성명: 온형석
직책: 박사과정
소속: 서울대학교 기계공학과

사용한 NI 제품명

LabVIEW 8.20 Real-Time Module, LabVIEW FPGA Module 8.20, LabVIEW Application Builder 8.20,
PXI-1042Q 섀시, PXI 8196 아카데믹 번들, PXI 7833R, PXI 6221, PXI 4351, PXI 8461

요약

하이브리드 차량의 연비는 엔진을 비롯한 모터, 배터리, 변속기 그리고 차량의 중량 및 주행 저항 등의 각종 인자가 상호 연관되어 있기 때문에 구성품 각각에 대한 개선은 물론, 실제 하이브리드 차량 운행시 이를 종합하여 각 부분에서의 실시간 연비 기여도를 분석할 수 있어야 한다. 이를 위하여 NI PXI 7833R, PXI 6221, PXI 4351, PXI 8461을 이용하여 하이브리드 차량의 제어기 및 장착한 센서로부터 실시간 차량의 주행상태를 계측하고 이를 분석할 수 있는 시스템을 구축하였다.

개발 배경

차량의 연비개선을 위해 차량을 구성하는 각 단품의 효율성 향상에 대한 연구는 많이 이루어져왔다. 그러나 연비는 차량을 구성하는 각 구성품의 서로 다른 특성이 총체적으로 작용하여 나타난 결과이므로 어떤 인자가, 얼마만한 양으로 어떻게 작용하여 차량 연비로 나타나는가를 밝히는 것은 연비 개선을 위해 반드시 수행되어야 할 중요한 과제이다. 즉 엔진 등 특정부분의 개선이 이루어졌다 하더라도 실제 하이브리드 차량에서 연비에 대한 기여도는 고전압 배터리 상태, 변속비, 주행저항 등 다른 인자의 영향을 받으므로 각 개별적 구성요소의 개선만으로는 한계성이 있다. 따라서 연비와 관련된 인자를 각 부분별로 수학적 모델링을 한 후 이와 관련된 인자를 차량 주행상태에서 실시간 계측하여 분석할 수 있는 시스템 개발을 통해 투입된 연료량이 차량 구동을 위해 사용된 일과 손실분으로 세분화하여 분석함으로써 하이브리드 차량의 개선 방향 및 개선 효과를 알 수 있을 것이다.

기존에 연구실에서 사용한 차량연비 분석시스템 장비는 C 언어와 고성능 DSP를 이용하여 구성된 장비로서 맞춤 제작한 PCB에 아날로그 회로를 구성하여 사용하였다. 그러나 장비사용에 있어 몇 가지 문제점이 있었다.

첫째로 실험 대상 차종에 따라 프로그램 코드 수정이 필연적이다. 그러나 방대한 분량의 C 언어로 구성된 소스코드를 수정하고 디버깅하는데 많은 어려움이 있었다. 둘째로 하드웨어 구성에 있어 필요한 부품들을 직접 맞춤 제작하다 보니 신호 계측 시 노이즈 문제와 잦은 고장이 문제가 되었다.

마지막으로 차량의 제어기(ECU: Electric Control Unit)에서 신호선 분기를 할 경우 차량의 안정성 및 신호선 단락의 위험이 있었다.

이와 같은 문제를 해결하기 위하여 누구나 쉽게 디버깅할 수 있는 프로그래밍 언어 사용, 신뢰할 수 있는 하드웨어, 차량 제어기의 신호를 계측하기 위하여 CAN 통신사용 등이 필요하였다. 이와 같은 필요성을 만족시킬 수 있는 가장 적절한 어플리케이션으로서 NI PXI 시스템과 LabVIEW FPGA Module을 선택하게 되었다.

본론

하이브리드 차량연비 분석은 크게 엔진과 배터리부, 그리고 구동부로 나뉜다. 엔진과 배터리부는 불완전연소에 의한 손실, 배기가스 엔탈피 손실, 냉각수에 의한 냉각손실, 엔진 마찰손실, 펌핑 손실, 엔진관성항목, 배터리 입출력 에너지로 세분화시켰고 구동계는 클러치손실, 구동계 마찰손실, 구동계 관성항목, 토크컨버터손실, 댐퍼클러치 손실, 주행저항, 가속저항으로 구분하였다.

