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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 471 - 476 (6page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2024.32.5.471
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This paper presents a Transformer-based State of Health(SoH) estimation algorithm that is applied to publicly available NASA data. Data preprocessing involves the application of a moving average to reduce noise and utilize wavelet transformers to extract features. The preprocessed data serves as input to the Transformer model in estimating SoH. Next, a comparative analysis with an LSTM-based model is conducted by using the Root Mean Square Error(RMSE) metric. The proposed model demonstrates a superior SoH estimation accuracy, surpassing the LSTM-based model by up to 39.58 %.
목차
Abstract
1. 서론
2. 트랜스포머 기반 SoH 예측
3. 시뮬레이션 결과
4. 결론
References
참고문헌 (0)
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