합성곱 신경망을 이용한 DAB 컨버터의 스위치 개방 고장 진단
Convolutional Neural Network-Based Diagnosis of Open-Switch Faults in a Dual Active Bridge Converter
- 주제(키워드) DAB 컨버터 , CNN , 스위치 개방 고장 진단
- 주제(DDC) 621.381
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 이교범
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036516
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 합성곱 신경망（Convolutional Neural Network, CNN）을 이용한 DAB（Dual Active Bridge） 컨버터의 스위치 개방 고장 진단 기법을 제안한다. DAB 컨버터의 동작 특성을 분석하며, 정상 상태의 파형을 기반으로 단일 스위치 개 방 고장에 따른 동작 특성을 확인한다. 또한, 각 고장 조건에서의 전류 경로와 변압기 양단의 전기적 파형 특성을 분석한다. DAB 컨버터의 개방 고장 진단을 위한 CNN 구조와 고장 진단 과정을 제시한다. CNN을 이용하여 다양한 운전 조건과 부하 조건에서 발생한 고장을 학습하고 분류한다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 DAB 컨버터의 스위치 개방 고장에 대한 CNN 기반 고장 진단 기 법의 유효성을 검증한다.
more초록/요약
This thesis presents a convolutional neural network （CNN）-based diagnosis of open-switch faults in a dual active bridge （DAB） converter. The operational characteristics of a DAB converter are investigated. Steady-state waveforms are analyzed to identify the operating characteristics of single-switch open faults. Current paths and transformer-side electrical waveforms are investigated under each fault condition. The CNN architecture and the fault diagnosis method for a DAB converter are presented. Faults under various operating and load conditions are learned and classified using the CNN. The validity of CNN-based diagnosis of open-switch faults in a DAB converter is verified through simulation and experiment results.
more목차
제 1 장 서론 1
제 2 장 스위치 개방 고장에 따른 DAB 컨버터의 동작 분석 4
2.1 DAB 컨버터의 정상 상태 동작 4
2.2 스위치 개방 고장에 따른 DAB 컨버터의 과도 상태 동작 7
제 3 장 고장 진단을 위한 CNN 구조 13
제 4 장 시뮬레이션 결과 20
4.1 시뮬레이션 회로도 및 파라미터 20
4.2 CNN 기반 고장 진단의 시뮬레이션 결과 21
제 5 장 실험 결과 26
5.1 실험 환경 구성 26
5.2 CNN 기반 고장 진단의 실험 결과 27
제 6 장 결론 33
참고문헌 34
Abstract 37
