This dissertation introduces model-based AWD vehicle controller that supports electronic AWD system advancement. Details of the suggested model-based controller can be largely divided into two parts: design of the novel AWD vehicle states estimator that is not affected by the issue of model switching, and design of the model predictive control (MPC)-based AWD vehicle controller, which employs a tire force based full-car model.
Among several parameters of the vehicle, the uncertainty of clutch friction coefficient can significantly affect AWD vehicle states estimation performance. In order to reduce the parameter uncertainty, adaptation algorithm of clutch friction coefficient was designed using wheel dynamics equation and applied to the estimator. Unlike a general clutch system, the transfer case clutch system has a structure of single input shaft and multi output shafts. In a clutch system that includes multiple output shafts, the maximum allowable torque value transmitted to sub-drive shaft is determined by not only input torque but also other factors. Therefore, it is difficult to determine the exact state transition condition between slipping and lock-up state of the clutch in the absence of external information such as the difference of vertical load and road friction coefficient between front and rear wheels. Moreover, information of relative angular velocity difference between front and rear propeller shafts that can be obtained from wheel angular velocity sensor contains noise in its signal. These two limitations of transfer case clutch system may cause a discontinuity problem in designing estimator, due to the incorrect model switching between slipping state and lock-up state, which can, as a result, deteriorate the estimation performance. To solve the aforementioned issue of the transfer case clutch in AWD system, the interacting multiple model (IMM) filter algorithm, which simultaneously considers both clutch slipping and lock-up states based on stochastics of each model was adopted to AWD vehicle states estimator design. In the proposed estimator, only in-vehicle sensors were used for practical application. The estimation performance of the suggested AWD vehicle states estimator was validated through experiments. More specifically, the effect of adaption in switching multiple model (SMM) filter, the effect of IMM filter, and the combined effect of adaptation and IMM filter were validated orderly. In addition, robustness of the suggested estimator toward uncertainty of principal vehicle parameters was validated.
The bicycle model, which is mostly applied to the design of upper-level controller for vehicle control systems in the previous studies has limitations on applying vehicle upper-level controller because this model only includes the state variables for the lateral direction and does not have direct relationship between control input and state variables of the AWD system. Therefore, tire force based planar full car model, which includes both longitudinal and lateral states and represents explicit relationship between control input and states variables of AWD system, was newly adopted to the design of AWD vehicle upper-level controller. Because of the facts that vehicle dynamic behavior includes highly nonlinear characteristic and lower-level controller of the transfer case has highly lagged response, it is difficult to apply linear system control theory to AWD vehicle controller design. Also, conventional rule-based controller tends to operate AWD system preemptively to prevent unintended wheel slip in advance. Considering these facts, the MPC methodology, which shows preemptive response through the prediction of future states and computes optimal control input while considering system constraints systemically was adopted to AWD controller design. As for the input constraint for AWD system, variable input constraint was applied to the MPC-based controller using probability of each AWD vehicle dynamic model. As for states constraints for AWD system, upper and lower limit of yaw rate and longitudinal and lateral tire forces bounded by current peak road friction coefficient were considered. Simulations were conducted before the AWD vehicle experiments to verify the feasibility and prediction steps of suggested AWD vehicle controller. Then, the suggested AWD vehicle controller was validated through experiments that includes various driving scenarios and the superiority of the suggested controller was verified by comparative studies with the rule-based controller in the experiment.
