Engineer’s Note
안녕하세요, HL만도 SW Campus 오윤재 연구원입니다.
지난 EVS371에서 발표한 이번 연구는 차세대 구동 모터로 주목받는 유도 전동기 (IM, Induction Machine)의 제어 한계를 극복하기 위해 시작되었습니다. 유도 전동기는 뛰어난 가성비와 안정성에도 불구하고, 주행 중 모터 내부 온도가 치솟으면 제어 정밀도가 떨어지는 고질적인 기술적 난제를 안고 있었습니다.
이번 엔지니어스 노트에서는 별도의 하드웨어 개조나 추가 센서 없이 '주파수 적응형 고정자 자속 관측기(FAO, Frequency Adaptive Flux Observer)' 소프트웨어 알고리즘만으로 유도 전동기의 제어 한계를 완벽히 극복해 낸 혁신적 메커니즘과 실증 데이터를 공유해 드리고자 합니다.
1제37회 세계 전기차 학술대회
전기차 구동 모터의 패러다임 변화와 유도 전동기의 재조명
최근 글로벌 전기차(EV) 시장의 가장 큰 화두는 ‘배터리 효율(전비)의 극대화’와 ‘핵심 원자재 공급망의 안정성 확보’입니다. 그동안 전기차 구동 모터 시장은 크기가 작으면서도 강한 힘을 내는 ‘영구자석 동기 전동기(PMSM, Permanent Magnet Synchronous Motor)’가 시장을 주도해왔습니다. 영구자석 모터는 모터 내부에 강력한 자석을 넣어 효율성을 높이는 방식인데요, 여기에 필수적으로 들어가는 네오디뮴, 디스프로슘 같은 희토류(Rare Earth) 자원은 특정 국가에 대한 의존도가 매우 높고 지정학적 리스크에 따라 가격 변동성이 매우 크다는 결정적 약점이 있죠.
이에 따라 완성차 업계는 희토류 자석이 전혀 들어가지 않는 ‘유도 전동기’에 다시 주목하고 있습니다. 유도 전동기는 영구자석 없이 전류 공급만으로 자체적인 자기장을 유도해 회전하는 모터입니다.
[기존 영구자석 모터(PMSM)] → 희토류 자석 필요 → 원자재 가격 및 공급망 리스크
[차세대 유도 전동기(IM)] → 희토류 자석 0% → 가격 경쟁력 뛰어남 & 공급망 안정적
특히 유도 전동기는 다음과 같은 명확한 구조적 장점을 지니고 있습니다.
- 우수한 내구성과 경제성 : 구조가 단순하고 고열에 강해 생산 단가를 낮추면서도 가성비 라인업 구축에 유리합니다.
하지만 유도 전동기에도 치명적인 기술 난제가 있습니다. 모터가 뜨거워지거나 급가속을 할 때 모터 고유의 전기적 성질이 변하면서 제어 정밀도가 급격히 떨어진다는 점입니다. HL만도는 소프트웨어 혁신을 통해 이 난제를 극복하는 ‘주파수 적응형 고정자 자속 관측기(FAO, Frequency Adaptive Flux Observer)’ 기반 피드포워드 제어 알고리즘을 개발했습니다.
수식과 메커니즘으로 보는 기존 제어의 한계
전기차 모터를 운전자가 원하는 대로 정밀하게 움직이려면, 모터가 돌아갈 때 반대로 발생해 전류 흐름을 방해하는 ‘역기전력(Back-EMF, 방해 전압)’ 성분을 미리 정확하게 계산하여 더해주거나 빼주는 ‘피드포워드(Feed-forward, 사전 보상)’제어가 필수적입니다.
회전자 자속 기준 제어(RFO，Rotor Flux Orientation) 좌표계 기반의 전류 제어기에서 사전 보상이 필요한 역기전력 수식을 정리하면 다음과 같습니다.
$$ e_{qs}^{e} = \omega_e \left( \sigma L_s i_{ds}^{e} + \frac{L_m^2}{L_r(1+\tau_r p)} i_{ds}^{e} \right) $$
💡 수식 기호 쉽게 읽기
- $R_r$ : 회전자 저항 (모터 회전부 내부의 전기 저항)
- $L_s$, $L_r$, $L_m$ : 고정자, 회전자, 자화 인덕턴스 (전기를 자석의 힘으로 바꾸어 저장하는 능력치)
- $\tau_r$ : 회전자 시상수
($\tau_r=\frac{L_r}{R_r}$, 자석의 힘이 만들어질 때까지 걸리는 반응 지연 시간)
기존의 모터 제어기는 위 수식 속에 들어있는 저항( $R_r$ )과 인덕턴스( $L$ ) 같은 모터 고유 스펙(파라미터) 값들이 고속 주행 중에도 항상 일정하게 유지된다고 가정하고 역기전력을 계산했습니다.
