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(A) study on the improvement of coil alignment in wireless power transmission system using sensor coils and recurrent neural network position estimation techniques = 센서 코일과 반복 신경망 위치 추정 기법을 이용한 무선전력전송 시스템의 부정합 개선 연구
서명 / 저자 (A) study on the improvement of coil alignment in wireless power transmission system using sensor coils and recurrent neural network position estimation techniques = 센서 코일과 반복 신경망 위치 추정 기법을 이용한 무선전력전송 시스템의 부정합 개선 연구 / Nghiem Nguyen.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2021].
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8038179

소장위치/청구기호

학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MPD 21011

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리뷰정보

초록정보

Using a recurrent neural network (RNN), the past position of a moving vehicle can be considered for position localization to achieve higher accuracy compared to single-instance methods. We proposed the use of simple and low-cost sensor coils mounted on the receiver for alignment of wireless power transfer coils in parking vehicle application with RNN as the localization algorithm. A basic LSTM network was built and tuned to estimate the receiving coil’s position with the induced voltages on sensing coils as inputs. Our proposed system outperforms previously proposed method and may be quickly adapted and implemented to actual production system due to its simplicity.

반복 신경 네트워크(RNN)를 사용하여 이동 중인 차량의 과거 위치를 고려할 수 있습니다. 위치 파악을 통해 단일 분석 방법에 비해 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 우리는 위치 측정 알고리즘으로 RNN과 함께 주차 차량 응용 분야에서 무선 동력 전달 코일의 정렬을 위해 수신기에 장착된 간단한 저비용 센서 코일의 사용을 제안하였습니다. 기본 LSTM 네트워크는 감지 코일의 유도 전압을 입력값으로 하여 수신 코일 위치를 추정하기 위해 구축 및 튜닝되었습니다. 제안된 시스템은 이전에 제안된 방법보다 성능이 우수하며 단순하기 때문에 실제 생산 시스템에 빠르게 적응하고 구현할 수 있습니다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MPD 21011
형태사항 iii, 21 p. : 삽화 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 응우옌 닐
지도교수의 영문표기 : Seungyoung Ahn
지도교수의 한글표기 : 안승영
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 미래자동차학제전공,
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