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목 목 목 차 차 차

목 차 ··· ⅰ 그림 목록 ···ⅱ 표 목 록 ···ⅳ 국문 요약 ···ⅴ

I.서론 ··· 1

II.CAN 프로토콜 ··· 4

III.동적 ID 할당 기법 ···7

IV.CAN 기반 분산 제어 시스템에 대한 시간 해석 ···12

4.1단일 프로세서의 시간해석 ···12

4.2CAN 기반 네트워크 시스템의 시간해석 ···14

4.3전체 제어시스템의 시간해석 ···15

V.시뮬레이터 시스템 구성 ···17

5.1연료 전지 하이브리드 차량의 시스템 구성 ···17

5.2서브시스템의 수학적 모델링 ···18

VI.실험 환경 구축 및 제안한 기법의 유용성 검토 ···25

6.1테스트 베드 ···17

6.2Infineon컨트롤러 ···29

6.3동적 ID 할당 및 가변 주기 결정 기법 적용 ···31

6.4결과 ···34

6.5기존 연구 고찰 ···42

VII.결론 ···46

참고문헌 ···47

Abstract···49

그 그 그림 림 림 목 목 목록 록 록

그림 2.1확장 CAN 메시지 프레임의 구조 ··· 6

그림 3.1동적 ID 할당을 위한 ID 프레임 형태 ··· 7

그림 3.2동적 ID 할당 위한 시간 영역 ··· 7

그림 3.3CAN 기반 제어 시스템의 예 ···8

그림 3.4개선된 동적 ID 할당 기법의 ID 필드 ···9

그림 3.5동적 ID 할당 및 주기 결정의 순서도 ···11

그림 4.1네트워크 기반 제어시스템의 전체적인 시간해석 모델 ···16

그림 5.1연료전지 하이브리드 차량 시스템에서의 에너지 및 신호 흐름 ···17

그림 5.2연료전지 하이브리드 차량 시뮬레이션 모델의 기본구조 ···19

그림 5.3연료전지 시스템의 파워-효율 곡선 및 정적 에너지 운용전략에서의 동 작점 ···22

그림 5.4정적 에너지 운용 제어기의 구조 ···24

그림 6.1연료전지 하이브리드 자동차 시뮬레이터의 구조 ···25

그림 6.2연료전지 하이브리드 자동차 시뮬레이터 실험환경 ···26

그림 6.3시뮬레이터의 수행 순서 ···27

그림 6.4인피니온 XC167컨트롤러의 내부 구조 ···29

그림 6.5그룹 A 동작의 시간 흐름도 ···33

그림 6.6정적/가변 샘플링 주기의 샘플링 횟수 ···35

그림 6.7실험1의 결과 그래프 ···36

그림 6.8실험1의 결과(50개 데이터 평균) ···37

그림 6.9실험2의 결과 그래프 ···38

그림 6.10실험2의 결과(50개 데이터 평균)···38

그림 6.11실험3의 결과 그래프 ···39

그림 6.12실험3의 결과(50개 데이터 평균) ···40

그림 6.13고정/동적 ID 할당 기법 적용에 따른 메시지 전송 개수 ···41

그림 6.14모니터링 프로그램 ···42

그림 6.15DPQ 미적용/적용시 전송지연(노드 8) ···43

그림 6.16DPQ 기법 적용시 전체 개체의 전송지연 ···44

그림 6.17정적 ID 및 동적 ID 할당 기법 적용시 전송지연 ···45

표 표

표 목 목 목 록 록 록

표 2.1확장 CAN 메시지 프레임의 필드 영역 ···5

표 6.1그룹 A의 단독 동작 시 수행시간 ···32

표 6.2각 그룹별 노드의 고정 ID 및 동적 ID 설정 ···34

표 6.3DPQ 기법에서의 ID 설정 ···42

표 6.4동적 ID 할당 기법 적용시 ID 설정 ···45

국문요약

최근 수송 분야에서 차량의 안정성, 편의성, 안락성을 위하여 기존의 차량보다 더 많은 전자제어 장치들이 적용되고 있다. 이러한 전자제어 장치간의 통신을 위해서 개발된 CAN은 기존의 일대일 통신 방식에 비해 적은 부피, 보다 나은 안정성의 장점으로 수송 분야를 넘어서 발전설비, 로봇 등과 같은 산업 현장에도 널리 쓰이는 추세이다.

산업이 발달함에 따라 화석 연료의 소비가 크게 증가하여 이로 인한 환경오염 문제, 연료 고갈 문제가 전 세계적인 문제로 대두되고 있다. 또한, 석유 자원을 동력으로 사용하여 위와 같은 문제점을 발생시키는 원인 중의 하나가 자동차 분 야이다. 따라서 각국의 자동차 메이커는 이 같은 문제를 인식하여 활발히 친환 경 자동차의 개발을 진행 중이다. 연료전지 하이브리드 자동차는 수소와 산소를 연료로 사용하고, 배기가스가 수증기라는 장점으로 환경 친화 자동차로 각광을 받고 있으며, 활발히 연구가 진행 중이다.

본 논문에서는 CAN 기반 제어시스템이 많은 수의 전자제어 장치로 구성되어 있을 경우, 네트워크상에서 전송되는 메시지간의 충돌로 인한 낮은 우선순위를 갖는 메시지의 전송지연 증가 문제를 해결하기 위하여 개선된 동적 ID 할당 기 법을 제시한다. 또한 전송 지연 때문에 발생하는 시스템의 불안정성을 해결하기 위해 가변 주기 결정 기법을 제시한다. 기존의 차량보다 많은 전자제어 장치가 적용되는 연료전지 하이브리드 자동차의 시뮬레이터를 구현하여 여기에 제시한 기법을 적용하여 그 유용성을 보여준다.

논문에서 구현한 시뮬레이터의 구성은 연료전지 하이브리드 자동차 파워트레 인의 서브시스템을 수학적으로 모델링하여 이를 전자 제어 장치에 이식하고 CAN으로 네트워크로 연결한 것이다. 또한, PC 기반의 CAN 모니터링 프로그램 을 구현하여 연료전지 하이브리드 자동차의 주요 데이터의 동작 특성을 디스플 레이하고 분석할 수 있게 하였다.

I. I. I.

I. 서론 서론 서론 서론

근래의 자동차에서는 다양한 전자제어장치(Electronic ControlUnit:ECU)들 의 적용이 증가하고 있다.이는 연비,동특성,안전성 및 안락성을 향상시키기 위 한 것으로서 실제 적용의 예로는 EMS (Engine Management System), ECS(Electronic Control Suspension), ESP(Electronic Stability Program), TCS(Traction ControlSystem)및 Airbag 등이 있다. 또한 지능형 자동차를 위해 다양한 연구개발이 진행 중이다.이와 같이 자동차에 많은 전자제어장치들 이 적용됨에 따라 이들을 동작시키고,연결하기 위해 필요한 와이어 하니스(Wire Harness)들의 부피 및 무게가 무시할 수 없을 정도로 증가 되었고,전자제어장치 들이 다수의 센서 및 엑츄에이터(Actuator)정보를 공유할 필요성이 발생함에 따 라 차량 내 네트워크(In-VehicleNetwork)시스템이 구축되기 시작하였으며,대 표적인 예로 CAN(ControllerAreaNetwork)이 있다.

