KR100330041B1 - 뉴럴 네트워크를 이용한 자동차 진동의 액티브 제어장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 뉴럴 네트워크를 이용한 자동차 진동의 액티브 제어장치에 관한 것으로 특히, 속도감지센서(1), 가속도감지센서(2), 두개의 거리감지센서(3)(4) 및 스프링 길이 가변 감지센서(5) 등을 통해 차량의 현재 주행속도, 가속도, 지면으로 부터 차체와의 거리, 전방 노면의 높이 및 현가장치(9)의 스프링이 늘어난 길이 등 차체의 진동에 따른 변수가 되는 파라메터들을 각각 센싱하여 은닉단(7)로 전달시켜 주는 입력단(6)와; 상기 입력단(6)를 통해 입력되는 각종 파라미터 정보를 통해 진동정도를 파악한 후 이미 맵화된 유압 또는 전기/자기량 값과 현재 출력을 각각 비교하여 오차가 발생되지 않토록 학습시키는 과정을 통해 차량의 진동을 능동적으로 제어하는데 필요한 최적의 제어값을 산출하여 출력단(8)으로 내보내는 은닉단(7)과; 상기 은닉단(7)에서 출력되는 제어값에 부응하여 현가장치(9)에 가해지는 유압량 또는 전기/자기량을 능동적으로 제어하여 진동을 최대한 억제시켜 주는 출력단(8)으로 구성하여 차량의 주행중 발생되는 진동을 최대한으로 억제할 수 있도록 한 것이다.

Description

뉴럴 네트워크를 이용한 자동차 진동의 액티브 제어장치{Active restraint system to a vehicle vibration using a neural network}

본 발명은 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 이용한 자동차 진동의 액티브 제어장치에 관한 것으로 더욱 상세히는, 차량의 주행중 진동이 발생될시 이를 액티브하게 제어하기 위해 신경회로망 알고리즘을 사용하여 노면의 거칠기와 차속에 따른 주파수의 변이를 변수로 하여 이에 능동적으로 현가장치(즉, 서스펜션)의 스프링 정수인 강성(Stiffness)을 제어시켜 진동을 최대한으로 억제하므로써 최적의 안정성을 유지할 수 있도록 발명한 것이다.

종래의 자동차에서 실시되는 진동 제어방법은 단순한 서스펜션 완충장치에 의한 패시브 콘트롤 방식을 채택하거나, 고급 자동차의 경우 예측기를 통해 각종 입력값을 기초로 계산하여 서스펜션의 유압이나 MR, ER 유체의 강성을 제어하는 액티브 제어방식을 채택하고 있다.

이때, 상기 액티브 제어방식은 도 3과 같이 각종 센서들로 부터 각종 정보를 입력받아 예측 제어 및 어탭테이션 제어 등에 의해 제어량을 계산한 후, 주파수 또는 진동정도가 높은지를 판단하여 높으면 현가장치의 유압은 증가시켜 주고 전기/자기량은 감소시키되, 높지 않으면 현가장치의 유압은 감소시키고 전기/자기량은 증가시켜 주는 과정으로 이루어졌다.

즉, 종래의 자동차에서는 예측기를 통해 혹은 어탭테이션(adpatation)에 의해 진동에 따른 현가장치의 제어가 이루어지므로 제어의 정밀도가 떨어지고, 또 제어기의 복원성에도 문제가 있다.

본 발명은 이와같은 종래의 제반 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 뉴트널 네트워크를 이용하여 학습을 충분히 시켜 오차율을 대폭 줄일 수 있고, 제어기의 보원성 보장을 위해 PID콘트롤러를 직렬에 연결시켜 최적의 제어량을 통한 진동을 감소시킬 수 있도록 하여 최적의 안정성을 유지할 수 있는 뉴럴 네트워크를 이용한 자동차 진동의 액티브 제어장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 본 발명의 목적은, 속도감지센서와 가속도감지센서 및 거리감지센서 등을 통해 차량의 현재 주행속도, 가속도, 지면으로 부터 차체와의 거리, 전방 노면의 높이 및 현가장치의 스프링이 늘어난 길이 등 차체의 진동에 변수가 되는 파라메터를 센싱하는 입력단와; 상기 입력단를 통해 입력되는 각종 파라미터 정보를 통해 진동정도를 파악한 후 이미 맵화된 유압 또는 전기/자기량 값과 현재 출력을 비교하여 오차가 발생되지 않토록 학습시켜 차량의 진동을 능동적으로 제어하는데 필요한 최적의 제어값을 출력단으로 내보내는 은닉단과; 상기 은닉단에서 출력되는 제어값에 부응하여 현가장치에 가해지는 유압량 또는 전기/자기량을 능동적으로 제어하는 출력단으로 구성하므로써 달성할 수 있다.

