many specific details, such as the following description and the annexed drawings, are shown to provide a more general understanding of the invention, these specific details are illustrated for the purpose of explanation of the invention and are not meant to limit the invention thereto. And a detailed description of known functions and configurations that may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention will be omitted.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법을 도시한 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a motor assisted control method of a hybrid electric vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2와 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 퍼지 로직 제어기의 신호 흐름을 도시한 도면으로, 도 2는 운전자 가속 지수(Driver Sport Index, 운전자 가속성 지수) 결정을 위한 퍼지 로직 제어기를 도시한 것이며, 도 3은 신호 조절(Signal Conditioning)을 도시한 도면이다.2 and 3 illustrate a signal flow of a fuzzy logic controller according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 2 illustrates a fuzzy logic controller for determining a driver sport index (driver acceleration index). 3 is a diagram illustrating signal conditioning.

도 4와 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 퍼지화기(Fuzzifier) 모듈과 비퍼지화기(Defuzzifier) 모듈의 구성을 도시한 도면이다.4 and 6 are views illustrating the configuration of a fuzzyifier module and a defuzzifier module according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 실시예에 따라 운전자의 의지를 구별한 퍼지 룰(Rule)을 도시한 도면이다.FIG. 5 illustrates a fuzzy rule distinguishing the driver's will according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예는 운전자 가속 지수를 고려한 최적 모터 보조를 구현하기 위해 하이브리드 전기 차량의 배터리 밸런스 및 연비 측면에서의 모터 최적화 알고리즘과 가속 성능 측면에서의 모터 최적화 알고리즘을 구성한다.An embodiment of the present invention configures a motor optimization algorithm in terms of battery balance and fuel efficiency and a motor optimization algorithm in terms of acceleration performance in order to implement optimal motor assistance in consideration of a driver acceleration index.

먼저, 배터리 밸런스 및 연비 측면에서의 모터 최적화 알고리즘이다.First, the motor optimization algorithm in terms of battery balance and fuel economy.

하이브리드 전기 차량의 주행 제어 알고리즘을 구성할 때는 주행 전후의 배터리 충전량(SOC)을 반드시 유지하도록 제어 전략을 구성해야 한다.When constructing a driving control algorithm for a hybrid electric vehicle, the control strategy must be configured to maintain the SOC before and after driving.

따라서, 대상 모드에서의 시뮬레이션 또는 시험을 통하여 획득될 수 있는 회생 제동량을 구한다. Therefore, the regenerative braking amount that can be obtained through simulation or test in the object mode is obtained.

회생 제동량이 구해지면 이 값 내에서 최적의 모터 보조량을 결정한다.Once the regenerative braking amount is found, the optimum motor assistance amount is determined within this value.

그리고, 결정된 최적의 모터 보조량을 차속과 운전자의 가속 페달 개도에 따라 맵 데이터 형태로 구한다(S110, S112).Then, the determined optimal motor assistance amount is obtained in the form of map data according to the vehicle speed and the driver's accelerator pedal opening degree (S110 and S112).

다음은 본 발명의 요지인 가속 성능 측면에서의 추가적인 모터 보조 토크 결정에 대한 알고리즘이다.The following is an algorithm for additional motor assist torque determination in terms of acceleration performance, which is the subject of the present invention.

먼저, 운전자의 가속 의지가 강한 상황에서 추가적인 가속력을 얻기 위해 모터의 추가 토크량을 정한다(S114). First, an additional torque amount of the motor is determined to obtain additional acceleration force in a situation where the driver's acceleration will be strong (S114).

모터의 추가 토크량은 일반적으로 모터의 정격 최대 토크로 결정되나, 차량 시험을 통해 튜닝되어야 한다. The additional torque of the motor is usually determined by the rated maximum torque of the motor, but must be tuned by vehicle testing.

운전자의 가속 의지를 판단하기 위해 다음과 같은 입력을 받는다(S120). In order to determine the driver's willingness to receive the following input (S120).

a) 가속 페달 개도 a) accelerator pedal opening

b) 엔진 속도 b) engine speed

c) 차량 속도 c) vehicle speed

d) 브레이크 스위치 d) brake switch

가속 페달 개도에 대한 입력으로부터 운전자 가속 지수를 결정하기 위해 도 2에 도시된 바와 같은 퍼지 로직 제어기(Fuzzy Logic Controller, 또는 퍼지 제어기)를 구성한다.A fuzzy logic controller (or fuzzy controller) as shown in FIG. 2 is configured to determine the driver acceleration index from the input to the accelerator pedal opening degree.

