A Study on 0-D Knock Prediction Model in a Spark-ignited Engine

Abstract

가솔린 엔진의 효율 향상은 지속적으로 연구되어 왔으나, 최근의 급격히 강화되는 연비, 배기 규제로 인해 효율 향상의 필요성이 그 어느 때보다 더욱 대두되고 있다. 따라서 가솔린 엔진의 효율 향상을 위한 다양한 방법이 제시되고 있으며, 그 중에서도 압축비의 상승은 효율 개선에 매우 효과적이다. 그러나 압축비의 상승은 혼합기의 초기 온도를 상승시키며, 이는 연소기간 중 말단가스의 온도 상승으로 직결되어 미연 가스의 자발화 현상이 발생하기 쉽게 한다. 자발화 현상이 폭발의 형태로 발생하는 경우, 순간적인 열 방출이 발생하고 실린더 내부에 압력파를 형성하여 소음과 엔진 손상을 유발한다. 이는 노킹 현상으로 불리며, 엔진 손상을 방지하기 위하여 반드시 회피되어야 한다. 따라서 이에 대해 노킹을 저감하는 연구뿐만 아니라, 노킹을 회피하기 위한 다양한 제어 알고리즘이 제시되고 있다. 기존 양산 차량에서의 노킹 제어 알고리즘은 노킹 센서에 의존하고 있으며, 이는 센서에서 노킹 발생을 감지하는 것이 선행되어야 하므로 노킹을 완전히 회피할 수 없다. 또한, 노킹 발생 시 회피를 위해 제어인자가 급격히 변경되며, 이는 운전편의성이 나빠질 뿐만 아니라, 엔진 효율을 감소시키게 된다. 이러한 점을 개선하기 위해 제어인자를 점진적으로 변경하는 등 진보적인 제어 방법이 개발되고 있다. 노킹현상은 엔진 내의 유동, 열 전달 및 연소 특성과 같은 인자에 영향을 받으므로, 무작위적인 특성을 보인다. 따라서, 노킹을 보수적으로 회피하기 위해 기존의 제어는 노킹 회피 후에 운전 인자를 천천히 최적 운전 조건으로 복귀시킨다. 이는 전반적으로 효율이 낮은 지점에 운전 조건을 유지시키므로, 이를 개선한다면 고부하 조건에서 추가적인 효율 상승을 기대할 수 있다. 이에 대한 개선 방법의 하나로 노킹을 예측하여 선재적으로 제어를 수행하는 모델 기반의 제어를 제시할 수 있다. 이 경우, 노킹을 회피하기 용이해 질 뿐만 아니라, 노킹 발생 사전에 제어 인자를 지정함으로써 기존에 발생하던 과도한 제어 인자 변경으로 인한 효율 저하를 방지할 수 있다. 본 연구에서는 선재적 제어를 위한 기저연구로, 엔진에서의 노킹 발생 예측에 대한 모델링이 이루어졌다. 모델에는 실제 운전 상황에의 적용을 고려하여, 기존 양산 엔진에서 얻을 수 있는 변수 및 측정값만이 이용되었다. 첫째로, 실린더 내 압력 예측 모델링이 이루어 졌으며, 이는 실린더 내부 초기 조건의 판정, 압축기간 동안의 압력 예측, 그리고 연소율을 이용한 연소 압력 예측의 세가지 과정으로 진행되었다. 둘째로, 예측된 압력을 이용하여 미연가스의 온도를 계산하였으며, 이는 점화 지연을 계산하는 데에 이용되었다. 점화 지연은 실제 자발화 발생 여부를 판정하지 못하므로, 예측된 자발화 시점에서의 연소율을 이용하여 노킹 여부를 판정하였다. 구성된 모델은 사이클 별 편차가 고려된 압력 예측모델과 함께 적용되었을 경우 노킹 발생 빈도를 잘 예측하여, 충분한 예측 정확성을 가지고 있다고 판단되었다.

Though the efficiency improvements of gasoline engines have been continually studied, the recent surge in fuel efficiency and emissions regulations has made the need for greater effort on efficiency improvement than ever before. Therefore, various methods have been proposed to improve the efficiency of gasoline engines, and among them, the increase in compression ratio has been known to be effective in improving fuel efficiency. However, the higher compression ratio increases the initial temperature of the mixture, which is led to in-cylinder condition which auto-ignition is likely to occur. If auto-ignition occurs in the form of an explosion, a stiff heat release occurs and forms a pressure wave inside the cylinder, causing noise and engine damage. This is called a knock and must be avoided to prevent engine damage. Therefore, various control algorithms have been proposed to avoid knock as well as researches to mitigate knock. Knocking control algorithms in conventional mass-produced vehicles rely on knock sensors. Because it is preceded by detection of knock from sensors, knock cannot be completely avoided. In addition, the control parameters change rapidly to avoid convolutions in case of knock, which not only deteriorates the driving convenience but also decreases fuel efficiency In order to improve this point, progressive control methods are being developed. The knock phenomenon is influenced by factors such as gas flow, heat transfer and combustion characteristics in the engine, so that it shows random characteristics. Therefore, in order to avoid the knocking conservatively, the conventional control slowly returns the operating parameters to the optimum condition after knocking avoidance. This maintains the operating conditions at lower efficiency points, so additional efficiency improvement is expected in high load condition if the control algorithm is improved. As one of the solutions, an advanced control with knock prediction can be suggested. In this case, not only is it able to avoid knock, but also by determining control factors prior to knock occurrence, it is also possible to avoid efficiency deterioration due to excessive change in control parameters. In this study, modeling of knock prediction was done as a base study for model based control. In the model, only operating parameters and measured values obtainable from the mass production engine were used, considering the application to actual driving conditions. Firstly, the in-cylinder pressure prediction modeling was done with three steps

determination of the initial conditions inside the cylinder, pressure prediction during the compression, and combustion pressure prediction using the burn rate. Additionally, with consideration on variation of Wiebe function, the cyclic variation model was constructed. Secondly, the temperature of the unburned gas was calculated using the predicted pressure. With those value, the ignition delay was calculated. Since the ignition delay only determines the onset of auto-ignition, not the occurrence, the burn rate at predicted onset was used to determine the knock occurrence. The pressure prediction and ignition delay model were combined to a single model and tested with cyclic variation model. As a result, the model was judged to have sufficient accuracy, predicting knock incidence accurately under various operating conditions.