KR102258671B1 - New Mass Estimation Method of Vehicle Systems based on Engine Torque Local Convex Minimum Characteristic - Google Patents

Abstract

According to the present invention, a method for estimating the mass of a vehicle system by using the characteristic of a local convex minimum of engine torque is characterized by: comparing the variables between two successive times of a local minimum previous point (t+1) and a minimum point (t) of engine torque, based on a traction force and longitudinal acceleration for a force acting on the vehicle system; and predicting the mass of a vehicle by using the traction force and the longitudinal acceleration as shown in the following equation where F_aero, which is an aerodynamic force for the vehicle, F_grade, which is a force due to road inclination, and F_roliing, which is rolling resistance, remain unchanged, at a point at which the engine torque reaches a local minimum in a convex downward region of the engine torque during vehicle acceleration.

Description

엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 방법{New Mass Estimation Method of Vehicle Systems based on Engine Torque Local Convex Minimum Characteristic}New Mass Estimation Method of Vehicle Systems based on Engine Torque Local Convex Minimum Characteristic

본 발명은 엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 새로운 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a new method of estimating the mass of a vehicle system using the characteristics of the engine torque local convex minimum.

상용차는 짐 적재시 또는 승객이 많이 타는 경우에 차량 질량이 증가하는 경향이 발생하게 되어서 주행중 과도한 횡가속도가 발생하여 차량의 전복(roll over)이 쉽게 발생할 가능성이 높아진다. Commercial vehicles tend to increase the mass of the vehicle when loading luggage or when there are a lot of passengers, so that excessive lateral acceleration occurs during driving, which increases the likelihood that a roll over of the vehicle easily occurs.

따라서, 차량의 자세제어를 통한 주행안정성 확보가 필수적이다. 이에 따라 차량의 전복위험이 증가하는 경우 ESC(Electronic Stability Control)는 엔진 또는 브레이크 제어를 통해 차량의 속도를 줄임으로써 전복을 방지하여 불안정 주행조건의 경우에 자동개입을 하여 차량의 주행안정성과 전복안정성을 향상시킨다. 이러한 제어기의 제어성능은 차량의 질량에 민감하게 반응하기 때문에 실시간으로 상용차의 질량을 추정함으로써 주행안정성을 확보하는 것이 중요하다.Therefore, it is essential to secure driving stability through the vehicle's attitude control. Accordingly, when the risk of overturning the vehicle increases, ESC (Electronic Stability Control) reduces the vehicle speed through engine or brake control to prevent overturning and automatically intervenes in the case of unstable driving conditions, resulting in vehicle driving stability and rollover stability. Improves. Since the control performance of such a controller reacts sensitively to the mass of the vehicle, it is important to secure driving stability by estimating the mass of the commercial vehicle in real time.

차량 안정성 제어 시스템에서 현재 차량의 질량을 추정하기 위한 차량 안정성 제어 시스템의 차량 질량 추정방법과 관련된 기술을 제시하는 종래의 문헌으로는 한국등록특허 제10-1359375호를 참조할 수 있다. 상기 등록특허는 차량의 엔진 토크 또는 제동력를 이용하여 차량의 가속 또는 감속 상황을 판단하고, 상기 차량의 가속 또는 감속 후 상기 차량의 자유 회전 구간인가 판단하고, 상기 차량의 자유 회전 구간에서 상기 차량이 주행하는 노면이 평지 조건 인가 판단하고 및 상기 평지 조건인 경우 상기 엔진 토크 또는 제동력에 대한 상기 차량의 가속도 값 또는 감속도 값을 이용하여 차량의 질량을 추정하는 내용을 개시한다.Korean Patent Registration No. 10-1359375 may be referred to as a conventional document presenting a technique related to a vehicle mass estimation method of a vehicle stability control system for estimating a current vehicle mass in a vehicle stability control system. The registered patent determines the acceleration or deceleration situation of the vehicle using the engine torque or braking force of the vehicle, determines whether the vehicle is a free rotation section after acceleration or deceleration of the vehicle, and the vehicle runs in the free rotation section of the vehicle. Disclosed is a content of determining whether the road surface is a flat land condition, and estimating the mass of the vehicle using an acceleration value or a deceleration value of the vehicle with respect to the engine torque or braking force in the case of the flat land condition.

