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1 박종렬 * 정경권 ** 엄기환 *** Estimation of Fuel Consumption using Vehicle Diagnosis Data Chong Ryol Park* Kyung Kwon Jung** Ki Hwan Eom*** 요 약 본논문에서는차량 OBD-II 인터페이스를통해쉽게확보할수있는차량진단정보로부터차량의연료소모량을예측하는방법을제안하였다. 이를위해차량으로부터제공되는흡입공기량 (MAF), 단기연료보정 (STFT), 장기연료보정 (LTFT) 값이연료소모량과관계가있다고가정하고, 흡입공기량, 단기연료보정, 장기연료보정을입력변수로하며, 연료소모량을출력으로구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를이용하여획득한값과차량관련전문업체로부터지원받은연료소모량값의관계를연소반응식으로구성하였다. 제안한방식의유용성을확인하기위해도심도로 5 Km 를실제주행테스트를수행하였고, 제안한차량데이터를이용한연료소모량예측알고리즘의성능을확인하였다. ABSTRACT This Paper proposed the prediction method of fuel consumption from vehicle diagnosis informations through OBD-II Interface. We assumed mass air flow (MAF), shor-term fuel trim (STFT), and long-term fuel trim (LTFT) had a relationship with fuel consumption. We got the output as fuel-consumption from MAF, STFT, and LTFT as input variables. We had modelling as combustion reaction equation with OBD-II data and fuel consumption data supported by automotive company in real. In order to verify the effectiveness of proposed method, 5 km real road-test was performed. The results showed that the proposed method can estimate precisely the fuel consumption from vehicle data. 키워드연료소모량, 흡입공기량, 단기연료보정, 장기연료보정 Key word Fuel Consumption, Mass Air Flow, Short Term Fuel Trim, Long Term Fuel Trim *** 정회원 : 동국대학교 *** 종신회원 : 전자부품연구원 *** 종신회원 : 동국대학교 ( 교신저자, kihwanum@dgu.edu) 접수일자 : 심사완료일자 :

2 Ⅰ. 서론우리나라에서에너지소비가급증하게된것은산업화, 도시화의결과로이는우리나라의수출품목의상당수를차지하는반도체, 휴대폰, 전자전기제품, 자동차등이에너지의존도가높은제품이며, 우리나라인구의 90% 이상이도시에모여살면서경제활동을하고있기때문이다. 이처럼에너지소비가급증하고있는경제환경속에서차량에관한가장큰이슈는연비향상과배기가스규제이다. 자동차의연료로사용되고있는화석연료는점차고갈되고있으며, 또한지속적인가격상승은소비자들의자동차에대한강한연비개선의요구를유도하고있다. 그러나유가가인상되어에너지위기가닥치고, 차량배기가스등으로인해지구대기오염문제가더욱심화된다고하여도현재와같은국가경제력을유지하기위해서, 현수준의경제적인삶을향유하기위해서도에너지절약을이유로차량의이용을규제할수만은없는것이현실이다. 이를위해필요한효과적인방안으로는에너지측면의효율적운전습관개선과차량엔진의연비구조개선을들수있다. 최근다양한형태의운전습관개선을위한에코드라이빙연구가수행되고있다. 공회전금지, 급가속 / 급정차금지, 경제속도유지등의가이드라인을제공하고있으며, 보다정확한연비를운전자에게알려주어간접적으로에코드라이빙을유도하고있다. 그러나자동차에서제공되는제한적인정보로는연료소모량을정확히유추할수없다. 차량의 ECU (Engine Control Unit) 는센서신호를통해공기의공급량을감지하고그에따라연료량을제어하게된다. ECU에서는엔진실린더에분사되는연료분사량정보를가지고있지만차량제조사에서는정보를공개하지않기때문에일반인들은정확한연료량을확인할수없다 [1-5]. 본논문에서는차량의 MAF 센서데이터를기반으로차량의연료소모량을예측하는방법을제안한다. 엔진에공급되는연료량을알수있는방법중의하나가흡기관에작용되는흡기부압력 (MAP: Manifold Absolute Pressure) 을측정하여흡입되는공기량으로 연료량을간접적으로계산하는방법과엔진에흡입되는공기의질량 (MAF, Mass Air Flow) 을직접계측하는방법이있다. MAP를이용하는방법은온도가높거나고도가높은조건에서는기억되어있는공기의밀도나흡입효율이실제와차이를보이므로계산결과의정확성이떨어지는데반해, MAF를이용하는방법은온도나고도의변화에도더정확한결과치를제공할수있다. 제안한방식은정밀한연료사용량을추정하기위해 MAF 방법에단기 / 장기연료보정정보를사용하는방법을제안한다. 테스트차량을이용하여제안한방법으로연료소모량을계산하고, 전문업체의지원으로실제엔진에서분사되는연료분사량과비교 검토한다. Ⅱ. 차량진단정보캘리포니아대기자원국 (CARB) 은 LA유역의심각한대기문제에대한대응책으로 1966년도차량모델부터배기가스제어시스템장착을의무화했으며, 1968년에미국전역으로확대하였다. 이후 1970년에미국의회가대기오염방지법을제정하였고, 미국환경보호국 (EPA) 을설립하여법적인기반과함께 OBD(On Board Diagnostics) 가 EPA의법적인규정을감시할수있는수단으로인식하게되었다. 하지만당시에는이러한차량자체진단기능인 OBD에대한기술적인표준이아직없었고, OBD-II 가등장하기전까지의 OBD 시스템은자동차생산업체나모델마다다른형태를가지게되었다. 미국에서는 1996년이후판매되는차량에는 OBD-II 시스템을의무적으로장착하게되었고, 실시간으로엔진기능과배기가스정보를모니터링하게되었다. 국내에서는 2000년이후차종에는 OBD-II가장착되었으며, 하이스캔또는스캐너라불리는진단장비로여러정보를확인할수있다 [3-4]. OBD-II 포트는그림 1과같이일반적으로운전석계기판아래쪽에위치한다. 2583