Bosch와 Intel에 의해서 개발된 CAN 프로토콜은 원래 차량 내 전자제어장치 와 시험용 계측기 간의 직렬 통신용 프로토콜이었으나 열악한 환경에서도 실시 간 제어능력,에러 처리,융통성,확장성 및 성능 대 가격비가 좋다는 장점들로 인하여 대표적인 차량내 네트워크 프로토콜로 사용되고 있을 뿐만 아니라 각종 산업 설비,자동화 관련 장비 및 지능형 로봇에서 널리 사용되고 있다.CAN을 사용하는 대표적인 통신망으로는 CAL,DeviceNet,CANopen 및 CAN Kingdom 등이 있으며,이들은 응용계층(Application Layer)에서 서로 다른 프로토콜을 채 택하고 있으나 데이터링크 계층으로 CAN 프로토콜을 사용하고 있다 [1].

최근 수송 분야에서 석유 고갈문제,환경공해문제 그리고 지구 온난화 문제 등 을 해결하기 위해서 선진국을 중심으로 환경 친화적 차량 개발이 가속화되고 있다.전기자동차는 이상적인 무공해차가 될 수 있었으나,주행거리와 충전시간 의 벽을 넘지 못하였고,내연기관과 배터리를 이용한 하이브리드 자동차는 우수 한 효율을 입증하였으나,근본적으로 내연기관의 한계를 안고 있다는 점에서 최 종안이 되지는 못할 전망이다.한편,연료전지 하이브리드 자동차(Fuel Cell

HybridElectricVehicle:FCHEV)는 연료전지와 배터리를 조합한 하이브리드 방 식으로서,두 동력원의 특성을 효과적으로 결합시켜 연비 및 환경문제 등 사회적 요구사항을 만족하게 되었다 [2-4].

CAN은 과거 차량의 복잡한 배선으로 인한 부피 증가와 신뢰도 저하 문제를 해결하였고,그러한 장점으로 인해 수송 분야이외의 다양한 산업현장에 적용되어 안정성이 입증된 통신 방식이다.하지만,연료전지 하이브리드 자동차와 같은 미 래형 자동차나 무수한 노드들이 네트워크로 구성되는 시스템에서는 네트워크상 의 부하가 증가되어 각 노드 간에 전송되는 메시지의 전송 지연이 증가하게 된 다.이는 실시간 동작이 보장되어야 하는 경우에는 데이터의 전달 지연이 마감시 간을 넘기게 되어 시스템이 오동작하게 되는 심각한 문제를 가져올 수 있다.

수송 분야뿐만 아니라,다양한 산업 현장에서 네트워크 기반 제어시스템에 CAN의 적용이 증가함에 따라 CAN 프로토콜의 효율적인 사용하기 위한 방안 과 문제점을 보안하는 연구들이 진행되고 있다.예를 들면,Zuberi와 Shin은 MTS(MixedTrafficScheduler)라는 스케쥴링 기법을 제시하여 메시지를 마감시 간(Deadline),실시간성,주기성에 따라 분류하여 효율적인 네트워크 사용이 가능 하도록 하였다[5-7].또한,[8,9]에서는 네트워크를 구성하는 노드의 개수가 증가 하여 트래픽이 높아질 경우,CAN 확장 프레임의 ID를 동적으로 할당하는 방법 으로,높은 우선순위의 메시지 때문에 발생하는 낮은 우선순위의 메시지의 전송 지연을 줄여주는 기법을 제시하였다.Tindell은 홀리스틱(holistic)스케줄링 해석 기법을 이용하여,CAN을 수학적으로 해석하여,메시지의 최악응답시간을 도출하 고,안정적인 CAN 기반 제어시스템을 설계하는 기법을 제시하였다[10].

본 논문에서는 동적 ID 할당 기법과 홀리스틱 스케줄링 해석을 이용한 가변 주기결정 기법을 이용하여 안정적인 CAN 기반 제어시스템 설계 방안을 제시한 다.[9]에서는 네트워크 시스템의 구성이 특정 목적 시스템 없이 여러 노드를 구 성하여 동적 ID 할당 기법을 적용하였기 때문에,시스템 내의 주기적으로 실행되 어야 하는 그룹에 대한 고려가 없고,동적 ID 할당 기법을 적용하기 위해서 추가 적 네트워크 사용을 필요로 한다.본 연구에서는 연료전지 하이브리드 자동차의 파워트레인의 서브시스템들에 대한 수학적 모델링을 이식한 시스템을 구성하고

샤시 및 센서 유닛을 가정한 노드들이 추가되는 간단한 시뮬레이터를 구현하였 다.구현한 연료전지 하이브리드 자동차 시뮬레이터에 가변 주기 결정 기법을 이 용하여 주기적으로 수행되는 서브시스템에 대한 실시간성을 보장하고,동적 ID 할당기법을 이용하여 네트워크 내에서 낮은 우선순위를 가진 메시지들에 대한 전송지연을 보장해주는 알고리즘 제시하고자 한다.

CAN 기반 시뮬레이터의 구현은 인피니온 사의 XC167CIKit들을 각 노드로 사용하였으며,연료전지 하이브리드 자동차 파워 트레인에 대한 수학적 모델링과 전자제어 장치들의 기능을 각 노드에 이식하였다.배터리와 연료전지로 구성되는 하이브리드 에너지원의 효율적인 운용을 위해서 정적인 에너지운용 알고리즘을 사용하였다.또한 동적 ID 할당 기법은 네트워크 효율을 위해서 CAN 프레임의 ID영역을 사용하였으며,가변 주기 결정기법은 홀리스틱 스케줄링 시간해석 기법 을 이용하였다.

본 논문은 모두 7장으로 구성된다.제 2장에서는 CAN 프로토콜에 대해 간단 히 기술하고,제 3장에서는 본 논문에서 보완한 동적 ID 할당기법을 소개하고, 제 4장에서는 CAN 기반 제어시스템의 가변 주기 결정을 위한 홀리스틱 스케줄 링 시간해석 기법에 대해 기술한다.제 5장에서는 연료전지 하이브리드 자동차의 파워트레인 서브시스템에 대하여 기술하고,제 6장에서는 시뮬레이터 구현 및 동 적 ID 할당 기법과 가변 주기 결정기법의 유용성을 검증한다.제 7장에서는 본 논문의 결론을 기술한다.

Ⅱ

Ⅱ

Ⅱ. . .C C CA A AN N 프 N 프 프로 로 로토 토 토콜 콜 콜

CAN은 실시간 네트워크 기반 제어에 효과적으로 적용될 수 있는 직렬 네트워 크 통신 프로토콜이다.1986년 차량내의 전자제어장치(Electonic ControlUnit, ECU)간의 통신을 위해 차량 부품 업체인 보쉬에 의해 개발 되었다.최근에는 차 량 분야뿐만 아니라 산업 전 분야에 폭 넓게 적용되고 있다.