(특허문헌 1) KR10-1359375 B(Patent Document 1) KR10-1359375 B

본 발명은 상기 종래의 문제점을 해소하고자 하는 것으로서, 엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 새로운 방안을 제안하는 것이며, 상기 질량 추정은 차량 시스템에 작용하는 힘에 대한 다른 정보 없이 견인력 및 종방향 가속도 만에 기초하여 엔진 토크의 국부 최소 이전 점(t+1)과 최소점(t)의 2개의 연속적인 시간 사이에서의 변수들을 비교함에 의해서 새로운 질량 추정을 가능하게 하는 방법을 제공하고하 하는 것이다.The present invention is to solve the above problems, and proposes a new method for estimating the mass of the vehicle system using the characteristic of minimum local convexity of the engine torque, and the mass estimation is a different method for the force acting on the vehicle system. A new mass estimation is made possible by comparing variables between two consecutive times of the local minimum previous point (t+1) and the minimum point (t) of engine torque based only on traction and longitudinal acceleration without information. The way is to provide and ha.

즉, 본 발명은 차량 가속 중에 엔진 토크 Te가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하자마자, 차량에 대한 공기 역학적 힘인 F_aero, 도로 경사도로 인한 힘 F_grade, 및 구름 저항인 F_roliing 은 거의 변경되지 않는 현상을 경험하는 반면, 상대적으로 차량에 대한 견인력 F_T와 종방향 가속도 a가 변동되는 현상에 기초한다.That is, in the present invention, as soon as the engine torque Te reaches the local minimum value in the convex downward region during vehicle acceleration, the aerodynamic force F _{aero , the force F grade} due to the road slope, and the rolling resistance F _roliing are almost unchanged. While experiencing the phenomenon, it is based on a phenomenon in which the traction force F _{T and the longitudinal acceleration a relative to the vehicle fluctuate.}

상기 내용은 기어 변속 중의 상황과 유사하며 실제 테스트 필드 데이터에 대한 분석을 기반으로 설명 및 탐색되는데, 상기의 엔진 토크가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하는 순간을 이용하여 차량 질량을 예측하는 방법을 제공한다.The above contents are similar to the situation during gear shifting, and are explained and searched based on the analysis of actual test field data. A method of predicting the vehicle mass using the moment when the engine torque reaches the local minimum value in the convex downward region is described. to provide.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 방법은 차량 시스템에 작용하는 힘에 대한 견인력 및 종방향 가속도에 기초하여 엔진 토크의 국부 최소 이전 점(t+1)과 최소점(t)의 2개의 연속적인 시간 사이에서의 변수들을 비교하고, 차량 가속 중에 엔진 토크가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하는 지점에서, 차량에 대한 공기 역학적 힘인 F_aero, 도로 경사도로 인한 힘인 F_grade, 및 구름 저항인 F_roliing 은 미변경되는 것을 이용하고, 하기의 수식과 같이 견인력 및 종방향 가속도를 이용하여 차량 질량을 예측하는 것을 특징으로 한다.The method of estimating the mass of a vehicle system using the characteristics of the minimum local convexity of the engine torque according to the present invention for achieving the above object Compare the variables between the two consecutive times of the local minimum previous point (t+1) and the minimum point (t), and at the point where the engine torque reaches the local minimum value in the convex downward region during vehicle acceleration, for the vehicle. the aerodynamic force F _aero, force F _grade, and the rolling resistance of F _roliing due to the road gradient is characterized by predicting the vehicle mass by the pulling force and the longitudinal acceleration as shown in the formula for the use to be unchanged, and .

상기 엔진 토크, 견인력 및 종방향 가속도를 위해서, 하기의 수식과 같은 3개의 원형 버퍼를 사용한다. 버퍼에 저장된 값을 기반으로 엔진토크의 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값과 그 이전 값을 찾아낸다. 이러한 방법을 이용하는 이유는 최소점은 데이터 값들을 저장한 후에 판단이 가능하기 때문이다.For the engine torque, traction and longitudinal acceleration, three circular buffers are used as shown in the following equation. Based on the value stored in the buffer, the local minimum value and the previous value are found in the convex downward region of the engine torque. The reason for using this method is that the minimum point is that data values can be determined after being stored.