3 한국정보통신학회논문지제 15 권제 12 호 OBD-II PID(Parameter ID) 는진단장치등을통해차량에정보를요청할때사용되는코드로 SAE Standard J/1979를따르며 OBD-II PID는 10개의모드를가지고있다. 본논문에서사용한 PID는모드 01로진단정보를이용하였으며세부 PID는표 2와같다 [6]. 표 1. OBD-II 모드 Table. 1 OBD-II modes. 그림 1. OBD-II 포트의위치 Fig. 1 Location of OBD-II port. DLC(Diagnostic Link Connector) 라불리는이커넥터는총 16개의핀으로구성되며실제 9개의핀들이사용된다. 그림 2는 OBD-II 포트의핀배치이다 [6]. Mode 0x01 0x02 0x03 0x04 0x05 0x06 0x07 0x08 0x09 0x0A Description Show current data Show freeze frame data Show stored Diagnostic Trouble Codes Clear Diagnostic Trouble Codes and stored values Test results, oxygen sensor monitoring Test results, other component/system monitoring Show pending Diagnostic Trouble Codes Control operation of on-board component/system Request vehicle information Permanent DTC's (Cleared DTC's) 버스의양극 (+) 라인 (SAE-J1850) 배터리접지 ( 차대접지, 섀시접지 ) 5. 신호접지 6. CAN_H (ISO , SAE-J2234) 7. K 시그널라인 (ISO , ISO ) 버스의음극라인 (SAE-J1850) CAN_L (ISO , SAE-J2234) 15. L 시그널라인 (ISO , ISO ) 16. 배터리양극 그림 2. OBD-II 포트의핀배치 Fig. 2 OBD-II port wit pin layout. Mode (hex) 표 2. OBD-II의 PID 예 Table. 2 Example of OBD-II PIDs. PID (hex) Data (bytes) Description Units Short term fuel trim Bank 1 % Long term fuel trim Bank 1 % Short term fuel trim Bank 2 % Long term fuel trim Bank 2 % 01 0B 1 Intake manifold pressure kpa 01 0C 2 Engine RPM rpm 01 0D 1 Vehicle speed km/h 01 0F 1 Intake air temperature C MAF air flow rate g/s Throttle position % 차량의전자제어분사시스템에서연료량을조절하는것을연료보정 (Fuel Trim) 이라고한다. OBD-II에서는단기연료보정 (short term fuel trim), 장기연료보정 (long term fuel trim) 정보를제공한다. 2584