따라서, 노면의 거칠기와 차속에 따른 주파수의 변이를 변수로 하여 이에 능동적으로 현가장치의 스프링 정수인 강성을 제어할 수 있으므로 주행시 노면의 상태에 부응하여 발생되는 진동을 최대한으로 억제할 수 있어 최적의 안정성을 유지시킬 수 있는 것이다.

도 1은 본 발명 장치의 블럭 구성도.

도 2는 본 발명 장치가 설치된 자동차의 주행 상태도.

도 3은 종래 자동차의 진동 액티브 제어방법을 설명하기 위한 플로우챠트.

* 도면중 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

1 : 속도감지센서 2 : 가속도감지센서

3,4 : 거리감지센서 5 : 스프링 길이 가변 감지센서

6 : 입력단 7 : 은닉단

8 : 출력단 9 : 현가장치

이하, 첨부된 도면에 의거하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명 장치의 블럭 구성도를 나타낸 것이고, 도 2는 본 발명 장치가 설치된 자동차의 주행 상태도를 나타낸 것이다.

이에 따르면, 속도감지센서(1), 가속도감지센서(2), 두개의 거리감지센서(3)(4) 및 스프링 길이 가변 감지센서(5) 등을 통해 차량의 현재 주행속도, 가속도, 지면으로 부터 차체와의 거리, 전방 노면의 높이 및 현가장치(9)의 스프링이 늘어난 길이 등 차체의 진동에 따른 변수가 되는 파라메터들을 각각 센싱하여 은닉단(7)로 전달시켜 주는 입력단(6)와;

상기 입력단(6)를 통해 입력되는 각종 파라미터 정보를 통해 진동정도를 파악한 후 이미 맵화된 유압 또는 전기/자기량 값과 현재 출력을 각각 비교하여 오차가 발생되지 않토록 학습시키는 과정을 통해 차량의 진동을 능동적으로 제어하는데 필요한 최적의 제어값을 산출하여 출력단(8)으로 내보내는 은닉단(7)과;

상기 은닉단(7)에서 출력되는 제어값에 부응하여 현가장치(9)에 가해지는 유압량 또는 전기/자기량을 능동적으로 제어하여 진동을 최대한 억제시켜 주는 출력단(8)으로 구성한 것을 특징으로 한다.

이때, 각종 입력정보를 얻는 입력단(6)과, 이를 처리하는 은닉단(7) 및 현가장치(9)에 최종 출력신호를 내보내는 출력단(8)을 통칭하여 신경망이라 한다.

이와같이 구성된 본 발명 장치의 작용효과를 설명하면 다음과 같다.

먼저, 자동차가 주행할시 입력단(6)에서는 속도감지센서(1)를 통해 현재 자차의 주행속도가 어느정도인지를 입력받고, 또 가속도감지센서(2)를 통해서는 가속정도 검출신호를 입력받으며, 또한 자동차의 전방 하부측 및 전방부에 설치되어 있는 거리감지센서(3)(4)를 통해 지면으로 부터 차체와의 거리 및 전방 노면의 높이를 입력 받음과 동시에 스프링 길이 가변 감지센서(5)를 통해 현가장치(9)의 스프링이 늘어난 길이 등 차체의 진동에 따른 변수가 되는 파라메터들을 각각 입력받아 은닉단(7)으로 전달시켜 주게 된다.

