전기 자동차용 배터리 팩 냉각시스템 설계 기술에 관한 연구

박상빈 국민대학교 자동차공학전문대학원 2021 국내석사

최근 세계적으로 탄소 배출 규제가 강화됨에 따라 친환경 에너지 활용 기술의 연구가 급속도로 진행되고 있다. 이에 따라 각 국가의 자동차 분야에서도 환경문제 심화 및 고객의 니즈를 고려하여 고효율·고출력 친환경 차량을 연구 개발하고 생산하게 되면서 세계적으로 전기 자동차(Electric Vehicle, EV), 하이브리드 자동차(Hybrid Electric Vehicle, HEV), 플러그인 하이브리드 자동차(Plug-in Hybrid Electric Vehicle, PHEV), 수소 연료전지 자동차(Fuel Cell Electric Vehicle, FCEV) 시장이 빠르게 성장하고 있다. 전기 자동차의 배터리는 대용량 구동 모터를 담당하며 1회 충전 주행거리를 증대시키기 위해 수백개의 셀이 모듈화가 된 상태에서 직렬 혹은 병렬로 연결되어 팩의 형태로 장착된다. 배터리 팩 내부의 셀 온도를 적절하게 유지하고 셀 간의 온도 편차를 줄이는 것은 매우 중요하다. 배터리 작동 시, 배터리 팩 내부의 셀들이 적절한 온도로 유지되지 못할 경우 높은 온도로 인한 화재와 폭발 가능성을 유발할 수 있다. 따라서 배터리 팩 내부에서 모듈 내부의 셀 온도가 적절하게 유지되어야 하며 배터리 모듈 간 온도 편차를 감소시킬 수 있는 배터리 냉각 시스템 설계가 필수적이다. 배터리 팩 내부의 각 셀에 적절한 냉각 및 에너지 효율에 대해 자세한 성능 향상 피드백을 진행하기 위해서는 냉각 특성과 열전달 특성에 대해 명확한 규명이 필요하다. 냉각 유로 설계와 냉각수 유량 및 온도 특성을 파악하기 위해 크게 2가지 관점에서 연구를 진행하였다. 첫 번째는 배터리 팩의 각 셀에 적절한 온도가 유지될 수 있도록 유량이 분배되는 것이 핵심이기 때문에 냉각 유로에 대해 먼저 파악을 하였다. 특정 부분에서 셀 간의 온도 편차로 인해 셀 간의 내부저항(Internal Resistance) 불균형이 생길 경우 사용 가능한 배터리 셀이 존재함에도 불구하고 배터리 모듈을 교체해야 하는 상황이 발생한다. 따라서 모든 셀에서 적절한 온도 분포 형성을 위해 다양한 유로 설계는 필수적이다. 냉각 유로 설계는 전기 자동차 플랫폼 설정 및 모듈 배치 시 냉각 유로 선정에 유용하게 사용될 수 있다. 두 번째는 배터리 팩의 각 셀에 적절한 온도 분포가 형성되기 위한 냉각수 유량과 온도에 대해 파악하였다. 냉각수의 유량과 온도는 배터리 팩과 냉각 유로 사이의 열전달에 영향을 미치게 되어 최적화된 운전 조건을 찾기 위해 필수적으로 확인되어야하는 과정이다. 적절한 유량 설계를 통해 불필요한 손실을 줄일 수 있고 효과적인 공급을 통해 배터리의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 SOLIDWORKS를 사용하여 전기 자동차의 플랫폼을 기반으로 3D 모델링을 진행하였으며 CFD 상용 프로그램인 ANSYS FLUENT를 사용하여 해석을 진행하였다. 최적의 배터리 온도 분포를 위해 냉각 유로와 냉각수의 유량 및 온도에 대해 비교 분석하였다. Recently, research and development of eco-friendly energy utilization technologies have been rapidly underway due to stricter carbon emission regulations worldwide. As a result, the global market for electric vehicles (EV), hybrid vehicles (HEV), plug-in hybrid vehicles (PHEV), and Fuel Cell Electric Vehicles (FCEV) is rapidly researching and developing eco-friendly vehicles in consideration of environmental problems and customer needs. High-voltage batteries in electric vehicles are responsible for large-capacity driving motors and are connected in series or parallel with hundreds of cells modularized to increase the mileage of a single charge. Maintaining proper cell temperature inside the battery pack and reducing temperature deviation between cells is very important. During battery operation, cells inside the battery pack may cause fire and explosion due to high temperatures if they are not maintained at safety temperatures. Therefore, the cell temperature inside the module should be maintained properly inside the battery pack, and the design of a battery cooling system that can reduce the temperature deviation between the battery modules is essential. Detailed performance-enhancing feedback on cooling and energy efficiency appropriate for each cell inside the battery pack requires clarification of cooling properties and heat transfer properties. Two major studies are conducted to identify cooling flow path design and cooling water flow rate and temperature characteristics. Firstly, the cooling flow rate is distributed so that the proper temperature can be maintained in each cell of the battery pack, so the cooling flow rate is first identified. If there is an imbalance in internal resistance between cells due to temperature deviation between cells in certain parts, the battery module needs to be replaced despite the presence of available battery cells. Therefore, various flow paths designs are essential for proper temperature distribution formation in all cells. The cooling flow path design can be useful in setting up electric vehicle platforms and in selecting cooling flow paths when deploying modules. Secondly, identify the coolant flow rate and temperature for the proper temperature distribution to form in each cell of the battery pack. Coolant flow and temperature affect heat transfer between the battery pack and the cooling flow path, which must be identified to find optimal operating conditions. Efficient Coolant flow design can reduce unnecessary loss and improve battery performance through moderate flow supply. In this work, 3D modeling is conducted based on the platform of electric vehicles using SOLIDWORKS. The interpretation was carried out using the CFD program ANSYS FLUENT. For optimal battery temperature distribution, we compare the flow rate and temperature of cooling flow and cooling water.