CAN 통신 프로토콜(ISO11898)은 OSI7계층 중 하위 2개의 계층,즉 물리계 층과 데이터 링크 계층에 대해 정의한다.임베디드 시스템에서 일반적으로 사용 되는 CAN은 마이크로컨트롤러 사이에서 통신망을 형성하며,일반적으로 2가닥 의 꼬임선을 사용하여 연결하나 광케이블과 파워라인 또는 무선 전송도 가능하 다.또한 이론적으로는 2032개의 서로 다른 노드를 하나의 네트워크상에 연결하 여 통신할 수 있다(CAN 트랜시버의 한계에 따라 연결될 수 있는 노드의 수는 달라진다).CAN 버스의 길이는 신호전파,라인저항 등 전송매체 특성을 고려하 여야 하며 twisted paircable을 이용할 경우 1Mb/s의 전송을 위한 최대 CAN 버스 길이는 약 40m이다.차량과 같은 노이즈가 많은 환경에 적합하도록 에러 검출 및 에러 보정 기능이 있다.

CAN 통신에서는 버스를 통해 서로 다른 4개의 프레임 데이터/원격/에러/과부 하 메시지 프레임이 송수신 된다.데이터 메시지 프레임의 경우 송신단에서 수신 단으로 데이터를 보내는 데 사용되고,원격 메시지 프레임은 같은 식별자를 갖는 데이터 메시지 프레임의 송신을 요청하는 데 사용되며,에러 메시지 프레임은 버 스상의 에러와 관련된 기능을 처리하기 위해 사용되며,과부하 메시지 프레임은 이전 메시지 프레임과 다음 메시지 프레임 사이의 추가 지연을 제공하기 위해 사용된다.CAN 프로토콜은 표준 CAN(버전 2.0A)와 확장 CAN(버전 2.0B)의 두 가지의 형태의 메시지 프레임을 지원한다.그림 1.1은 확장 CAN 메시지 프레임 을 나타내며,표 1.1은 메시지 프레임 내 각 필드에 대한 설명이다.

표 1.1확장 CAN 메시지 프레임의 필드 영역 Table1.1FieldsofextendedCAN messageframe

필드 구분 설명

프레임 시작 필

드

SOF (Start Of Frame)

메시지의 시작을 표시하며, 메시지 프레임의 최우선에 위치한 다.

중재 필 드

식별자 (IDentifier, ID)

메시지를 수신하는 노드의 고유한 식별자로 버스 점유 우선순 위를 나타낸다. 버스에 연결된 노드가 동시에 버스를 사용하려 할 경우 각 노드에서 전송하려는 메시지 프레임의 식별자를 비 교하여 우선순위를 결정하게 된다. 식별자의 숫자가 작은 값을 가지는 수신 노드가 높은 우선순위를 갖게 된다.

SRR (Substitute Remote

Request)

표준 메시지 프레임과 확장 메시지 프레임을 중재하는 경우 사 용되며 표준 메시지 프레임과 확장 메시지 프레임이 같은 식별 자를 가지고 있으면 표준 메시지 프레임이 우선순위를 갖게 된 다.

IDE (Identifier Extensio

n)

표준 메시지 식별자와 확장 메시지 식별자를 구분한다.

RTR (Remote Transmissi

on Request)

데이터 메시지 프레임과 원격 메시지 프레임을 구별한다. 원격 메시지 프레임은 버스상의 어떤 한 노드로부터 다른 노드로 데 이터를 전송 요청할 때 사용되는 프레임으로 데이터 필드를 포 함하지 않는다.

제어 필 드

R1, R0 추후 사용을 위한 예비 비트이다.

DLC

(Data Length Code) 데이터의 길이를 나타내는 코드이다.

데이터

필드 Data 송신 노드로부터 수신 노드로 전송하고자 하는 데이터이다.

CRC 필 드

CRC

(Cyclic Redundancy Check)

주기적 중복확인 코드로 전송에러는 검사하는데 사용된다.

CRC Delimiter CRC 필드의 끝을 알리는 비트이다.

ACK 필 드

Slot 수신 노드가 올바른 CRC 코드를 받게 되면 “1”로 되어 올바르 게 전송이 되었음을 나타낸다.

Delimiter ACK 필드의 끝을 알리는 비트이다.

프레임 종료 필

드

EOF

(End Of Frame) 메시지의 전송이 끝났음을 나타낸다.

INT 프레임 중단 필드로 CAN 버스를 자유 상태로 만든다.

A rb itratio n F ield C o n tro l F ield D ata F ield C R C F ield A C K F ield

EOF F ield M e s s a ge Fra m e

SOF F ield

B u s Id le B u s IN T

Id le

SOF D elimiter

1

Slo t

1 1 1 1 1 1

11 4 0 ~ 64 [b its] 15 7 3

D elimiter D L C

R T R R 1

R 0

1 1 18

B -ID SR R

ID E E-ID

그림 1.1확장 CAN 메시지 프레임의 구조 Fig.1.1StructureofextendedCAN messageframe.

Ⅲ Ⅲ Ⅲ. . .동 동 동적 적 적 I ID I D D 할 할 할당 당 당 기 기 기법 법 법

본 논문에서 제시한 동적 ID 할당 기법은 CAN 메시지 프레임 내의 ID 필드 내에 각 메시지의 전송지연시간을 포함한다.그림 3.1과 같이 기존에 제시된 동 적 ID 할당 기법은 ID 필드 형태가 두 개의 grouping zone과 하나의 changing zone,그리고 각 노드의 고유의 ID로 지정된 uniquezone으로 구성되어있다[9].

grouping

zone 1 grouping

zone 2 changing zone reserve zone unique zone

1 bit 1 bit 1 byte 1 byte 11 bits

그림 3.1동적 ID 할당을 위한 ID 프레임 형태 Fig.3.1ID configurationforDynamicID allocation.

기존의 연구에서는 동적 ID 할당 기법을 적용하기 위한 조건으로 각 메시지의 전송지연의 threshold_와 _에서의 여유시간 m이용 하여 그림 3.2와 같이 영 역을 나누었다.그래서 메시지 전송주기 중 가장 짧은 주기의 1/2을 threshold

_로 잡고 _의 10%를 m으로 설정하고 전송지연이 _-m 이하이면 ID를 증 가시키고,_-m 과 _+m 사이면 ID는 고정된다.전송지연이 _+m 이상이 되 면 ID를 감소시킨다.위와 같은 조건으로 동적 ID 변경이 이루어진다.

0 t

− m t

t

+ m t

ID decrease ID unchanged ID increase

그림 3.2동적 ID 할당 위한 시간 영역 Fig.3.2TimeregionfordynamicID allocation.

전송지연의 측정은 각 노드에서 메시지의 전송이 시작되는 시간과 전송이 완 료되는 시간의 차를 이용하여 구한다.이렇게 측정된 각 메시지의 전송지연은 위 의 조건에 따라 동적 ID 할당에 사용되며,몇 개의 전송지연 시간이 저장된 데이 터를 모아 CAN 모니터링 툴로 전송한다.하지만 이러한 방식의 동적 ID 할당 기법은 문제점이 있다.CAN 기반 제어시스템이 동작하는 동안에 이 기법을 적 용하면 노드의 제어 코드에 각 메시지의 전송지연 측정 데이터를 전송하기 위한 루틴을 추가해야 하며,전송시간 전송을 위한 CAN 버스 점유시간 추가된다.또 한 몇 개의 데이터를 저장해서 전송하므로,메시지의 전송이 여러 번 이루어 진 후에야 ID 변경이 가능하다는 점이다.

본 논문에서는 위와 같은 동적 ID 변경 방식의 몇 가지 문제점을 개선하고자 한다.또한 그림 3.3과 같은 경우의 시스템에도 적용이 가능한 기법을 제시한다.

