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연구대상 비행체는 분산 하이브리드 추진 방식의 4∼5인승급 수직이착륙기이며, 해당 비행체에 대한 주요 제원은 Table 1과 같다. 비행 시나리오는 Fig. 1과 같으며, 연구대상 비행체는 168초까지 이륙, 천이, 상승, 가속을 거친 후 4,668초까지 최장 시간 순항 구간이 지속된다. 이후 4,836초까지 추진요구전력의 변동이 가장 큰 구간으로 감속, 하강, 천이, 착륙을 거친다. 추진요구전력은 이륙 및 착륙 구간에서 678 kW이며, 순항 구간에서 294 kW이다[6].

Fig. 1 
Mission profile for the target aircraft.

연구대상 비행체용 하이브리드 추진시스템은 가스터빈엔진, 발전기, 정류기, 배터리팩, 모터 그리고 인버터로 구성된다. 이 중 가스터빈엔진, 발전기와 정류기는 동체 내부에 위치하며, 배터리팩은 날개 내부에 배치된다. 총 6개의 듀얼 모터와 듀얼 인버터는 각 낫셀 내부마다 위치한다[6,7].

본 연구에서 다루고자 하는 모델링 대상은 시뮬레이션 해석 속도 및 해석 데이터 저장 용량을 고려하여 비행체 세로축 기준으로 좌우 대칭인 하이브리드 추진시스템의 절반을 대상으로 선정하였다. 해당 하이브리드 추진시스템은 Fig. 1에 제시된 비행 시나리오에 따른 추진요구전력의 절반을 공급하게 된다.

가스터빈엔진 기반 하이브리드 추진시스템은 Fig. 2와 같이 구성된다. 가스터빈엔진에서 생성된 동력은 동력터빈 구동축과 기어박스를 통해 직결된 발전기를 통해 3상 전력으로 변환되고 정류기를 거쳐 DC 전력으로 변환되어 배터리 팩의 전력과 함께 다수의 모터 세트가 필요로 하는 추진요구전력을 공급한다. 정류기와 배터리팩의 끝단(terminal)이 별도의 DC-DC 컨버터 없이 전원버스와 직결되는 방식이다. 듀얼 모터와 듀얼 인버터는 모델링 시 Fig. 2와 같이 로터당 두 세트의 모터와 인버터를 사용하여 구현하였다.

Fig. 2 
Propulsion system schematics.

본 연구에서는 하이브리드 추진시스템을 모델링 및 해석하기 위해 MATLAB/Simulink 프로그램을 사용하였다. 해당 프로그램은 다중 도메인(가스, 열, 기계, 전기, 제어, 등) 시스템을 통합하여 모델링 할 수 있으며, 모델 기반 설계를 통해 복잡한 시스템 모델링 시 계층적/모듈화 접근이 가능한 특징이 있다.

비행 시나리오에서 최장 시간 동안 147 kW의 추진요구전력이 필요한 구간은 순항 구간이다. 해당 구간에서는 (배터리팩보다 에너지밀도가 높은) 가스터빈엔진을 주 전력원으로 사용하여 추진요구전력을 공급하기 위해 160 kW급 터보샤프트 엔진을 선정하였다.

MATLAB/Simulink 프로그램에서 Simscape library와 Simscape Language를 사용하여 자체 개발한 블록을 사용하여 구현한 터보샤프트 엔진 모델은 Fig. 3과 같으며 흡입구, 압축기, 연소기, 가스발생기 터빈, 동력터빈, 배기구, 그리고 엔진 제어기로 구성된다. 엔진 제어기는 적분에 따른 오차 누적을 방지하기 위해 Anti-windup 기능이 포함된 2개의 PI 제어기를 사용하여 동력터빈 회전수와 터빈입구온도를 각각 제어한다. 터보샤프트 엔진의 동력터빈 축은 엔진 제어기에 의하여 항시 일정 회전수를 유지하도록 제어되며, 이에 따라 동력터빈 축과 직결된 발전기 축도 일정 회전수로 구동된다. 발전기가 고출력으로 추진요구전력을 공급해야 될 경우, 엔진 제어기는 동력터빈의 일정한 회전수에서 엔진의 연소기로 유입되는 연료량을 늘려 동력터빈의 토크를 증가시키고, 이에 따라 발전기의 출력이 증대되어 추진요구전력을 공급하게 된다. 엔진 제어기를 통해 연소기로 유입될 열유량(heat flow rate)이 결정되며, Jet A 연료의 저위발열량을 사용하여 연료 유량을 계산하였다.