교차로 사각지대의 안전자율주행 확보를 위한 V2I 기반의 충돌 방지 강화 알고리즘 연구

SANGYONG HAN 국민대학교 자동차공학전문대학원 2023 국내박사

본 연구는 교차로 사각지대의 자율주행 중 발생하는 사고를 방지하고 자동차와 운전자 그리고 주변 보행자의 안전성 확보를 목표로 진행하였다. 카메라와 LiDAR 를 이용한 2 종류의 Sensor Fusion 으로 자동차 운행 시 필요로 하는 객체들을 안정적으로 정확하게 검출하고, 주행 중 운전자 및 주행 자동차의 센서가 주행 경로 상 주변의 객체를 인지하지 못하는 구간 등의 사각지대에서 충돌상황을 예측하여 Infrastructure 와 V2I 기반의 차량 정지 또는 위험 신호 송수신을 통해 connected car 를 구현하여 사고를 미연에 방지하는 시스템으로 이를 실시간 으로 보장할 수 있는 Reinforced Anti-Collision Safety Algorithm (RACSA)을 제안하고 이를 검증하기 위해 자율주행 자동차 및 비 자율주행 자동차의 실차 실험을 통한 사고방지 신호 생성 시스템을 개발하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 자율주행 자동차가 주행중에 장애물을 인지하지 못하여 사고가 발생할 수 있는 사각지대에의 Infrastructure 에 LiDAR 와 단안 카메라를 설치하여 돌발상황을 사전에 인지하여 RACSA 를 통해 획득된 주행 관련 신호를 주변의 자동차에 송신 하여 미연에 사고를 예방하는 V2I 기반의 충돌 방지 시스템을 구현하였다. 자동차의 주행 중, 주변의 검출하고자 하는 목적 객체는 자동차, 이륜차 및 보행자로 선정하였다. RACSA 에서 Multiple Object Detection & Tracking 과정은 카메라를 이용한 객체 검출 및 분류 알고리즘으로 딥러닝 기반의 Multiple Object Detector 인 YOLOv4 와 검출된 목적 객체의 진행 거동을 추적하기 위해 LiDAR 를 이용한 Object Tracker 인 IMM-UKF-JPDAF 를 사용하였다. 교차로에 진입하는 물체를 단안카메라가 인식하고 LiDAR 센서와의 Sensor Fusion 을 통해 목적 객체의 고유 특성 파라메터를 고려하여 위험도를 분류하여 사고유발 가능 우선순위를 부여한 후 충돌 예상 시간과 제동 거리에 대한 위험 상황 별 예상 제동 거리 및 제동 시간을 구하고, 경고 또는 정지 신호를 생성한 후 대상 자동차에게 해당 신호를 송신하여 각 신호에 일치하는 제어를 통해 사고를 방지한다. 본 논문에서는 교차로 자율주행 중 인지 범위 밖의 사각지대 에서 발생하는 교통사고를 방지하고자 V2I 기반의 Reinforced Anti-Collision Safety Algorithm 를 제안하고, 자율주행 자동차뿐만 아니라 非자율주행 자동차에서도 본 알고리즘을 적용하여 안전 주행 확보가 가능한 시나리오 별 사각지대에서 실차 주행실험을 통해 검증하였다. This study was aimed at preventing accidents occurring in the blind spots of intersections while driving autonomously and securing the safety of vehicles, passengers, and nearby pedestrians. To reliably and accurately detect the surrounding objects while driving a vehicle, two types of sensor fusion using a camera and a laser scanner were used. The scenarios where the driver and sensors installed on the driving vehicle do not recognize objects on the path while driving were considered. A reinforced anti-collision safety algorithm (RACSA) that can prevent accidents in advance through infrastructure and I2V-based signal transmission and reception in blind spots in real time was proposed. The RACSA was verified through actual vehicle experiments. Existing advanced driver-assistance system and autonomous vehicles detect nearby obstacles encountered while driving using a fusion of different types of sensors or sensor fusion algorithm. This algorithm combines cameras, radar, and light detection and ranging (LiDAR) as object recognition sensors. However, in the unexpected environment encountered while driving or in situations in which obstacles appear unexpectedly, accidents may occur while autonomously driving. To improve that, in this study, LiDAR and monocular camera were installed in the infrastructure of the vehicle-driving environment prone to many unexpected situations. The driving-related signals were acquired through the RACSA by recognizing the accident in advance. An I2V-based collision avoidance system was implemented to prevent accidents in advance by issuing the signals to nearby vehicles. While driving, the target objects to be detected around were selected as vehicles (passenger cars, trucks, and buses), two-wheeled vehicles, and pedestrians. In the RACSA, the Multiple Object Detection & Tracking process is implemented as follows. First, YOLOv4, a deep learning- based multiple object detector, is used to detect and classify objects in the camera image. Once the objects are detected, the IMM-UKF-JPDAF, an object tracker using LiDAR, is used to track their trajectories. A camera detects objects entering an intersection. A camera is used to detect objects entering an intersection. The severity of the object is then classified by considering its unique characteristic parameters through sensor fusion with a LiDAR sensor. This classification is used to assign a priority for potential collision. The expected braking distance and braking time are then calculated for each dangerous situation based on the predicted collision time and braking distance. A warning or stop signal is then generated and transmitted to the target vehicle. The vehicle is controlled in accordance with the signal to prevent the accident. This paper proposes an I2V-based RACSA to prevent traffic accidents that occur in blind spots outside the cognitive range in autonomous driving. For verification, RACSA was applied to autonomous and non-autonomous vehicles through actual vehicle driving experiments in blind spots for each scenario to secure safe driving.

