후륜구동 전기자동차의 전비 시험 편차 핵심 인자 규명 및 강건성 관리 방안
Investigation of Critical Factors and Robustness Management for Energy Efficiency Test Variability in Rear-Wheel Drive Electric Vehicles
- 주제(키워드) 전기자동차 , 차대동력계 , 전비 편차 , 에너지 흐름 분석 , 차량 정렬각도 , 차속 추종 , IWR（Inertial Work Rating）
- 주제(DDC) 621.8
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 박진일
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036358
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
전기자동차 보급 확대로 인해 차대동력계를 이용한 전비 인증 시험의 중요성이 높아지고 있으나, 동일 차대동력계를 이용한 시험에서도 반복 재현성이 낮은 전비 편차 문제가 발생하여 불필요한 시험 비용과 시간을 유발한다. 본 연구에서는 이러한 전비 편차를 유발하는 요인을 선정하고, 선정 요인별 편차 영향도를 실차 시험을 통해 검증하여 개별 요인별 전비 영향도를 정량적으로 분석하였다. 또한 이를 이용하여 전비 편차 요인을 반영한 전비 모델을 개발하고 시뮬레이션을 통해 요인들의 복합적인 영향을 분석하여 전비 편차의 발생 수준을 예측하였다. 나아가 목표 전비 편차를 만족하기 위한 요인별 관리 범위를 제안하고자 한다. 전기자동차에서의 에너지 편차 발생 요인을 분석하고 전비 모델을 구성하기 위하여, 전기자동차의 배터리, 모터인버터 시스템, 동력전달부 그리고 휠과 차대동력계로 나누어 각 부에서의 에너지 흐름 모델을 실제 측정값으로 분석할 수 있도록 수식화하였다. 또한 각 시험 조건에서의 에너지 흐름을 파악할 수 있도록 차량의 에너지 흐름 측정 시스템을 구성하였으며, 실차 시험 결과와 에너지 흐름의 수식을 이용해 전비 편차 발생 원인을 분석하고 그 영향을 제시하였다. 본 연구에서는 전비 편차의 요인을 5가지 범주로 제시하였다. 계측기의 계측 오차, 차대동력계의 부하 모사 편차, 시험자의 차속 추종 편차, 시험자의 시험 사이클 관리에 의한 구동부 온도편차, 시험자의 시험 준비에서의 차량 고정조건에 의한 편차이다. 분석결과 계측 오차는 1%이하, 부하 모사 편차, 온도 편차는 각각 약 0.2% 수준의 전비 편차에 대한 영향을 보였으며, 차속 추종 편차에 IWR 지표를 4% 이하로 관리할 경우 전비 편차는 ±1%의 범위로 관리가 가능하다. 차량 정렬각도는 차대동력계의 부하 설정과 본 시험 시 차량과 차대동력계의 롤러사이에서 발생하는 손실 항으로 전비 편차에 영향을 미친다. 차량 정렬각도 불량이 발생하였을 때 차대동력계의 부하 설정을 재수행할 경우 전비 편차는 정렬각도 1도에 UDDS모드에서 약 4%의 전비 편차를 발생시키며, HWFET모드에서 2%의 전비 편차를 보인다. 차대동력계의 부하 설정을 정렬각도 0도로 고정할 경우 UDDS모드 및 HWFET모드에서 1도에 약 20%의 전비 편차를 유발한다. 실차 시험에서 파악된 각 인자들의 단일 효과들을 반영할 수 있는 차량 전비 평가 모델을 작성하였으며, 작성된 모델은 기준조건에서 복합모드의 전비 편차 -0.26%로 실차의 거동을 잘 추종한다. IWR 지표를 과도 제어할 경우 UDDS모드에서 기준 전비 대비 -1.67%의 전비 편차를 HWFET모드에서 기준 전비 대비 -0.07%의 전비 편차를 보이며, 실제 시험과 비슷한 경향을 보인다. 정렬각도에 따른 전비 편차 모델은 부하 설정 재수행 조건과 0도 고정 조건 모드에서 UDDS모드 및 HWFET모드의 결정계수 0.95 이상으로 실차 시험 경향을 잘 추종하였다. 0도 고정 조건에서는 모델이 전비 편차를 다소 과대평가하나 이는 보수적 관리 기준 선정 시 안전마진으로 작용하며, 소각도 영역의 오차가 작아 각도 관리 기준 도출에 충분한 신뢰성을 가진다. 개발된 전비 평가 모델을 전류센서의 불확도, 차대동력계의 부하 모사 편차, IWR, 부하 설정 시의 차량 정렬각도, 본 시험 시 차량 정렬각도, 5개 입력 인자에 대해 몬테카를로 방법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 전비 편차를 4%의 범위 내로 유지하기 위해서는 차량 정렬각도 및 본 시험 시의 정렬각도의 차이가 절대값 기준 0.1도 이하로 관리되어야 함을 확인하였으며, 차대동력계의 부하 설정 시 차량 정렬각도를 0도로 고정한 이상적인 조건에서 IWR 지표 4% 이하에서 전비 편차를 4% 범위로 관리하기 위한 본 시험 시 차량 정렬각도의 관리 범위를 0.25도 이하로 도출하였다. 주요어 : 전기자동차, 차대동력계, 전비 편차, 에너지 흐름 분석, 차량 정렬각도, 차속 추종, IWR（Inertial Work Rating）
more초록/요약
