KR101897287B1 - 차량용 서스펜션 제어방법 - Google Patents

Abstract

가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델과 서스펜션모델을 구비하고 각 모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델을 연결함으로써, 타이어에 입력되는 변위로부터 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위를 구하고 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위로부터 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델의 피드백을 구하며 제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하는 차량용 서스펜션 제어방법이 소개된다.

Description

차량용 서스펜션 제어방법 {METHOD FOR CONTROLLING SUSPENSION OF VEHICLE}

본 발명은 수동-능동 형태의 진동 저감에 관한 신경진동자 기반의 제어 알고리즘에 의한 차량용 서스펜션 제어방법에 관한 것이다.

종래의 차량 서스펜션 제어 기술은 다양하게 존재 하지만, 신경진동자 개념을 관련 제어 알고리즘에 적용한 사례는 찾아볼 수 없었다.

이에 먼저, 신경진동자 개념에 대하여 간단히 설명한다. 척수동물의 자율운동 및 조건/무조건 반사 운동의 중추는 척수 신경이라고 알려져 있다. 이러한 신경 집단에 의해서 우리의 다양한 운동들, 예를 들면 걷기, 달리기, 숨쉬기 등과 같은 반복적 운동과 그 외에 지각없이 일어나는 모든 운동들이 대부분 관장된다.

이 신경집단을 CPG (Central Pattern Generator) 라고 하고 이러한 자율운동이 유발되는 가장 큰 이유는 CPG에 내제화 되어 있는 entrainment 라고 하는 외부와의 자율적 주기 동조화 기능에 있다. 따라서 이러한 기능을 차량의 주행 시 노면에서 들어오는 다양한 진동을 제거하기 위한 알고리즘으로 사용할 경우 entrainment 기능에 의해 진동이 자율적으로 일정 진폭 내로 들어오게 되는 큰 효과를 얻게 된다.

선행기술문헌 중 비특허문헌으로 첨부된 논문에는 이러한 신경진동자의 entrainment 기능을 보여주고 시스템 구성을 설명하고 있다.

본 발명은 이러한 신경진동자의 제어개념을 이용하여 노면의 상태에 관계없이 일정범위의 진폭으로 차량의 진동을 제한하겠다는 개념으로서, 차량의 바퀴 한 축을 간단히 구성한 모델에 두 개의 신경조절기를 구성하고, 두 개의 신경진동자는 가상 커플링에 의해 구성되거나 자체 신경 네트워크로 구성되도록 한다.

이렇게 되면 두 개의 신경진동자가 각각 타이어와 서스펜션에서 들어오는 진동 주기에 동조화되고, 이는 커플링 또는 네트워크에 의해 하나의 주기로 각각의 진동을 제어한다. 이렇게 되었을 때 최종 출력은 임의의 다양한 환경 상태에서 항상 일정하게 각각의 레벨에서 일정한 비율로 (약 50%) 저감된 진동량을 보여주는 것이다.

상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.

1. 대한기계학회, 대한기계학회 2009년도 추계학술대회 강연 및 논문 초록집 2009.11, page(s): 807-812

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 노면의 상태가 달라지더라도 일정한 진폭범위로 차량의 진동을 저감할 수 있도록 하는 차량용 서스펜션 제어방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량용 서스펜션 제어방법은, 가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델과 서스펜션모델을 구비하고 각 모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델을 연결함으로써, 타이어에 입력되는 변위로부터 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위를 구하고 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위로부터 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델의 피드백을 구하며 제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하는 것을 특징으로 한다.

상기 타이어로 입력되는 변위는 정현파로 가정한 형태일 수 있다.

상기 플랫폼모델과 서스펜션모델은 아래의 식으로 표현될 수 있다.

상기 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델 각각은 아래의 식과 같이 익스텐서뉴런과 플렉서뉴런의 상호 억제작용에 의해 주기적 신호를 피드백할 수 있다.

상기 플랫폼모델의 변위는 제1신경진동자모델로 입력되고, 제1신경진동자모델의 피드백과 서스펜션모델의 변위는 제2신경진동자모델로 입력되며, 제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하도록 할 수 있다.

상기 제2신경진동자모델의 피드백은 플랫폼모델의 변위와 함께 제1신경진동자모델에 입력되도록 할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 차량용 서스펜션 제어방법은, 가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델과 서스펜션모델에서 타이어에 입력되는 변위로부터 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위를 구하는 변위단계; 플랫폼모델의 변위를 플랫폼모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델로 입력하는 제1입력단계; 제1신경진동자모델의 피드백과 서스펜션모델의 변위를 서스펜션모델에 출력을 피드백하는 제2신경진동자모델로 입력하는 제2입력단계; 및 제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하는 도출단계;를 포함한다.