먼저,기존의 동적 ID 할당 기법은 CAN 메시지의 전송지연시간을 CAN 모니터 링 프로그램에 알려주기 위해서 추가적인 CAN 메시지의 전송이 필요하다.본 논문이 제시하는 기법은 메시지의 전송시간을 측정하여 ID 필드에 삽입하여 보 냄으로써,추가적인 CAN 메시지 전송이 불필요하며,CAN 기반제어시스템 내의 코드에 삽입해야 할 추가적인 루틴이 필요 없다.

그림 3.3CAN 기반 제어 시스템의 예 Fig.3.3A CAN basedcontrolsystem.

그림 3.4는 본 논문에서 제시한 동적 ID 할당 기법을 위한 CAN 메시지 프레 임의 ID 필드이다.그림에서 Transmission Delay 영역은 메시지의 전송지연을 나타낸 것으로 각 노드가 메시지를 수신할 때 이 영역은 비교하지 않는다.그래 서 28~16bit의 영역만 이용하여 메시지 전송이 가능하다.

Dynamic Priority (5bits)

Fixed Priority (8bits)

Transmission Delay (16bits)

그림 3.4개선된 동적 ID 할당 기법의 ID 필드 Fig.3.4ID fieldforadvanceddynamicID allocation.

그림 3.3의 시스템의 동작은 그룹 A가 주기적으로 동작할 때,그룹 B와 그룹 C의 노드들이 산발적으로 발생한다.이는 차량 내의 전자제어 장치들을 가정한 것으로 그룹 A는 파워트레인을 구성하는 노드이며,그룹 B는 안전에 관련된 ABS나 Airbag의 기능을 하는 노드이다.그룹 C는 차량 내에서 빈번하게 발생 하는 센서들의 신호를 처리하는 노드들이다.따라서 그룹 A는 일정한 마감 시간 을 만족하면서 주기적으로 동작하여야 하고,그룹 C의 메시지들은 발생 즉시 전 송이 되어야 한다.그리고 그룹 C의 메시지들은 그룹 A,B에 비하여 우선순위가 낮으며,일정한 마감시간 내에만 전송되면 된다.따라서 동적 ID 할당 기법은 위 의 조건들을 만족하는 범위 내에서 적용이 되어야 한다.본 논문은 위의 조건들 을 아래와 같이 가정한다.

조건 1

-_{} _∙ _{ } 조건 2

-_{} _∙ _{ }이고 _  _∙ _{ } 인 경우, 조건 3

-_  _∙ _{ }

파라미터 정의

- _{} : 한 샘플링 주기 내의 시스템 전체의 실제 수행시간 - _{ } : 시스템 전체 수행 마감시간

- _ : 시스템 전체 수행의 마감시간 근접 계수 - _ : 그룹 C의 메시지 전송 지연

- _{ } : 그룹 C의 메시지 전송 지연에 대한 마감시간 - _ : 그룹 C의 메시지 전송 지연의 마감시간 근접 계수

조건 1은 시스템 전체의 실제 수행시간인 _{}가 마감시간의 _∙ _

_ 

% 를 넘어섰을 경우이며,이는 그룹 A의 동작에 영향을 주는 것이므로 그룹 C 의 메시지에 대한 동적 ID 할당 기법을 적용하지 않는다.

조건 2는 그룹 A의 실제 수행 주기가 마감시간의 _∙ _{ } % 이내인 경 우와 그룹 C의 메시지의 전송지연이 마감시간의 _∙ _{ } % 를 넘어선 경 우이다.이는 그룹 A의 동작에 영향을 주지 않으므로 그룹 C에 대한 동적 ID 변 경을 시도한다.

조건 3은 그룹 C의 메시지의 전송지연이 _∙ _{ } % 아래인 경우로 그룹 C의 메시지가 허용할 수 있는 전송지연이라는 의미이다.그래서 동적 ID 할당을 했던 그룹 C의 메시지를 원래의 ID로 복귀한다.

위와 같은 조건에 따른 동작은 그림 3.5의 순서도에 도시하였다.

시작

계산_{A P} tS_{_ _}

DL P S S P

A at

t _{_} > _{_ _}

시스템 수행

ID 변경 Flag Set ID 복귀 Flag Set

ID 변경 Flag set ?

그룹 C의 메시지에 대한 ID변경

yes

그룹 C의 메시지의 원래 ID로 복귀 그룹 C의 메시지의 전송

지연 측정

DL m C C m

C a t

t _{_} > _{_ _}

yes

no

no

시스템 한 주기 종료 시스템 전체의 샘플링

주기 변경

no

yes

그림 3.5동적 ID 할당 및 주기 결정의 순서도

Fig.3.5SequencefordynamicID allocationandsamplingperioddecision.

Ⅳ

Ⅳ

Ⅳ. . .C C CA A AN N N 기 기 기반 반 반 분 분 분산 산 제 산 제 제어 어 어 시 시 시스 스템 스 템 템에 에 에 대 대 대한 한 한 시

시

시간 간 간 해 해 해석 석 석

일반적인 CAN 기반 제어 시스템에서 생성되는 데이터는 크게 마감시간(dead time)이내에 처리를 요구하는 실시간 데이터와,처리시간에 크게 구애를 받지 않 는 비실시간 데이터로 구분되며,이러한 데이터들은 제어 시스템에서 사용된 하 나의 네트워크 개체를 공유한다.실시간 처리가 요구되는 데이터가 많은 네트워 크 기반 제어 시스템에서 네트워킹으로 인한 실시간 데이터의 지연시간이 허용 한계치를 초과하는 경우에는 제어시스템의 기능과 성능에 치명적인 악영향을 미 칠 수 있다.

다수의 노드가 분산 되어 있는 네트워크 기반 제어 시스템의 경우 노드 간의 통신이 태스크의 응답시간에 영향을 주게 된다.이와 같은 문제를 고려하여 시스 템의 동작에 대한 시간 해석을 하는 것을 홀리스틱(holistic)스케줄링 해석이라 한다. 본 장에서는 단일 프로세서의 시간 해석과 CAN 기반 시스템에 대한 시 간해석을 기술하며,이 두 가지 시간해석 기법을 통합하여 다수의 프로세서와 CAN으로 구성된 네트워크 기반 제어시스템의 전체적인 시간해석에 대하여 기술 한다.네트워크 기반 제어시스템의 전체적인 시간해석은 네트워크에서의 통신 지 연 시간과 프로세서에서 생기는 데이터 처리 지연시간을 분석하여 전체 네트워 크 시스템에 대한 시간적 요구사항을 알아내는데 사용된다.본 논문에서는 이러 한 시간 해석 기법을 이용하여 CAN 기반 제어시스템에서 빈번하게 발생하는 메 시지의 개수에 따라서 동적으로 한 샘플링 주기를 결정하며,이 주기에 따라 시 스템이 동작할 수 있도록 한다.이러한 방법은 시스템 내의 각 데이터의 수집 횟 수를 증가시켜 주므로 시스템의 보다 정밀한 동작 특성을 가져온다.