독립 4륜 구동 차량의 스키드 조향에 관한 연구

전대석 국민대학교 자동차공학전문대학원 2009 국내석사

4륜 독립구동 차량의 구동력 제어에 관한 연구는 전기자동차에 대한 연구가 각광을 받던 90년대에 활발히 진행되었다. 전기자동차에 관한 연구는 전기자동차에 사용될 수 있는 배터리 개발이 기술적인 벽에 부딪히면서 점차 줄어들었으며, 대신 이 자리를 실용성이 높은 하이브리드 자동차에 대한 연구가 하였다. 하지만 하이브리드 자동차에 대한 연구도, 엔진으로 바퀴를 구동하고 이를 모터가 도와주는 병렬형 하이브리드 자동차에 집중이 됨에 따라, 모터 구동 차량의 구동력 제어에 관한 연구는 활발히 이루어지지 못하였다. 하지만, 최근에 들어서는 국방 분야에서 무인차량에 대한 관심이 높아짐과 함께 모터 차량의 구동력 제어에 관한 연구가 다시 조금씩 활기를 띠기 시작하고 있다. 무인차량의 경우 자율주행 또는 원격조정이 가능해야 하기 때문에, by-wire 형태의 섀시 시스템을 지향하게 되고, 소음 등의 이유 때문에 구동방식으로는 엔진보다 전기모터를 선호하게 된다. 또한, 대표적인 미래 자동차로 연구되고 있는 연료전지와 같은 경우에도 각 바퀴에 모터를 장착하는 레이아웃에 관한 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이 맞물리면서, 점차 모터 구동 차량의 구동 제어에 관한 연구의 필요성이 부각되고 있다. 모터 구동 차량은 현재 내연기관 차량에 적용되고 있는 섀시 제어 시스템의 거의 모든 기술을 적용할 수 있으며, 모터의 빠른 응답 특성과 정확한 제어가 가능하다는 장점이 있어 내연기관의 차량보다 더 나은 자세 제어가 가능할 것으로 예상할 수 있다. 현재 독립구동 차량에 관한 구동력 제어에 관한 연구는 직진 주행 및 선회 주행에 관한 구동과 제동에 관한 내용과 이러한 거동 중에 발생하는 슬립에 관한 슬립 제어 이론 및 방법이 제안되고 있다. 이외에도 독립구동 차량의 특성을 이용하여 전륜을 조향하지 않고, 좌우 휠에 토크 차를 주어 차량을 선회하게 하는 스키드 조향에 관한 이론과 방법이 제안되고 있다. 하지만, 스키드 조향에 관한 연구는 구동력 제어에 관한 연구에 비해 매우 적은 편이다. 이에 이번 연구는 스키드 조향에 관해 초점을 두고 이를 Simulink와 27자유도를 가지는 CarSim 차량 모델을 사용하여 제어기 설계 및 일반 차량과의 거동 특성을 비교하고자 한다. In 1990s, the research about control of driving power for independent four wheel drive Vehicle had been active with the research about electric vehicles. After being limited by the technology developing battery used for the vehicles, the research about electric vehicles was substituted to hybrid vehicles having high utility. However, since the research about the hybrid vehicle has focused on the parallel hybrid vehicles driven by engine and motor, the research about control of driving power in the vehicles only driven by motor has rarely performed. Recently, the control of driving power in the vehicles driven by motor is being activity studied over again by the high concern about UGV (Unmanned Ground Vehicles) in military field. UGV make it possible to do remote control or autonomous mobile. UGV is possible to be operated by remote control or itself without driver. Lhomme-Desages. It is being aimed to by-wire type in chassis system and prefer Internal Combustion engine to electric motor in driving method. Also, in the case of the fuel-cell vehicles studied to the representative future vehicles, the research of layout using motor for the each wheel is active. For this situation, the necessity of research about control of driving power for motor is being gradually focused. The vehicles driven by motor can apply the most of technology of chassis control system applied to ICV (Internal Combustion engine Vehicle) and are the merit that can do the precise control for the fast responsibility of motor. The vehicles driven by motors can introduce the most of the technology of the chassis control system applied to ICV and have the advantage that can control the fast responsibility of the motor precisely. This condition can be expected to make it possible to control a better position than ICV does. In the independent drive vehicles, now the research about driving control is being suggested to the theories about traction, braking and slip control when straight and cornering travel. Besides, the theories are suggested about skid steer that doesn’t steer the front wheels and turns the vehicle as using different torque on left and right wheels. However, the research about skid steer is fewer than the research about driving control. So this paper will focus on the skid steer, and the controller will be made for Simulink and CarSim which are software of vehicle model having 27 degrees of freedom. Then, the vehicle using skid steer should be compared with the vehicle using wheel steer about cornering performance. This comparison will be helpful when someone makes other controllers of skid steer. So this paper will be more concentrated on the comparison than on the design of controllers.

해치백차량 트렁크의 진동저감을 위한 제진재의 최적설계에 관한 연구

정재훈 국민대학교 자동차공학전문대학원 2011 국내석사

자동차는 제작비나 유지비의 절감을 위해서 가볍고 실용적이어야 한다. 해치백 자동차는 실용성을 목적으로 트렁크가 실내에 노출되어 있지만 그로인하여 정숙성과 거리가 멀다. 트렁크 구조의 특이성을 감안하면 진동 소음 제어의 필요성이 더욱 크다고 생각된다. 자동차의 트렁크는 자동차 실내 소음에 영향을 미치는 여러 요소 중 하나이다. 이에 진동제어 방법의 하나로 많이 응용되고 있는 아스팔트 제진재를 트렁크에 적용함에 있어 아스팔트 재료 설계의 효과적인 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 차량 구조물, 즉 자동차 트렁크의 진동을 아스팔트 제진재를 이용하여 억제하고자 한다. 모달 시험과 유한요소해석을 비교하여 데이터의 신뢰도를 검증하였고, 그 데이터를 기반으로 한 유한 요소법을 통해 속도와 변형 에너지를 바탕으로 제진재 위치를 선정하여 최적 위치를 설계하였다. 최종적으로 속도와 변형 에너지를 이용한 설계 방법이 제진재의 위치선정에 어떠한 영향을 주는지 확인하였고 속도를 이용한 제진재 설계 방법이 변형에너지를 이용한 설계 방법과 어떠한 관계가 있는지를 실험적으로 연구하였다.