상기 도출단계는, 제2신경진동자모델의 피드백을 플랫폼모델의 변위와 함께 제1신경진동자모델에 입력하는 상호입력단계;를 더 포함할 수 있다.

상술한 바와 같은 구조로 이루어진 차량용 서스펜션 제어방법에 따르면, 차량의 주행시 노면에서 들어오는 진동이 일정범위로 자동 저감되고, 다양한 진동 형태에도 일정한 성능을 유지하여 환경에 강인해진다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 서스펜션 제어방법이 적용되는 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 서스펜션 제어방법에 사용되는 신경진동자의 개념을 개략적으로 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 서스펜션 제어방법의 순서도.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차량용 서스펜션 제어방법에 대하여 살펴본다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 서스펜션 제어방법이 적용되는 시스템을 나타낸 도면으로서, 본 발명의 차량용 서스펜션 제어방법은, 가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델(100)과 서스펜션모델(200)을 구비하고 각 모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델(300)과 제2신경진동자모델(400)을 연결함으로써, 타이어에 입력되는 변위로부터 플랫폼모델(100)과 서스펜션모델(200)의 변위를 구하고 플랫폼모델(100)과 서스펜션모델(200)의 변위로부터 제1신경진동자모델(300)과 제2신경진동자모델(400)의 피드백을 구하며 제2신경진동자모델(400)의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구함으로써 이루어질 수 있다.

구체적으로, 도 1에서 볼 수 있듯이, 차량의 하부는 크게 플랫폼과 서스펜션으로 구성될 수 있고, 플랫폼에는 타이어가 포함된다. 타이어에는 노면상황에 따라 가진 Asin(wt)이 인가되고, 이는 플랫폼과 서스펜션을 통해 전달되는데, 액티브 서스펜션 같은 경우는 가진 상황에 따라 능동적으로 댐핑능력을 조절하여 승차감이 최적에 이르고 차량의 거동이 안정적으로 이루어질 수 있도록 한다.

이러한 액티브 서스펜션은 가진상황을 정확히 판단하고, 그에 따라 적절히 가압력을 조절하여 스프링과 댐퍼의 능력을 조절하는 것이 중요하고, 이를 정확히 구현하기 위한 기술수단으로서 신경진동자를 사용할 수 있는 것이다.

한편, 차량의 서스펜션 제어는 이러한 플랫폼과 서스펜션을 간단한 수학적 모델링을 통해 저장하여 두고, 상황에 따라 제어부에서 가압력을 계산하여 서스펜션을 제어함으로써 노면의 가진상황이 변동되더라도 능동적으로 가압력을 조절하여 차량에 전달되는 진폭의 정도를 일정범위내로 항상 유지토록 할 수 있는 것이다.

차량의 플랫폼모델(100)은 도시된 바와 같이 질량, 스프링상수, 댐핑계수로 표현될 수 있고, 서스펜션모델(200)도 마찬가지로 질량, 스프링상수, 댐핑계수로 표현된다. 그리고 그 두 시스템의 가상의 스프링상수를 통해 네트워킹된다고 볼 수 있다.

또한, 각각의 모델에는 상호 피드백의 신경진동자를 설계하여 제어기상에서 연결되는 수식으로 표현될 수 있다. 생물체의 척수신경 내에 존재하는 신경진동자 네트웍으로 구성된 Central Pattern Generator(CPG)는 주기적 자율 운동을 관장하고 이를 통해 인간과 동물은 보행, 수영, 비행, 숨쉬기 등의 운동을 특별히 인지하지 않으며 할 수 있다. 또한 이들 운동은 외부 환경 변화가 존재하는 가운데 스스로 대응하는 놀라운 자율 운동의 모습을 보인다. 이는 보통 운동 뉴런으로부터 피드백 되어 오는 sensory 정보 들에 의해 그 운동이 자율적으로 조절되기 때문이다. 신경진동자 모델은 기본적으로 flexor 와 extensor 뉴런의 상호 억제 작용에 의해 주기적 신호를 발생시키고 변화가 감지된 sensory 피드백에 의해 그 주기 신호가 그에 부합하며 변하게 된다. 이를 신경진동자의 'entrainment'특성이라 한다.