따라서, 은닉단(7)에서는 상기 입력단(6)를 통해 입력되는 각종 파라미터 정보를 통해 진동정도를 파악한 후 이미 맵화된 유압 또는 전기/자기량 값과 현재 출력을 각각 비교하여 오차가 발생되지 않토록 학습시키는 과정을 통해 차량의 진동을 능동적으로 제어하는데 필요한 최적의 제어값을 산출하여 출력단(8)으로 내보내게 된다.

그러므로 상기 출력단(8)에서는 상기 은닉단(7)에서 출력되는 제어값에 부응하여 현가장치(9)에 가해지는 유압량 또는 전기/자기량을 능동적으로 제어할 수 있어 노면의 거칠기에 부응하여 변화되는 진동을 최대한 억제할 수 있어 최적의 안정성을 유지시킬 수 있는 것이다.

즉, 노면의 상태와 차의 가속상태에 따라 자동차의 주행중 차체의 진동상태는 시변화하게 되는데, 종래에는 단지 패시브(Possive)하게 현가장치(9)의 완충력으로 진동력을 감소시키거나 일부 고급차의 경우 다양한 입력센싱 정보를 기초로 하여 예측 제어 등의 기법을 통해 현가장치(9)의 유압 및 전기/자기량을 변화시켜 진동을 제어하였는데, 본 발명에서는 후자와 같은 원리에서 예측제어 대신 신경회로망을 설계하여 학습에 의해 최적의 출력값을 산출시켜 보다 정밀한 제어량(즉, 현가장치에 인가되는 유압량 또는 전기/자기량)을 인가시켜 주므로써 차체의 진동을 최소화 할 수 있는 것이다.

한편, 상기에서 언급된 출력값으로는 고급 차량에서 흔히 쓰는 유압량이나, 최근 활발히 연구되는 MR 또는 ER 유체에 의한 댐퍼의 전기량 또는 자기량이 될 수 있다.

또한, 신경망을 학습하기 위한 알고리즘은 오라 역전파를 쓸 수 있으며, 기존에 맵화된 유압 또는 전기/자기량 값과 현재 출력을 비교하여 오차가 '0'이 되도록 학습시키면 다양하게 변하는 입력에 대해 차량의 진동을 능동적으로 제어 감소시킬 수 있다.

이때, 학습은 양산전 각종 형태의 노면 테스트로 가능하고, 운전자가 주행시에 학습을 추가할 수도 있는데, 일반적으로 학습후 양산으로도 충분한 액티브 제어가 가능하므로 최적의 안정성을 유지하게끔 할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 차량의 주행중 진동이 발생될시 이를 액티브하게 제어하기 위해 신경회로망 알고리즘을 사용하므로써, 노면의 거칠기와 차속에 따른 주파수의 변이를 변수로 하여 이에 능동적으로 현가장치 스프링 정수인 강성을 제어할 수 있어 진동을 최대한으로 억제할 수 있으므로 최적의 안정성을 유지시킬 수 있는 것이다.

Claims (1)

1. 속도감지센서(1), 가속도감지센서(2), 두개의 거리감지센서(3)(4) 및 스프링 길이 가변 감지센서(5) 등을 통해 검출되는 차량의 현재 주행속도, 가속도, 지면으로 부터 차체와의 거리, 전방 노면의 높이 및 현가장치(9)의 스프링이 늘어난 길이 등 차체의 진동에 따른 변수가 되는 파라메터들을 각각 센싱하여 은닉단(7)로 전달시켜 주는 입력단(6)와;

   상기 입력단(6)를 통해 입력되는 각종 파라미터 정보를 통해 진동정도를 파악한 후 이미 맵화된 유압 또는 전기/자기량 값과 현재 출력을 각각 비교하여 오차가 발생되지 않토록 학습시키는 과정을 통해 차량의 진동을 능동적으로 제어하는데 필요한 최적의 제어값을 산출하여 출력단(8)으로 내보내는 은닉단(7)과;

   상기 은닉단(7)에서 출력되는 제어값에 부응하여 현가장치(9)에 가해지는 유압량 또는 전기/자기량을 능동적으로 제어하여 진동을 최대한 억제시켜 주는 출력단(8)으로 구성한 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크를 이용한 자동차 진동의 액티브 제어장치.