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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 119 - 126 (8page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2024.32.1.119
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This paper presents a new approach to fault detection in vehicle sensors that is not dependent on specific vehicle dynamics models. The proposed technique utilizes easily accessible normal signal data, thus eliminating the need for expensive fault data collection methods. It focuses on a discriminator, which is developed by using Generative Adversarial Networks(GANs), that differentiates between genuine sensor signals and synthetic signals generated by a signal generator. This discriminator acts as a fault detection mechanism that helps identify faulty sensors. This study presents the GAN-based development process, neural network structures, data collection methods, and validation procedures on fault detection. Validation through simulation with CarSim demonstrates the feasibility of designing fault detection algorithms without having to collect fault data.
목차
Abstract
1. 서론
2. 고장진단 알고리즘 설계
3. 알고리즘 검증
4. 결론
References
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