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저자정보
박이형 (인천대학교) 이동인 (인천대학교) 윤한신 (인천대학교) 강창묵 (인천대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2024 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
402 - 406 (5page)

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This paper introduces a novel approach for On-Board Charger (OBC) fault diagnosis utilizing a boosting algorithm. As electric vehicle technology advances, ensuring the reliability of OBCs becomes imperative. The proposed methodology harnesses the power of boosting algorithms to enhance the accuracy and efficiency of fault detection in OBC systems. By employing a diverse set of weak learners, the algorithm collectively strengthens the diagnostic capabilities, effectively identifying and classifying faults within the charger. This study demonstrates results through Psim simulations, showcasing the preprocessing and algorithm"s robustness in addressing diverse normal/fault signal scenarios. This innovative application of boosting algorithms in OBC fault diagnosis holds significant potential for advancing the reliability and performance of electric vehicle charging systems.
#Boosting algorithm(부스팅 알고리즘) #Fault diagnosis(고장 진단) #Electric vehicle(전기 자동차) #Multi label classification(다중 레이블 분류) #On board charger(온보드 충전기)

목차

Abstract
1. 서론
2. OBC 데이터 분석 및 전처리
3. 부스팅 알고리즘 기반 분류기 설계
References

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