4. 1단일 프로세서의 시간해석

본 절에서는 단일 프로세서 시스템에서 고정된 우선순위 태스크들의 스케줄링 가능성에 대한 시간해석을 나타낸다.이 해석에는 최악 수행시간(WorstCase Execution Time :WCET)과 최악 응답시간(Worst Case Response Time : WCRT)이 사용된다.최악 응답시간은 태스크의 실행이 요구된 후 동작을 완료하 는데 필요한 가장 긴 시간이며,최악 수행시간은 태스크가 다른 태스크의 방해 없이 한번 수행하는데 걸리는 가장 긴 시간을 의미한다.단일 프로세서 시스템에 서 주어진 태스크 의 WCRT는 식 (4-1)과 같이 세 가지 항목으로 구성된다.식 (4-3)에서는 태스크가 주어지면 바로 수행됨을 가정하였으며,만약 태스크 수행 시 발생할 수 있는 시간 지연인 _{(release ji}tter)를 고려하면 최악 응답시간의 계산은 식 (4-3)과 같이 나타낼 수 있다.

____{ (4-1)}

여기서 _{는 태스크} 에 대한 WCRT이고,_{는 태스크} 의 WCET이다._는 태스크 보다 낮은 우선순위의 태스크 때문에 지연될 수 있는 가장 긴 시간 (worst-caseblocking time)이며,_{는 태스크} 보다 높은 우선순위의 태스크 때 문에 지연될 수 있는 가장 긴 시간(worst-caseinterferencetime)로서,다음식과 같이 표현 가능하다.

__{∀ ∈}



여기서 는 같은 프로세서 내에서 태스크 보다 높은 우선순위를 갖는 태스크 들의 집합이고,_{는 태스크} 가 연속적으로 도착할 때 도착시간 간격의 최소 값이다.

_____{∀ ∈}



태스크를 마감시간 이내에 수행을 완료하기 위해선 최악 응답시간이 마감시간 보다 작거나 같아야 한다(_≤_).만약 주어진 태스크에 마감시간이 주어지지 않았다면 최악 응답시간은 태스크의 수행주기보다 작거나 같아야한다(≤).

한 프로세서에 주어진 태스크가 위와 같은 조건을 만족했을 때 그 프로세서를 스케줄링이 가능하다고 하며,주어진 시간 내에 태스크를 처리할 수 있게 된다.

4. 2CAN 기반 네트워크 시스템의 시간해석

단일 프로세서의 시간해석에서의 태스크의 실행과 CAN에서의 메시지 전송이 유사하므로,4.1절에 기술한 단일 프로세서의 시간해석은 CAN의 시간해석에 적 용 가능하다.CAN 송신단의 메시지 이 완전히 전송되어 수신단에 도착되는데 걸리는 최악응답시간은 식(4-4)와 같다.

_ _ __{ (4-4)}

여기서 _{은 메시지} 의 WCRT이고,_은 메시지 전송이 요청된 후 실제 대기열에 들어가 우선순위 경합을 시작하기 전에 생길 수 있는 시간지연 (queuing jitter)을 나타낸다._{은 메시지} 의 WCET이며,이는 메시지 이 순수하게 전송되는데만 걸리는 가장 긴 시간을 나타낸다._은 메시지 이 우 선순위 경합에 참여하여 실제 전송을 시작하기 전까지 생기는 가장 긴 지연시간 (worstqueuingdelay)을 의미하며 식 (4-5)과 같이 나타낸다.

_ __{∀ ∈ }



여기서 는 같은 네트워크 내에서 메시지 보다 높은 우선순위를 갖는 모든 메시지의 집합을 의미한다,_는 CAN의 bittime(1Mbps일 때 1us)을 나타낸다.

은 메시지 보다 낮은 우선순위를 갖는 메시지로 인해 대기하게 되는 가장 긴 시간(blockingtime)을 의미하고 식 (4-6)과 같이 나타낸다.

_  

∀ ∈ _ (4-6)

여기서 는 메시지 보다 낮은 우선순위를 갖는 모든 메시지의 집합이다.

CAN에서는 낮은 우선순위의 메시지라도 먼저 버스를 점유하여 전송되고 있다면 이 메시지의 전송이 끝난 후에야 다른 메시지의 전송이 시작되며,따라서 _은

_{과 같다(약 155}_).

_은 식 (4-7)과 같이 나타낸다.이 시간은 frame overheads(67_),data contents(8_),extrastuffbits((54+8_)/5)로 구성된다.

_{   }



  _

    __ (4-7) 여기서 _은 메시지 의 byte크기이다(최대 8byte).

4. 3전체 제어시스템의 시간해석

본 절에서는 다수의 노드로 구성된 네트워크 기반 제어시스템에 대한 시간 해 석을 하기 위해서,시스템 구조 및 시간해석을 위한 파라미터에 대하여 기술한 다.네트워크 기반 제어시스템의 각 노드 간 전송메시지의 지터는,그 메시지의

전송 태스크가 원인이 된다.따라서 노드 간 전송 메시지의 지터는 식 (4-8)와 같이 전송 태스크의 WCRT와 같다.

__{  (4-8)}

    _{ } __ _{  } (4-9)

식 (4-9)과 같이 송신측 노드에서 메시지 전송이벤트가 발생한 시간부터 수신 측 노드의 실행 완료까지 걸리는 전체 시간은 전송 태스크의 WCRT,메시지가 전송되는 시간의 WCRT,수신태스크의 WCRT를 모두 더한 값이 됨을 알 수 있 다.여기서 _ 와 _{ }는 각각 메시지 의 대기시간과 수신 태스크의 시간을 의미한다.식 (4-9)의     는 그림 4.1과 같이 송신 노드에서 메시지 전송 시작까지의 응답시간과 메시지 전송에 걸리는 시간(Communication)과 메시지를 이용해 실제 출력을 내보내는데 걸리는 시간(Computation)을 모두 포함한다.그 림 4.1은 3개의 노드를 갖는 네트워크 기반 제어시스템의 전체적인 시간해석 모 델의 한 예제이다.이 모델은 노드1에서 노드2로의 통신,노드2에서 노드1로의 총 2번의 통신으로 전체 제어시스템의 제어가 이루어지게 된다.제어주기는 각 노드에서의 연산시간과 노드 간 통신시간으로 결정된다.

그림 4.1네트워크 기반 제어시스템의 전체적인 시간해석 모델

V V

V. . .시 시 시뮬 뮬 뮬레 레 레이 이 이터 터 터 시 시 시스 스 스템 템 템 구 구 구성 성 성

5. 1연료 전지 하이브리드 차량의 시스템 구성

본 논문에서 고려하는 연료전지 하이브리드 차량 시스템은 그림 5.1과 같은 하 이브리드 방식의 차량 구성을 갖는다.이 경우 바퀴에 전달되는 모든 동력은 전 기모터에 의해 공급되어지며,전기모터에 공급되는 전류는 연료전지 시스템 및 배터리 시스템에 의해 공급된다.

그림 5.1연료전지 하이브리드 차량 시스템에서의 에너지 및 신호 흐름 Fig.5.1Energyandinformationflow inFCHEV.

연료전지 시스템은 연료전지 스택과 그것의 액세서리 부하들로 구성되어있다.

연료전지 시스템 자체의 부하들은 차량 성능에 중요한 영향을 주게 되며,시뮬레 이션 시 그 영향은 연료전지 스택의 성능특성에 포함시켜 생각할 수 있다.수소

는 연료전지 스택의 연료로 사용된다.수소는 연료전지 스택내부에서 수증기로 산화되면서 전기에너지를 생산하게 된다.이 과정에서 필요한 산소는 공기에서 공급해준다.연료전지 스택의 온도조절과 수소 및 공기의 공급량은 연료전지에 요구되는 출력량에 의해 조절된다.

