MNN과 LSTM을 이용한 배터리 고장 진단

장재표; 황지환; 이종현; 이인수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 장재표 (경북대학교) 황지환 (경북대학교) 이종현 (경북대학교) 이인수 (경북대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2024.5

수록면: 260 - 266 (7page)

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본 논문에서는 배터리에서 전압 센서 및 전류 센서의 고장이 발생하는 상황에서 전압 센서 및 전류 센서의 고장을 진단하는 방법을 제안한다. 센서가 고장이 발생한 상황을 가정하여 테스트 데이터에 전압 및 전류데이터에 노이즈를 추가하였다. 학습 데이터로는 정상적인 데이터를 학습시켰고, 테스트 데이터로는 각각 Gaussian_noise와 Laplace 분포, Chai-square 분포를 이용하여 노이즈를 추가한 데이터를 사용하였다. 신경 회로망으로는 MNN(Multi-layer Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였으며, 본 실험에서는 전압, 전류 센서의 고장이 발생 시 각각의 제안한 알고리즘의 고장 진단 성능을 비교 분석하였다.

#Lithium-ion battery #SOC #MNN #LSTM #Gaussian_noise #Laplace dis-tribution #Chai-square disttributionFirst Section

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