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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이현창 (한양대학교) 이주인 (한양대학교) 이형철 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2023.11
수록면
706 - 711 (6page)

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It is important to obtain an accurate sensor value because an autonomous vehicle controls by processing various information through a sensor. If a sensor value problem occurs due to a sensor failure, it can cause a serious performance degradation problem. To prevent this deterioration problem, sensor failures are diagnosed and model-based fault detection and diagnosis algorithms are utilized as a method. In previous studies, a generalized observer method using extended kalman filter(EKF) was used as a model-based fault diagnosis method, but the computational amount increased as the number of diagnostic subjects increased. In this paper, a new method for the reduction number of extended kalman filter(EKF) was investigated. The proposed method designs the extended kalman filter(EKF) by integrating the lower system dynamics of the vehicle with vehicle dynamics.

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 모델링
3. 고장 진단 알고리즘
4. 시뮬레이션
5. 결론
References

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