대표적인 IWM는 Elaphe, Protean, Schaeffler 등 여러 드라이브 트레인 회사에서 개발하고 있다. Fig. 2는 다양한 IWM를 보인 것으로 Elaphe와 Protean 제품은 모터 직구동 방식으로 구성되어 있고 Schaeffler 제품은 모터와 유성기어 타입의 감속기로 구성되어 있다⁽⁷⁾. Fig. 3은 이 연구에 사용한 IWM를 차량에 장착한 것을 보인 것으로 최대 토크와 출력이 1500 Nm, 50 kW이고 64 poles/60 slots의 모터 직구동 방식으로 구성되어 있다^(14,15).

Fig. 2 
IWMs system

Fig. 3 
An IWM system

Fig. 4는 아이오닉 5 전기 차량의 후륜에 IWM를 장착하고 0 kph ~ 100 kph 가속 주행 중에 발생하는 소음을 계측 도시한 것으로 약 250 Hz 미만에서 모터 8차, 16차, 성분과 그 이상의 주파수 조건에서 64차 성분과 그 하모닉, 그리고 80차 성분과 하모닉 등으로 구성된 화인 소음이 있다. 64차 이상은 3상 인버터를 통한 모터 제어와 64폴(pole)과 60슬롯(slot)의 개수로 구성된 모터 구성 특징과 축을 지지하는 제작 품질 등의 복합 문제에 의한 영향으로 판단된다. 반면에 250 Hz 미만의 8차와 16차 화인성 소음은 모터에 공급되는 전원의 품질과 하중을 받는 휠 허브 베어링의 볼 개수 등의 영향으로 판단된다. 주된 소음원은 차량 실내에서 부밍성으로 인지되는 16차 성분과 화인성 순음으로 인지되는 64차 성분으로 승객에게 청감상의 상당한 불쾌함을 주는 수준이다.

Fig. 4 
IWM noise in the electric vehicle cabin

1936년 독일의 엔지니어 Leug는 능동 소음 제어에 대한 최초의 특허를 출원했다. 1950년대 말까지 Fogel, Simshauser 등이 다양한 아날로그 ANC(active noise control) 장치를 발명하였다. 그러나 아날로그 ANC는 변동성이 있는 소음의 특성과 환경 조건에는 사용할 수 없었다. ANC 장치를 자동으로 조정하는 디지털 적응형 ANC 이론이 1975년 widrow에 의해 확립된 이후부터 ANC가 발전하기 시작했다^(7~13).

현재는 특정한 로컬(local) 영역의 소음을 저감하는 ANC 기술이 이어폰이나 헤드폰 등의 노이즈 캔슬링 제품에 많이 적용되고 있다.

이 연구에서 적용한 ANC 알고리즘은 입력이 차량의 서스펜션을 가진하고 그 진동이 차체로 전달된 후 차량 실내 공간(cavity)를 가진하여 수음자의 귀까지 도달하는 노이즈 특성에 따라 입력 진동인 참조 신호를 이용하여 제어 신호를 생성하는 피드포워드(feed forward) 알고리즘을 이용하였다. 참조 신호 위치를 선정하기 위해 차량 전달계에 가속도 센서를 붙여 실내음과 동시에 측정하였다. 특히, 이 연구에서는 주행 중에 발생하는 소음을 제어하기 위한 ANC 시스템이 다양한 변화에 대응해야 하므로 적응형 필터로 LMS(least mean square) 알고리즘을 사용한 횡단형 FIR(finite impulse response) 필터를 사용하였다. Fig. 5는 FxLMS(filtered-x least mean square) 알고리즘을 사용하는 ANC의 블록선도를 나타낸 것이고⁽¹³⁾Fig. 6은 이 연구에서 FxLMS 알고리즘을 이용한 ANC의 블록선도를 상세하게 나타낸 것이다. 저주파 대역을 제어하기 때문에 reference signal에 aliasing을 방지하기 위한 low pass filter와 가속도 센서의 DC 성분과 극 저주파의 높은 에너지로 인해 제어 대역의 정상 수렴이 방해 받는 것을 방지하기 위한 high pass filter도 같이 적용되었다. 제어기의 연산량을 고려하여 제어 필터 업데이트 연산은 센서의 sampling rate보다 낮게 수행되므로 센서로부터 받은 신호를 down sampling 하였다. 귀 근처를 제어해야 성능 체감이 가능하기 때문에 VMT(virtual microphone technique)이 적용되었다. Sp는 스피커에서 physical mic간 2차 경로, Sv는 virtual mic간 2차 경로, G path는 physical mic에서 virtual mic까지 경로를 나타낸다. Sp는 실제 물리적인 경로, Sp^,Sv^는 각 경로의 전달함수 모델이다. VMT는 physical mic에서 측정된 error signal을 앞서 언급한 전달함수를 이용하여 연산하고 실제 제어해야 하는 귀 위치의 virtual mic의 error signal을 도출하게 된다.

Fig. 5 
A block diagram for digital electronic control system in FxLMS-based ANC

Fig. 6 
An applied ANC algorithm block diagram for IWM

ANC를 이용하여 IWM 소음을 저감하기 위하여 IWM가 적용된 차량에서 진동과 소음을 계측하고 소음원의 발생 주파수 영역을 구분하였다.

Fig. 7과 같이 부밍성 소음으로 인지되는 250 Hz 이하 대역에 존재하는 8차와 16차 화인성 소음의 기여도가 높은 진동 전달 경로 분석을 실시하였다.

Fig. 7 
Noise area for adapting the ANC

실내소음과 상관성(coherence)이 가장 높은 진동센서의 위치를 선정하기 위하여 다중 상관성(multiple coherence, MC) 분석을 실시하였다.

