This paper presents the efficiency measurement and energy analysis for a parallel HEY. Using the HEV test rig, the efficiency of each powertrain component is measured for a given driving cycle including the regenerative braking system. Accompanied by the efficiency measurements, a detailed energy analysis is performed. Based on the efficiency measurement and energy analysis, a HEV performance simulator is developed. Using the simulator, the HEV performance is evaluated for a mild hybrid system. It is expected that the HEV simulator developed can be used to obtain further optimization potentials.
The integrated sensor module of vehicle combines the functions of rain sensor, auto defog sensor, and sun angle sensor into a single module. These functions originally were applied to work separatively. This integrated sensor module should meet the each performance which appears from the individual modules up to the same level or higher. Therefore, it is important to verify the stability and the accuracy considering the characteristics of the integrated sensor module according to various situations. For the verification, we need to use the actual data of integrated sensor module measured but, a lot of time and money is needed to collect data measured under various circumstances when operating. Thus, through the development of this simulator for the control of the integrated sensor module, we can use it effectively for the initial verification of integrated sensor module by implementing the various situations. In this paper, the simulator for controlling the integrated sensor module which combines vision-based rain sensor, auto defog sensor, auto light sensor, and sun angle sensor has been developed.
Hardware-in-the-loop (HiL) simulation is a very powerful tool to design, test and verify automotive control systems. However, well-validated and high degree of freedom vehicle models have to be utilized in these simulations in order to obtain realistic results. In this paper, a vehicle dynamics model developed in the Carsim Real Time program environment and its validation has been performed using experimental results. The developed Carsim real time model has been employed in the Tofas R&D hardware-in-the-loop simulator. Experimental and hardware-in-the-loop simulation results have been compared for the standard FMVSS No. 126 test and the results have been found to be in good agreement with each other. Two electronic stability control (ESC) algorithms, named the Basic ESC and the Integrated ESC, taken from the earlier work of the authors have been tested and evaluated in the hardware-in-the-loop simulator. Different evaluation methods have been formulated and used to compare these ESC algorithms. As a result, the Integrated ESC system has been shown superior performance as compared to the Basic ESC algorithm.
In this research, we report on the development of simulation system for performance verification of BMS(Battery Management System) which is utilized in electric vehicles. In the industrial circles, a manufacturer of BMS typically tests their system with real battery packs. However, it takes a long time to test all functions of BMS. Here, we develop BMU(Battery Managament Unit) as an embedded board, which will be installed in electric vehicle for controlling battery packs. All other environment factors for testing BMU are developed in softwares in order to reduce the term of test. Especially, the proposed system consists of cell simulator and CMU(Cell Management Unit) simulator which simulate real battery cells and control battery cells. These simulators enable the BMU to test more battery cells. In addition, proposed system provides diagnosis program in order to diagnose and monitor the condition of BMS which makes the test of BMS more easily. In order to verify the performance of the developed simulator, we have performed the experiment with real battery packs and our simulator. Through comparing two results of experiments, we verify that developed simulator shows better performance in terms of less amount of testing duration though having high reliability.
As the digital control technologies in automotive industry have advanced, electronic control units(ECUs) play a key-role to improve system performance. Transmission control unit(TCU) is a shifting controller for automatic transmission of which major functions are to determine the shift and manage the shifting process considering the various sensor signal on transmission and driver's commands. As with any ECU in vehicle, TCU performs complex algorithms such as shift control, diagnostic and failsafe functions. However, firmware design analysis is hardly possible by the reverse engineering due to code protection. Transmission simulator is a hardware-in-the-loop simulator which enables TCU to work in normal mode by simulating the electrical signal of TCU interface. In this research, diagnosis and failsafe algorithm implemented on commercialized TCU is analyzed by using the transmission simulator that is developed for wheel loader construction vehicle. This paper gives various experimental results on the proportional solenoid current trajectories for different operating modes, error detection criterion and limphome mode gears for all the possible cases of clutch malfunction. The derived results for conventional TCU can be applied to the development of inherent TCU algorithms and the transmission simulator can also be utilized for the test of TCU to be developed.
