본 논문에서는 제안하는 계단충전방식에서는 직렬로 연결된 전지에 있어서 각 전지의 $\Delta$V=0 시점이 서로 다름을 고려하여 각 전지별로 선택적으로 충전단계를 절환시킴으로써 과충전 또는 부족충전을 예방할 수 있도록 하였다. 또한, 각 단계의 초기에 전지간의 잔존용량의 불균등을 해소하기 위해 시분할 균등충전모드를 추가하였다. 기존의 계단충전방식에 비해 선택적 충전단계절환을 위한 간단한 회로가 추가되지만 과충전과 부족충전을 예방하므로 전지수명과 충전효율을 개선시킬 수 있다.
무공해 자동차를 만들기 위해 중요한 요소로서는 주행거리와 알맞은 가격이다. 니켈-수소 배터리와 같은 향상된 배터리의 개발은 부분적으로 문제를 해결할 수 있으며, 또 하나의 효과적인 방법은 배터리 관리 시스템이나. 니켈-수소 배터리와 배터리 ECU는 주행거리, 가속도, 등판능력과 같은 무공해 자동차의 성능에 영향을 미치는 중요한 구성품이다. 예컨대 운행 중 쉽게 발생하는 단락, 과방전, 과충전은 배터리와 관계되는 가장 큰 문제점이기 때문에 전용의 HEV용 배터리 ECU의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 배터리 전류적산 및 전압에 기초한 HEV용 SOC 알고리즘을 제안하고 배터리 ECU를 설계 및 해석하였으며, 시험을 통해 타당성을 검증하였다.
A new approach to developing battery SOC indicator for electric vehicle is discussed in this paper. One of the most difficult problems associated with the development of electric vehicle is the battery indicator which reliably informs the state of charge(SOC) of the battery to the driver. And the condition to be satisfied with SOC indicator installed on the electric vehicle is that it should be used under frequently variable load. A new method to determining SOC using neural networks(NN) is proposed to satify the condition. The training data of NN are obtained by using mathematical model of lead-acid battery, and calculating discharge currents and terminal voltages while battery discharges with constant current. The 3-layered NN with back propagation algorithm is used Simulation results show that the proposed method is appropriate as SOC indicator of the battery.
본 논문은 역전파 뉴럴 네트워크(Back Propagation Neural Network; BPNN) 알고리즘을 이용한 배터리 셀의 잔존용량(State Of Charge; SOC) 추정 방법을 제안한다. 이를 위해 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하고 다양한 온도에서의 충방전 실험을 통해 뉴럴 네트워크 학습에 필요한 입출력 데이터를 도출한다. 최종적으로 배터리의 SOC 추정 성능은 Matlab/Simulink 프로그램을 이용하여 Ah-counting에 의한 실험치와 비교를 통해 분석하고 오차율을 3% 미만으로 줄일 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인한다.
Recently, major developed countries have strengthened automobile fuel efficiency regulations and carbon dioxide emission allowance standards to curb climate change caused by global warming worldwide. Accordingly, research and manufacturing on electric vehicles that do not emit pollutants during actual driving on the road are being conducted. Several automobile companies are producing and testing electric vehicles to commercialize them, but it takes a lot of manpower and time to test and evaluate mass-produced electric vehicles with driving mileage of more than 300km on a per-charge. Therefore, in order to reduce this, a simulation model was developed in this study. This study used vehicle information and MCT speed profile of small electric vehicle as basic data. It was developed by applying Simulink, which models the system in a block diagram method using MATLAB software. Based on the vehicle dynamics, the simulation model consisted of major components of electric vehicles such as motor, battery, wheel/tire, brake, and acceleration. Through the development model, the amount of change in battery SOC and the mileage during driving were calculated. For verification, battery SOC data and vehicle speed data were compared and analyzed using CAN communication during the chassis dynamometer test. In addition, the reliability of the simulation model was confirmed through an analysis of the correlation between the result data and the data acquired through CAN communication.
전기자동차 운용시 빈번히 발생되는 차량의 주정차기간에 축전지는 자기방전을 일으켜 용량의 손실이 발생하게 된다. 따라서 전기자동차의 잔존용량을 정확히 측정하기 위해서는 자기방전에 의한 용량손실을 고려하여야 한다. 이 논문에서는 전기자동차 운용시 빈번히 발생할 것으로 예상되는 주정차기간에 대해 포괄적으로 적용할 수 있는 Ni/MH Battery의 자기방전율을 나타내는 일반식을 전산모사 방법 중 하나인 실험계획법을 이용하여 구하였으며 이를 시험데이터와 비교하였다. 실험계획법을 위한 온도영역으로는 전기자동차가 운용되는 $-20\~30^{\circ}C$의 온도구간을 선정하였으며, 축전지의 방치시간으로는 자기방전이 상대적으로 크게 일어나며 빈번히 발생할 것으로 예상되는 영역인 1일$\~$15일 범위를 선택하였다. 이와 같은 방법으로 실험계획법에 의해 구해진 축전지 자기방전율에 대한 일반식의 타당성을 검증하기 위해 축전지에 대한 자기방전시험을 수행하여 비교하였으며, 그 결과 실험계획법으로 예측한 축전지의 자기방전율은 시험데이터와 우수한 일치를 나타내었다.
