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멀티 모델 추정기를 활용한 3륜 틸팅 차량의 노면 경사각 추정
정기철(Kicheol Jeong),최세범(Seibum Choi) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2018 No.6
This paper introduces the road angle observer. In this paper, the estimator that combines a kinematic model with a dynamic model of a three wheel vehicle is proposed. The dynamic model has four states, including lateral velocity, yaw rate, tilt angle, and tilt angle ratio. Likely, kinematic model has two states, including roll and pitch angles. According to the models, Kalman filter is used to estimate vehicle lateral speed, vehicle roll and pitch angle. To verify this proposed algorithm, simulation verification using Carsim ADAMS and Matlab&Simulink is performed and a discussion of the result is provided. In addition, this paper proposes a semi-active tilt system.
MR 댐퍼의 상대속도 추정을 위한 Takagi-Sugeno 퍼지 관측기 개발
정기철(Kicheol Jeong),최세범(Seibum Choi),이준명(Junmyung Lee),김현태(Hyuntae Kim) 한국자동차공학회 2019 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2019 No.5
In this paper, the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy observer is proposed to estimate the relative velocity of magnetorheological (MR) damper. MR damper has highly nonlinear dynamics therefore the linear observer design method cannot be adopted. Therefore, T-S modeling technique such as sector nonlinearity is used to design T-S fuzzy model. The T-S model is developed from the experimental dataset. This paper uses two MR damper models. First, the phenomenological model is used as a plant. This model is used to build the damper force for vehicle simulator Carsim. Next, the bouc-wen model is used to design T-S fuzzy observer. This paper proposes T-S fuzzy observer which has unmeasured premise variables. To verify the stability of this observer, Lyapunov stability theorem is used. The proposed observer is verified to vehicle simulator Carsim and Matlab/Simulink. Consequently, this paper proposed the relative velocity estimator which has robustness to unknown road input.
딥러닝을 활용한 전기자동차 감속기 베어링의 고장 특징 추출
정기철(Kicheol Jeong),문철우(Chulwoo Moon),진효민(Hyomin Jin) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2022 No.6
Recently, an EV (electric vehicle) is the key word of world-wide vehicle industry. The EV is actuated by a traction motor. In order to adjust a torque of the traction motor, a gearbox is necessary part of the EV. The gearbox consists of gears, bearings, and shafts. Especially, the input shaft bearings are subjected to several tons of axial load. Therefore, the fault caused by axial load in bearings has a negative impact on driving quality and vehicle safety. Consequently, the bearing fault diagnosis method is necessary especially EV power train system. In this paper, the gearbox fault feature extraction method is proposed. The proposed method constitutes a training part and an implementation part. In the training part, two accelerometers are used to implement adaptive noise cancellation algorithm. Using this preprocessed signal, supervised learning is conducted. In the implementation part, only one accelerometer is used. Consequently, the pre-trained deep learning architecture generates enhanced signal and fault features are extracted. In order to validate the proposed method, experiments using power-train dynamometer is conducted.
김병준(Byungjun Kim),정기철(Kicheol Jeong),최세범(Seibum Choi) 한국자동차공학회 2019 한국자동차공학회 지부 학술대회 논문집 Vol.2019 No.5
본 논문은 차량의 용수철 상질량에 장착된 가속도 센서를 기반으로 한 서스펜션 상대속도 추정 관측기를 다루었다. 서스펜션의 상대속도의 경우 차량의 승차감 개선을 위해 필요한 감쇠력 제어에 필수적으로 필요한 정보이다. 대부분의 기존 논문들은 뒷바퀴의 로드 입력이 앞바퀴에서 들어오는 노면 입력과 같은 입력이 들어온다고 가정하여 추정하는 알고리즘에 대해 다루었다. 하지만, 이는 뒷바퀴에서 들어오는 입력이 앞바퀴와 일정 시간 이후에 들어오기 때문에 차량의 속도를 정확하게 추정하지 못할 경우 오차가 크다. 그렇기에 본 논문에서는 상질량에 장착된 가속도 센서 하나만을 이용하며, 앞바퀴의 노면 입력을 사용하지 않는 관측기를 제안하였다. 새로운 관측기는 기존의 논문에서 사용한 노면 입력에 강건한 관측기에서 시작된다. 이후 관측기의 정확도를 올리고 관측기의 안정성을 위한 게인 값의 범위를 지정해주었다. 시뮬레이션을 통해 전 차량 모델에서의 관측기의 상대속도 추정 정확도를 검증하였다. 최종적으로, 새로 설계한 관측기는 여러 종류의 노면 입력으로 1/4 차량 테스트 벤치를 활용하여 실험적으로 검증되었다.
김병준(Byungjun Kim),정기철(Kicheol Jeong),최세범(Seibum Choi) 한국자동차공학회 2019 한국자동차공학회 Workshop Vol.2019 No.5
본 논문은 차량의 용수철 상질량에 장착된 가속도 센서를 기반으로 한 서스펜션 상대속도 추정 관측기를 다루었다. 서스펜션의 상대속도의 경우 차량의 승차감 개선을 위해 필요한 감쇠력 제어에 필수적으로 필요한 정보이다. 대부분의 기존 논문들은 뒷바퀴의 로드 입력이 앞바퀴에서 들어오는 노면 입력과 같은 입력이 들어온다고 가정하여 추정하는 알고리즘에 대해 다루었다. 하지만, 이는 뒷바퀴에서 들어오는 입력이 앞바퀴와 일정 시간 이후에 들어오기 때문에 차량의 속도를 정확하게 추정하지 못할 경우 오차가 크다. 그렇기에 본 논문에서는 상질량에 장착된 가속도 센서 하나만을 이용하며, 앞바퀴의 노면 입력을 사용하지 않는 관측기를 제안하였다. 새로운 관측기는 기존의 논문에서 사용한 노면 입력에 강건한 관측기에서 시작된다. 이후 관측기의 정확도를 올리고 관측기의 안정성을 위한 게인 값의 범위를 지정해주었다. 시뮬레이션을 통해 전 차량 모델에서의 관측기의 상대속도 추정 정확도를 검증하였다. 최종적으로, 새로 설계한 관측기는 여러 종류의 노면 입력으로 1/4 차량 테스트 벤치를 활용하여 실험적으로 검증되었다.