4 연료로사용되는가솔린이완전히연소되려면가솔린의양보다약 14.7 배의공기를필요로하는데이비율을이론공연비라고한다. 완전연소에필요한연료량을알기위해서는엔진내부로들어온공기량을알아야하므로공기량센서를사용하여공기량을알아내이론공연비에맞는비율로연료를분사하게된다. 본논문에서는정밀한연료사용량을추정하기위해 MAF 방법에단기 / 장기연료보정정보를사용하는방법을제안한다. Ⅲ. 제안하는연료소모량추정방식 MAF는화학반응에서연료 1g당혼합되는공기의양으로단위는 g/s이다. 휘발유의경우는엔진 ECU에서폐회로제어 (closed loop control) 를통해혼합비를 14.7로일정하게유지하는동작을한다. MAF를이용한연료소모율 (Fuel Rate) [liter/s] 는식 (1) 과같다. (1) 단기연료보정이라는것은가솔린전자제어분사시스템에서산소센서전압에의한연료량이매순간마다조절되는것을말한다. 장기연료보정은운전자의운전습관이나운전조건, 엔진의기계적인변화등에의해산소센서의출력기준전압 (450mV) 이서서히변화되는것이다. 장기연료보정값은시스템모듈의메모리 (ROM) 에저장되어엔진시동이꺼져도재시동후에도사용되며재시동후다시일정한조건에서장기연료보정값을비교하여유지하거나변경하게된다. 본논문에서는단기연료보정과장기연료보정정보를이용한연료소모량은식 (3), 식 (4) 와같이제안한다. (3) (4) 여기서, 는표 2에서와같이각각의 bank 1, 2에서측정된값의평균이다. 여기서 는연료공기혼합비 (air-to-fuel stoichiometric ratio, 14.7) 이고, [g/ml] 는연료의비중으로휘발유는 0.74[g/ml], 디젤은 0.85[g/ml] 이고, 는시간구간이다. MAF를이용한순간연료소모량 [liter] 는식 (2) 와같다. Ⅳ. 실험및검토차량의정보를획득하기위해그림 3과같이 OBD-II 인터페이스를이용하여테스트환경을구성하였다. OBD-II 인터페이스장치를이용하여차량으로부터데이터를수집하고데이터를저장한다. (2) 여기서 는차량정보측정시간이다. 연료보정은 0을기준으로 100[%] 에서 99.22[%] 까지나타나는데음수는시스템에서정한기준값의연료량이실제로는어떤원인에의해많아다음번제어에서연료량을감소시켰다는것이고, 양수는시스템에서정한연료량이실제로는부족하여다음번제어에서연료량을증가시켰다는것이다. 그림 3. 실험구성 Fig. 3. Experimental setup. 본논문에서는제네시스 330(2009연식, 자동변속, 가솔린 ) 차량을이용하여그림 4와같이주행경로총 5 km 2585

5 한국정보통신학회논문지제 15 권제 12 호 ( 도심환경 ) 를주행하면서차량정보를측정하고연료소모량을분석하였다. (a) 그림 4. 주행경로 Fig. 4 Driving route. OBD-II 데이터측정은그림 5와같은테스트프로그램을이용하여 STFT, LTFT, MAF와속도, RPM, TPS (Throttle Position Sensor) 를추가로저장한다. STFT, LTFT는 2개의뱅크값이제공된다. (b) 그림 5. 테스트프로그램화면 Fig. 5 Screenshot of the test program. 측정된차량데이터는그림 6 과같다. (c) 2586