자동화 제조 시스템에 시뮬레이션 기법을 사용하기 인해서는 자재취급 시스템의 성과를 동적으로 측정해야만 한다. 다중 에이전트 기술은 제조시스템을 지능화 시키고, 분산처리 된 시뮬레이터 개발에 적합하다. 다중 에이전트 시스템은 하나의 조정 에이전트와 다수의 응용 에이전트들로 구성된다. AGVS 시뮬레이터에 있어 이슈는 운반차량의 대수 결정, 양단방향 흐름에서의 이동경로 결정등과 같은 set-up문제와 운영문제로 구분 지을 수 있다. 본 논문에서는 다중 에이전트 기술을 사용하고, 실시간 교착상태 해법 알고리즘이 포함된 시뮬레이터를 소개한다. 시뮬레이터는 잘 알려진 프로이드(Floyd) 알고리즘을 사용하여 AGVS의 최단 이동경로를 구성된다. 움직이고 있는 차량 에이전트는 조정 에이전트에 의해 실시간 제어로 작동되고, AGV는 경로확인 알고리즘을 사용하여 충돌과 교착상태를 피한다. AGV의 위치는 수평시간 계획법에 근거하여 동적으로 재계산된다. 충돌해소 알고리즘은 어떠한 배치 형태에서라도, 그리고 큰 규모의 문제에서도 AGVS의 운영 중의 주행문제 해결을 보장한다. 시뮬레이터는 AGV들의 AGVS 칸트차트를 통하여 작동정보를 받고, 표현한다. 제안된 알고리즘의 성과와 다중 에이전트 기술을 사용하여 개발한 시뮬레이터는 실험을 통하여 검증된다.
The purpose of this paper is to construct a control algorithm for improving the driving efficiency of 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles. The main parts of the vehicle were modeled and the input-output relations of signals were summarized using MATLAB/Simulink. A performance simulator for 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles was developed based on the co-simulation environment with a commercial dynamic behavior analysis program called Carsim. Moreover, for improving the driving efficiency of vehicles, a torque distribution algorithm, which distributes the torque to the front and rear wheels, was included in the performance simulator. The effectiveness of the torque distribution algorithm was validated by the SOC simulation using the FTP-75 driving cycle.
Nowadays, various researches about eco-friendly vehicles such as hybrid electric vehicle, fuel cell vehicle and electric vehicle have been actively carried out. Since most of these green cars have electric motors, the regenerative energy technology can be used to improve the fuel economy and the energy efficiency of vehicles. The regenerative brake is an energy recovery mechanism which slows a vehicle by converting its kinetic energy into electric energy, which can be either used immediately or stored until needed. This technology plays a significant role in achieving the high energy usage. However, there are some technical problems for controlling the regenerative braking and the electro-hydraulic brake during switching at transient region. In this paper, the performance simulator for fuel-cell vehicle is developed and transient response characteristics of the regenerative braking system are analyzed in the various driving situations. And the hardware-in-the-loop simulation of electro-hydraulic brake is performed to validate the transient characteristics of the regenerative braking system for fuel-cell electric vehicle.
This paper describes a robust model-based roll state estimator for application to the detection of impending vehicle rollover. The roll state estimator is based on a 2-D bicycle model and a roll model to estimate the maneuver-induced vehicle roll motion. The measurement signals are lateral acceleration, yaw rate, steering angle, and vehicle speed. Vehicle mass is adapted to obtain robust performance of the estimator. Computer simulation is conducted to evaluate the proposed roll state estimator by using a validated vehicle simulator. It is shown that the roll state estimator shows robust performance without exact vehicle mass information.
Generally, the fuel economy of hybrid electric vehicle (HEV) is effected by the size of each component. In this study the fuel economy for HEV of our own making is evaluated using backward simulator, where dynamic programming is applied. In a competition, the vehicle is running through the road course that includes many speed bumps and steep grade. Therefore, the new driving cycle including road grade is developed for the simulation. The backward simulator is also developed through modeling each component. A performance map of engine and motor for component sizing is made from the existing engine map and motor map adapted to the HEV of our own making. For optimal component sizing, the feasible region is defined by restricting the power range of power sources. Optimal component size for best fuel economy is obtained within the feasible region through the backward simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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