연료전지 하이브리드 차량의 주 전력원은 연료전지 시스템이며,보조 동력원으 로는 배터리 시스템이 사용된다.배터리 시스템은 연료전지 시스템의 느린 응답 특성을 보안 시켜주며,연료전지 시스템이 효율적인 운전영역에서 동작할 수 있 도록 에너지 버퍼역할을 한다.DC/DC 컨버터는 배터리 시스템과 연료전지 시스 템의 연계와 전력변환을 위하여 사용된다.

연료전지 하이브리드 차량 시스템의 모든 구성요소들은 데이터 버스를 통해 통신한다.전달되는 데이터들은 배터리 전압,감/가속 명령 값,모터 전류,배터리 전류,연료전지 스택 전류와 그 밖의 구성요소 간 최적의 상호작용에 필요한 값 들이다.

5. 2서브시스템의 수학적 모델링

본 절에서는 하이브리드 차량 시스템의 서브시스템별 수학적 모델링을 수립하 고 Matlab/Simulink 소프트웨어를 이용하여 각 서브시스템에 대한 코딩을 수행 한다.블록 다이어그램으로 표현된 하이브리드 차량 시스템의 전체적인 모델링은 그림 5.2와 같다.

주행 스케줄은 차량이 주행 중에 겪는 다양한 형태의 주행 패턴을 모델화한 것으로 시간에 대한 차량 속도의 변화를 나타내고 있다.운전자 모델은 주어진 주행 스케줄에 의해 정해진 속도와 차량의 실제 속도를 비교하여 감/가속 명령을 내보내게 된다.차량 감속 시 요구되는 제동력은 제동장치 보조기에 의해 전기적 인 제동력과 기계적인 제동력으로 나뉘게 된다.전기적인 제동력은 구동모터에 의해 배터리로 충전되는 회생제동 에너지가 되며,기계적인 제동력은 차량의 브

그림 5.2연료전지 하이브리드 차량 시뮬레이션 모델의 기본구조 Fig.5.2BasicstructureofFCHEV Simulationmodel.

모터 및 변속기 모델의 입력 변수는 모터 회전 속도와 배터리 전압 그리고 감/

가속 명령에 의해 계산된 요구되는 구동모터의 토크 값이다.구동모터에서 요구 되는 전류 값이 출력이 되며,이 값은 식 (5-1)에 나타낸 모터에서의 기계적 전 력과 모터 양단의 전력의 평형관계에 의해 유도된다.

_{  }

_∙ _{ }_{ } _{ }

_{ }∙_{ }_ _{ }

(5-1)

여기서 _{ }는 모터 토크 값이며 배터리 전압 _{와 모터 회전속도} _{ }

에 의해 계산되어진다.또한 _{ }는 모터 효율을 나타내며 모터 토크 값과 회 전속도에 의해 결정된다.또 다른 출력인 휠 토크 값은 식 (5-2)에 의해 유도된 다.

Desired_Speed

A_S

D_S

Desired_Torque -K-

B_V RPM D_T Battery_Voltage C_R

Current _Request

Propulsion _Torque or Brake_Torque

P_T or B_T A_S

POWER SOURCE

MOTOR & TRANSMISSION

VEHICLE BODY DRIVER

DRIVE CYCLE

Actual_Speed

_{}  ∙ _{ }∙ _{ }_{ ∙ }



_{ }

 (5-2)

여기서 _{ 는 휠 토크 값이며} 와 _{ }는 각각 변속비와 변속기의 효율이

고,_{ }는 모터 관성이다.

전력 공급원은 배터리,연료전지 및 DC/DC 컨버터 모델을 포함하고 있다.전 력 공급원 모델의 입력 변수는 모터와 변속기 모델에서 계산되어진 구동모터의 요구 전류 값이며,출력은 배터리 전압이 된다.배터리의 전체 사용 가능 용량과 출력 전류를 시간에 대해 적분한 사용 용량의 비를 SOC로 나타내었다.식 (5-3) 에 의해 계산된 배터리의 SOC 값과 모터에서 요구되는 전류 값에 따라 연료전 지 시스템에 요구되는 전류 값이 결정되게 된다.

_{ }_{}__{ }

_{ }



_{ (5-3)}

여기서 _{  ,}_는 각각 배터리의 개방회로 전압과 내부 저항이고,_{ }

와 _{ }는 각각 배터리 전류와 용량이다.

연료전지 시스템은 식 (5-4),(5-5)에 따라 모델링 된다.개질기를 사용하는 연 료전지 차량의 경우 연료전지 시스템의 동특성은 로 나타낸 메탄올 개질기 로부터 공급되는 수소의 유입량에 의해 결정된다.즉,개질기의 성능에 따라 결 정되는 개질기 시상수 에 의해서 연료전지 시스템의 동특성이 결정되는 것이다.

연료전지 시스템 자체의 응답 속도는 개질기의 응답 속도보다 매우 빠르기 때문 에 고려하지 않는다.연료전지 시스템의 출력으로 나오는 연료전지 스택 전압 값 은 연료전지 분극 곡선(polarizationcurve)에 의해서 결정된다.

_{ }

_



 _ _ (5-4)

  ^^   

 

_

_   (5-5)

여기서 _,_는 연료전지 전류와 전압이고,_와 _는 각각 패러데이 상수와 연료전지 스택의 셀 수이다.

DC/DC 컨버터는 빠른 응답특성을 갖고 있기 때문에 과도현상은 고려하지 않 는다.다만 식 (5-6)에서와 같이 DC/DC 컨버터의 효율 _{  }는 배터리 전압

_{}와 연료전지 스택 전압 _의 비율 및 연료전지 스택 측 컨버터의 입력

전력 _{에 의해 결정된다.}

_{  } _

_{}

_^ _(5-6)

차량 몸체의 동특성은 식 (5-7)과 같이 모델링 되는데,기본적인 힘의 평형 식 에 의하여 모델링 되었다.이 식은 차량이 극복해야할 가속저항력,공기저항력, 구름마찰력 등으로 구성된 주행 저항력과 이에 상응하는 구동력의 항으로 구성 되어 있다.또한 차량이 감속할 때 인가되는 기계적인 제동력도 나타내었다.차 량의 가속도를 적분함으로써 식 (5-8)과 같이 차량 속도를 계산해낼 수 있다.



_{ }

  

 

_^ _{ }  _{   (5-7)}

  





여기서 은 휠 반경이며,은 휠 관성을 포함한 차량 관성이다.,_, _및

는 각각 공기밀도,견인계수,차량의 전면부 면적 및 차량속도이다._{},,

 및 _{ }는 각각 차체 질량,중력가속도,회전마찰계수 및 기계적 제동력

이다.

5. 3하이브리드 전력원의 에너지 운용전략

연료전지 하이브리드 차량의 효율적인 에너지 운용을 위하여 가능한 두 가지 조건을 만족시키며 하이브리드 동력원을 동작 시켜야 한다.첫째,연료전지 시스 템을 에너지 변환 효율이 좋은 구간에서만 동작시킨다.둘째,배터리 시스템에 저장된 에너지의 사용은 충/방전 손실을 고려 할 때 가능한 그 사용을 지양한다.

