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진동과 CAN 데이터를 통한 차량 브레이크 패드의 상태 진단 모델 연구와 차량 예지보전에 대한 고찰
유병욱(Byungwook Yoo),오명근(Myunggeun Oh),박승영(Seungyoung Park),조범래(Bumrae Cho) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5
자율주행 그리고 차량공유 시대의 도래로 자동차 PdM의 필요가 부상하고 있다. 하지만 이제껏 PdM이 적용된 다른 산업들과는 다르게, 자동차의 주변환경은 변화의 폭이 크고 고사양의 데이터 수집 인프라를 활용하기 어렵다. 본 논문은 현시점 자동차의 주요 구성요소 중 데이터 취득 및 분석이 가장 용이한 브레이크 패드를 연구하여, AI에 의한 차량 상태 모니터링과 건전성 예측의 가능성을 검토한다. 브레이크 패드의 동역학에 관련된 CAN 데이터, 그리고 차량에 가속도센서를 장착하여 수집한 제동 시의 0~250Hz 대역 진동 3축 성분 STFT 값을 학습 데이터로 사용했다. 모델은 LGBM, XGBoost, 딥러닝 기법을 조합하여 앙상블 학습했다.