퍼지 제어기로부터 운전자 가속 지수(0, 0.5, 1)가 결정된다(S122). A driver acceleration index (0, 0.5, 1) is determined from the purge controller (S122).

그리고, 결정된 모터의 추가 토크량에 운전자 가속 지수를 곱하여 최종적인 모터 보조량을 결정한다(S124). Then, the final amount of motor assistance is determined by multiplying the determined additional torque of the motor by the driver acceleration index (S124).

4가지의 입력을 하나의 운전자 가속 지수로 표현하기 위해 퍼지 제어기를 사용한다.A fuzzy controller is used to represent the four inputs as one driver acceleration index.

퍼지 제어기는 다음의 4가지 입력을 사용하여 퍼지화기(Fuzzifier)와 비퍼지화기(Defuzzifier)로 구성이 된다.The fuzzy controller consists of a fuzzifier and a defuzzifier using four inputs.

퍼지 제어기에 입력되는 4가지 신호는 가속 페달 개도(DD_IP), 엔진 속도(N_Eng_IP), 차속(VS_IP), 브레이크 스위치(Brake_IP) 신호이다.The four signals input to the purge controller are accelerator pedal opening degree (DD_IP), engine speed (N_Eng_IP), vehicle speed (VS_IP), and brake switch (Brake_IP) signals.

즉, 퍼지 제어기는 가속 페달 개도(DD_IP), 엔진 속도(N_Eng_IP), 차속 (VS_IP), 브레이크 스위치(Brake_IP)의 4가지 입력을 사용하여 퍼지화기 (Fuzzifier)와 비퍼지화기(Defuzzifier)로 이루어진다.That is, the fuzzy controller is composed of a fuzzy and defuzzifier using four inputs of the accelerator pedal opening degree DD_IP, the engine speed N_Eng_IP, the vehicle speed VS_IP, and the brake switch Brake_IP.

예를 들어, 가속 페달 개도(DD_IP)의 경우 0.1보다 작으면 로우(Low), 0.2보다 크면 하이(High)로 결정한다.For example, in the case of the accelerator pedal opening degree DD_IP, the acceleration pedal opening degree DD_IP is determined to be low when it is smaller than 0.1 and high when it is larger than 0.2.

운전자 의지 판단을 위한 4가지 입력은 도 4에 도시된 바와 같이 각각 2수준으로 디지털화되고, 퍼지(Fuzzy)화를 위한 퍼지 룰(Rule)은 도 5에 도시된 바와 같다.Four inputs for determining the driver's will are digitized to two levels as shown in FIG. 4, and a fuzzy rule for fuzzy is shown in FIG. 5.

도 5에 도시된 퍼지 룰(Rule)에 의해 운전자의 의지는 가속 의지에 따라 이코노미(Economy), 노멀(Normal), 스포츠(Sport)로 구별된다.The driver's will is divided into economy, normal, and sport according to the acceleration will by the fuzzy rule shown in FIG. 5.

각각의 퍼지 룰(Rule)은 다음과 같다.Each fuzzy rule is as follows.

먼저, 이코노미(Economy) 퍼지 룰은 다음과 같은 조건으로 이루어진다.First, the economy fuzzy rule consists of the following conditions.

IF 가속 페달 개도 = LowIF accelerator pedal opening = Low

ANDAND

차속 변화량 = LowVehicle speed change = Low

ANDAND

가속 페달 개도 변화량 = LowAcceleration pedal opening change = Low

ANDAND

엔진 속도 = LowEngine speed = Low

THEN 운전자 가속 지수 = Economy(0.0)THEN Driver Acceleration Index = Economy (0.0)

노멀(Normal) 퍼지 룰은 다음과 같은 조건으로 이루어진다.Normal purge rules are made under the following conditions.

IF NOT 운전자 가속 지수 = EconomyIF NOT Driver Acceleration Index = Economy

ANDAND

NOT 운전자 가속 지수 = SportNOT Driver Acceleration Index = Sport

THEN 운전자 가속 지수 = Normal(0.5)THEN Driver Acceleration Index = Normal (0.5)

스포츠(Sport) 퍼지 룰은 다음과 같은 조건으로 이루어진다.The sports fuzzy rule consists of the following conditions.

