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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,133 - 1,146 (14page)
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This paper presents an anomaly detection algorithm for an engine clutch engagement/disengagement process of P2 type hybrid electric vehicles that use long short-term memory(LSTM). We proposed a structure of an LSTM-based model that can predict data at present, and trained the model with normal data. When the difference between the predicted values of the model and the measured values exceeds a certain threshold, the algorithm determines the data as anomalies. We used simulation data in the model training, and developed a threshold that considers the data prediction characteristics of the LSTM-based model. The developed anomaly detection algorithm predicted normal data well, and showed the results of anomaly detection with high accuracy. Since other vehicle data have similar characteristics to the target data of this paper, this algorithm is expected to be applied successfully to other vehicle data.
목차
Abstract
1. 서론
2. 대상 차량 구조 및 대상 제어 기능
3. LSTM 기반 이상치 탐지 알고리즘
4. 테스트 결과
5. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
이태영 / 2018 / 초소형 전기차용 VCU 알고리즘에 관한 연구 / 한국자동차공학회 논문집 26(1):32~41
이택규 / 2019 / 자율주행 차량의 급격한 조향 시 속도 감소를 고려한비선형 모델예측제어 기반 차량 거동제어 전략 / 한국자동차공학회 논문집 27(2):133~143
W. Zhang / 2018 / LSTM-based Analysis of Industrial IoT Equipment / IEEE Access 6:23551~23560
A. Gaddam / 2020 / Detecting Sensor Faults, Anomalies and Outliers in the Internet of Things: A Survey on the Challenges and Solutions / Electronics 9(3)
A. Nanduri / 2016 / Anomaly Detection in Aircraft Data using Recurrent Neural Networks (RNN) / 2016 Integrated Communications Navigation and Surveillance(ICNS) :5C2-1~5C2-8
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W. Zhang / 2018 / LSTM-based Analysis of Industrial IoT Equipment / IEEE Access 6:23551~23560
A. Gaddam / 2020 / Detecting Sensor Faults, Anomalies and Outliers in the Internet of Things: A Survey on the Challenges and Solutions / Electronics 9(3)
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