As the adoption of electric vehicles continues to grow, energy consumption （EC） certification testing on chassis dynamometers has become increasingly important. However, EC results tend to be poorly repeatable even when tests are repeated on the same chassis dynamometer, resulting in unnecessary testing time and cost. In this study, the factors responsible for EC deviation were identified, and the contribution of each factor was verified through vehicle tests to quantify its individual effect on EC. Based on these results, an EC model incorporating the deviation factors was developed, and their combined effects were examined through simulation to predict the magnitude of EC deviation. The study further proposes management ranges for these factors to satisfy a target EC deviation. To analyze the sources of EC deviation in electric vehicles and to construct the EC model, the vehicle energy flow was divided into the battery, the motor–inverter system, the power transmission unit, and the wheel–chassis dynamometer interface. An energy flow model was formulated for each component so that the energy flow could be evaluated from measured data, and an energy flow measurement system was established to characterize the energy flow under each test condition. The causes and effects of EC deviation were then analyzed by combining the vehicle test results with the energy flow formulation. The EC deviation factors were classified into five categories: measurement error of the instruments, road-load simulation deviation of the chassis dynamometer, driver speed-tracking deviation, drivetrain temperature variation caused by operator-dependent test-cycle management, and deviation caused by the vehicle restraint condition during test preparation. The analysis showed that measurement error contributed less than 1% to the EC deviation, while road-load simulation deviation and temperature variation each contributed approximately 0.2%. For driver speed-tracking deviation, the EC deviation could be kept within ±1% by maintaining the IWR （Inertial Work Rating） index at 4 or below. The vehicle alignment angle affects EC deviation both through the chassis dynamometer load-setting process and through the additional loss generated at the wheel–roller interface during the main test. When an alignment defect occurred and the load setting was re-performed, an alignment angle of 1° produced an EC deviation of approximately 4% in the UDDS mode and 2% in the HWFET mode. In contrast, when the load setting was fixed at an alignment angle of 0°, a misalignment of 1° induced an EC deviation of approximately 20% in both modes. A vehicle EC evaluation model was developed to reflect the individual effects of the deviation factors identified through the vehicle tests. Under the reference condition, the model reproduced the behavior of the actual vehicle with an EC deviation of -0.26%. When the IWR index was excessively controlled, the model showed EC deviations of −1.67% in the UDDS mode and −0.07% in the HWFET mode relative to the reference EC, a trend consistent with that observed in the vehicle tests. The alignment-angle-based EC deviation model also followed the vehicle test trends well. The coefficients of determination were 0.95 or