IF 가속 페달 개도 = HighIF accelerator pedal opening = High

ANDAND

차속 변화량 = HighVehicle speed change = High

OROR

엔진 속도 = HighEngine speed = High

OROR

가속 페달 개도 변화량 = HighAcceleration pedal opening amount = High

THEN 운전자 가속 지수 = Sport(1.0)THEN Driver Acceleration Index = Sport (1.0)

상기한 바와 같이 이코노미(Economy), 노멀(Normal), 스포츠(Sport)로 결정된 운전자의 의지는 도 6에 도시된 바와 같이 각각 0, 0.5, 1의 운전자 가속 지수로 표현된다.As described above, the driver's will determined by Economy, Normal, and Sport is represented by driver acceleration indices of 0, 0.5, and 1, respectively, as shown in FIG.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법은 연비 관점에서의 모터 보조 최적화 방안을 제시하며, 최적화 맵을 그대로 사용하면서 운전자의 가속 의지를 반영할 수 있는 운전자 가속 지수를 개발할 수 있는 효과가 있다.As described above, the motor assisted control method of the hybrid electric vehicle according to the present invention proposes a motor assisted optimization method in terms of fuel consumption, and can develop a driver acceleration index that can reflect the driver's acceleration will while using the optimization map as it is. It has an effect.

Claims (7)

하이브리드 전기 차량의 배터리 밸런스 및 연비 측면에서의 모터 최적화 알고리즘과 가속 성능 측면에서의 모터 최적화 알고리즘을 통해 운전자 가속 지수를 고려한 최적 모터 보조를 구현하는 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법에 있어서,In a motor assist control method of a hybrid electric vehicle that implements the optimum motor assistance in consideration of the driver acceleration index through a motor optimization algorithm in terms of battery balance and fuel economy and a motor optimization algorithm in terms of acceleration performance, 하이브리드 전기 차량의 배터리 밸런스 측면에서의 모터 최적화 알고리즘은, Motor optimization algorithm in terms of battery balance of hybrid electric vehicles, 하이브리드 전기 차량의 주행 전후의 배터리 충전량(SOC)을 유지하도록 회생 제동량을 구하는 단계와;Obtaining a regenerative braking amount to maintain a battery charge amount SOC before and after the hybrid electric vehicle is driven; 회생 제동량이 구해지면 이 값 내에서 최적의 모터 보조량을 결정하는 단계와;Determining an optimum motor assistance amount within this value when the regenerative braking amount is obtained; 결정된 최적의 모터 보조량을 차속과 가속 페달 개도에 따라 맵 데이터 형태로 구하는 단계를 포함하고,Obtaining the determined optimal motor assistance amount in the form of map data according to the vehicle speed and the accelerator pedal opening degree, 가속 성능 측면에서의 모터 최적화 알고리즘은,The motor optimization algorithm in terms of acceleration performance 운전자의 가속 의지를 판단하기 위해 가속 페달 개도, 엔진 속도, 차량 속도, 브레이크 스위치 입력을 받는 단계와;Receiving an accelerator pedal opening degree, an engine speed, a vehicle speed, and a brake switch input to determine an acceleration will of the driver; 가속 페달 개도에 대한 입력으로부터 운전자 가속 지수를 결정하는 단계와;Determining a driver acceleration index from an input for an accelerator pedal opening degree; 운전자의 가속 의지에 따른 추가적인 가속력을 얻기 위해 모터의 추가 토크량을 계산하는 단계와;Calculating an additional torque amount of the motor to obtain an additional acceleration force according to the driver's acceleration will; 계산된 모터의 추가 토크량에 운전자 가속 지수를 곱하여 최종적인 모터 보조량을 결정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법.And determining a final amount of motor assistance by multiplying the calculated amount of additional torque of the motor by the driver acceleration index. 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 운전자 가속 지수는 가속 페달 개도(DD_IP), 엔진 속도(N_Eng_IP), 차속(VS_IP), 브레이크 스위치(Brake_IP)의 4가지 입력 조건에 따라 퍼지 로직 제어기에 설정된 퍼지 룰을 통해 결정하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법.The method of claim 1, wherein the driver acceleration index is determined through a fuzzy rule set in a fuzzy logic controller according to four input conditions of an accelerator pedal opening degree DD_IP, an engine speed N_Eng_IP, a vehicle speed VS_IP, and a brake switch Brake_IP. A motor assisted control method for a hybrid electric vehicle, characterized in that for determining. 삭제delete 삭제delete 제4항에 있어서, 퍼지 룰(Rule)에 의해 운전자의 의지는 가속 의지에 따라 이코노미(Economy), 노멀(Normal), 스포츠(Sport)로 구별하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 전기 차량의 모터 보조 제어방법.The method of claim 4, wherein the driver's intention is divided into economy, normal, and sport according to the acceleration will by the fuzzy rule. 5. .
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