상술한 바와 같은 본 발명에 따른 엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 방법은 상용 차량의 변속을 통한 가속 과정 중에 엔진 토크 T가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하는 상황에서 차량의 엔진 토크 T 및 가속도가 변경되더라도 주행 중 차량의 공기 저항력, 경사각으로 인한 하중 및 구름 과정에서 마찰로 인해 발생하는 저항은 거의 변경되지 않는 현상을 통해서, 엔진 토크의 국부 최소 이전 점(t+1)과 최소점(t)의 2개의 연속적인 시간 사이에서의 변수들을 비교함에 의해서 새로운 질량 추정을 가능하게 한다.The method for estimating the mass of the vehicle system using the characteristics of the local convex minimum of the engine torque according to the present invention as described above is a situation in which the engine torque T reaches the local minimum value in the convex downward region during the acceleration process through shifting of a commercial vehicle. Even if the engine torque T and acceleration of the vehicle are changed, the air resistance of the vehicle during driving, the load due to the inclination angle, and the resistance caused by friction during the rolling process are almost unchanged.Through the phenomenon, the local minimum previous point of the engine torque (t By comparing the variables between the two consecutive times of +1) and the minimum point (t), a new mass estimation is possible.

본 발명은 저속 주행 환경 상태에서 실제 차량의 질량을 작은 오차 범위 상에서 정확하게 예측하는 것을 특징으로 하는바, 일반적인 도시 내부 주행 환경으로의 응용이 충분히 가능하다는 장점이 있게 된다.The present invention is characterized in that the actual mass of the vehicle is accurately predicted within a small error range in a low-speed driving environment, and it has an advantage that it is sufficiently applicable to a general urban interior driving environment.

도 1은 5 개의 연속 CAN 데이터를 수용하도록 설계된 원형 버퍼를 보인다.
도 2는 데이터 관리 및 볼록한 최소 탐지 알고리즘을 보인다.
도 3은 실제 시험 데이터에 기초하여 2개의 연속적인 종 방향 속도 사이의 절대 차를 제시한다.
도 4는 TruckSim / Simulink 시뮬레이션을 사용하는 4 가지 경우 5420kg, 6420kg, 7420kg 및 8420kg에 대한 추정치를 나타낸다.
도 5는 몇 가지 샘플링 시간(1000Hz, 200Hz, 100Hz 및 50Hz)을 기반으로 한 추정 성능을 보인다.
도 6은 두 가지 다른 운전 시나리오에 대한 공차 기준의 추정 결과를 보인다.
도 7은 두 가지 운전 시나리오에 대한 완전 적재 트럭의 추정 결과를 설명한다
도 8은 추가적인 추정 성능을 도시한다.1 shows a circular buffer designed to accommodate 5 consecutive CAN data.
2 shows the data management and convex minimum detection algorithm.
Figure 3 presents the absolute difference between two consecutive longitudinal velocities based on actual test data.
Figure 4 shows the estimates for 5420kg, 6420kg, 7420kg and 8420kg in four cases using TruckSim / Simulink simulation.
5 shows estimation performance based on several sampling times (1000Hz, 200Hz, 100Hz and 50Hz).
6 shows the estimation results of tolerance criteria for two different driving scenarios.
7 illustrates the estimation results of a fully loaded truck for two driving scenarios.
8 shows additional estimation performance.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면 상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms, only the present embodiments make the disclosure of the present invention complete, and the scope of the invention to those of ordinary skill in the art. It is provided to be fully informed. In the drawings, the same numerals refer to the same elements.

각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.In adding reference numerals to elements of each drawing, it should be noted that the same elements are assigned the same numerals as possible, even if they are indicated on different drawings. In addition, in describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.

이하, 도 1 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따라 엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 새로운 방법을 설명한다.Hereinafter, a new method of estimating the mass of a vehicle system by using the minimum local convex characteristic of the engine torque according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 8.

본 발명은 엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 방안을 제안하는 것이며, 상기 질량 추정은 차량 시스템에 작용하는 힘에 대한 다른 정보 없이 견인력 및 종방향 가속도 만에 기초하여 수행되는 방법을 제공하고자 하는 것이다.The present invention proposes a method of estimating the mass of a vehicle system using the characteristics of the minimum local convexity of the engine torque, and the mass estimation is based on only the traction force and the longitudinal acceleration without other information on the force acting on the vehicle system. It is intended to provide a way to be done.

