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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김훈모
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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자동차의 현가장치는 노면으로부터의 진동과 충격을 흡수해주는 역할을 한다. 수동 현가장치의 특성상 고정된 특성값으로는 승차감과 조종안정성 두 가지 모두를 만족할 수는 없다. 이를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되었으며, 그 중에서도 반 능동 현가장치와 능동 현가장치가 많이 개발되어 왔다.
본 논문에서는 저가형 SUV에 들어가는 저가형 반능동 현가장치에 대해 연구하였고, 롤 각 추정기를 사용하여 롤 각 센서 추가 장착 없이 제어가 가능토록 하였다.
차량 동역학을 통해 AI 딥러닝 기반 롤 각 추정기에서 필요한 입력변수를 검증하였고, 대상차량의 실험데이터가 입력된 Carsim을 이용하여 학습데이터를 추출하였다. 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 통해 학습을 했고, 학습을 통해 나온 모델을 다시 Matlab Simulink와 Carsim의 Cosimulation을 통해 롤 추정기를 검증하였다. 또한 실제 산업에서 가장 많이 쓰이는 PID 제어기를 통해 제어기에 적용가능성을 검증하였다.
상황에 따라 Fuzzy논리를 사용하여 Rule-Base 기반 Fuzzy 제어기를 구현했고, 이를 통해 스프링의 회전 각도를 이용하여, 롤 각 감소를 제어할 수 할 수 있게 하였다. 제어기 또한 Simulink와 Carsim의 Co-simulation을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 저가형 SUV에 들어가는 저가형 반능동 현가장치에 대해 연구하였고, 롤 각 추정기를 사용하여 롤 각 센서 추가 장착 없이 제어가 가능토록 하였다.
차량 동역학을 통해 AI 딥러닝 기반 롤 각 추정기에서 필요한 입력변수를 검증하였고, 대상차량의 실험데이터가 입력된 Carsim을 이용하여 학습데이터를 추출하였다. 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 통해 학습을 했고, 학습을 통해 나온 모델을 다시 Matlab Simulink와 Carsim의 Cosimulation을 통해 롤 추정기를 검증하였다. 또한 실제 산업에서 가장 많이 쓰이는 PID 제어기를 통해 제어기에 적용가능성을 검증하였다.
상황에 따라 Fuzzy논리를 사용하여 Rule-Base 기반 Fuzzy 제어기를 구현했고, 이를 통해 스프링의 회전 각도를 이용하여, 롤 각 감소를 제어할 수 할 수 있게 하였다. 제어기 또한 Simulink와 Carsim의 Co-simulation을 통해 검증하였다.
목차
논문요약 1제1장 서론 31.1 연구배경 31.2 연구동향 31.3 연구목적 및 연구내용 5제2장 차량 동역학 모델링 62.1 차량 롤거동 모델링 62.1.1 4자유도 반차량 평면 모델링 62.1.2 1자유도 롤 거동 모델링 92.1.3 1자유도 롤 모델링의 한계 102.2 차량 횡역학 모델링 132.3 시뮬레이션 환경 구축 16제3장 AI 딥러닝 기반 롤 각 추정기 183.1 Neural Network와 딥러닝 183.2 데이터 입력 변수 및 추정기 입력 변수 선정 213.3 학습 데이터 추출 시나리오 223.4 데이터 처리 233.5 ReLu 활성 함수 24제4장 반능동 현가 시스템을 위한 Fuzzy 제어기 설계 254.1 Fuzzy 사상 254.2 Fuzzy 제어 264.3 Rule-base 설계 27제5장 롤 각 추정기 시뮬레이션 검증 결과 305.1 시뮬레이션 환경 305.2 AI 딥러닝 기반 시뮬레이션 결과 315.2.1 Jturn 주행 환경 315.2.2 Sine wave 주행 환경 335.2.3 Random pulse generator 주행 환경 345.2.4 혼합된 주행 환경 355.2.5 PID 제어기를 통한 성능 검증 36제6장 Fuzzy 제어기 시뮬레이션 검증 결과 406.1 Fuzzy 제어기 시뮬레이션 환경 406.2 시뮬레이션 결과 41제7장 결론 44참고 문헌 46ABSTRACT 50
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