본 논문에서는 후륜구동 기반의 차량에 장착된 전자식 AWD 시스템의 모델 기반(model-based) 제어를다루었다. 전자식 AWD 시스템은 클러치 슬립 체결 허용에 따른 시스템 내구성 확보를 위해 열 방출이 쉬운습식 클러치를 채택하고 있으며, 저속기어에서도 엔진에서 발생하는 구동력을 모두 전달할 수 있도록 다판식 구조를 지니고 있다. 기계식 AWD 시스템과 달리 전자식 AWD 시스템은 현재 차량의 주행상황에 따라이륜구동 혹은 사륜구동 주행의 필요성을 실시간으로 파악하여 시스템을 즉각적으로 작동시킬 수 있으며,특히 트랜스퍼 케이스 내의 클러치 체결력을 연속적으로 변화시킬 수 있어서 균일노면 조건에서도 0:100부터 50:50까지 구동력의 가변 배분이 가능하다. 계산상의 단순성 등과 같은 현실적인 이유로 기존의 전자식AWD 시스템 제어기 설계에는 법칙 기반(rule-based) 제어 방식을 사용하고 있다. 하지만 법칙 기반 제어는현재의 차량 상태에 대한 정보를 체계적으로 반영하지 않으므로 전자식 AWD 시스템의 장점을 효과적으로활용하지 못한다. 본 연구는 차량 상태 추정기를 통해 얻어진 현재의 차량 상태 정보를 효과적으로 반영하여종래의 법칙 기반 방식으로 설계된 제어기 대비 향상된 종방향 가속 성능을 갖는 전자식 AWD 시스템의모델 기반 제어기 설계에 기여하였다.
일반적인 클러치 시스템은 하나의 입력축에 대해 하나의 출력축을 갖는 단일입력 단일출력(single input single output) 구조를 가지며, 클러치를 통해 전달되는 최대 허용 토크(torque)는 입력축 토크 값으로 제한이 되기 때문에 슬립 체결과 완전 체결 간 상태변환 조건을 판단하기 쉬운 이점이 있다. 하지만 트랜스퍼케이스 클러치 시스템은 일반적인 클러치 시스템과 다르게 하나의 입력축에 대해 다중의 출력축을 갖는단일입력 다중출력(single input multi output) 구조를 가지는데, 다중의 출력축을 갖는 클러치에서는 최대허용 토크가 입력축 토크 값 뿐만 아니라 다른 요인들에 의해 결정지어질 수 있다. 특히, AWD 시스템에서는차량의 전후륜 수직 하중 차이와 노면 마찰계수 차이와 같이 시시각각으로 변화하는 외부적 요인의 정보를반영하지 못하므로 최대 허용 토크를 정확히 결정할 수 없다. 또한, 차량의 휠속 센서를 통해서 얻어질 수있는 전후륜 프로펠러 샤프트의 각속도 차이의 정보는 노이즈를 많이 포함하고 있다. 이와 같은 현실적인제약 조건들로 인해 트랜스퍼 케이스 클러치 시스템에서는 슬립 체결과 완전 체결 간 모델 스위칭을 시행할때, 부정확한 상태 변환 조건과 시점 판단에 따른 불연속성 문제를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 기존논문들에서 주의 깊게 다루지 않았던 다중의 출력축을 갖는 클러치 시스템의 부정확한 모델 스위칭에 따른문제점을 극복하고 추정기와 제어기 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 해결책을 제시하였다.
차량의 여러 가지 파라미터들 중 클러치 마찰계수는 타이어 힘 추정기 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 트랜스퍼 케이스에 장착된 습식 클러치는 건식 클러치와는 다르게 클러치 체결력과 오일의 온도 변화에 따라클러치 마찰계수가 변화하는 특성이 있으며, 특히 오일 온도에 대해 더욱 민감한 특성이 있다. 현재 AWD차량에는 트랜스퍼 케이스 내부에 온도 센서가 장착되지 않으므로 파라미터 추정이 필수적인데, 클러치 오일온도를 알 수 없는 상황에서 휠 동역학(wheel dynamics) 식을 활용한 적응기법 설계를 통해 클러치 마찰계수의 불확실성을 줄여줄 수 있도록 하였다. 트랜스퍼 케이스에 장착된 습식 클러치의 오일 온도는 시간에 대해 느리게 변화하는 특성이 있으므로, 수학적 수렴성을 고려하여 지속 가진 조건(persistence excitation condition)을 만족하는 상황에서만 제안한 적응기법이 작동할 수 있도록 설계하였다. AWD 시스템을 탑재한차량은 일반적인 이륜구동 차량과 다르게, 트랜스퍼 케이스 클러치가 슬립 체결 상태인지 완전 체결 상태인지에 따라 서로 다른 차량 동역학 모델을 갖게 된다. 본 논문에서는 차량 상태 추정기 설계시 클러치 체결력변화에 따라 슬립 체결 상태와 완전 체결 상태 간의 서로 다른 AWD 차량 동역학 모델을 스위칭하지 않고확률적으로 다중의 모델들을 동시에 고려하는 상호작용 다중 모델 필터(interacting multiple model filter)기반 추정기를 새롭게 제안하였다. 트랜스퍼 케이스 클러치 체결력 변화에 따른 서로 다른 차량 동역학모델을 표현하기 위해, 휠 동역학 식이 포함된 타이어 힘 기반의 평면 차량 모델을 채택하였다. 제안된 차량상태 추정기는 다양한 주행 조건에서 스위칭 다중 모델 필터(switching multiple model filter) 기반 추정기와비교하여 우수한 타이어 힘 추정 성능을 보임을 실차 실험을 통해 정량적으로 검증하였다. 제안된 차량상태 추정기는 실차 적용 가능성을 고려하여 상용 차량에 장착된 센서 계측 정보만을 활용하도록 설계가이루어져서 실용적인 장점이 있다.