즉, 본 발명은 차량 가속 중에 엔진 토크 Te 가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하자마자, 차량에 대한 공기 역학적 힘인 Faero, 도로 경사도로 인한 힘 Fgrade, 및 구름 저항인 Froliing 은 거의 변경되지 않는 현상을 경험하는 반면, 차량에 대한 견인력 F_T와 종방향 가속도 a가 여전히 변동되는 현상에 기초한다.That is, the present invention experiences a phenomenon in which as soon as the engine torque Te reaches the local minimum value in the convex downward region during vehicle acceleration, the aerodynamic force for the vehicle, Faero, the force Fgrade due to the road slope, and the rolling resistance, Froliing, are hardly changed. On the other hand, it is based on the phenomenon that _{the traction force F T and the longitudinal acceleration a for the vehicle are still fluctuating.}

상기 내용은 기어 변속 중의 상황과 유사하며 실제 테스트 필드 데이터에 대한 분석을 기반으로 설명 및 탐색되는데, 상기의 엔진 토크가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하는 순간을 이용하여 차량 질량을 예측하는 방법이다.The above contents are similar to the situation during gear shifting and are explained and searched based on the analysis of actual test field data, which is a method of predicting the vehicle mass using the moment when the engine torque reaches the local minimum value in the convex downward region. .

차량의 종방향에 따른 동력학 특성은 하기의 식 (1),(2)에 따른다.The dynamic characteristics according to the longitudinal direction of the vehicle are according to the following equations (1) and (2).

.......................(1)

.......................(One)

...............(2)

...............(2)

상기에서, F_{T :} 견인력, F_aero : 차량에 대한 공기 저항, F_grade : 도로 경사도로 인한 힘, F_roliing : 구름 저항In the above, F _T: traction, F _aero : air resistance to the vehicle, F _grade : force due to road slope, F _roliing : rolling resistance

차량 가속 중에 엔진 토크 Te 가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하자마자, 차량에 대한 공기 역학적 힘인 Faero, 도로 경사도로 인한 힘 Fgrade, 및 구름 저항인 Froliing 은 거의 변경되지 않는 현상을 경험하는 반면, 차량에 대한 견인력 F_T와 종방향 가속도 a가 여전히 변동되는 현상에 기초한다.During vehicle acceleration, as soon as the engine torque Te reaches a local minimum in the convex downward region, the aerodynamic force on the vehicle, Faero, the force Fgrade due to road slope, and the rolling resistance, Froliing, experience a phenomena that hardly change, while It is based on the phenomenon that the traction force F _{T for} and the longitudinal acceleration a are still fluctuating.

하기의 식 (3),(4)는 각각 로컬 최소값에 해당하는 시점 t 및 상기 시점 t 직전인 t-1에서의 차량의 종방향에 따른 동력학 식을 나타낸 것이다.The following equations (3) and (4) represent the dynamic equations according to the longitudinal direction of the vehicle at a time point t corresponding to the local minimum value and a time point t-1 immediately before the time point t, respectively.

........(3)

........(3)

.......(4)

.......(4)

상기에서, 차량에 대한 공기 역학적 힘인 Faero, 도로 경사도로 인한 힘 Fgrade, 및 구름 저항인 Froliing 은 거의 변경되지 않는 현상을 적용하여 식을 단순화하면 하기의 식 (5)와 같다.In the above, the aerodynamic force of the vehicle Faero, the force Fgrade due to the road inclination, and the rolling resistance Froliing are simplified by applying a phenomenon that hardly changes, as shown in Equation (5) below.

........(5)

........(5)

CAN에 의해 획득된 엔진 토크에 대한 볼록 영역의 최소값을 감지하는 것이 중요다. 따라서, 주어진 엔진 토크 데이터의 볼록한 최소값을 검색하는 소형 알고리즘을 제시한다.It is important to detect the minimum value of the convex area for the engine torque obtained by CAN. Therefore, we present a small algorithm that searches for the convex minimum value of a given engine torque data.

추가 설계를 위해 엔진 토크, 견인력 및 종방향 가속도를 위한 하기의 식 (6) 내지 (8)과 같은 3개의 원형 버퍼가 사용된다.For further design, three circular buffers such as the following equations (6) to (8) for engine torque, traction and longitudinal acceleration are used.

