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진동신호를 이용한 CNG-디젤 이종연료 엔진 연소압력 예측 DNN 모델에서 천연가스 대체율 및 디젤 분사시기가 예측 정확도에 미치는 영향
김경곤(Gyeonggon Kim),박찬수(Chansoo Park),김우영(Wooyeong Kim),전지연(Jeeyeon Jeon),전미연(Miyeon Jeon),배충식(Choongsik Bae) 한국자동차공학회 2021 한국 자동차공학회논문집 Vol.29 No.10
In-cylinder pressure of a single-cylinder dual-fuel engine using compressed natural gas(CNG) and diesel was predicted from engine block vibration. A supervised learning model was built using a deep neural network (DNN). Vibration and in-cylinder pressure signals measured by the accelerometer and piezoelectric pressure sensor were used as input and output labels. A parametric study was conducted in order to check the effects of the composition of train conditions on the accuracy of the model. CNG substitution ratio and diesel injection timing were selected as main parameters. Train conditions were divided by combustion modes, which are the pilot-dual fuel(pilot-DF) and reactivity-controlled compression ignition(RCCI), in order to study the effects of parameters on the accuracy of the model. The results showed that the prediction accuracy of the model is related to the amount of train data which have similar trends of in-cylinder pressure with the test conditions, regardless of the total amount of train data.
진동신호를 이용한 이종연료 엔진 연소압력 예측 DNN 모델에서 학습 데이터셋의 영향
김경곤(Gyeonggon Kim),박찬수(Chansoo Park),김우영(Wooyung Kim),전지연(Jeeyeon Jeon),전미연(Miyeon Jeon),배충식(Choongsik Bae) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
실린더 내부 압력은 엔진의 운전 상태를 진단하는 데 이용되는 가장 중요한 정보 중 하나이다. 이를 직접 측정할 수 있는 피에조 압력 센서(Piezo-electric pressure sensor)가 널리 사용되나, 높은 가격, 열 부하(Thermal stress)로 인한 써멀 드리프트(Thermal drift) 및 잦은 고장 등의 문제가 있어 엔진 블록 진동신호(Structure-borne sound)를 이용하여 실린더 내부 압력을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 분야에서 주로 사용되는 심층 신경망(Deep neural network)을 이용하여 진동 신호를 통해 실린더 내부 압력을 예측하는 모델을 구성하였으며, 1L급 단기통 압축착화 엔진을 사용하여 압축 천연가스(Compressed natural gas, CNG)/디젤(Diesel) 이종연료 혼소에서 분사 시기 및 천연가스 대체율 조절에 따른 실린더 내부압력의 변화를 분석하였다. 진동 신호는 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio, SNR)이 가장 높은 위치에 3축 가속도 센서를 부착하여 취득하였으며, 피에조 압력 센서를 취득한 압력 데이터를 학습의 레이블(label)로 사용하였다. IMEP 및 엔진 속도는 각각 0.3MPa, 1400rpm으로 고정하였으며, 분사시기 및 천연가스 대체율은 각각 디젤 인젝터의 분사 신호, 천연가스 흡기 유량 제어기를 통해 제어하였다. 데이터셋의 경우 예혼합 압축착화(Premixed charge compression ignition) 영역과 기존 디젤 연소(Conventional diesel combustion)에 해당하는 테스트 조건을 선정하여, 각 영역에서 분사시기 및 천연가스 대체율의 변화에 따른 모델의 예측률 변화를 분석하였다. 이를 통해, 학습 데이터의 총량과 관계없이 테스트 조건과 유사한 학습 조건이 많이 포함될수록 예측률이 상승한다는 결론을 도출하였다.
이상욱(Sanguk Lee),김경곤(Gyeonggon Kim),배충석(Choongsik Bae) 한국연소학회 2020 KOSCOSYMPOSIUM논문집 Vol.2020 No.9
In order to reduce the CO₂ from vehicular emission, hydrogen is applied as a fuel. The hydrogen stratified combustion was investigate in a constant volume combustion chamber. To visualize the hydrogen flame, direct flame and schlieren images were acquired by two high-speed cameras. The injection pressure was 100bar. Owing to the in-cylinder condition, ambient pressure was varied from 5 bar to 15 bar. As the ambient pressure increased, total energy conversion was improved due to the high oxygen content in a CVCC. A high portion of luminous flame was detected when the ambient pressure was low, which indicates the rich-hydrogen combustion. Although hydrogen itself has a wide flammable range, excessively short mixture formation time may deteriorate the energy conversion efficiency.
이상욱(Sanguk Lee),김경곤(Gyeonggon Kim),배충식(Choongsik Bae) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
온실가스의 큰 부분을 차지하는 수송부문의 탄소배출량 저감을 위해 현존하는 파워트레인의 가장 큰 비중을 차지하는 엔진의 열효율 개선에 대한 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 특히, 전기점화 방식 엔진의 경우 희박연소(lean burn)를 통해 낮은 부하 영역의 펌핑 손실을 개선함과 동시에 상대적으로 높은 비열비를 구현하여 엔진 열효율을 상승시키는 연구가 주를 이룬다. 특히, 희박성층연소(lean stratified charged combustion)를 적용할 경우 균질혼합연소(homogeneous charged combustion) 대비 높은 공기과잉율(air-excess ratio)을 취득할 수 있음에도 불구하고 국부적으로 농후한 영역에서 화염의 생성이 시작되어 다량의 입자상물질(particulate matter)을 발생한다는 한계점을 갖고 있다. 따라서, 본 연구는 입자상물질에 대한 문제점을 극복함과 동시에 안정적인 희박성층연소를 구현하기 위하여 고압 수소 직분사 엔진을 고안하였다. 수소 희박성층연소는 연구용 단기통 엔진 내에서 수행되었으며, 100 bar의 수소 단일연료 직분사가 적용되었다. 높은 확산성을 갖는 수소의 성층화정도에 따른 연소특성을 파악하기 위하여 분사 시기의 경우 38 before top dead center (bTDC) 부터 26 bTDC까지 2 crank angle degree 간격으로 변경하여 실험이 수행되었으며 점화 시기는 2 bTDC로 고정되었다. 분사시기에 따른 열방출율(Heat release rate)분석 결과 혼합기 형성기간에 의하여 3 가지의 다른 연소 특성이 관찰되었다. 도시평균유효압력(IMEP)의 변동 계수가 가장 낮은 분사 시기 (32 bTDC)에서 열방출율의 최대 값이 가장 높게 관측되었으며, 이와 동시에 가장 짧은 연소 기간이 측정되었다. 입자상물질배출량의 경우, 연소실 내벽의 엔진오일이 높은 온도 및 압력에 노출되면서 입자상 물질을 배출하였으며, 그 크기의 범위는 40 nm보다 작은 nucleation mode의 나노 입자만 측정되었다. 특히, 동일한 연소특성 내에서 열방출율의 최대 값이 높을 경우, 배출되는 입자상 물질의 수가 높게 측정되는 특성을 보였다. 결론적으로, 분사시기 최적화를 통해 고압 수소 희박성층 연소의 안정적인 구동이 가능함을 확인하였다.