Fig. 3 
Turboshaft engine model using MATLAB/Simulink.

MATLAB/Simulink 프로그램을 사용하여 모델링한 터보샤프트 엔진의 사이클 해석 결과는 GSP(Gas Turbine Simulation) 프로그램을 사용하여 해석한 결과와 비교 검증하였다. 본 연구에서 사용한 GSP는 NLR에서 개발한 상용 가스터빈엔진 사이클 해석 프로그램이다[8]. GSP를 사용하여 구현한 터보샤프트 엔진 모델은 Fig. 4와 같으며, MATLAB/Simulink 프로그램을 사용하여 구현한 터보샤프트 엔진 모델과 동일한 방식으로 구성하였다.

Fig. 4 
Turboshaft engine model using GSP.

터보샤프트 엔진의 사이클 해석을 수행하기 위해서는 해당 엔진의 각 구성품(원심 압축기, 구심터빈, 축류 터빈)에 대한 성능맵이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 선행연구를 통해 확보한 80 kW급 KATS-100R 터보샤프트 엔진의 각 구성품에 대한 성능맵을 160 kW 급으로 스케일 업하여 사용하였다[9,10]. 보정된 성능맵 데이터를 MATLAB/Simulink 프로그램과 GSP 프로그램에 적용하였을 때, 각 프로그램이 생성(plot)하는 압축기 성능맵은 Fig. 5와 같이 상호비교하였으며, 가스발생기 터빈과 동력터빈 성능맵은 각각 Fig. 6, 7과 같이 상호비교하였다. 이를 통해 각 프로그램은 엔진의 각 구성품에 대하여 동일한 성능맵이 적용되었음을 확인하였다.

Fig. 5 
Compressor performance map comparison.

Fig. 6 
Gas generator turbine performance map comparison.

Fig. 7 
Power turbine performance map comparison.

터보샤프트 엔진의 사이클 해석은 지상정지, 표준대기 조건에서 동력터빈 축의 부하에 의해 가스발생기 터빈 축의 회전수가 결정되는 방식으로 정상상태 성능해석을 수행하였고, 대상 엔진의 설계점(동력터빈 출력 160 kW)와 탈설계점(동력터빈 출력 100 kW)에서 두 프로그램 간 해석 결과값의 오차를 비교하였다. 비교 대상 항목은 각 구성품 전, 후단에서의 온도, 압력, 보정 공기유량(corrected mass flow rate)과 구성품의 압축비, 회전수, 출력, 연료유량이다. 그 결과, 두 프로그램 간 설계점과 탈 설계점에서 평균 상대오차는 각각 1.2%와 1.1%임을 확인하였다.

본 연구에서는 영구자석 동기 발전기(PMSG: Permanent Magnet Synchronous Generator)와 다이오드 정류기를 선정하였다. 모델링 및 시뮬레이션용으로 사용한 발전기의 성능 파라미터는 다음과 같다. 토크 상수는 1.328 Nm/A이며 pole pair수는 10이다. d축과 q축 고정자 인덕턴스는 각각 180 μH, 195 μH이다. 정류기는 IXYS사의 Standard Rectifier Module 제품을 선정하였다. 모델링 시 필요한 주요 성능 파라미터는 제작사에서 제시한 Technical Data Table 상의 값을 사용하였다[11].

발전기와 다이오드 정류기, 그리고 LC 필터는 MATLAB/Simulink 프로그램에서 Simscape library 내 블록을 사용하여 Fig. 8과 같이 모델링하였으며, LC 필터에 적용된 인덕턴스와 커패시턴스는 각각 65.96 μH, 600 μF이다.

Fig. 8 
PMSG, Diode Rectifier and LC Filter Models.