........(6)

........(6)

.......(7)

.......(7)

.......(8)

.......(8)

상기 원형 버퍼는 5 개의 연속 CAN 데이터를 수용하도록 설계된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 새로운 데이터가 각각의 원형 버퍼로 전달 될 때, 버퍼 내의 제 1 인덱스에 대응하는 데이터가 제거될 것이다.The circular buffer is designed to accommodate 5 consecutive CAN data. As shown in Fig. 1, when new data is transferred to each circular buffer, the data corresponding to the first index in the buffer will be removed.

나머지 데이터(즉, 2 ~ 5 번째 데이터)는 순서대로 하부에서부터 버퍼의 처음 네 배열을 채운다. 새로 도착한 데이터는 최상부인 마지막 버퍼 배열을 차지한다. 상기 절차는 추정 프로세스가 활성화되어있는 한 계속 반복된다.The remaining data (i.e., the 2nd to 5th data) fills the first four arrays of the buffer from the bottom in order. The newly arrived data occupies the last buffer array at the top. The above procedure is repeated as long as the estimation process is active.

다음으로, 순환 버퍼에 저장된 데이터로부터, 엔지 토크에 대한 볼록 영역의 최소값은 하기의 식 (9)에 따른 조건에 따라 찾을 수 있다.Next, from the data stored in the circulating buffer, the minimum value of the convex region for the engine torque can be found according to the condition according to Equation (9) below.

.......(9)

.......(9)

식 (9)가 만족되는 순간, 순환 버퍼의 2차 및 3차 배열에 저장된 견인력 및 종방향 가속도 데이터는 추가 처리를 위한 후보 데이터가 되고 상위 첨자가 표시된 하기의 수식 (10)으로 설명된다.At the moment when Equation (9) is satisfied, the traction force and longitudinal acceleration data stored in the secondary and tertiary arrays of the circulating buffer become candidate data for further processing and are described by the following Equation (10) in which the superscript is indicated.

.......(10)

.......(10)

다시 말해, 엔진 볼록 영역에서 최소 직전의 순간 및 최소 지점을 포착하는 데이터는 차량 질량 추정을 위해 칼만 필터에 공급될 것이다.In other words, data capturing the moment and minimum point just before the minimum in the convex region of the engine will be supplied to the Kalman filter for vehicle mass estimation.

한편, 데이터 관리 및 볼록한 최소 탐지 알고리즘의 전체 흐름은 도 2에 설명되어 있다.Meanwhile, the overall flow of data management and convex minimum detection algorithm is described in FIG. 2.

상기 탐지 알고리즘으로 획득한 데이터들은 이제 대량 추정에 사용할 수 있다. 한편, 이러한 데이터를 칼만 필터에 공급하기 전에 센서 데이터의 품질을 검사해야한다. 칼만 필터(KF)를 통한 추정은 센서 데이터의 이상을 어느 정도 관리할 수 있지만, 부정확성 데이터는 정확한 추정 성능을 보장하기 위해 포함되어서는 안된다.The data obtained by the detection algorithm can now be used for mass estimation. Meanwhile, the quality of sensor data must be checked before supplying such data to the Kalman filter. Estimation through a Kalman filter (KF) can manage anomalies in sensor data to some extent, but inaccurate data should not be included to ensure accurate estimation performance.

다음으로는, TruckSim/Simulink를 기반으로 한 추정 성능과 실제 현장 테스트 데이터에 대해 제안된 질량 추정 전략의 효과를 조사한다. 대상 트럭은 H-Mega 트럭으로 선택되며 최대 약 10 톤을 적재할 수 있다.Next, we investigate the effectiveness of the proposed mass estimation strategy on the estimated performance based on TruckSim/Simulink and actual field test data. Target trucks are selected as H-Mega trucks and can carry up to about 10 tons.

진행하기 전에, 식 (5)의 검증이 요구되기 때문에, 도 3은 실제 시험 데이터에 기초하여 2개의 연속적인 종 방향 속도 사이의 절대 차를 제시한다. 빨간색 원은 감지된 지점을 나타내며 식 (5)를 충족시킨다. 다른 지점과 비교하여 감지된 지점의 값은 상대적으로 작으며 일반적으로 0.02km/h 미만이다. 이는 해당 시점에서 차량이 거의 움직이지 않아서 식 (5)에 대한 가정이 유효함을 의미한다.Before proceeding, since verification of equation (5) is required, Figure 3 presents the absolute difference between two consecutive longitudinal velocities based on the actual test data. The red circle represents the detected point and satisfies Equation (5). Compared to other points, the value of the detected point is relatively small and is generally less than 0.02 km/h. This means that the vehicle hardly moves at that point, so the assumption for equation (5) is valid.

