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저자정보
김용현 (한국에이브이엘) Markus Sulzer (AVL List GmbH)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
1,653 - 1,660 (8page)

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In this paper a Robust Neural Network (RNN) which is especially suited for EV test bench. The complex model algorithm can provide the superior model quality of result and simple optimization. The E-Drive test bench is consisted of real E-Drive test environment with the physical operation and optimized test/modeling methodology. The model and test are operated for best optimization during back-emf phase with managing the limit condition which must be avoided. Not only quality, but also the time efficiency, will be managed in the same process. When RNN model is used with battery test environment, uninterested areas of test will be ignored and during the test, DoE provides the fast way to anticipate the next nominated test point for the better model quality. Using RNN algorithm, this automatic test can provide the simple order to make a model prediction and the efficiency test using id and iq parameter.
#E-Drive optimization(E-드라이브 최적화) #Design of Experiment(DoE/실험계획법) #Robust Neural Network(강건신경망) #Parameter identification(매개변수 식별) #Back EMF(역기전력)

목차

Abstract
1. 서론
2. 모터/인버터 자동화 시험 개요
3. E-Drive 자동화 시험
4. 결론
References

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