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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 598 - 604 (7page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2018.26.5.598
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For Fuel Cell Electric Vehicles(FCEV) to attain a competitive advantage today, durability and an acceptable automotive system cost are requisite. The durability of the Proton Exchange Membrane Fuel Cell(PEMFC) stack used in the FCEV is ensured particularly in real-time, on-line diagnosis and optimal control. To address price competitiveness, it is necessary for the main part to minimize the cost of the platinum catalyst that is usually not unavoidable. In this paper, we developed intelligent diagnosis methods by using Fuzzy Logic algorithms and Artificial Neural Networks to improve the existing, real-time diagnosis methods. We also deployed an intelligent diagnosis method on a real FCEV stack to verify the algorithm. To analyze the dynamic characteristics, the HWFET(Highway Fuel Economy Test) driving cycle was used.
목차
Abstract
1. 서론
2. FCEV Short Stack에서의 실험과 지능형 판단 모듈 설계
3. 결론
References
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