습식 클러치 팩의 허브 설계 방법에 따른 냉각성능 및 변속기유 동적 거동 특성 연구

김동욱 국민대학교 자동차공학전문대학원 2019 국내석사

최근 자동차 시장은 제한적인 석유자원, 환경오염 등의 문제로 연비 향상, 대체 에너지를 이용한 자동차 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 내연기관을 동력원으로 하는 자동차는 변속기의 동력전달 효율을 증가시키기 위해 토크컨버터를 포함한 자동변속기 대신 습식 다판 클러치를 사용한 듀얼 클러치 변속기 (Dual Clutch Transmission, DCT)를 이용하는 추세이며 이에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. DCT는 자동변속기의 편리함 및 수동변속기의 높은 효율을 모두 갖추고 있으며 두 개의 다판 클러치가 홀수, 짝수 단을 담당함으로써 빠른 변속 또한 가능하다. 건식 클러치 시스템과 다르게 습식 클러치는 냉각유를 사용하기 때문에 건식보다 냉각성능이 우수하며 이는 높은 토크용량을 가질 수 있음을 의미한다. 이러한 장점 때문에 습식 다판 클러치는 사륜구동 (Four Wheel Drive), 차동 제한 장치 (Limited Slip Differential) 등 여러 가지 구동 시스템에 사용되고 있다. DCT는 하나의 클러치가 결합상태 (Engagement)일 때 다른 하나의 클러치가 이탈상태 (Disengagement)인 특징이 있으며 이탈 상태에서 마찰 플레이트 (Friction Plate)와 세퍼레이트 플레이트 (Separate Plate) 사이 간극으로 냉각유가 유입되고 대류 냉각 작용이 일어난다. 이 때, 모든 클러치 간극에 냉각유가 균등하게 유입되어야 특정 클러치의 과도한 마찰열 발생을 억제 할 수 있다. 본 연구에서는 습식 다판 클러치 팩의 내부 유동해석을 통해 유체 거동 특성에 대해 분석하고, 각 클러치 간극으로 냉각유를 균등하게 분배함으로써 효과적으로 마찰열을 제어할 수 있는 클러치 팩 설계 방법을 제시한다. Vehicles powered by internal combustion engines use dual clutch transmission using wet multi-plate clutches instead of automatic transmission, including torque converter, to increase transmission power transfer efficiency, and studies are also active. Dual clutch transmission is equipped with both the convenience of automatic transmission and the high efficiency of manual transmission, and rapid change is also possible as the two multi-plate clutches are responsible for odd and even number of units. DCT has the characteristic of the other clutch being disengaged when one clutch is engaged, coolant flows into the gap between the Friction Plate and the Separate Plate, and convection cooling occurs. At this time, coolant must flow evenly into all clutch clearances to prevent excessive friction in particular clutches. In this study, the method of designing the internal space of DCT clutch packs, i.e. the flow path through which transmission oil can be supplied equally among the spaces between the clutch pads within the wet DCT clutch pack.

머신러닝 기반 초고속 배터리 노화 추정방법의 추정시간 감소를 위한 연구

손영길 국민대학교 자동차공학전문대학원 2023 국내석사

The transportation sector is responsible for over 20% of global greenhouse gas emissions. To mitigate this, many countries are expanding the distribution of electric vehicles (EVs). The lifespan of an EV battery is approximately 10 years, and a battery is considered 'used' when its remaining capacity falls to 80% or less of its initial capacity. Accurately identifying the remaining capacity of used batteries is essential for their efficient reuse, recycling, and remanufacturing. Currently, testing the remaining capacity (State of Health, SOH) of a used battery can take up to 10 days or more, depending on the diagnostic method, consuming significant time and manpower. To reduce battery costs and greenhouse gas emissions through the reuse and recycling of EV batteries, it's necessary to respond quickly to the used battery market and to estimate the remaining capacity of used batteries swiftly. Research in this area is crucial. In this paper, we analyze the operating principles, types, and aging characteristics of lithium-ion batteries. We collect data by conducting partial constant current discharges for different durations based on battery aging, using an algorithm from time series learning models for state estimation. Data acquisition after aging involves 1C-rate constant current partial discharges for 6 minutes, 3 minutes, and 1 minute. The data obtained from these partial discharges are analyzed for voltage characteristics according to aging through Incremental Capacity Analysis (ICA) and Differential Voltage Analysis (DVA). This data is then processed and used as training data for a machine learning model based on Convolutional Neural Networks (CNNs). We estimate the SOH using data acquired from 6, 3, and 1-minute durations, employing indicators such as Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and Root Mean Squared Error (RMSE) to compare model performance. In conclusion, it was found that even with data obtained from just 1 minute of 1C-rate constant current partial discharge, the remaining capacity of a used battery can be estimated with a low error rate. This groundbreaking result implies that the remaining capacity of used batteries can be estimated relatively accurately with data obtained from only 1 minute of 1C-rate constant current discharge, significantly reducing the data measurement time to about 1 minute 전 세계적 온실가스 배출량 중 수송부문이 20% 이상을 차지하고 있으며, 세계 여러 나라들은 전기차 보급의 확대를 통한 온실가스 감축에 힘쓰고 있다. 그 노력의 하나로 전기자동차의 보급이 매년 확대되고 있으며, 이러한 전기자동차의 보급으로 인해 사용 후 배터리의 배출이 같이 증가할 것으로 보인다. 전기자동차의 배터리의 내구연한은 10년 정도로, 초기 용량 대비 노후 된 배터리의 잔존 용량이 80% 이하일 때를 사용 후 배터리로 정의하고 있다. 기하급수적으로 증가할 사용 후 배터리의 효율적인 처리를 위해서는 사용 후 배터리의 잔존용량을 정확하게 파악한 뒤 재사용, 재활용, 재제조 과정을 거쳐야 한다. 현재 사용 후 배터리의 잔존 용량(SOH) 검사에 소모되는 시간은 진단 방법에 따라 많게는 2~3일, 최소 10간 이상 정도로 많은 시간과 인력이 소모되고 있는 현황이다. 전기자동차 배터리의 재사용 및 재활용을 통해 배터리의 원가를 절감하고 온실가스 감축을 위해서는 추후 증가하는 전기차 시장과 함께 배출될 사용 후 배터리 시장에 유연하게 대응할 필요가 있으며, 사용 후 배터리의 잔존 용량 고속 추정에 대한 연구를 통해 시간 혹은 비용을 최소화하여 가격 경쟁력을 높일 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 작동 원리와 종류, 노화 특성에 대해 분석하고, 고속 추정을 위한 방법의 하나인 시간 단축을 목표로 배터리 노화에 따라 부분 정전류 방전을 시간별로 진행하여 데이터를 취득한 이후에 시계열 학습모델의 하나인 알고리즘을 이용하여 상태추정을 진행하였다. 1C-rate 정전류 부분 방전을 노화 이후 데이터 취득 단계에서 6분, 3분, 1분을 진행한다. 부분 방전을 통해 얻은 데이터를 ICA (Incremental capacity analysis), DVA (Different voltage analysis)를 통해 노화에 따른 전압 특성을 분석한 뒤, 머신러닝의 학습 데이터로 가공하여 활용하였다, CNN 기반의 모델을 이용하여 6분, 3분, 1분에서 취득한 데이터를 이용하여 SOH를 추정하였으며, 모델의 성능 비교는 MAE(Mean absolute error), MSE(Mean squared error), RMSE(Root mean squared error)의 지표를 활용하였다. 결론적으로 1C-rate 정전류 부분 방전할 경우 1분의 부분방전만을 통해 얻어진 데이터를 이용해도 낮은 오차율로 사용 후 배터리의 잔존 용량을 추정할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 1C-rate의 정전류 방전을 1분만 하여 취득한 데이터로도 사용 후 배터리의 잔존 용량을 비교적 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였고, 데이터 측정 시간을 1분 내외로 완료할 수 있는 획기적인 결과를 얻었다.

