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CMAC 신경회로망을 이용한 가솔린 분사 제어 시스템에 관한 연구
한아군,탁한호,Han, Ya-Jun,Tack, Han-Ho 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.2
본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다. The paper discussed the air-to-fuel ratio control of automotive fuel-injection systems using the cerebellar model articulation controller(CMAC) neural network. Because of the internal combustion engines and fuel-injection's dynamics is extremely nonlinear, it leads to the discontinuous of the fuel-injection and the traditional method of control based on table look up has the question of control accuracy low. The advantages about CMAC neural network are distributed storage information, parallel processing information, self-organizing and self-educated function. The unique structure of CMAC neural network and the processing method lets it have extensive application. In addition, by analyzing the output characteristics of oxygen sensor, calculating the rate of fuel-injection to maintain the air-to-fuel ratio. The CMAC may easily compensate for time delay. Experimental results proved that the way is more good than traditional for petrol control and the CMAC fuel-injection controller can keep ideal mixing ratio (A/F) for engine at any working conditions. The performance of power and economy is evidently improved.
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한아군,강신출,김관형,탁한호,Han, Ya-Jun,Kang, Chin-Chul,Kim, Gwan-Hyung,Tac, Han-Ho 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.10
본 논문에서는 시간에 따라 방향 속도와 위치가 변하는 무인자동차의 궤적 추적 제어시스템에 대해 논한다. 무인자동차는 운전자의 도움이 없어도 스스로 주위환경을 인식하여 지정된 도로를 주행할 수 있는 자동차로 올바른 주행을 위해 고려해야 할 변수가 다양하다. 무인자동차의 궤적 추적 시스템에서 인식한 정보는 이산적인 값을 가지므로 센스 간의 간격으로 인하여 비연속성 및 비선형성을 가지고 있다. 이로 인하여 목표 궤적을 정확하게 추적하는 것 어렵다. 본 논문은 차량의 운동학 모델링을 통하여 선형오차, 제약 조건, 제어 목표함수의 세 가지 조건을 갖는 무인자동차 궤적 추적시스템을 제안한다. 제안된 궤적 추적시스템을 기반으로 동적 시뮬레이션 소프트웨어-카심(Dynamic Simulation Software-CarSim)의 결합시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하였고, 그 결과로 더욱 정밀하게 목표 궤적을 추적할 수 있음을 확인하였다. This paper discusses the trajectory tracking system of unmanned ground vehicles based on predictive control. Because the unmanned ground vehicles can not satisfactorily complete the path tracking task, highly efficient and stable trajectory control system is necessary for unmanned ground vehicle to be realized intelligent and practical. According to the characteristics of unmanned vehicle, this paper built the kinematics tracking models firstly. Then studied algorithm solution with the tools of the optimal stability analysis method and proposed a tracking control method based on the model predictive control. The controller used a kinematics-based prediction model to calculate the predictive error. This controller helps the unmanned vehicle drive along the target trajectory quickly and accurately. The designed control strategy has the true robustness, simplicity as well as generality for kinematics model of the unmanned vehicle. Furthermore, the computer Simulink/Carsim results verified the validity of the proposed control method.
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추연규(Yeon-gyu Choo),박재현(Jae Hyeon Park),김승철,한아군(Yajin Han) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2
최근 들어 IT 기술의 집약적인 발전으로 자동차 전장시스템의 성능과 기능이 눈부시게 발전하고 있다. 운전자편의중심으로 개발되고 있는 VSS(Vehicle Smart System)은 고성능 마이크로컨트롤러 및 센서 응용기술 접목과 더불어 다양한 분야에 적용되고 있다. 편의시스템과 더불어 최근 부각되고 있는 자율주차시스템(Auto-parking Assistance System)은 실용화가 완료되어 일부 차량에 적용되어 시판 중에 있으나 고급 자동차에만 제한적으로 적용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 AAS 없이 과거의 경험과 지식에서 차량의 동특성을 익혀 숙련된 주차를 수행하는 운전자의 지적주차전략인 차량의 이동상태, 현재 위치, 차량의 조향각 등의 정보를 이용하여 차량 동특성 방정식에 적합한 퍼지제어기를 설계하였으며, 제어기의 성능을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 그리고 마이크로컨트롤러가 장착된 하드웨어에 설계된 제어기를 장착하여 제어기의 우수성을 확인한다.
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