• 전기학회논문지
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• 제59권12호
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• pp.2306-2313
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• 2010

This paper describes a model based fault detection algorithm for an Advanced ESC System which consists of Hydraulic Control Unit (HCU) with built-in wheel pressure sensors. Advanced ESC System can be used for various value-added functions such as Stop & Go Function and Regenerative Brake Function. Therefore, HCU must have a reliable fault detection. Due to the huge amount of sensor signals, existing specific sensor based fault detection of HCU cannot guarantee the safety of vehicle. However, proposed algorithm dose not require the sensors. When model based fault detection algorithm detects severe failures of the HCU, it warns the driver in advance to prevent accidents due to the failures. For this purpose, a mathematical model is developed and validated in comparison to actual data. Simulation results and data acquired from an actual system are compared with each other to obtain the information needed for the fault detection process.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.214-220
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• 2023

모터와 ESC (Electronic Speed Control)는 높은 효율을 유지할 수 있는 회전 속도 및 토크의 범위가 존재하기 때문에, 효율적인 시스템 설계를 위해서는 이 범위를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 먼저 측정 장비 대한 정확성을 프로펠러 측정 데이터와 비교 분석하여 검증하였다. 다음으로, 넓은 회전 속도 범위에서의 정적 측정을 통해 각 프로펠러에 대한 통합 효율을 측정하고, 이를 다수의 프로펠러에서 반복하여 얻은 데이터를 이용하여 효율 등치선도를 도출하였다. 측정된 모터-ESC 통합 효율은 단순한 모터 모델로 도출한 모터 자체의 효율과 비교할 때 상당한 차이가 있음을 확인하였고, 또한 동일한 모터라도 ESC에 따라 달라지는 효율의 차이를 분석하였다. 본 연구를 통해 도출한 모터-ESC 통합 효율 등치선도는 추진 효율이 중요한 항공기의 전기 추진 시스템을 설계하고 최적화하는 데에 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.14-19
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• 2012

On-line and real-time information of the longitudinal velocity is the essential factor for the Advanced Vehicle Control Systems such as ABS(Anti-lock Brake System), TCS(Traction Control System), ESC (Electronic Stability Control) etc. However, the longitudinal velocity cannot be easily measured or calculated during braking maneuvering. A new algorithm is presented for the estimation of the longitudinal velocity with the measurements of the vehicle longitudinal/lateral acceleration, steering angle and yaw rate. The algorithm is designed utilizing the Extended Kalman Filter based on the 3 degree of freedom vehicle model. In order to compensate for the biased sensor signal on the inclined road, the inclined angle is also estimated. The performance of the proposed estimation algorithm is evaluated in field tests.