그러나 실제 도로 주행 환경은 전혀 다릅니다．
1. 모터 내부의 급격한 온도 치솟음: 전기차가 고속으로 달려나가거나, 감속할 때 남는 에너지를 전기로 바꾸어 배터리를 충전하는 회생 제동이 반복되면 모터 내부 온도가 100ºC 이상 치솟습니다. 이에 따라 모터 내부의 회전자 저항( $R_r$ )이 공칭값2 대비 20% 이상 크게 변하게 됩니다．
2. 전자석 한계에 따른 자기 포화 현상: 전류가 강하게 흐르면 모터 내부 전자석이 받아들일 수 있는 자석의 힘이 한계에 다다르는 자기 포화(Magnetic Saturation) 현상이 일어나며 인덕턴스(L) 수치가 시시각각 달라집니다.
2공칭값(Nominal Value): 모터를 설계하고 제작할 때 정해둔 '표준 환경 기준의 스펙(파라미터) 수치'. 실제 주행 중 온도 상승이나 과전류가 발생하면 모터의 실제 상태 수치는 이 공칭값과 달라지게 된다．
[기존 방식의 한계 메커니즘]
급가속 & 회생 제동 반복 ➔ 모터 내부 열 발생 ➔ 저항(Rr) 및 인덕턴스(L) 변동 ➔ 제어기의 미리 세팅된 계산식과 실제 모터 상태 사이 간극 발생 ➔ 역기전력 보상 오차 발생 → 의도된 전류 응답 특성 확보 불가
결국 제어기가 예측한 계산값과 실제 모터의 상태 사이에 차이가 벌어지면서, 설계된 전류제어 응답특성을 벗어나게 되는 등 제어 정밀도가 급격히 떨어지게 됩니다.
HL만도의 솔루션: 주파수 적응형 고정자 자속 관측기(FAO)
HL만도 연구팀은 가혹한 주행 환경에서도 제어 오차가 발생하지 않도록, 주파수 적응형 고정자 자속 관측기(FAO) 기반의 피드포워드 제어 알고리즘을 구축했습니다.
이 기술의 핵심 개념은 간단하고 명쾌합니다. 변수가 많고 불확실한 모터 내부 수식을 가지고 역기전력을 어렵게 수동 계산하는 대신, 알고리즘(관측기)이 모터 내부 자기장의 흐름(고정자 자속)을 실시간으로 추정하여 제어기에 곧바로 전달하는 방식입니다.
[HL만도 FAO 알고리즘의 혁신적 흐름]
[모터 전압/전류 감지] ➔ [FAO 관측기가 모터 내부 자속 실시간 추정] ➔ [저항(Rr)·인덕턴스 오차 영향 원천 차단] ➔ [전류 제어기 직접 보상] ➔ [정밀 강건 제어 달성]
모터 외곽에 고정된 고정자 저항( $R_s$ )은 온도 센서를 설치해 직접 측정하고 보정하기가 매우 쉽습니다. 반면 모터 내부에서 고속으로 회전하는 회전자 저항( $R_r$ )이나 인덕턴스 수치는 센서를 붙일 수 없어 실시간 추정이 매우 까다롭습니다. HL만도의 FAO 기술은 센서로 측정하기 쉬운 고정자 저항 정보만을 활용해 자기장의 세기를 추정해 냅니다. 따라서 모터 온도가 치솟아 회전자 저항이 변하거나 인덕턴스 오차가 발생하더라도, 그 영향을 전혀 받지 않고 흔들림 없는 제어 성능(Control Robustness)을 발휘할 수 있습니다.
| 비교 항목 | 기존 공칭 파라미터 수식 계산 방식 | HL만도 FAO 자속 관측기 방식 |
| 제어 메커니즘 | 고정된 파라미터 수식에 의존한 수동 보상 | 고정자 자속 실시간 직접 추정 및 피드포워드 직접 보상 |
| 온도 상승 영향 (오차) | 계산식 오차 발생 → 전류 흔들림 및 제어 성능 저하 | 회전자 저항 및 인덕턴스 오차 영향 원천 차단 |
| 구동 안정성 | 가혹 주행 조건에서 오차 누적 | 온도 급변 및 가혹 환경에서도 안정적인 제어 정밀도 유지 |
[Tech Note: 쉽게 읽는 핵심 용어]
역기전력(Back-EMF): 모터가 돌아갈 때 전류 흐름을 방해하며 반대로 발생하는 전압입니다.
