본 논문은 인공지능의 한 영역인 지식형 시스템(knowledge system)을 자동차 정비 분야에 활용하여 전문지식이 부족한 여성운전자나 일반인들에게 기초정비 지식을 효율적으로 전달하는 모의 자가 정비시스템을 통하여 지식습득을 하도록 하는데 목적을 두고 있다. 이 시스템은 Visual Basic 6.0을 이용하여 데이터 베이스 체계로 구축하였다. 서론은 지식형 시스템의 개념과 연구배경에 관하여 정리하였고, 본론은 모의 차량고장진단 프로그램(VDKS)의 구성, 설명, 수행과정, 진단실행 및 설명 모듈을 제시하였으며 결론에서는 모의 차량고장진단 프로그램(VDKS)의 활용 및 발전 방향등을 제시하고자한다.
최근 차량에 블루투스와 와이파이 등 근거리 통신기능을 부가하여 스마트폰과 연동함으로써, 최신 자동차는 차량 전자제어장치인 ECU를 통하여 자동차 위치정보, 고장 진단정보 등 다양한 정보를 파악할 수 있도록 엔터테인먼트화 되어 가고 있다. 본 연구를 통하여, 온보드 진단기와 스마트폰의 근거리 통신 기능을 활용하여, 차량 온보드 진단기와 연관하여 여러 가지 스마트폰 모델과 블루투스 및 근거리 무선통신인 NFC와의 호환성 시험을 실시하고, 이를 분석해 보았다. 더 나아가, 스마트폰 연동 블루투스 및 NFC 인터페이스 기능을 갖는 온보드 진단기의 단말기 구성과 고장진단 기능 구현을 비롯하여, 고장진단용 디버깅 프로그램을 개발하였다. 또한, OBD-II 인터페이스를 통해 차량의 고장진단 데이터를 추출하였으며, 끝으로 온보드 진단기 CAN 프로토콜 구현 제시와 함께 이의 결과를 분석하였다.
디젤엔진에서 노킹 현상은 엔진의 성능 및 수명에 직접적인 영향을 주는 중요한 인자이며, 엔진 밸런스 또한 엔진 출력 및 내구성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 인자이다. 따라서 노킹 진단 및 엔진 밸런스 보정 알고리즘을 적용하여 ECU를 최적화 하고자 한다. 또한 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 실시간 통신이 제공 될 수 있게 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다.
자동차 산업의 발달과 전세계적으로 차량의 증가로 인해 보행자의 사고 발생율이 증가하고 있고 보행자의 안전에 대해 연구와 안전장비들이 계속적으로 개발되고 있다. 보행자와 차량의 충돌시 보행자의 상해를 감소시키는 시스템 중 화약식 액티브 후드 시스템(active hood system, AHS)은 부하가 화약성분이므로 부하의 성분을 검출하는데 한계가 있고, 위험성이 높으므로 정밀한 고장진단이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 화약의 부하저항을 측정하는 방법과 저항성 누설전류를 측정하는 방법을 제시하고, 이 방법을 점화회로의 이상 유무를 확인하는 고장진단 기법으로 제안한다. 그리고 고장진단시 squib가 점화되는 오동작을 방지하고저 고장진단 모드와 점화모드를 구별하여 진단전류와 점화전류를 구분하는 기법을 제안한다.
국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.
자동차, 항공기, 철도 및 선박 등과 같은 각종 교통수단에 발생하는 이상현상에 대한 사용자의 정확한 복구 조치 능력 향상을 위하여, 발생한 고장코드에 대한 신속하고 정확한 해석은 매우 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 차량의 고장 진단 프로토콜 중 SAE(미국 자동차 기술자 협회) J1979[1]의 방식을 사용하여 차량의 통신방식을 정의 하고 이에 따라 발생되는 ECU 정보들을 수집 분석하여 각각의 고장 코드들을 해석하였고 배기가스뿐만 아니라 차량에서 발생되는 총제적인 문제점들을 GUI(Graphic User Interface) 기반의 응용 프로그램을 이용하여 차량의 단계별, 부품별 고장코드를 실시간으로 발생시킬 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다
본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.
특수목적 차량은 일반적으로 사용자의 요구에 따라 주문 제작된다. 이러한 차량들이 고장을 일으키는 경우에는 수리비용 및 시간이 많이 든다. 이러한 문제점들을 해결하고자 차량의 이상여부를 원격으로 점검하고 고장부위를 원격에서 파악하여 수리비용 및 수리 기간을 단축하고자 한다. 본 연구에서는 전기제어부의 고장부위를 자동으로 판별하고 이를 사용자의 휴대폰앱을 통하여 바로 파악하여 즉각적인 고장코드를 특장차 제조사측에 통보하여 고장수리를 빠르고 원활하게 하고자 한다. 이를 구현하기 위하여 IoT 사물인터넷의 기술을 이용하여 특수목적의 차량 분야의 현장에서 요구되는 항목에 따라 고장부위를 스스로 판단하고 기기 자체적으로 제작사측에 고장여부를 알려주는 시스템을 구축하고자 한다.
최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
철도차량에 취부되는 추진장치는 차량의 성능을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 이러한 추진장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하여 활용하고 있다. 이러한 계측장비들은 추진장치에 대한 계측 및 분석을 통한 시험을 평가하고 완성차 시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다 본 논문에서는 한국형 고속전철차량에 설치되어있는 상시계측시스템을 통해 추진장치에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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