신경망을 이용한 세일링 요트 리제너레이션 시스템의 배터리 충전 예측
본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래...
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Published in | 디지털융복합연구 Vol. 18; no. 11; pp. 241 - 246 |
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Main Authors | , , |
Format | Journal Article |
Language | Korean |
Published |
한국디지털정책학회
30.11.2020
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Subjects | |
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ISSN | 2713-6434 2713-6442 |
DOI | 10.14400/JDC.2020.18.11.241 |
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Table of Contents:
- 요약 Abstract 1. 서론 2. 본론 2.1 전기추진 리제너레이션 시스템 2.2 완전 연결 모델 2.3 PCM 입/출력 데이터 세트 2.4 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 실험 결과 2.5 배터리 충전량 예측 실험 결과 3. 결론 REFERENCES