차량 상위 제어기 설계에 가장 일반적으로 적용이 되는 이륜차 모델(bicycle model)은 횡방향에 대한 상태변수만을 포함하고 특히 AWD 시스템의 입력값과 상태변수 간의 상관관계를 직접적으로 표현하지 못하므로AWD 차량 상위 제어기 설계에 적용하기에는 한계점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 AWD 시스템의 상태변수와 입력값의 상관관계가 직접적으로 표현되는 타이어 힘 기반의 평면 차량 모델을 상위 제어기 설계를위해 새롭게 채택하였고, 여러 가지 제어 기법 중 AWD 시스템 내에 존재하는 입력값과 상태변수의 제한 조건을 고려하여 최적의 입력값을 계산해주는 모델 예측 제어(model predictive control) 기법을 적용한 AWD시스템 제어기를 설계하였다. 입력값의 경우 트랜스퍼 케이스 클러치 체결 상태에 따라 달라지는 최대 허용토크를 반영할 수 있도록 상태 추정기에서 얻어진 모델별 확률값을 적용한 가변 체결력 제한 조건을 적용하였으며, 상태변수의 경우 물리적 파라미터인 노면 마찰계수에 의해 제한된 값을 갖는 요레이트(yaw rate) 및종/횡방향 타이어 힘에 제한 조건을 적용하였다. 타겟 변수로는 종방향 휠 슬립과 요레이트 상태변수 이외에제안된 타이어 힘 기반 동역학 모델을 효과적으로 활용할 수 있도록 종/횡방향 타이어 힘의 상태변수도 새롭게 채택하였다. 위에서 소개한 모델 예측 제어기 알고리즘의 정성적 분석 및 적절한 예측 시간을 결정하기위해 CarSim 시뮬레이션을 우선적으로 수행하였고, 더욱 엄밀한 검증을 위해 다양한 주행 조건을 포함하는상황에서 AWD 차량 실험을 수행하였다. 특히, 고마찰 및 저마찰 노면에서 종방향 직진 가속하는 상황에서제안된 모델 기반 제어기를 탑재한 AWD 차량이 기존의 법칙 기반 제어기를 탑재한 AWD 차량 대비 가속성능이 향상되었고, 저마찰 노면에서는 구동력 제어 시스템(traction control system)과 같은 수동형 차량제어 시스템의 개입을 최소화하여 차량의 연비향상에도 기여할 수 있음을 간접적으로 확인하였다.
추가로 제안된 AWD 시스템 상위 제어기 설계를 위한 차량 동역학 모델을 전자식 차동 제한 장치(electronic limited slip differential)를 포함하는 모델로 확장하여 다중의 제어 입력을 포함하는 시스템의 통합 제어기를설계하였고, CarSim 시뮬레이션을 통해 AWD 시스템만 장착한 차량 대비 전자식 차동 제한 장치를 추가장착한 차량의 횡방향 민첩성이 더욱 향상될 수 있음을 입증하였다. 본 논문에서 제안한 타이어 힘 기반차량 동역학 모델과 추정기 및 제어기는 추후 다른 차량 동역학 제어 시스템과 결합한 통합 제어기 설계에도활용될 수 있을 것으로 기대된다.