발전기, 정류기 그리고 LC 필터 모델은 시뮬레이션 해석을 통해 전압별 회전속도에 따른 발전기 출력을 확인하였으며 그 결과는 Fig. 9와 같다. Fig. 9로부터 발전기 출력은 특정 회전속도(2,700 rpm @620 VDC) 이상에서 발생함을 알 수 있고, 동일한 회전속도에서도 전압별로 발전기 출력이 달라지며 전압이 낮을수록 발전기 출력이 높아진다는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 9 
Generator power variations versus rotational speed of generator.

본 연구에서는 기어박스 용으로 Simple Gear 블록을 사용하여 동력터빈 구동축과 발전기 축을 연결하였으며, 이를 통해 동력터빈 회전수 60,000 rpm은 발전기의 정격 회전수인 3,300 rpm으로 감속된다. 본 연구에서는 Simple Gear의 효율은 96%로 설정하였다.

배터리팩은 비행 시나리오 상에서 가스터빈엔진의 공급가능 출력을 상회하는 고출력 공급이 필요한 구간에서 원활한 전력공급(고율방전)이 가능해야 하고, 배터리팩 용량은 비상 상황을 대비하여 비행 시나리오 상의 전 구간에서 적정 용량 이상 확보되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서 선정한 배터리 셀은 상용품으로 리튬이온 배터리이다. 배터리 셀의 Nominal 전압은 3.7 V이며 용량은 24 Ah 급이다. 해당 배터리 셀의 연속 최대 방전률은 15 C(300 A)이며, 에너지는 밀도는 208 Wh/kg이다.

배터리 셀은 MATLAB/Simulink 프로그램에서 Simscape Electrical 라이브러리에 있는 Battery(Table-Based) 블록을 사용하여 모델링하였다. 이 블록은 사용자가 입력한 배터리 셀의 무부하 전압(No-load voltage)과 내부저항값을 사용하여 다양한 충방전 조건에서 시뮬레이션 해석 결과를 생성한다. 본 연구에서 모델링한 배터리 셀의 시뮬레이션 해석 결과는 선정한 배터리 셀을 0.25 C, 3 C, 6 C, 10 C 조건에서 방전시험 한 결과와 Fig. 10과 같이 비교, 검증하였다.

Fig. 10 
Simulation and Experimental result, A battery cell characteristic curves.

배터리 셀은 168 직렬 3 병렬로 구성하여 배터리팩으로 모델링하였고, 배터리 팩의 주 전압 범위는 537.6∼705.6 V이며, 용량은 72 Ah 급이다. 시뮬레이션 해석 시 배터리팩의 초기 SOC(State Of Charge)는 100%로 설정하였다.

본 연구에서는 연속 출력 84.8 kW 급 영구자석 동기 모터(PMSM: Permanent Magnet Synchronous Motor)를 설계 및 개발 중이며, 해당 모터의 주요 설계 파라미터는 Table 2와 같다.

모터와 인버터, 그리고 속도 및 전류 제어기는 MATLAB/Simulink 프로그램에서 Simscape library 내 블록 등을 사용하여 Fig. 11과 같이 모델링하였다. Fig. 11에서 PWM Generator 블록은 3상 2레벨 인버터의 스위칭 동작을 제어하기 위해 3개의 정현파 기준(reference) 전압과 DC 링크단 전압을 기반으로 On, Off 게이팅 시간을 계산하여 변조파(Modulation wave)를 생성한다. 인버터는 시뮬레이션 속도 향상을 위해 스위칭 소자를 사용하지 않고, Average-Value Voltage Source converter(Three-Phase) 블록을 사용하였다. 해당 블록은 PWM Generator 블록으로부터 입력된 3상 변조파에 따라 전기 에너지를 DC에서 AC 전압으로 변환한다[12].

Fig. 11 
PMSM, inverter and controller models.

본 연구에서 비행 시나리오에 따라 프롭로터가 필요로 하는 요구 회전수와 요구 토크값은 속도제어기가 추종해야 할 목표 회전수와 모터 로터가 추종해야 할 목표 토크 값으로 사용하였다.