• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.597-604
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• 2000

본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.6-12
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• 2021

This paper presents a lateral stability control for rear wheel drive (RWD) vehicles using electronic limited slip differentials (eLSD). The proposed eLSD controller is designed to increase the understeer characteristic by transferring torque from the outside to inside wheel. The proposed algorithm is devised to improve the lateral responses at the steady state and transient cornering. In the steady state response, the proposed algorithm can extend the region of linear cornering response and can increase the maximum limit of available lateral acceleration. In the transient response, the proposed controller can reduce the yaw rate overshoot by increasing the understeer characteristic. The proposed algorithm has been investigated via computer simulations. In the simulation results, the performance of the proposed controller is compared with uncontrolled cases. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the vehicle lateral stability and handling performance.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권10호
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• pp.1307-1313
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• 2011

전자제어식 차동제한 장치는 기계식에 비해서 능동제어가 가능하고 응답성이 좋아 기계식을 대체해 나가고 있다. STS 304 재질의 코일 하우징은 전자제어식 차동제한장치의 솔레노이드 어셈블리에서 가장 중요한 부품이다. 코일 하우징의 제조시 높은 형상 정밀도가 필수적이나, STS 304의 박판 사용과 가공변수의 변동으로 정밀 가공이 어렵다. 본 연구의 목적은 코일하우징의 가공조건에서 강건해를 구하여 평균과 변동을 최적화 하는 것이다. 코일하우징의 형상정밀도 평균과 표준편차를 최소화 하기 위한 주요 변수로 조의 척킹압력, 절삭속도, 이송속도의 평균과 표준편차가 고려됐다. 가공변수의 변동을 고려하여 평균과 표준편차를 모두 최소화 하는 최적의 조건을 선정하고자 반응표면모델 기반 2차 테일러 전개를 통한 강건 최적설계를 수행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.573-575
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• 1997

In this paper, the electronic differential system for electric vehicle using neural network is proposed and its performance is evaluated. The input features of NN are obtained by processing the encoder and potentiometer during driving. The 3 layered NN with back propagation algorithm has been used. Evaluation experiments show that the proposed controller is effective in controlling of unknown nonlinear plants.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.336-341
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• 2014

기차나 군용 트럭 등에 이용되던 굴절차량이 승객의 대량 수송을 위하여 일반 도로에 적용이 검토되고 있다. 레일을 따라가지 않고 일반 도로에서 주행하는 굴절차량은 회전반경, 차량 선회 폭, 이탈궤적, 스윙아웃등 다양한 제어 요소를 갖는다. 현재 승객 수송을 목적으로 제작되는 굴절차량은 각 바퀴에 하나의 모터를 장착하고 구동하는 독립 구동 방식을 채택하고 있으며, 각 바퀴의 독립 제어를 통하여 차량의 빠르고 정확한 자세제어가 가능하다. 이 논문에서는 여러 제어 요소 중 굴절차량의 최초 목적인 회전반경 감소를 위한 토크 분배 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 회전 반경이 감소함을 검증하였다.