이와 동시에 에너지 운용의 제한 조건으로서 배터리의 과다한 충/방전으로 인한 수명저하를 방지하기 위해 배터리의 잔존용량이 기준 범위(약 20~80%)안에 유 지되도록 해야 한다.그러나 위에서 첫 번째 조건에 따라 연료전지 시스템을 에 너지 효율이 최대인 지점에서만 동작시키면 차량에 요구되는 에너지와 실제 공 급된 에너지 간의 차이가 발생할 때마다 배터리 시스템의 빈번한 충/방전이 발생 하게 된다.따라서 차량의 연비를 증가시키기 위에서는 위의 두 가지 조건을 적 절하게 상호절충(trade-off)시키는 것이 필요하다[13-16].

Efficiency

Power

Minimum Maximum

: Operating point

그림 5.3연료전지 시스템의 파워-효율 곡선 및 정적 에너지 운용전략에서의 동작점

Fig.5.3Power-efficiencycurveofFC system andoperationpointsfor staticpowermanagementstrategy.

그림 5.3은 전형적인 연료전지 시스템의 전력-효율 곡선이다.연료전지 시스템 의 효율은 저부하 영역에서는 출력에 비해 시스템 자체를 구동시키는데 필요한 전력이 크기 때문에 그 효율이 매우 낮다.또한 고부하 영역에서는 스택전압이 급격히 떨어지는 특성 때문에 효율이 낮아지게 된다[2,16].

모드별 에너지 운용전략 이외의 기본적인 에너지 운용전략으로는 배터리 전류 와 SOC에 기준 값을 두고,이에 따라 연료전지의 출력이 몇 단계로 조절되는 정 적(Static)에너지 운용전략이 있다.정적 에너지 운용전략은 연료전지 시스템이 최대 효율점에서만 동작할 경우,배터리의 충/방전이 빈번하게 일어나므로 이것 을 줄이는 방향으로 연료전지와 배터리 시스템을 운용한다.연료전지 시스템을 그림 3에 나타낸 몇 가지 동작점에서 동작하도록 하여 차량의 부하상황에 따라 연료전지 시스템이 적절한 전력을 생산하게 하며,이는 배터리 충/방전 손실을 줄이게 된다.

정적 에너지 운용 제어기의 구조는 그림 5.4와 같다[13,15].출력인 연료전지의 요구 전류량은 SOC 제어기와 전력분배 제어기의 합으로 구성된다.SOC 제어기 는 배터리 SOC가 정해진 기준 범위보다 작을 경우 연료전지에 정해진 전류 값 을 요구하게 되어,배터리 SOC가 일정하게 유지되도록 해준다.전력분배 제어기 는 사용되는 배터리 전류 값에 따라 세단계로 연료전지의 출력을 조절한다.연료 전지 시스템의 출력이 차량에서 요구하는 전력보다 작아서 배터리의 사용이 많 아질 경우 이에 따라 연료전지의 출력을 늘려줌으로써,과다한 배터리 방전을 억 제한다.또한 반대의 경우 연료전지의 출력을 줄여줌으로써 차량에 발생하는 잉 여 전력을 줄여줌으로써,이로 인한 배터리 충전을 억제한다.연료전지의 출력 조정은 그림 5.3에 나타낸 동작점에서 이루어져 연료변환 효율이 떨어지는 것을 방지한다.

그림 5.4정적 에너지 운용 제어기의 구조

Fig.5.4Configurationforastaticenergymanagementcontroller.

V V VI I I. . .동 동 동적 적 적 I I ID D D 할 할 할당 당 당 및 및 가 및 가 가변 변 변 주 주 주기 기 기 기 기법 기 법 법의 의 의 적 적 적용 용 용을 을 을 위 위 위한 한 한 실 실 실험 험 험 환 환 환경 경 경 구 구 구축 축 축 및 및 및 기 기 기법 법 법의 의 의 유 유용 유 용 용성 성 성 검 검 검토 토 토

본 장에서는 논문에서 제시한 동적 ID 할당 및 가변 주기 결정 기법의 유용성 검증을 위해 구현한 연료전지 하이브리드 자동차 시뮬레이터 구성에 대하여 기 술한다.시뮬레이터는 연료전지 하이브리드 자동차 파워트레인의 수학적 모델링 을 이식한 그룹 A,ABS 및 STU를 가정한 그룹 B,센서들의 신호를 처리하는 그룹 C로 구성하였다.

6. 1테스트 베드

본 절에서는 연료전지 하이브리드 차량에 대한 CAN 기반 시뮬레이터를 구현 하고, 네트워크 인터페이스 유닛을 적용한다. 그림 6.1에서 보는 바와 같이 시뮬 레이터의 구성은 크게 파워트레인, 샤시, 센서, 모니터링 노드들로 구성되어 있으 며 그림 6.2는 실제 구현 사진이다.

그림 6.1 연료전지 하이브리드 자동차 시뮬레이터의 구조 Fig. 6.1 Configuration for A FCHEV simulator.

그림 6.2 연료전지 하이브리드 자동차 시뮬레이터 실험환경 Fig. 6.2 Set-up of a FCHEV simulator.

파워 트레인 부분은 연료전지 하이브리드 자동차의 파워 트레인을 간략히 구 현한 3개의 Infineon 보드로 이루어져 있으며, 연료전지 하이브리드 자동차의 수학적 모델링과 두 가지 전원을 효율적으로 운영하도록 정적 에너지 운용 전략 알고리즘들이 코딩되었다.

VDU(Vehicle Dynamics Unit)에는 연료 전지 하이브리드 차량의 동역학의 수 학적 모델링 코드와 원하는 드라이빙 사이클이 코딩되어 있다. BEU(Battery &

Energy management Unit)에는 배터리 모델과 연료전지 하이브리드 차량의 에 너지운용전략 알고리즘이 코딩되어 있고 FCU(Fuel cell Control Unit)에는 연 료 전지 모델이 코딩되어 있다.

MAC(Monitoring & Analysing & Command Unit)은 시뮬레이터의 한 샘플링 주기를 동적으로 결정, VDU 전송하여 이 주기로 시스템이 동작할 수 있게 한다.

이를 위해서 CAN 버스상의 모든 메시지를 감시한다. MAC의 동작은 그림 6.2에 나타내었다.

NI-CAN board는 CAN 버스상의 모든 메시지의 프레임을 PC로 전송하여, 모 니터링 프로그램에서 이를 디스플레이 할 수 있게 한다. 모니터링 프로그램의 디 스플레이 기능은 크게 시뮬레이터의 주요 파라미터들의 값을 그래픽으로 디스플 레이하고 CAN 버스를 점유하는 메시지의 ID 및 data를 실시간 디스플레이 하 는 것이다. 여기서 주요 파라미터는 연료 전지 차량의 원하는 속도(driving speed) 및 실제 속도(actual speed), 배터리 전류, 연료전지 전류, 배터리의 전 하량, 드라이빙 사이클과 이를 추종하는 차량의 속도 그래프이다. 또한 CAN 버 스 점유 메시지 내용과 주요 파라미터들은 실시간으로 보여줌으로써 시뮬레이터 의 정상 동작 여부를 쉽게 파악할 수 있다.

STU는 조향각 센서, 바퀴속도 센서, 제동압력센서 등으로부터의 신호에 따라 메시지를 비주기적으로 ABS에 전달하며 파워트레인을 구성하는 노드들 보다 우선순위가 높다. 그리고 6개의 센서노드들은 차량 내의 많은 센서신호를 처리하 는 노드로 가정하였다.