본 발명의 차량용 서스펜션 제어방법은, 가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델(100)과 서스펜션모델(200)을 구비하고 각 모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델(300)과 제2신경진동자모델(400)을 연결한다. 그리고 타이어에 입력되는 변위 Asin(wt)로부터 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위 x_t,x_s를 구한다.

구해진 플랫폼모델(100)과 서스펜션모델(200)의 변위 x_t,x_s로부터 제1신경진동자모델(300)과 제2신경진동자모델(400)의 피드백 x_o1,x_o2을 구한다. 그리고 제2신경진동자모델의 피드백 x_o2으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력 k_o2x_o2을 구함으로써 서스펜션의 제어에 관한 중요 결과를 알 수 있는 것이다. 이를 위해 타이어로 입력되는 변위는 정현파 Asin(wt)로 가정한 형태로 함이 바람직할 것이다.

한편, 플랫폼모델과 서스펜션모델은 아래의 식으로 표현되도록 모델링할 수 있다.

상기 수학식 1은 플랫폼모델(100)의 수식이며, 수학식 2는 서스펜션모델(200)의 수식이다. 플랫폼모델과 서스펜션모델은 각각 가상의 질량-스프링-댐퍼의 모델로 표현되고 두 모델은 스프링상수 k_c로 연결되도록 구성한다. 그리고 각각의 모델에는 제1신경진동자모델(300)과 제2신경진동자모델(400)을 연결하여, 제1신경진동자모델(300)은 플랫폼모델(100)의 변위 x_t를 입력으로 하여 출력 x_o1을 플랫폼모델(100)에 피드백하고 제2신경진동자모델(400)은 제1신경진동자모델과 서스펜션모델의 출력 x_o1,x_s을 입력받아 출력 x_o2을 서스펜션모델에 피드백하도록 할 수 있다. 물론, 플랫폼모델(100)에는 노면에 따른 가진 상황 kAsin(wt)이 인가되고 제1신경진동자모델(300) 역시 제2신경진동자모델(400)의 출력 x_o2을 함께 입력받아 피드백하도록 하는 것도 가능하다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 서스펜션 제어방법에 사용되는 신경진동자의 개념을 개략적으로 나타낸 도면으로서, 제1신경진동자모델(300)과 제2신경진동자모델(400) 각각은 아래의 식과 같이 익스텐서뉴런과 플렉서뉴런의 상호 억제작용에 의해 주기적 신호를 피드백하도록 한다.

도시된 바와 같이 하나의 신경진동자모델은 두 개의 상호 억제자 역할을 하는 뉴런(ei,fi)으로 설계될 수 있다. 두 개의 뉴런은 익스텐서(ei)와 플렉서(fi)로 구성되고 변위(gi)가 입력으로서 동등하게 입력된다(k_i[g_i]). 그리고 두뇌에서 발생되는 일정한 신호와 같은 외부자극입력(tonic input, si)이 각각의 뉴런으로 들어오고 억제자 게인(w_f,w_i)에 의한 값이 상호 참조된다(w_fy_f). 또한 각각은 적응상수(b)에 의한 영향을 스스로 받도록 한다(bv_e). 또한, 두 개의 신경진동자가 상호 네트워킹되었을 경우, 본 발명과 같이 서로 다른 신경진동자모델의 피드백(w_ijy_j)이 입력되도록 한다.

이러한 과정을 통해 하나의 신경진동자모델에서는 출력(Y_i=y_ei-y_fi)이 도출되는 것이고, 그 출력은 필요한 부분으로 피드백된다. 본 발명에서는 제1신경진동자모델(300)의 피드백은 플랫폼모델(100)과 제2신경진동자모델(400)로 피드백되고, 제2신경진동자모델(400)의 피드백은 서스펜션모델(200)과 제1신경진동자모델(300)로 피드백되도록 한다.

즉, 플랫폼모델(100)의 변위(x_t)는 제1신경진동자모델(300)로 입력되고, 제1신경진동자모델(300)의 피드백(x_o1)과 서스펜션모델(200)의 변위(x_s)는 제2신경진동자모델(400)로 입력되며, 제2신경진동자모델(400)의 피드백(x_o2)으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력(k_o2x_o2)을 구하도록 할 수 있는 것이다.