이중 가장 중요한 부분인 엔진의 출력(IMEP: Indicate Mean Effect Pressure)과 손실(PMEP: Pumping Mean Effect Pressure)을 측정하기 위하여 엔진 실린더 내부에 장착한 Kistler의 압력센서 출력을 NI PXI 7833R FPGA의 아날로그 입력 8 채널에서 각 실린더 별로 측정하여 엔진 사이클 단위(4행정기관: 흡입-압축-폭발-배기)의 IMEP를 계산하였다. 또한 AI 신호는 외부 클럭을 이용하였다. 이를 위하여 지금까지는 대부분 엔진 크랭크축 볼트에 360 Pulse/Revolution 엔코더를 장착했으나 차량 상태에서는 장착 공간이 협소하고 작업 또한 쉽지 않기 때문에 PXI 7833R FPGA를 이용하여 엔진에 장착된 CAS(Crank Angle Signal, 60-2개 신호/Revolution)신호를 6분주하여 360 Pulse/Revolution 신호를 생성하였다. 이 때 60개 신호 중 엔진 피스톤의 상사점 파악을 위하여 중간에 2개의 신호가 빠지는데 이는 7833R FPGA에서 신호가 빠지는 부분을 예측하는 알고리즘을 구성하여 연속된 클럭이 생성될 수 있도록 하였다. 이미지 처리를 자동화하기 위한 시스템을 G언어인 LabVIEW를 통하여 구현하였다.

그 외 FPGA 7833R에서는 각 실린더 별로 한 사이클이 끝나는 순간마다 연료분사기간과 엔진의 회전속도 등을 동시에 계측한다. 또한 FPGA 7833R에서는 PXI 6221 및 PXI 4351에 외부 클럭 및 트리거 신호를 제공하여 엔진 실린더 흡기 압력, 냉각수 유량, 배터리 전류, 전압 등 16개 채널의 AI 신호 및 차량 각 부분의 온도 8 채널(흡입공기, 배기공기, 냉각수, 엔진오일 등)을 측정할 수 있도록 한다. 이와 더불어 차량의 제어기에서 입출력 되는 신호를 PXI 8461을 통해 CAN 통신으로 신호를 계측할 수 있다.

위와 같은 계측된 신호를 저장 및 분석하기 위하여 LabVIEW Application 8.20(Host)을 이용하여 프로그래밍한다. 이 때 FPGA 7833R에서 계측된 AI 신호는 DMA 데이터 전송과 Queue를 이용하여 디자인하고 Binary 파일(TDMS)로 데이터를 실시간 저장한다.

이를 통해 하이브리드 차량의 시험모드 주행 시 실시간 차량 구성품을 대상으로 공급 연료량에 대한 연비 기여도를 분석할 수 있었다.

결론 및 솔루션 개발 후 얻게 된 이점

NI PXI 시스템과 LabVIEW FPGA Module은 각종 다 채널의 계측 시스템을 효율적으로 구성할 수 있게 하며, 특히 차량 상태에서 실시간 데이터 계측 및 분석을 가능하도록 한다. 이와 같이 복잡한 요구사항을 만족하는 계측 장비는 실제 시장에 극소수이며 가격 또한 매우 고가이다. 그러나 NI의 PXI 시스템은 원하는 요구 사항에 가장 부합하였으며 다채널 계측 시스템임에도 불구하고 그 크기가 비교적 소형이어서 이동을 요구하는 각종 계측시스템에도 적용할 수 있었다.

NI 솔루션을 선택한 이유

1. C 언어에 비해 유저가 쉽게 접근할 수 있는 GUI 기반의 LabVIEW 사용
2. 프로그래밍 진행 시 NI 엔지니어의 우수한 기술 지원
3. 신뢰할 수 있는 하드웨어