그림 6.3 시뮬레이터의 수행 순서

Fig. 6.3 Operating sequence of a simulator.

시뮬레이터가 한 주기 동안 수행 되는 단계는 그림 6.3과 같으며, 각 단계를 (80초/샘플링주기) 회만큼 반복함으로써 한번의 FCHEV 시뮬레이터 주행 사이클 을 마친다. 실험에서는 아래의 단계의 한 주기 수행에 대한 시간을 측정하였다.

① 드라이빙 사이클에 의해 요구되는 전류계산

② 요구 전류를 BEU로 전달

③ 실제 연료전지전류와 배터리SOC에 따른 배터리 전류 계산

④ 연료전지 전류요구량을 FCU로 전달

⑤ 연료전지전류 계산

⑥ 실제 연료전지전류를 BEU로 전달

이상 6단계는 시뮬레이터에서 FCHEV의 파워트레인 부분의 동작을 기술한 것 이다.

⑦ 한 샘플링 주기를 VDU에 전달

⑦ 단계는 파워트레인의 동작이 끝난후 MAC 그 수행시간을 계산하여 VDU로 동작 명령을 내리는 단계로, VDU는 MAC으로부터 받은 샘플링 주기대로 동작을 시작한다.

⑧ STU에서 이벤트 발생시 ABS로 처리신호 전송

⑨ ABS에서 STU로의 CAN 통신 시간

⑩ SENSOR 노드(1~6)에서 메시지 송신

위의 세 단계는 파워트레인 이외 부분의 동작이며, 파워트레인이 동작되는 중 간에 비주기적으로 발생한다. 또한 ⑧~⑩ 단계의 동작은 ②~⑥ 동작구간 사이에 서 발생하며 그 횟수는 가변적이다. ABS와 STU 의 메시지는 시뮬레이터 내에 서 가장 우선순위가 높아 지연 없이 수행되며, 다수의 센서 노드는 가장 우선순 위가 낮아 메시지의 전송지연이 발생한다.

⑪ 목표 주행 속도(Desire speed)를 CAN 버스로 전송

⑫ 실제 차량의 속도(Actual speed)를 CAN 버스로 전송

⑬ 현재 배터리 출력 전류를 CAN 버스로 전송

⑭ Battery SOC를 CAN 버스로 전송

이상 ⑪~⑭ 단계는 파워트레인 부분에서 CAN 버스로 데이터를 보내는 과정 이다. 이 과정은 모니터링 프로그램에서 각 데이터를 디스플레이 하기 위한 동작 으로 내부적으로 계산되는 데이터를 모니터링 프로그램에 알려준다. 동적 ID 할 당 및 가변주기 기법을 적용하여 결과를 확인하는 경우는 위의 단계는 생략된다.

6. 2Infi neon컨트롤러

본 논문에서 시뮬레이터의 각 노드의 기능이 구현된 전자제어장치는 인피니온 사의 마이크로 컨트롤러인 XC167CI이며,그림 6.4와 같은 내부 기능 블록으로 구성되어 있다.

그림 6.4인피니온 XC167컨트롤러의 내부 구조

Fig.6.4Functionalblockdiagram.ofinfineoncontrollerXC167.

XC167CI의 주요기능은 아래와 같다.

‧ High performance 16-bit C166S V2 CPU with 5-stage pipeline

‧ Single clock cycle instruction execution with 25ns instruction time at 40 MHz CPU clock

‧ 25 ns multiplication (16 x 16-bit) time at 40 MHz CPU clock

‧ DSP support with built-in advanced MAC unit

‧ 16 Mbytes total linear address space for code and data

‧ Flexible synchronous external bus interface

‧ 16-priority-level interrupt system on 8 group levels

‧ On-chip debug controller and related interface to JTAG controller

‧ Gated clock concept (function related) for reduced power consumption and improved EMC

‧ 8/12 Kbytes on-chip RAM

‧ 128/256 Kbytes advanced program Flash memory

‧ Flexible system control and power management

‧ Real time clock with alarm interrupt

‧ 16-channel 10-bit A/D converter, conversion time < 3μs

‧ Two 16-channel capture/compare units with 2 independent time bases each

‧ CAPCOM6E module with two independent timers dedicated to PWM generation for AC and DC motor control

‧ I2C bus module with 10-bit addressing and 400 kbit/s data rate

‧ Two multifunctional general purpose timer units

‧ Two asynchronous/synchronous serial channels (USART)

‧ Two high speed synchronous serial channels (SPI)

‧ TwinCAN module, two full-CAN nodes with 32 message buffers and gateway function and FIFO

‧ Up to 103 I/O lines with individual bit addressability‧ Package:

PG-TQFP-144 (pb-free) Plastic Green Thin Quad Flat Package.

6. 3동적 ID 할당 및 가변 주기 결정 기법 적용

시뮬레이터의 동작의 그림 6.3에 나타낸 순서로 동작한다.시뮬레이터의 동작 은 한 주기 내에 반드시 수행되어야 하는 그룹 A의 수행주기 동안 비주기적으로 그룹 B,C의 동작이 발생하여,빈번한 메시지 전송이 이루어진다.그 결과로 그 룹 A의 실제 수행 샘플링 주기가 변하게 되는 문제점과 우선순위가 가장 낮은 그룹 C의 메시지들은 전송지연이 크게 발생하게 된다.먼저,샘플링 주기 변화로 인해 발생하는 문제점은 그룹 B,C 메시지 전송 때문에 발생하는 시간 지연만큼 시스템의 샘플링 주기를 증가시켜 그룹 A의 동작이 주기적으로 수행되게 함으로 써 가능하다.하지만 이러한 방법은 증가된 샘플링 주기 때문에 각 노드에서 발 생하는 메시지나 센서 값들의 수집횟수가 감소하는 문제점이 있다.두 번째로 상 대적으로 가장 낮은 우선순위를 가지는 그룹 C의 메시지들의 전송지연 증가 문 제는 위에서 기술한 샘플링 주기의 변경으로 어느 정도 지연이 감소할 수 있지 만,그룹 C의 메시지가 높은 우선순위의 메시지와 동시에 CAN 버스를 점유하는 경우에는 전송지연을 감소시키기가 어렵다.본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 3장과 4장에서 동적 ID 할당 기법과 가변 주기 결정 기법을 제 시하였다.

가변 주기 결정 기법을 적용하기 위해서는 적용 대상이 되는 시스템의 한 샘 플링 주기에 대한 마감시간을 알아야 한다.마감시간은 4장에서 기술한 것과 같 이 시스템 내의 모든 태스크의 수행시간의 합 보다 크게 결정되어야 한다.그림 6.3의 순서로 동작하는 시뮬레이터에서 주기를 동적으로 결정해주는 노드는 MAC이다.시뮬레이터의 한 샘플링 주기는 MAC이 VDU에 시작 명령을 내린 후부터 FCU에서 BEU로 메시지를 전송 완료하는 데 걸리는 시간이다.시뮬레 이터는 MAC에서 결정되는 주기에 따라 동적으로 동작하게 된다.

동적 ID 할당 기법은 그림 3.5와 같은 알고리즘에 의해 동작한다.동적 ID 할 당 실행의 조건은 아래와 같다.