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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
송은아 (한양대학교) 조건희 (한양대학교) 이형철 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,276 - 2,283 (8page)

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With the tightening of automotive safety regulations, advanced monitoring technologies like wheel torque monitoring have become essential for ensuring vehicle safety and performance. Traditional rule-based algorithms for abnormal torque monitoring are complex, time-consuming, and highly dependent on precise torque estimation, leading to reduced monitoring performance when estimation accuracy decreases. To address these issues, this paper presents an LSTM-based wheel torque estimation algorithm and an abnormal torque detection method based on autoencoder reconstruction error. This data-driven approach simplifies the development process by reducing reliance on expert knowledge for algorithm design. Furthermore, a gear-specific monitoring method is introduced to account for torque variations across different gears, enhancing detection accuracy. The proposed algorithm was validated using real-world test data from straight and flat driving conditions.
#Torque Monitoring (토크 모니터링) #Anomaly Detection (이상치 탐지) #Torque Estimation (토크 추정) #AI (인공지능) #LSTM (장단기 메모리) #Autoencoder (오토인코더)

목차

Abstract
1. 서론
2. 휠 토크 추정 알고리즘
3. 이상 토크 모니터링 알고리즘
4. 시뮬레이션 결과
5. 결론
References

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