방전 시 전압 변화 특성들과 배터리 저장 용량과의 상관관계 고찰

하형섭 국민대학교 자동차공학전문대학원 2023 국내석사

최근 전 세계 각국은 환경오염 문제와 관련하여 탄소 배출량 감축을 위해 큰 노력과 관심을 기울이고 있다. 그중에서도 수송 부문으로 인한 환경오염에 효과적으로 대응하기 위한 각국의 내연기관 자동차 판매 규제 정책 수립, 전기자동차 분야 투자 규모 확대 등과 같은 노력을 통해 전기자동차의 보급량이 해를 거듭할수록 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 전기자동차의 사용 후 배터리의 배출 규모 또한 점점 증가할 것으로 예측되기에 사용 후 배터리의 처리 방안에 대한 산업이 주목받고 있다. 사용 후 배터리는 초기 용량 대비 배터리의 저장 용량(Static Capacity)이 80% 이하로 저하된 배터리를 의미한다. 사용 후 배터리 처리 방안은 다시 전기자동차용으로 재사용, 다른 용도로 재제조, 배터리 내부 희귀 유가금속을 추출하여 재활용하는 방법으로 나누어지며, 이는 환경적, 경제적인 측면에서 이점이 있다. 사용 후 배터리의 재사용, 재제조, 재활용 여부를 결정하려면 사용 후 배터리의 잔존가치를 판단하는 것이 중요하다. 현재 사용 후 배터리의 잔존가치 판단 방법은 완전 충전 및 방전을 통한 용량 측정 검사 방법이 주로 사용되는데 이는 정확도가 매우 높은 장점이 있지만, 최소 10시간에서 길게는 며칠 동안의 기간이 소요되는 점과 고비용 등 투입 비용이 많이 드는 단점이 있다. 따라서 사용 후 배터리의 잔존가치 평가 시 정확성과 신뢰성이 높으며, 기존의 용량 측정 검사의 시간보다 신속하게 측정하는 방법이 필요하다. 또한 사용 후 배터리는 사고, 고장 수명 등의 다양한 이유로 교체되고, 일반적으로 과거 사용 이력을 알 수가 없기에 재사용, 재제조, 재활용 이전에 배터리의 저장 용량(Static Capacity)을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 전기자동차에 주로 사용되는 원통형, 각형 리튬이온 배터리를 사용하여 부분 방전 실험, 저장 용량 측정 실험, 노화 가속 실험을 진행하였으며, 사용 후 배터리 구현을 위해 배터리의 수명 종료 시점(End of Life, EOL)인 배터리 저장 용량 80% 부근에 도달할 때까지 진행하였다. 기존의 사용 후 배터리 용량 측정 검사 방법의 시간 단축을 위해 1C-rate의 전류로 6분의 부분 방전 용량 측정 검사를 통해 전압 응답 곡선으로부터 배터리 용량 감소를 정량화하기 위한 건전성 지표 7가지를 추출하였다. 저장 용량 측정 실험의 경우 기존의 완전 방전 용량 측정 검사를 통해 측정하였고, 그 결과를 비교 기준으로 정하여 배터리 부분 방전 시 추출된 건전성 지표 7가지와 배터리 저장 용량과의 상관관계 분석을 통해 그들의 상관관계를 분석하였다. 배터리 저장 용량과의 상관관계가 높았던 건전성 지표들은 사용 후 배터리 잔존가치 평가 시 중요 요소로 고려되는 적은 투입 비용으로 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있는 평가 방법의 중요 입력 파라미터로 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문의 연구 분석 결과를 기반으로 추후 머신러닝 모델의 학습 데이터로 활용하여 머신러닝 모델을 통해 사용 후 배터리의 저장 용량을 정확하게 파악하고 예측함으로써 사용 후 배터리 잔존가치 평가 시 기존의 측정 검사 시간보다 빠르고 정확성이 높은 측정 검사 방법론을 제안할 수 있을 것으로 사료 된다. Recently, countries around the world are putting great effort and interest into reducing carbon emissions in relation to environmental pollution issues. Among them, the supply of electric vehicles is increasing exponentially every year through efforts such as establishing policies to regulate sales of internal combustion engine vehicles in each country to effectively respond to environmental pollution caused by the transportation sector and expanding investment in the field of electric vehicles. Accordingly, the amount of emissions from used batteries from electric vehicles is also expected to increase, so the industry is receiving attention on ways to dispose of used batteries. A used battery refers to a battery whose storage capacity (static capacity) has decreased to 80% or less compared to its initial capacity. Methods for disposing of batteries after use are divided into reusing them for electric vehicles, remanufacturing them for other purposes, and extracting and recycling rare valuable metals inside the batteries, which has advantages in environmental and economic aspects. It is important to determine the residual value of a used battery in order to decide whether to reuse, remanufacture, or recycle it. Currently, the method of determining the residual value of a battery after use is mainly a capacity measurement inspection method through full charging and discharging. This has the advantage of very high accuracy, but it takes at least 10 hours and up to several days and is expensive. The downside is that the input cost is high. Therefore, when evaluating the residual value of a battery after use, a method is needed that has high accuracy and reliability and measures it more quickly than the time of existing capacity measurement tests. After use, batteries are replaced for various reasons such as accidents and failure lifespan, and because past use history is generally unknown, it is necessary to accurately determine the storage capacity (static capacity) of the battery before reuse, remanufacturing, or recycling. In this study, partial discharge experiments, storage capacity measurement experiments, and aging acceleration experiments were conducted using cylindrical and prismatic lithium-ion batteries commonly employed in electric vehicles. Furthermore, to simulate post-use battery conditions, the End of Life (EOL) stage, marked by the battery storage capacity nearing approximately 80%, was reached. To expedite the existing post-use battery capacity measurement inspection, seven reliability indicators were extracted from the voltage response curve through a six-minute partial discharge capacity measurement inspection at a 1C-rate current. For the storage capacity measurement experiment, measurements were conducted using the conventional full discharge capacity measurement test. The results were set as a comparative standard, and their correlation with the seven reliability indicators extracted during partial battery discharge and the battery storage capacity was analyzed to ascertain the closeness of their relationship. Reliability indicators exhibiting a high correlation with the battery storage capacity are deemed crucial inputs for assessing the residual value of post-use batteries, offering a reliable evaluation method at minimal cost. Therefore, based on the research and analysis in this paper, it is anticipated that leveraging the data for future machine learning models could accurately ascertain and predict the storage capacity of post-use batteries. This, in turn, could propose a measurement and testing methodology for evaluating the residual value of post-use batteries that is faster and more accurate than the current measurement inspection time.