higher in both the UDDS and HWFET modes, under both the load-setting re-performance condition and the 0° fixed condition. Under the 0° fixed condition, the model slightly overestimated the EC deviation; however, this overestimation can be regarded as a safety margin when selecting conservative management criteria. In addition, because the error in the small-angle region was small, the model was considered sufficiently reliable for deriving the alignment-angle management criteria. Finally, the developed EC evaluation model was applied to a Monte Carlo simulation with five input factors: current-sensor measurement uncertainty, road-load simulation deviation of the chassis dynamometer, IWR, vehicle alignment angle during load setting, and vehicle alignment angle during the main test. The simulation confirmed that, to keep the EC deviation within an overall range of 4%, the absolute difference between the alignment angles during load setting and during the main test must be controlled to 0.1° or less. Furthermore, under the ideal condition in which the load-setting alignment angle is fixed at 0°, the management range for the alignment angle during the main test was found to be 0.25° or less, provided that the IWR index is maintained at 4 or below. Keywords: Electric Vehicles, Chassis Dynamometer, Energy Consumption deviation, Energy Flow Analysis, Vehicle Alignment Angle, Vehicle Speed Tracking, IWR（Inertial Work Rating）
more목차
제 1장 서론 1
제 1절 연구의 배경 1
제 2절 연구 내용 및 방법 6
제 2장 전비 편차 요인별 영향 분석 7
제 1절 에너지 흐름 모델 및 시험 환경 8
1. 전기자동차의 에너지 흐름 구조 8
2. 전기자동차의 에너지 흐름 모델 개요 9
가. 에너지 전달 모델 10
3. 측정인자 및 계측 장치 구성 12
4. 주행 시험 프로파일 15
제 2절 데이터 계측장비 오차 17
1. 개요 17
2. 센서 계측 오차 시험 구성 및 시험 결과 18
3. 센서 계측 오차의 전비 편차에 대한 영향 분석 24
4. 센서 검ㆍ교정 결과 및 불확도 영향 27
제 3절 차대동력계 운영 편차 29
1. 개요 29
2. 차대동력계의 누적 주행거리 측정 편차 30
3. 차대동력계의 부하동력 재현 편차 시험 구성 33
4. 차대동력계의 부하동력 재현 편차 분석 34
제 4절 운전자 차속 추종 편차 40
1. 개요 40
2. 차속 추종 편차 영향 시험 결과 및 분석 42
제 5절 주행 사이클 관리에 의한 온도 편차 영향 51
1. 개요 51
2. 주행 사이클 관리에 의한 영향 시험 및 장치 구성 51
3. 주행 사이클 관리에 의한 영향 분석 53
제 6절 차량 시험 준비 조건에 의한 전비 편차 59
1. 개요 59
2. 차량 시험 준비 오차요인 DOE 및 결과 60
3. 차량 정렬각도 측정 시스템 구성 66
4. 차량 정렬각도의 전비 영향 분석 67
가. 차대동력계 부하 설정 재수행 조건 67
나. 각도에 따른 휠 전달 손실 측정 83
다. 각도 1도에서의 추가 손실 토크와 타이어의 슬립 모델 89
라. 차대동력계 부하 설정 미수행 조건 92
제 3장 시뮬레이션 모델 작성 및 결과 93
제1절 차량 요소별 시뮬레이션 모델 구성 93
1. 차량 모델 93
가. 모터-인버터 시스템 모델 94
나. 배터리 시스템 모델 96
다. 감속기어 및 차동기어 모델 98
라. 휠 및 차량 동역학 모델 99
마. 모델 검증 99
2. 전류센서 측정 편차 모델 101
3. 운전자 차속 추종편차 모델 101
가. 모델 구축 101
나. 모델 검증 102
4. 차대동력계 부하 모사 편차 모델 104
5. 각도에 따른 전달 손실 모델 105
가. 모델 구축 105
나. 모델 검증 106
제2절 시뮬레이션 결과 109
1. UDDS모드의 5개 편차 인자 적용 시뮬레이션 결과 110
2. UDDS 모드의 4개 편차 인자 적용 시뮬레이션 결과 113
가. 부하 설정 시와 본 시험 시 차량 정렬각도 동일 조건 결과 113
나. 부하 설정 시 차량 정렬각도 0도 고정 조건 결과 116
3. HWFET모드의 4인자 입력에 대한 시뮬레이션 결과 119
가. 부하 설정 시와 본 시험 시 차량 정렬각도 동일 조건 결과 119
나. 부하 설정 시 차량 정렬각도 0도 고정 조건 결과 122
제 4장 결론 125
참고문헌 127
Abstract 134
