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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 2,939 - 2,942 (4page)
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Conventional methods for fault diagnosis in Low DC-DC Converters(LDCs) are primarily algorithm-based and have limitations in detecting divers fault patterns. To address this issue, the study designs a deep learning model for fault diagnosis of LDCs. Simulated fault data, including under-and over-voltage conditions, are collected using a buck converter. Various models are trained on the collected data and evaluated in real-time environments. Finally, the model with the highest performance is used to demonstrate the effectiveness and real-time capability of deep learning-based fault diagnosis.
목차
Abstract
1. 서론
2. 고장 진단 모델 설계
3. 성능 측정
4. 결론
References
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