카메라를 활용한 딥러닝 기반 실시간 자율주행 자동차의 후·측방 객체 검출 & 차로 변경에 관한 연구

이선영 국민대학교 자동차공학전문대학원 2019 국내석사

An autonomous vehicle must have a system that can self-identify and calculate the driving method for various objects in the external environment through sensors. Decrease of recognition rate of cognitive sensor due to change of driving environment can increase the probability of accident occurrence. In addition, the delay of object detection due to degradation of real-time performance of cognitive sensor can be the biggest risk of safety of autonomous vehicle. This paper is a study on the detection & lane change of the rear and side objects of deep learning based real time Autonomous vehicle using camera. In the case of an existing automobile, objects are recognized to the rear and the side through the side mirrors. However, the side mirrors have angular limitations which cause blind spots. In order to solve the rear and side traffic accidents caused by the blind spot, the side mirror is replaced with the camera to compensate the blind spot and the rear and side objects are detected through the deep learning based object detection algorithm. We propose a network that enables the safe change of autonomous vehicle through lane detection and lane change algorithm by judging the presence or absence of rear and side objects through camera. The network described above can be broadly divided into two systems. The first system recognizes the lane through the front camera, outputs the preliminary route of the autonomous vehicle, and follows the route through the Pure Pursuit algorithm. The second system is a network for object detection for the rear and side, SSD(Single Shot Multi-box Detector) algorithm is used to judge whether the object exists or not. The SSD algorithm uses VGG16, which is a modification of the fully connected layer of the existing VGG16 to the convolutional layer, adds a convolution layer of various sizes to output a feature map for the image. The feature map output through the additional convolution layer has a structure for classifying and detecting objects through a default bounding box having a certain ratio and size. VGG16 consists of learning data and test data using PASCAL VOC 07, 12 and logging data. The network proposed in this paper verifies the accuracy and real-time performance of rear and side object detection through real driving image data, we confirmed the applicability of autonomous driving to lane detection and change of lane through front camera. 자율주행 자동차는 외부 환경의 다양한 객체에 대해 센서를 통해 스스로 인식하고 주행 방법을 계산해낼 수 있는 시스템을 갖추고 있어야 한다. 주행 환경 변화에 따른 인지 센서의 인식률 저하는 사고 유발 확률을 높일 수 있다. 또한 인지 센서의 실시간성 저하로 인한 객체 검출의 지연은 자율주행 자동차의 안전성에 있어 가장 큰 위험원이 될 수 있다. 본 논문은 카메라를 활용한 딥러닝 기반 후·측방 객체 검출과 차로 변경에 관한 연구이다. 기존 자동차의 경우 사후경을 통해 후·측방에 대한 객체를 인지한다. 그러나 사후경은 각도의 한계를 가지고 있으며 이로 인해 사각지대가 발생하게 된다. 이러한 사각지대로 인해 발생하는 후·측방 교통사고 문제를 해결하기 위하여 사후경을 카메라로 대체함으로써, 사각지대를 보완하고 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘을 통해 후·측방 객체를 검출한다. 카메라를 통해 후·측방 객체의 유·무를 판단하며, 차선 검출 및 차로 변경 알고리즘을 통해 자율주행 자동차의 안전한 차로 변경이 수행될 수 있도록 하는 네트워크를 제안한다. 위에서 설명하는 네트워크는 크게 두 개의 시스템으로 나눌 수 있다. 첫 번째 시스템은 전방 카메라를 통해 차선을 인식하여 자율주행 자동차의 사전 경로를 출력하며 Pure Pursuit 알고리즘을 통해 경로를 추종하게 된다. 두 번째 시스템은 후·측방에 대한 객체 검출을 위한 네트워크로, SSD(Single Shot Multibox Detector) 알고리즘을 활용하여 객체의 유·무를 판단한다. SSD 알고리즘은 기존의 컨볼루션 계층(Convolutional Layer)을 추가한 수정된 VGG16을 fine-tuning 하여 이미지에 대한 특징 맵을 출력한다. 추가적인 컨볼루션 계층을 통해 출력된 특징 맵은 특정 비율과 크기를 갖는 default bounding box를 통해 객체를 분류하고 검출하는 구조를 갖는다. VGG16은 PASCAL VOC 07, 12를 활용하여 학습 데이터와 테스트 데이터로 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 실제 주행 영상 데이터를 통해 후·측방 객체 검출의 정확성과 실시간성을 검증하였으며, 전방 카메라를 통한 차선 검출과 그에 따른 차로 변경에 대하여 자율주행 적용 가능성을 확인하였다.

