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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,532 - 1,536 (5page)
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Fuel cell electric vehicle (FCEV) generates electricity from fuel cell, and operate vehicle motor with this electricity. Compressor compresses ambient air into high pressure. Fuel cell requires this high-density air to increase its performance. Motor is the main power source of compressor which contains permanent magnet and windings. AC current inside winding produces large amount of heat generate, and it relates to de-magnetization which can decrease motor performance. Heat generation of motor can be described with motor temperature. Hence, predicting motor temperature is important problem to prevent overheating. In this study, deep-learning estimation model was developed through the car-dynamometer experiment. The estimation result was validated with other test on different conditions. In addition, the deep-learning model predicts motor temperature with a relative error of 3.96%.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험
3. 딥러닝 모델
4. 결과 및 고찰
5. 결론
References
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