AI 기술을 활용한 EMB 3상 모터 고장 예측 및 안전 메커니즘 = AI-Based Prediction and Safety Measures for EMB 3-Phase Motor Faults

국문 초록 (Abstract)

미래 자동차 시스템 개발에 있어서 안전성과 성능은 중요한 고려 사항이다. 차량 제동을 담당하는 핵심 부품 중 하나인 Drum type Electro Mechanical Brake (D-EMB)의 안정적인 운영이 필수적이다. 현재까지의 연구는 주로 고장이 발생한 이후의 대응 방식에 중점을 두었으며, 고장 감지와 진단에 초점을 맞추었다. 그러나 본 연구는 D-EMB 시스템에서 모터 고장을 사전에 예측하고 이에 대응하는 방법을 개발하여 차량의 안전성을 향상시키고자 한다. 본 연구는 AI 기반 FFT(고속 퓨리에 변환) 분석을 활용하여 모터 고장을 사전에 감지하는 기술을 개발하였고, 그 결과로 80% 이상의 정확도로 고장을 예측할 수 있음을 확인했다. 본 연구는 미래 자동차의 안전성 향상과 새로운 안전 기술 개발에 기여할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the development of future automotive systems, safety and performance are crucial considerations. The reliable operation of Drum type Electro Mechanical Brake (D-EMB), a key component responsible for vehicle braking, is essential. Previous research has predominantly focused on post-fault response strategies, emphasizing fault detection and diagnosis. However, this study aims to enhance vehicle safety by predicting motor faults in the D-EMB system in advance and developing corresponding measures. Utilizing AI-based FFT(Fast Fourier Transform) analysis, this research has successfully developed a technology for the early detection of motor faults, achieving an accuracy of over 80%. This study contributes to improving the safety of future automobiles and the development of innovative safety technologies.

목차 (Table of Contents)

• 초록 i
• ABSTRACT iii
• 목차 v
• 표 목차 vii
• 그림 목차 viii
• 1장. 서론 1
• 2장. 관련 연구 3
• 3장. 연구 방법 6
• 3.1 하드웨어 구성 6
• 3.1.1 베어링 고장 7
• 3.1.2 축정렬 불량 7
• 3.1.3 회전체 불평형 7
• 3.2 실험 환경 및 시나리오 7
• 3.3 데이터 수집 8
• 3.4 데이터 분석 10
• 3.4.1 입력 변수 선택 10
• 3.4.2 모델 선택 11
• 3.4.3 평가 지표 선택 13
• 3.4.4 모터 결함으로 인한 성능 저하 요인 식별 14
• 4장. 결과 16
• 4.1 입력 변수 선택의 유효성 16
• 4.2 모델 튜닝 17
• 4.3 실험 결과 19
• 4.4 예측 결과에 따른 동작 메커니즘 20
• 4.5 요약 22
• 5장. 결론 23
• 참고문헌 24