도 4는 TruckSim / Simulink 시뮬레이션을 사용하는 4 가지 경우 5420kg, 6420kg, 7420kg 및 8420kg에 대한 추정치를 나타낸다.Figure 4 shows the estimates for 5420kg, 6420kg, 7420kg and 8420kg in four cases using TruckSim / Simulink simulation.

도 4(a)는 4 가지 경우의 종 방향 속도를 나타내고,도 4(b)는 차량 질량의 추정치를 나타낸다. 도 4(b)의 점선은 각 경우의 실제 차량 질량이다.Fig. 4(a) shows the longitudinal speed in four cases, and Fig. 4(b) shows the estimated vehicle mass. The dotted line in Fig. 4(b) is the actual vehicle mass in each case.

도 4(b)에서 추정치가 실제 추정치와 잘 일치하며 추정치가 저속 지역 인 18km/h 이하에서 15~20 배 정도 발생한다는 것을 알 수 있다.In Fig. 4(b), it can be seen that the estimates agree well with the actual estimates, and the estimates occur 15 to 20 times less than 18 km/h, which is a low-speed region.

또한, 추정 전략은 상기의 수식 (5)를 만족하는 순간을 활용하기 때문에 센서 데이터의 샘플링 시간에 대한 성능을 탐색하는 것이 중요하다.In addition, since the estimation strategy utilizes the moment that satisfies Equation (5) above, it is important to search for the performance of the sensor data with respect to the sampling time.

도 5는 몇 가지 샘플링 시간(1000Hz, 200Hz, 100Hz 및 50Hz)을 기반으로 한 추정 성능을 보인다.5 shows estimation performance based on several sampling times (1000Hz, 200Hz, 100Hz and 50Hz).

도 5의 결과에서 볼 수 있듯이 1000Hz 또는 50Hz 샘플링 시간은 기본적으로 추정 성능을 저하시키는 반면 100Hz는 추정 성능을 어느 정도 보장합니다.As can be seen from the results in Fig. 5, the 1000Hz or 50Hz sampling time basically degrades the estimation performance, while 100Hz guarantees the estimation performance to some extent.

가장 좋은 샘플링 주파수는 약 200Hz입니다. 도 5의 결과에 따라 샘플링 주파수는 다음과 같이 200Hz로 선택되었다.The best sampling frequency is around 200 Hz. According to the result of FIG. 5, the sampling frequency was selected as 200 Hz as follows.

도 6은 두 가지 다른 운전 시나리오에 대한 언로드 트럭의 추정 결과를 보인다. 도 6(a),(c),(e)는 차량이 30 초 이내에 0에서 90km/h로 가속된 경우를 나타내며, 도 6(b),(d),(f)는 저속 지역을 경험하는 상황(즉, 100초 동안 0km/h에서 30km/h까지). 도 6(c)와 (d)는 국부 볼록한 최소 엔진 토크에 대한 검출 성능을 보여준다.6 shows estimation results of an unloaded truck for two different driving scenarios. 6(a), (c), and (e) show the case where the vehicle accelerates from 0 to 90 km/h within 30 seconds, and FIGS. 6(b), (d), and (f) show the case where the vehicle experiences a low-speed area. Situation (i.e. from 0 km/h to 30 km/h in 100 seconds). 6(c) and (d) show the detection performance for the local convex minimum engine torque.

여기서, 원 도트는 수식 (5)를 만족한 상태로 검출된 것을 나타내고, 원-아스트릭 도트는 칼만 추정을 위해 검출되고 실제로 사용된다.Here, a circle dot indicates that it is detected while satisfying Equation (5), and a circle-astric dot is detected and actually used for Kalman estimation.

도 6(e)와 (f)에서 볼 수 있듯이 추정치와 실제 오차 사이의 오차는 각각 134kg과 30kg임을 알 수 있다.As can be seen in FIGS. 6 (e) and (f), it can be seen that the errors between the estimated value and the actual error are 134 kg and 30 kg, respectively.