MC 분석은 다중 입력과 단일 출력 사이의 선형 종속의 척도를 나타내기 위한 기여도 함수로 외부 잡음을 포함하는 전체 출력 스펙트럼과 외부 잡음이 포함되지 않고 입력들에 의해 발생하는 스펙트럼의 비를 나타낸 것이다. 이 연구에서는 차량 전달계에 부착한 총 14개의 가속도 센서 중 4개의 센서 위치를 선정하고자 했으며, 이때 구성된 조합의 수는 약 1000여개이고, 구성된 조합들에 대하여 차량 실내 8개 위치의 마이크와 MC 분석을 실시하여 상관성이 높은 1개의 조합을 선정하였다. 이때 판단 기준은 8개 마이크와의 상관성 평균값을 이용하였다. Fig. 8은 MC 분석을 통한 결과의 예를 도시한 것으로 선정된 위치에서 100 Hz ~ 150 Hz 대역의 상관성이 ‘1’에 가까운 상관관계임을 확인할 수 있다. 이러한 상관성 분석에서 초기 분석시 상관성이 매우 낮게 나오면 이 시스템은 제어하기 어렵다고 판단할 수 있다. MC 분석법을 통하여 제어가 충분히 가능함을 판단한 후, 최적의 가속도 센서 개수와 위치 조합을 찾기 위해 최적 필터(optimal filter) 분석법을 이용하였다. 센서의 장착성과 좌우 밸런스 등을 고려하여 실내 승객의 귀 위치에서 소음 기여도가 가장 큰 4곳의 가속도 센서 위치를 선정하였다. Fig. 9는 가속도 센서 설치 위치를 나타낸 것으로 차체 프레임 좌측과 우측 2곳, 서브프레임 절연전의 좌측과 우측 2곳을 각각 선정하였다.

Fig. 8 
Multiple coherence analysis for ANC

Fig. 9 
Accelerometer positions to optimize the ANC

이를 기반으로 제어 성능 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에는 기 측정된 4개의 가속도 센서 신호와 차량에 장착된 4개의 스피커, 좌우 귀를 모두 제어하기 위해서 4개의 좌석 기준 8개의 마이크 신호, 스피커에서 마이크까지의 32개의 2차 경로 모델이 적용되었다. 그 결과 소스측 진동과 차량 실내 소음 사이의 높은 상관성이 확보되었음에도 제어 성능은 낮았다. 추정 원인으로는 차량 실내의 3차원 조건에서 부족한 스피커 개수로 많은 위치를 제어하려고 하면 제어 필터의 해를 찾기 어려워 제어가 잘 되지 않았던 것으로 판단된다. 이 연구에 사용된 차량에서 제어가 가능한 기본적인 스피커 개수는 4개이고 이를 기준으로 제어하고자 하는 실내 마이크 개수를 1개부터 순차적으로 증대하여 제어 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 마이크 개수가 5개가 넘어서면서부터 급격한 성능 저하를 나타냈다. 다른 변경 없이 마이크 개수가 증대될 때, 성능 저하를 나타낸다는 것은 제어하고자 하는 마이크 개수에 따라 필요한 최소한의 스피커 수가 필요하다는 것을 의미한다. 따라서 제어하고자 하는 마이크 위치 수와 스피커(actuator)의 개수가 유사해야 어느 정도의 제어 성능이 확보가 된다는 것을 확인하였다. 스피커의 위치도 영향을 줄 수 있으나 기본적으로 차량에 장착된 스피커를 그대로 사용하기 때문에 위치를 따로 고려하지는 않았다. 또한 스피커들로 chirp 신호를 출력하여 탑승객 귀 위치의 마이크로폰 응답을 측정하여 FRF를 측정하였다. Fig. 10은 새로 설치된 2개의 우퍼스피커의 FRF 측정결과를 보인 것으로 제어 목표주파수인 50 Hz ~ 250 Hz 대역의 재생이 가능함을 확인하였다. 이를 다시 점검하기 위하여 2차 경로와 스피커 개수의 정합성을 검토하여 전석과 후석에 총 2개의 스피커를 추가하였다. 이를 통하여 Fig. 11과 같이 약 15 dBA 정도 소음이 개선되는 성능을 확인하였다.

Fig. 10 
FRF test results of the woofer speakers in the cabin

Fig. 11 
ANC simulation results between 4 speakers and 6 speakers

성공적인 ANC 적용을 위하여, 총 4개의 가속도 센서(3축, 12채널)와 각 좌석당 2개씩 8개의 에러 마이크(error mic)를 설치하고, 6개의 스피커와 TI(사)의 700 MHz dual core를 가진 DSP(digital signal processor) 제어기를 사용하였다. Fig. 12는 차량에 설치된 제어기와 스피커, 에러 마이크 등을 보인 것이다⁽¹⁵⁾.

Fig. 12 
ANC devices(amp, controller, 2 woofer speakers, 4 door speakers, sub power, 8 error mics)

Fig. 13은 60 kph 정속 주행 조건에서 ANC를 적용한 실차 평가 결과를 보인 것이다⁽¹⁴⁾. ANC를 적용하여 차량 실내 OA 소음이 6 dBA ~ 8 dBA 개선되고 운전석에서 16차(120 Hz 대역) 성분이 약 20 dBA 저감되었다.

Fig. 13 
IWM noise reduction by ANC(60 kph, APS 20%)

Fig. 14는 정지상태에서 시속 100 kph까지 가속 주행하면서 ANC가 작동하지 않을 때와 작동할 때의 실내 운전석에서의 소음 데이터를 보인 것이다⁽¹⁵⁾. 250 Hz 이하 대역에 존재하는 다른 화인성 소음 성분도 효과적으로 개선되는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 14 
IWM noise reduction by ANC(0 kph ~ 100 kph)