또한, 상기 제2신경진동자모델(400)의 피드백(x_o2)은 플랫폼모델(100)의 변위(x_t)와 함께 제1신경진동자모델(300)에 입력되도록 할 수 있는 것이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 서스펜션 제어방법의 순서도로서, 본 발명의 차량용 서스펜션 제어방법은, 가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델서스펜션모델에서 타이어에 입력되는 변위로부터 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위를 구하는 변위단계(S100); 플랫폼모델의 변위를 플랫폼모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델로 입력하는 제1입력단계(S200); 제1신경진동자모델의 피드백과 서스펜션모델의 변위를 서스펜션모델에 출력을 피드백하는 제2신경진동자모델로 입력하는 제2입력단계(S300); 및 제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하는 도출단계(S400);를 포함하는 것으로도 표현될 수 있다.

또한, 상기 도출단계는, 제2신경진동자모델의 피드백을 플랫폼모델의 변위와 함께 제1신경진동자모델에 입력하는 상호입력단계(S500);를 더 포함할 수 있다.

즉, 시간 순서대로 살펴보면, 먼저 노면에서 주어진 가진(Asin(wt))은 플랫폼모델(100)과 서스펜션모델(200)로 전달된다. 이 경우 상기 수학식 1 및 2를 통해 플랫폼모델(100)과 서스펜션모델(200)의 변위(x_t,x_s)를 도출한다. 도출된 변위들은 각각 제1신경진동자모델(300)과 제2신경진동자모델(400)로 입력된다.

각각의 신경진동자모델은 수학식 3을 통해 피드백(x_o1,x_o2)을 도출하고, 도출된 피드백은 다시 수학식 1 및 2에 대입되면서 동시에 서스펜션모델(200)의 가압력(k_o2x_o2)으로 도출된다. 한편, 두 신경진동자모델의 피드백은 동시에 상호 참조적으로 수학식 3에 대입되어 서로 네트워킹이 될 수 있도록 한다. 이러한 상호 참조적인 네트워킹의 결과는 최종적으로 도출되는 제2신경진동자모델의 피드백을 원하는 범위의 진폭에 속하도록 제어하는 과정에서, 그 진폭의 선택범위를 좀 더 넓게 가져가도록 설계할 수 있다는 장점이 있다.

본 발명은 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.

100 : 플랫폼모델 200 : 서스펜션모델
300 : 제1신경진동자모델 400 : 제2신경진동자모델

Claims (8)

1. 가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델과 서스펜션모델을 구비하고 각 모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델을 연결함으로써, 타이어에 입력되는 변위로부터 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위를 구하고 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위로부터 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델의 피드백을 구하며 제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하고,
   상기 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델 각각은 아래의 식과 같이 익스텐서뉴런과 플렉서뉴런의 상호 억제작용에 의해 주기적 신호를 피드백하는 것을 특징으로 하는 차량용 서스펜션 제어방법.
   

   

   
   

   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 타이어로 입력되는 변위는 정현파로 가정한 형태인 것을 특징으로 하는 차량용 서스펜션 제어방법.
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 플랫폼모델과 서스펜션모델은 아래의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 차량용 서스펜션 제어방법.
   

   

   
   

   

   
   

   
4. 삭제
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 플랫폼모델의 변위는 제1신경진동자모델로 입력되고, 제1신경진동자모델의 피드백과 서스펜션모델의 변위는 제2신경진동자모델로 입력되며, 제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하는 것을 특징으로 하는 차량용 서스펜션 제어방법.
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 제2신경진동자모델의 피드백은 플랫폼모델의 변위와 함께 제1신경진동자모델에 입력되는 것을 특징으로 하는 차량용 서스펜션 제어방법.
7. 가상의 질량-스프링-댐퍼 모델로 표현되는 플랫폼모델과 서스펜션모델에서 타이어에 입력되는 변위로부터 플랫폼모델과 서스펜션모델의 변위를 구하는 변위단계;
   플랫폼모델의 변위를 플랫폼모델에 출력을 피드백하는 제1신경진동자모델로 입력하는 제1입력단계;
   제1신경진동자모델의 피드백과 서스펜션모델의 변위를 서스펜션모델에 출력을 피드백하는 제2신경진동자모델로 입력하는 제2입력단계; 및
   제2신경진동자모델의 피드백으로부터 차량의 서스펜션에서 필요한 가압력을 구하는 도출단계;를 포함하고,
   상기 제1신경진동자모델과 제2신경진동자모델 각각은 아래의 식과 같이 익스텐서뉴런과 플렉서뉴런의 상호 억제작용에 의해 주기적 신호를 피드백하는 것을 특징으로 하는 차량용 서스펜션 제어방법.
   

   

   
   

   
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 도출단계는, 제2신경진동자모델의 피드백을 플랫폼모델의 변위와 함께 제1신경진동자모델에 입력하는 상호입력단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 서스펜션 제어방법.

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