| 연구목표 |
- 연구실 기반 Battery cell 및 pack의 EV의 주행환경을 모사한 프로파일 기반 특성 실험(ex : Cycle test, UDDS test 등)에서 선정된 Health-Indicator를 Jetson Nano AI board 에 탑재하는 Embedded System 구성 - Cloud Server의 Raw data에서 추출하고 인공지능 기반 ... |
| 연구내용 |
◦EV의 실제 주행환경을 고려한 특성 프로파일 선정 ⇨ Experimental Data Collection◦Cloud Server 기반 BEV/HEV 데이터 수집 및 분석 ⇨ Cloud Server Data Collection- 연구실 기반 Cell/Pack 실험에서 Sensing 가능한 데이터와 Cloud Server 기반에서 저장되는 데이터의 정보는 상... |
| 기대효과 |
◦ 본 연구의 결과는 다양한 환경에서의 체계적 데이터 수집을 기반으로 딥러닝 알고리즘과 접목하여 BEV/HEV의 장주기 수명관리를 위한 기초 알고리즘을 확보하며 수행중인 연구 과제와 접목되어 Transfer Learning을 기반으로 실제 Embedded System을 구축함.- Cloud Server와 전기적 특성 실험 실증데이터의 체계적인 데이터 베이스... |
| 키워드 |
전기자동차,에너지 저장 관리 시스템,딥러닝,수명 예측 및 관리 |