본 발명에서 제안된 추정 전략은 대부분 저속 범위의 데이터를 활용하기 때문에 도 6(a)에 표시된 구동 시나리오는 합리적인 성능을 보장하기 위해 충실도 데이터를 거의 생성하지 않으므로 3.3 %의 오류가 발생한다. Since most of the estimation strategies proposed in the present invention utilize data in a low-speed range, the driving scenario shown in Fig. 6(a) rarely generates fidelity data to ensure reasonable performance, resulting in an error of 3.3%.

이는 특정 운전 상황은 실제질량을 추정하기에 충분한 원시 데이터를 생성하지 못할 수 있기 때문인데, 즉, 저속주행시간이 짧을 경우일 수 있다. 이에 비해 도 6(b)의 경우는 저속 주행시간이 충분히 주어져 추정 오차가 상당히 적음을 알 수 있다.This is because certain driving situations may not be able to generate enough raw data to estimate the actual mass, that is, when the low-speed travel time is short. In contrast, in the case of FIG. 6(b), it can be seen that the low-speed driving time is sufficiently given and the estimation error is considerably small.

도 7은 두 가지 운전 시나리오에 대한 완전 적재 트럭의 추정 결과를 설명한다. 추정치는 언로드 트럭에서 얻은 것과 매우 유사한 경향이 있다. 이는 저속 영역의 데이터가 관련되어 있을 때 보다 정확한 추정이 보장될 수 있다는 것을 도 6 및 도 7의 결과로부터 명백하게 알 수 있다. 7 illustrates estimation results of a fully loaded truck for two driving scenarios. Estimates tend to be very similar to those obtained from unloaded trucks. This can be clearly seen from the results of Figs. 6 and 7 that a more accurate estimation can be ensured when the data in the low-speed region is related.

한편, 추가적인 추정 성능이 도 8에 도시되어 있다.Meanwhile, additional estimation performance is shown in FIG. 8.

도 8의 결과는 도 6과 도 7의 조사와도 잘 일치한다. 따라서, 제안된 추정 접근법은 차량이 저속 영역에 노출되는 상황에 더 유리하지만, 그 성능은 다른 속도 영역에 대해 어느 정도 보장된다.The results of FIG. 8 agree well with the investigations of FIGS. 6 and 7. Thus, the proposed estimation approach is more advantageous in situations where the vehicle is exposed to low speed regions, but its performance is guaranteed to some extent for other speed regions.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to make various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but to explain the technical idea, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.

Claims (2)

엔진 토크 국부 볼록 최소(Engine Torque Local Convex Minimum)의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 방법에 있어서,
차량 시스템에 작용하는 힘에 대한 견인력 및 종방향 가속도에 기초하여 엔진 토크의 국부 최소 이전 점(t+1)과 최소점(t)의 2개의 연속적인 시간 사이에서의 변수들을 비교하고,
차량 가속 중에 엔진 토크가 볼록한 하향 영역에서 로컬 최소값에 도달하는 지점에서, 차량에 대한 공기 역학적 힘인 F_aero, 도로 경사도로 인한 힘인 F_grade, 및 구름 저항인 F_roliing 은 미변경되는 것을 이용하고, 하기의 수식과 같이 견인력 및 종방향 가속도를 이용하여 차량 질량을 예측하는 것을 특징으로 하는,

엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 방법.
In a method of estimating the mass of a vehicle system using the characteristic of an engine torque local convex minimum,
Compare the variables between two consecutive times of the local minimum previous point (t+1) and the minimum point (t) of engine torque based on the traction force and longitudinal acceleration for the force acting on the vehicle system,
To the point that the vehicle acceleration engine torque reaches a local minimum value in a convex downward region, used to be on the vehicle aerodynamic force F _aero, force due to the road gradient F _grade, and the rolling resistance of F _roliing is changed US, and Characterized in that the vehicle mass is predicted using the traction force and the longitudinal acceleration as shown in the formula of,

A method of estimating the mass of a vehicle system using the characteristics of the engine torque local convex minimum.
제 1 항에 있어서,
상기 엔진 토크, 견인력 및 종방향 가속도를 위해서, 하기의 수식과 같은 3개의 원형 버퍼를 사용하는,

엔진 토크 국부 볼록 최소의 특성을 사용하여 차량 시스템의 질량을 추정하는 방법.The method of claim 1,
For the engine torque, traction and longitudinal acceleration, using three circular buffers such as the following equation,

A method of estimating the mass of a vehicle system using the characteristics of the engine torque local convex minimum.

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