6 (d) 그림 7. 연료분사량 Fig. 7 Fuel injection. 제안한방식의성능을확인하기위해서 MAF를이용하는방식 (FC MAF), MAF와단기연료보정방식 (FC STFT), MAF와장기연료보정방식 (FC LTFT) 을비교하였다. 그림 8은 5 km 주행거리동안사용한연료를누적한결과이다. (e) 그림 6. 차량데이터 (a) 속도 (b) RPM (c) MAF (d) STFT (e) LTFT Fig. 6 Vehicle data. (a) speed (b) RPM (c) MAF (d) STFT (e) LTFT 도심 5km를주행할때실제엔진에서분사되는연료소모량은전문업체의기술지원을통해측정하였으며, 그림 7과같다. 그림 8. 연료소모량결과 Fig. 8 Results of fuel consumption. 표 3. 총연료소모량 Table. 3 Total fuel consumptions. 방식 연료소모량 [L] 실제사용량 (FCReal) MAF (FCMAF) 단기연료보정 (FCSTFT) 장기연료보정 (FCLTFT)

7 한국정보통신학회논문지제 15 권제 12 호 MAF와단기 / 장기연료보정값과같이 OBD-II 인터페이스를통해제공받을수있는차량정보를이용하여추정한차량연료소모량값이차량에서고속 CAN을통해제공하는실제연료분사량과비교하여적은오차범위내에서예측가능함을확인하였다. Ⅴ. 결론본논문에서는차량의연료소모량예측을위해연료의연소반응식에기반을둔방식을제안하였다. OBD-II 로부터차량의흡입공기량 (MAF), 단기연료보정 (STFT), 장기연료보정 (LTFT) 정보를획득하고, 실제엔진의연료분사량을측정하여비교하였다. 차량데이터를기반으로연료소모량을추정한값이실제고속 CAN을통해제공되는차량의연료소모량과비교분석하는연구를수행하였다. 5km 도심구간에서제네시스차량을이용하여실험을실행하여실제연료소모량은 리터를사용하였다. MAF방식으로계산한결과는 리터, MAF와단기연료보정을이용하여계산한결과는 리터, MAF와장기연료보정방식은 리터를얻을수있었다. 향후엔진부하나적재하중, 운전자운전패턴등연료소모량에영향을줄수있는인자를추가하여정확한연료소모량모델을구성한다. 참고문헌 [1] 조남건, 교통부문의에너지위기대응과시사점, 에너지와국토관리 3, pp , [2] 한현상, 이동규, 이종화, 박진일, 박경석, 상용차에서의연비기여도분석, 한국자동차공학회 2005년도추계학술대회논문집, pp , [3] Gonçalves, G. A. and Farias, T. L., "On-Road Measurements of Emissions and Fuel Consumption of Gasoline Fuelled Light Duty Vehicles," Clean Air 2005, pp , [4] Hu Jie, Yan Fuwu, Tian Jing, Wang Pan, Cao Kai, Developing PC-Based Automobile Diagnostic System Based on OBD System, Power and Energy Engineering Conference, pp. 1-5, [5] Chin E. Lin, Ying-Shing Shiao, Chih-Chi Li, Sung-Huan Yang, Shun-Hua Lin, and Chun-Yi Lin, "Real-Time Remote Onboard Diagnostics Using Embedded GPRS Surveillance Technology," IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, vol. 56, no. 3, pp , [6] OBD, ostics 저자소개 박종렬 (Chong Ryol Park) 2011년동국대학교전자공학과 ( 공학사 ) 2003년동국대학교전자공학과 ( 공학석사 ) 2011년동국대학교전자공학과 ( 박사과정 ) 관심분야 : RFID, 초고주파회로해석및설계, 시스템응용 정경권 (Kyung Kwon Jung) 1998년동국대학교전자공학과 ( 공학사 ) 2000년동국대학교전자공학과 ( 공학석사 ) 2003년동국대학교전자공학과 ( 공학박사 ) 2009년~현재전자부품연구원위촉연구원 관심분야 : 임베디드시스템, 센서네트워크, 차량IT 융합 2588

8 엄기환 (Ki Hwan Eom) 1972년동국대학교전자공학과 ( 공학사 ) 1986년동국대학교전자공학과 ( 공학박사 ) 1989년~1990년 Toho Univ. Post Doc. 2000년~2001년 Univ. of Canterbery Visiting Professor 1994년~현재동국대학교전자공학과교수 관심분야 : 통신전자제어, 임베디드시스템, 센서네트워크, 신경회로망 2589

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