Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC (전자공학회논문지SC)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Decision of Shift-map Using Hierarchical Neural Network

계층적 신경회로망을 사용한 변속선도 결정

  • Choi, In-Chan (School of Information Technology Engineering, Korea University of Technology and Education) ;
  • Jeon, Hong-Tae (School of Electrical and Electronics Engineering, Chung-Ang University)
  • 최인찬 (한국기술교육대학교 정보기술공학부) ;
  • 전홍태 (중앙대학교 전자전기공학부)
  • Received : 2010.06.22
  • Accepted : 2011.01.03
  • Published : 2011.01.25
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Abstract

We have investigated the Intelligent Shift-map Module(ISM) to improve some problems in the conventional Automatic Transmission(AT) for automobiles. The typical AT lacks flexibility regarding the shift point because it does not consider the driver's habits and inclinations. Also it often is occurred phenomenon like kick-down. Therefore, we designed a decision module which considers the driving style of the individual driver. The driving style was determined by the inclination of the driver and the driving technique using actual automobile data. The Hierarchical Neural Network(HNN) was applied in generating an intelligent shift map with Multilayer Neural Network(MNN). It was found that the proposed ISM provided a suitable shift point and time because the necessary toque and velocity of the automobile was considered along with the driving style of each driver when designing the ISM.

본 연구는 자동차에 장착된 일반적인 자동변속기의 문제점을 향상시키기 위해서 지능형 변속선도 결정 모듈을 제안한다. 전형적인 자동변속기의 변속선도는 운전자의 습관 및 성향이 반영되지 않기 때문에 운전자가 원하는 변속점을 제공하지 못한다. 기존의 변속선도는 불필요한 기어의 변화가 발생하고 연료효율에도 좋지 않다. 또한 가끔 킥-다운과 같은 현상이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 개인적인 운전자의 운전 스타일을 고려한 변속선도를 결정하는 지능형 변속 제어 방법을 연구한다. 운전스타일은 주행 중인 자동차의 실제 데이터를 이용하여 운전자의 성향 및 운전 습관에 의해 판단된다. 이 모듈은 실제 자동차 데이터를 학습하기 위해 신경회로망을 사용한 계층적 구조로 구성된다. 제안된 지능형 변속선도 제 어 모듈은 각 운전자의 운전스타일에 따라 운전에 필요한 토크와 속도를 제공하여 운전자에게 적합한 변속점과 변속시간을 제공할 수 있다.

Keywords

References

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