세계적인 친환경 기조에 대응하기 위해 배터리 기반 전기차(BEV) 및 수소 연료전지차(FCEV)의 상용화가 활발히 진행되는 한편, 하이브리드 차량(HEV)을 필두로 하여 높은 점유율을 유지할 것으로 보이는 엔진의 고효율화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 엔진의 초고효율화를 달성하기 위해 연료 소비 최적화 기술개발이 이루어지고 있으며, 그중 인젝터의 분사 제어기술 최적화는 연료 소비와 직결된 중요한 요소 중 하나이다. 초고압 분사, 다단분사, 희박 혼합기 생성 등의 기술을 실현하기 위해 정확하면서도 신속하게 분사율을 모사할 수 있는 가상엔진 서브 모델을 사용하는 추세에 있으며, 인젝터에 대응하는 경량 분사율 예측 모델의 필요성이 대두된다. 운전 중에 발생하는 폭넓은 요구 부하에 대해 최적화된 연료 분사를 수행하기 위해선 정밀하면서도 빠른 분사율 제어가 요구된다. 기존의 인젝터 분사율 제어는 분사 후 ECU(Engine Control Unit) 기반의 피드백을 통해 이루어졌다. 이러한 방식은 실주행 시의 변칙적 부하 조건에서 피드백 오차로 인한 연소 최적화에 어려움이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 주행 부하에 따라 인젝터 분사량을 선제적이고 빠르게 계산하는 수단이 필요하게 되었다. 이전 연구에서 Amesim을 이용한 1-D 모델을 통해 분사율을 예측하려는 시도가 있었으나, 튜닝에 많은 작업이 필요해 여러 인젝터에 즉각적으로 적용하기 위한 보편성에서 미흡함이 존재했다. 또한, 분사 기간이 짧은 과도기적(Transient) 조건에서 예측의 오차가 커지는 한계가 존재했다. 정확한 목표 공연비 달성 및 배기가스 후처리 장치 가동을 위해 파일럿 분사, 후분사 등 순간적이고 과도기적인 분사가 다량 수행되고 있음을 고려할 때, 과도기적 분사에서도 높은 정확성을 가지는 분사율 예측 수단의 필요성이 대두된다. 본 연구의 목적은 기존의 연구를 기반으로 하며, 입력변수의 정확도 향상, 변동 체적탄성률 및 유량계수 도입 등을 통해 메인 분사 조건뿐 아니라 과도기적 분사 조건에서도 사용 가능한 1-D 연료 분사율 예측 모델을 설계하는 것이다. 본 모델은 유체역학 이론을 바탕으로 인젝터 노즐의 내부 구조, 니들의 동적 거동 데이터, 연료의 물성, 분사 조건 등 간단한 입력변수만을 활용하여 모델의 튜닝이 쉽다는 장점이 있고, 필요에 따라 여러 형태의 입력변수를 사용할 수 있어 범용성 또한 우수하다는 장점이 있다. 개발된 분사율 예측 1-D 모델은 분사 기간이 짧은 미소량 분사부터 일반적인 메인 분사 조건까지 폭넓은 분사 기간 조건에서 수행 및 검증되었으며, 실험 분사량 데이터와 비교 검증 시 결정계수 기준 미소량 조건에서 96.7%의 정확성을 가짐을 확인하였다. 이는 기존 연구에서 8.0%가량(R-Square 기준) 개선된 수치이다. 여러 구조에 쉽게 튜닝 가능한 범용성 및 1-D 모델의 고응답성을 확보함으로써 엔진의 요구출력에 대해 더 기민하고 정확하게 인젝터의 분사를 제어할 방법론을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
The commercialization of battery-based electric vehicles (BEV) and hydrogen fuel cell vehicles (FCEV) has actively been progressing nowadays to meet global environmental standards. However, research on internal combustion engine (ICE) has still been devoted to achieving high-efficiency engines with future emission standards, particularly considering hybrid vehicles (HEVs). It is well-known that fuel consumption in ICE is one of the most important factors for engine efficiency. To optimize fuel consumption, several technics and technologies have been developed so far, and among them, advanced injection control technologies, such as ultra-high-pressure injection, multi-stage injection, and lean fuel gas generation have been mostly utilized in the present ICE. Previous studies have tested those technologies using a 1-D model of AMESIM and virtual engine by predicting the injection rate accurately. However, one of the drawbacks of these algorithms is that prediction for several different injectors required many tunings in model inputs. In another word, those algorithms are not sufficiently universal to apply for all applications without heavy tuning. In advanced injection technologies, short-period injections such as pilot injection and post-injection are applied frequently. Keeping prediction accuracy of injection rate in such transitional conditions become more important. However, there is a limit for current algorithms in which the prediction error becomes larger in a transient condition when the injection period is short. From this end, we believe that there is a need to further develop the injection rate prediction model by handling such problems and using a more lightweight algorithm to get a faster response. The purpose of this study is to develop a 1-D injection rate prediction model that can be used not only for the main fuel injection period but also in transitional injection (pilot and post-short injection) conditions using much fewer model input variables compared to previous studies. For much accurate short-period injection prediction, our base prediction model further developed by adding variable bulk modulus and discharge coefficient algorithm. For being more universal, the model requires only needle lift data of injector as input and simple variables such as injector geometry, fuel properties and injection condition. The developed model prediction shows that injection rate accuracy for short period of injection duration improved up to 8.0% compared to base model by simulating within only 5 seconds. Therefore, it is expected that a methodology to control the injection rate of the injector can be more accurate and fast using a suggested prediction model to achieve required output of the engine.
목차
1. 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 동향 41.3 연구 목적 62. 분사율 예측 모델링 72.1 모델의 개요 72.2 형상 모델링 102.3 유체역학적 모델링 132.4 고정물리량 모델 및 변동물리량 모델 153. 니들 거동 데이터 취득 및 분석 183.1 XPCI 기법 183.2 실험 조건 203.3 니들 변위량의 정량화 및 분석 224. 예측 모델의 분석 결과 검증 및 고찰 314.1 분사율 예측 결과 및 검증 314.2 총 분사량 예측 결과 및 검증 374.3 오차 분석 및 모델별 비교 분석 415. 결론 46Appendix 48A.1 베르누이 방정식 및 이론속도 도출 48A.2 체적탄성률 모델 50A.3 니들 거동 계측 수치화 Matlab 코드 52참고문헌 54