| 1 |
1
차량 내 모터에 대한 고장 여부를 판단하는 방법에 있어서,차량 내 모터에 대한 상태를 센싱하는 센싱 모듈을 포함하는 진단 시스템이 상기 차량 내 설치된 상태에서,(a) 상기 진단 시스템은, 상기 센싱 모듈을 통해 상기 차량 내 모터에 대한 상태를 센싱하고, 센싱값을 획득하는 단계;(b) 상기 진단 시스템은, 상기 센싱 모듈이 획득한 상기 센싱값을 변환하여 특징값을 추출하는 단계; 및(c) 상기 진단 시스템이, 상기 특징값을 기초로 상기 모터의 고장 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 차량의 상황에 기초하여 복수의 클래스로 구분되고, 각 클래스별로 맞춤형 기준값이 설정되며, AI 모듈을 통해 상기 특징값이 추출되는 상태에서,상기 복수의 클래스가 제1 클래스, 제2 클래스를 포함하고, 상기 제1 클래스에 대응하는 기준값이 제1 기준값, 상기 제2 클래스에 대응하는 기준값이 제2 기준값으로 설정되어 있다고 할 때,상기 진단 시스템은, i) 상기 차량이 상기 제1 클래스에 포함되는 경우, 상기 특징값과 상기 제1 기준값을 기초로 상기 모터의 고장 여부를 판단하고, ii) 상기 차량이 상기 제2 클래스에 포함되는 경우, 상기 특징값과 상기 제2 기준값을 기초로 상기 모터의 고장 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,복수의 학습용 차량이 각각의 상황에 기초하여 매칭하는 클래스로 구분된 상태에서, 상기 진단 시스템은,i) 상기 AI 모듈을 이용하여 상기 제1 클래스에 포함된 복수의 제1 학습용 차량으로부터 제1 학습용 특징값을 추출한 뒤, 상기 제1 클래스에 포함된 정답용 차량으로부터 획득한 제1 정답용 특징값과 상기 제1 학습용 특징값을 비교하여 제1 차이값을 획득하고, 상기 제1 차이값을 기초로 상기 AI 모듈의 파라미터를 업데이트하는 프로세스 및 ii) 상기 AI 모듈을 이용하여 상기 제2 클래스에 포함된 복수의 제2 학습용 차량으로부터 제2 학습용 특징값을 추출한 뒤, 상기 제2 클래스에 포함된 정답용 차량으로부터 획득한 제2 정답용 특징값과 상기 제2 학습용 특징값을 비교하여 제2 차이값을 획득하고, 상기 제2 차이값을 기초로 상기 AI 모듈의 파라미터를 업데이트하는 프로세스를 수행하여, 상기 AI 모듈을 학습하는 것을 특징으로 하는 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 차량의 상황이 상기 차량의 연식을 포함하고, 상기 제1 클래스에 포함된 차량의 제조 시점이 상기 제2 클래스에 포함된 차량의 제조 시점보다 더 빠른 상태에서,상기 제1 기준값은 상기 제2 기준값보다 더 큰 것을 특징으로 하는 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 (c) 단계에서,상기 진단 시스템이, 상기 특징값을 기초로 i) 상기 모터가 고장 상태인지, ii) 상기 모터가 소정 기간 이내 고장이 예상되는 상태인지, iii) 상기 모터가 정상 상태인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 방법
|
| 6 |
6
차량 내 모터에 대한 고장 여부를 판단하는 시스템에 있어서,차량 내 모터에 대한 상태를 센싱하고, 센싱값을 획득하는 센싱 모듈;상기 센싱 모듈이 획득한 상기 센싱값을 변환하여 특징값을 추출하고, 상기 특징값을 기초로 상기 모터의 고장 여부를 판단하는 신호처리 모듈 및 고장 판단 모듈을 포함하고, 차량 내 설치되는 것을 특징으로 하는 진단 시스템
|
