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학술저널
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노은정 (HL 만도) 김만기 (HL 만도) 원종익 (HL 만도) 박재현 (HL 만도) 지현 (HL 만도) 고상진 (HL 만도) 정지현 (HL 만도)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제33권 제5호
발행연도
2025.5
수록면
325 - 333 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2025.33.5.325

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This study focused on a prognostics and health management(PHM) system to predict a specific fault in the electric mechanical brake system. As software requirements become increasingly complex, implementing a robust PHM system is essential to ensure reliability and safety. This research systematically categorized fault conditions and extracted key features from signal data using fast Fourier transform techniques to generate short-time Fourier transform spectrogram image data sets. A univariate ResNet model was trained using motor phase-U voltage data, achieving a fault classification accuracy of 83.08 %. Notably, the model effectively differentiated between normal and fault states, even under dynamic driving conditions. This research underscored the potential to minimize maintenance requirements and enhance system reliability, contributing to safer and more efficient operation of the EMB system in real-world scenarios. To supplement the current study’s findings, future research exploring strategies on how to improve model accuracy by integrating multi-channel data and applying state-of-the-art convolution neural network(CNN) architectures is recommended.
#Electro mechanical brake(전기 기계식 브레이크) #Prognostics and health management(고장 예지 및 건전성 관리) #Short-time fourier transform(단시간 푸리에 변환) #Convolutional neural network(합성곱 신경망) #Brake by Wire(브레이크 바이 와이어)

목차

Abstract
1. 서론
2. Materials and Methods
3. Experimental Methodology
4. Results and Discussion
5. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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