본 실험은 건답직파재배에서 전체 시비량의 50%를 차지하는 기비의 양을 줄이므로 인해 나타나는 토양내 질소의 농도변화를 알아보기 위하여 기비의 시용량을 이앙재배의 일반적인 시비량인 70kg-N/10a에 대해 75%, 50%, 25%, 무시용구로 하여 각각의 토양 내의 암모니아태 질소, 질산태 질소의 처리 후 농도변화를 조사하였고 그 결과는 다음과 같았다. 1. 암모니아태 질소의 농도는 전체 시비량 140kg-N/ha의 50%를 기비로 시용한 처리구에 대해 75%, 50%, 25%, 0%의 수준으로 절비처리한 토양에서 기비의 시용량이 적을수록, 토심이 깊어질수록 낮아졌으며, 기비처리 후 27일이 경과한 후로는 모든 처리구에서 처리 전과 비슷한 양의 농도를 보였다. 2. 질산태 질소의 농도 또한 기비시용량이 적을수록, 토심이 깊어질수록 낮았다. 기비처리 후 27일 후에는 기비를 70kg-N/ha의 수준으로 시비한 토양에서는 기비를 주지 않은 토양보다 5배 정도 많은 양이 잔존하고 있었으며, 나머지 처리구는 처리 전의 농도보다는 다소 높았지만 처리 후 초기보다는 많은 양이 감소하였다. 3. Pot 실험을 통해 담수상태에서의 질산태 질소의 용탈량을 조사한 결과 시비 14일 후에는 질소시비량에 관계없이 거의 모든 양이 용탈되었다. (감수심≒20mm /일) 4. 40∼50cm 깊이의 토양에 존재하는 암모니아의 농도와 질산의 농도를 누적시킨 결과를 통해 시비처리한 비료의 대부분은 중력수와 함께 계속해서 하향이동하는 것으로 보여지며 이들은 대부분 그대로 용탈된 것으로 보여진다.
고추 연작지(連作地)에 있어서 목탄(木炭)의 시용(施用)이 고추의 생육반응(生育反應)과 토양(土壤) 개량(改良)에 미치는 효과(效果)를 알아보기 위하여 20년 이상 고추를 연작한 포장을 선정하여 2년간(年間)에 걸쳐 시험(試驗)을 실시(實施)하였다. 고추의 생육(生育)은 목탄(木炭)의 시용량(施用量)이 많아질수록 촉진(促進)되었으며 생육(生育)이 후기(後期)까지 지속적(持續的)으로 유지(維持)되었고 수량(收量)은 증가(增加)하는 경향(傾向)을 보였다. 역병(疫病)의 발병율(發病率)은 1년차(年次)의 시용량(施用量) 시험에 있어서는 목탄 500kg/10a 처리구(處理區)가 가장 적었는데 무처리(無處理)에 비하여 9%이상 감소(減少)하였다. 2년차 시용립자(施用粒子)의 형태(形態) 시험(試驗)에서는 역병(疫病) 발병율(發病率)이 처리간(處理間)에 유의성(有意性)있는 차이를 보이지 않았다. 목탄(木炭)과 목혹액(木酷液)의 혼용효과(混用效果)는 크게 나타나지 않았다. 목탄시용(木炭施用)으로 토양의 pH는 상승(上昇)하였으며 EC는 저하(低下)하였다. 양(陽)이온중(中) Ca 및 Mg의 토양내(土壤內) 잔존량(殘存量)은 목탄시용구(木炭施用區)에서 감소하는 경향(傾向)을 보였다. 시용(施用) 목탄립자(木炭粒子)의 형태(形態)는 입상목탄(粒相木炭)이 가장 효과적(效果的)이었다. 목탄처리구(木炭處理區)에서 생육중기(生育中期)인 7월에 B/F값이 다소 상승(上昇)하는 경향이었으나 후기(後期)에는 처리간(處理間)에 차이(差異)가 없었다.
본 연구에서는 수직순환식 입체주차설비용 유도전동기를 제어할 수 있는 인버터장치를 개발하였다 차량의 주차 공간인 파렛트를 호출하는 경우 종래 시스템에 있어서의 승강장 정위치 제어 불능 문제와 이동속도가 잔존한 상태에서의 강제 제동에 따른 제동장치계통의 급속한 마모현상을 근본적으로 해결하도록 하였다. 또한 전원회생기능을 구비한 컨버터제어기를 적용함으로써 수전단 전원용량의 축소와 동작빈도수의 증가에 따른 소비전력의 절감 효과를 기하도록 하였다. 본 연구를 통해 수직순환식 기계식 주차설비의 구동제어에 있어서 부하에 따른 위치 및 속도제어를 효과적으로 구현함으로써 정숙한 운전 특성을 확보하였고 역률제어에 따른 에너지 절감 효과를 기하였다. 실험은 55㎾급 유도전동기를 대상으로 하여 그 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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