SOTIF 관점의 기능안전 활동 분석 및 전방 충돌방지 보조 시스템 기능적 개선에 관한 연구

강태완 국민대학교 자동차공학전문대학원 2019 국내박사

Recently, the plans which are a production of automotive vehicles have been announced that develop around the year 2020. Accordingly, the number and complexity of elements such as a sensor for recognizing the self-position and the surrounding environment, a controller for determining the path according to the situation, an actuator for performing acceleration/ deceleration and steering, are increasing. Therefore, the safety of the vehicle cannot be guaranteed at the existing evaluation level, so that there is a great increase in interest and demand for Functional Safety. In order to solve these problems, "ISO 26262 - Road Vehicle - Functional Safety" legislated in 2011, and the automotive industry is developing products by applying its process. ISO 26262 standard is a concept that must be applied to autonomous driving by preventing failures due to system and element faults. The objective of the ISO 26262 standard is to conduct a safety analysis and then to improve the functional safety and reliability by using the fault-tolerant design. However, as the autonomous driving level gradually increases, there are opinions that the development of autonomous level 3 or more is becoming a reality, and that the control responsibilities of system are all dealt with the vehicles even dangerous situations. For example, when the camera sensor performance limitations because of light, the radar sensor may help the autonomous system to work properly. In addition, there is a shortage of the driver's adaptation of autonomous system, which causes the driver to distrust of the system and operate erroneously. As a result, this is a big challenge for the automotive industry. To solve this problem, automotive manufacturers and suppliers have proposed a new Functional Safety standard called "ISO / PAS 21448 - SOTIF - Safety of the Intended Functionality" which is currently discussing details. Therefore, it is necessary to study the safety mechanisms to prevent the system's hazardous behavior that may occur due to limitations in the system. Therefore, this paper will discuss SOTIF Functional Safety standards that address the functional safety uncertainty problems caused by performance limitations, operator mis-operation, and mistakes. First, we analyze the content of the SOTIF Functional Safety standard, and establish processes that are not yet clearly defined. Based on the process defined above, a study is conducted to derive the safety outputs of process for Forward Collision Avoidance Assist (FCA) system. Second, based on these outputs, we developed a Functional Modification technology to overcome and improve the performance limitation of FCA system from SOTIF point of view and analyze it in virtual simulation evaluation environment. 최근 자동차 선진국을 중심으로 2020년을 전후로 자율주행자동차 양산화 계획을 발표하면서 이와 함께 자율주행 기술이 적용된 전기/전자 시스템이 활발히 개발되어지고 있다. 이에 따라 자기위치 및 주변 환경을 인지하기 위한 센서, 상황 별 주행 판단을 수행할 제어기, 실제 가/감속 및 조향을 수행하기 위한 액추에이터와 같은 엘리먼트의 개수 그리고 복잡도가 증가하고 있다. 때문에 기존 신뢰성 평가 수준으로는 차량의 안전을 보장할 수 없어 기능안전에 대한 관심과 요구가 매우 증가하였다. 이러한 당면과제를 해결하기 위하여 2011년 “ISO 26262 - Road Vehicle - Functional Safety”가 등장하였고, 현재 자동차 업계에서는 이를 적용하여 제품을 개발하고 있다. ISO 26262 표준은 시스템 및 엘리먼트의 결함으로 인하여 발생하는 차량 및 시스템의 기능 안전성을 보장할 수 없게 되는 상황을 막기 위함으로써 자율주행 시대로 나아가는 데에 반드시 적용되어야하는 개념이다. 우선 대상 시스템을 선정하고 기능안전 관점의 개념 분석을 수행한 뒤 이를 토대로 결함 허용 설계 기법을 활용하여 기능 안전성 및 신뢰성을 향상시키는 것이 ISO 26262 표준의 목적이다. 그런데 자율주행 단계가 점차 높아짐에 따라 단계3 이상의 자율주행 차량 개발이 현실화돼가고 있는 현 시점에서 자동차의 제어 권한이 모두 자동차에 있는 상태에 발생하는 한계 상황들을 대응해야한다는 목소리가 등장하였다. 예를 들어 카메라 센서에 결함은 발생하지 않았으나 갑작스런 조도 변화 상황에서 인지 기능을 잃어버린다거나 무결한 레이더 센서에서 발생하는 클러터(Clutter) 현상 때문에 시스템에서 의도치 않은 가/감속을 수행한다던가 하는 엘리먼트 및 시스템의 성능 한계 시 대처에 대한 관심이 급격히 증가하였다. 또한 자율주행 시스템의 급격한 적용으로 운전자의 적응기가 부족하여 시스템에 대한 불신이 발생하고, 이로 인하여 운전자의 오조작이 발생하게 되는데, 이로 인한 시스템의 의도치 않은 위험 동작 또한 자율주행 단계가 높아짐에 따라 자동차 업계의 당면과제이다. 이를 해결하기 위하여 자동차 제조사 및 부품 공급사가 모여 “ISO/PAS 21448 – SOTIF - Safety Of The Intended Functionality”이라는 새로운 기능안전 표준을 제안하였고 현재 세부사항에 대한 논의를 진행하고 있다. 이렇듯 시스템 내 결함 및 고장 외 성능의 한계, 특히 인지 단계에서의 한계로 인하여 발생할 수 있는 시스템 오작동을 방지할 수 있는 안전 대책 연구가 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 등장한 성능 한계와 운전자 오조작, 실수로 인하여 발생하는 기능안전성 미확보 문제를 다루는 SOTIF 기능안전 표준에 대해서 다룰 예정이다. 우선 생소한 개념인 SOTIF 기능안전 표준의 내용을 분석하고 아직 명확하게 정의되지 않은 프로세스를 분석, 정립하는 과정을 수행한다. 이렇게 정의한 프로세스를 토대로 전방 충돌방지 보조 시스템(FCA, Forward Collision Avoidance Assist)을 대상으로 하여 각 단계 별 안전 산출물을 도출하는 연구를 수행한다. 이러한 산출물을 토대로 SOTIF 관점에서 현재 전방 충돌방지 보조 시스템이 가지고 있는 성능 한계를 극복하고 개선하기 위한 기능 변경(Functional Modification) 기술을 개발하고, 이를 가상 시뮬레이션 평가 환경에서 평가함으로써 SOTIF 관점의 분석과 설계, 평가 등 일련의 과정을 다뤄보는 것이 본 연구의 핵심이다.