자속 관측기(FAO): 모터에 흘러 들어가는 전압과 전류 신호를 실시간으로 분석하여, 모터 내부 자기장의 흐름(자속)을 정밀하게 추정해 내는 소프트웨어 알고리즘입니다.
제어 강건성(Control Robustness): 외부 온도가 급격히 올라가거나 노면이 가혹한 환경에서도 초기 제어 성능을 흔들림 없이 일정하게 유지하는 시스템의 내구 능력입니다.
시뮬레이션을 통한 성능 검증 데이터
HL만도 연구팀은 제안된 제어 기법의 유효성을 검증하기 위해 3.7kW 범용 유도 전동기 모델을 기반으로 가혹 환경 시뮬레이션을 진행했습니다.
🧪 시뮬레이션 모터 및 파라미터 조건
○ 모터 기본 정격: 3.7 kW / 380 Vrms / 8.1 Arms / 4극 / 1745 r/min
○ 기준 설계 파라미터:
$R_s=1.152\,\Omega$,
$R_r=1.008\,\Omega$,
$L_s=208.4\,\mathrm{mH}$,
$L_r=208.4\,\mathrm{mH}$,
$L_m=199.6\,\mathrm{mH}$
○ 가혹 조건 세팅:
모터 온도 상승으로 회전자 저항이 공칭값 대비 20% 증가한 상황 모사
($\hat{R}_r=1.2R_r$)
시뮬레이션에서는 d축 지령 전류에 교류 성분을 임의로 주입하고 역기전력이 교차 성분으로 나타나는 ｑ축의 전류(q-axis Current)의 리플(Ripple, 미세한 떨림) 크기를 측정했습니다. 피드 포워드 전압 보상이 잘 될수록, q축 전류 리플은 작게 나타납니다.
| 측정 구간 | 적용 피드포워드 제어 방식 | q축 전류 리플 크기 | 제어 성능 개선 효과 |
| Case 1 (04s~08s) | 피드포워드 미적용 | ４０．０ｍＡ | 기준 |
| Case 2 (08s~12s) | 기존 공칭 파라미터 계산 방식 | ３．９ｍＡ | 리플 ９０．２５％ 1차 감소 |
| Case 3 (12s~16s) | 제안된 FAO 자속 관측기 방식 | １．６ｍＡ | 기존 대비 ５８．９７％ 추가 단축 |
검증 데이터가 증명하는 핵심 성과
모터 내부 저항이 20%나 상승한 가혹 환경에서, 기존 수식 계산 방식(Case 2)은 오차를 완벽히 상쇄하지 못해 3.9mA의 전류 떨림이 남았습니다. 반면, HL만도의 FAO 자속 관측기 기법(Case 3)을 적용한 12초 이후 구간에서는 q축 전류 리플이 1.6mA로 급격히 줄어들며 파형이 일직선에 가깝게 안정화되었습니다.
이는 모터의 회전력을 직접 제어하는 q축 전류의 떨림을 최소화함으로써, 전류 제어 성능을 개선할 수 있음을 객관적 수치로 증명합니다.
Tech Note: q축 전류란 무엇인가요?
모터 제어에서는 전류를 자석의 힘을 만드는 d축 전류와 바퀴를 회전시키는 실제 힘(토크)을 만드는 q축 전류로 나누어 제어합니다. q축 전류의 떨림(리플)이 줄어들수록 운전자가 느끼는 승차감과 정숙성이 대폭 향상됩니다.
결론 및 향후 전망
이번 연구는 공급망 리스크가 없는 친환경 유도 전동기에서, 모터 온도 변화와 과전류로 인해 발생하던 제어 한계를 별도의 하드웨어 변경 없이 오직 '소프트웨어 알고리즘(FAO)'만으로 해결했다는 점에서 기술적 의미가 큽니다.
HL만도 연구팀은 이번 EVS37 발표 성과에 안주하지 않고, 복잡하고 가혹한 실제 주행 조건 속에서도 최고 수준의 제어 정밀도와 고효율 모빌리티 솔루션을 제공할 수 있도록 제어 소프트웨어 기술을 지속해서 고도화해 나갈 것입니다.
