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민병순 (현대자동차) 박태식 (현대자동차) 김인섭 (현대자동차) 서범주 (현대자동차) 이재헌 (현대자동차) 김석준 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2011년 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회
발행연도
2011.11
수록면
2,749 - 2,754 (6page)

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It is well known that the hybrid electric vehicle (HEV) which can improve the efficiency of power train by the control of electric power source has better fuel economy than the conventional vehicles. However, the electric power source can be limited because of stability of PE components and continuity of control satisfying any driving condition so that the fuel economy may be lowered according to driving condition. At this moment, if the driving condition such as road and traffic condition can be predicted, the use of electric power source will be controlled appropriately in order to improve the fuel economy of HEV. For example, if a hill road is expected in a few minutes, the controller of HEV will charge a battery sufficiently in order to avoid operating at full load part of engine as driving on the uphill road. When the vehicle is expected to drive downhill, the battery of HEV will be discharged to low SOC so that the battery is more charged from regenerative braking than a HEV with normal control strategy during downhill. Consequently, the fuel economy of HEV is improved. Additionally, while the vehicle is predicted to meet congestion, charging the battery and discharge during congestion improve the efficiency of vehicle. This paper proposes the fuel economy improvement technique for hybrid electric vehicle by using driving condition prediction. The effectiveness of the algorithm and method for using driving environment prediction has been confirmed by PSAT simulation as well as driving test. After collecting the GPS data of a specific route, the improvement of fuel economy is confirmed by using simulation model of Sonata Hybrid at PSAT and by fleet test of Sonata HEV.
#Hybrid Electric Vehicle(하이브리드자동차) #Driving environment prediction(주행상황예측) #Fuel economy development(연비개발) #Telematics system(텔레메틱스시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 주행 상황 예측 제어 시스템
3. 시뮬레이션 및 차량 시험 결과
4. 결론
References

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