EURO-4 Retrofit Urea-SCR 시스템의 Diffuser 형상과 분무압력 및 배기유량에 따른 NH₃ 유동균일도에 관한 연구

이준섭 국민대학교 자동차공학전문대학원 친환경고안전자동차전공 2018 국내석사

전세계적인 온난화로 인해 온실가스를 줄이기 위하여 선진국을 중심으로 많은 노력을 기울이고 있다. 자동차 배기가스는 대기오염에 직접적인 영향을 미치며, 전체의 약 82%를 차지한다. De-NOx 기술에는 Urea-SCR, HC-SCR, LNT등의 기술이 있으며 이 중 넓은 온도범위에서 높은 NOX 저감효율을 보이는 Urea-SCR이 활발히 연구되고 있다. Urea-SCR은 SCR 전단에서 수용액형태의 urea가 분사되어 SCR의 환원제로 사용되며 urea tank를 별도로 설치를 해야 한다는 단점이 있지만 타 De-NOX 저감기술에 비해 효율이 좋고 연비가 우수한 장점이 있다. EURO-6 대상 경유자동차들은 강화된 배기가스 규제를 만족하기 위하여 EGR, 흡입공기량 제어 등을 통해 engine out NOX 컨트롤을 하여 배기가스가 후처리장치에 도달하기 전에 미리 감소시키는 특징이 있다. 하지만 EURO-4 대상 경유자동차들은 engine out으로 나가는 배기가스를 엔진에서 먼저 저감시키지 않고 후처리장치에서만 NOX 저감이 이루어진다. 본 연구의 대상차는 Retrofit Emission Control System의 중대형경유자동차로써 SCR 촉매가 해당차에 맞도록 compact하게 설계되어 있기 때문에 주어진 size안에서 EURO-6 대상 차량과 동일한 NOX 저감이 이루어져야 하며, 따라서 SCR system의 NOX 저감 성능을 담당하는 중요한 인자 중 하나인 diffuser 형상 설계가 고려되어야 한다. 본 연구는 수도권 대기질 개선의 문제를 해결해보고자 충분한 물량확보가 가능하고, 환경오염 부하율이 높은 EURO-4 이하 중대형 운행차량을 대상으로 SCR 시스템의 diffuser 형상을 연구해보고자 한다. Due to the accelerating global warming many countries are making efforts to reduce exhaust gas emissions. Automobile emissions are directly affecting the air pollution, it is about 82 % of the total air pollution. There are Urea-SCR, HC-SCR and LNT in the description of a technology, The Urea-SCR, which shows a high NOX reduction efficiency in various temperature conditions, is under noticed. Urea which is used as a reducing agent in the form of aqueous solution and injected in front of SCR is used on Urea-SCR. It has weakness that it is installed separately, but has advantages which are more higher efficiency of NOx reduction and Fuel efficiency than HC-SCR. EURO-6 target heavy-duty diesel vehicles control engine out NOX through EGR, inlet air flow etc. to satisfy the regulation. It has feature that it reduce exhaust gas in advance before arriving at after-processing equipment. But EURO-4 Retrofit Emission Control System heavy-duty diesel vehicles do not use EGR inlet air flow etc. before engine out. The subject of this study is Retrofit Emission Control System EURO-4 heavy-duty diesel vehicles. The SCR system is designed to fit the corresponding vehicle. So the same amount of NOX reduction of EURO-6 vehicles should be achieved within the given size. Therefore Diffuser designs that one of the most important factor based on NOX reduction performance should be considered. This paper for Diffuser design of Urea-SCR system was researched for EURO-4 heavy-duty diesel vehicles to solve the problem of improving air quality in the metropolitan area.