딥러닝 AI 솔루션을 활용한 전기차 헤어핀 권선 모터의 용접 품질 향상에 관한 사례 연구
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학술지명
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발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
300
자료형태
학술저널
수록면
37-37(1쪽)
제공처
최근 전기차 시장이 급속도로 확대되면서 전기차 부품산업에 대한 관심이 고조되고 있다. 기존 자동차의 엔진역할을 하는 구동모터는 전기차의 핵심부품으로 시장조사업체 IHS 마킷에 따르면 전기차 구동모터의 글로벌 시장 규모는 2020년 625만 대에서 2025년 3,050만대수준으로 연평균24%씩 성장할 것으로 예상된다.
전기차 구동 모터의 효율은 내연기관 차량의 연비에 해당하는 개념으로, 성능과 직결되는 가장 중요한 지표이다. 전기차 헤어핀 권선 모터는 크기를 늘리지 않고 효율을 높이고, 출력을 향상하기 위해 기존 원형 단면을 가지는 환형 코일을 사용하는 대신 대략 사각 단면 형태를 가지는 각형 코일을 권선하여 고정자 코어에 권선되는 코일의 점적률을 증가시키는 방안이라 할 수 있다.
이러한 방안은 계속해서 개선되고 있지만, 여전히 각형 코일의 경우 환형 코일보다 상대적으로 코일 권선 작업에 어려움이 있다. 각형 코일의 권선 작업에는 종래의 아크 및 전기 저항 용접 방식으로 접합할 수 없어 레이저 용접을 적용해야 한다. 이는 헤어핀 형태 코일의 용접 품질을 높이는 데 매우 중요하다고 할 수 있다.
본 연구에서는 시각 지능에 특화된 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)에 기반한 최적의 딥러닝 모델을 헤어핀 모터 용접 불량 여부를 판별하는 작업에 활용하고자 한다. 이러한 용접 작업에서 기존에는 불량을 선별할 때 작업자가 직접 육안으로 불량 유무를 판단하여 부주의, 소홀함, 피로 및 인지 편향 등의 이유로 인해 용접 불량 여부를 판별하는데 오류가 발생하곤 하였다. 이에 본 연구에서는 정밀도가 높은 딥러닝 AI 솔루션을 활용하여 용접 불량 여부 판별 결과의 오류를 감소시킴으로써 헤어핀 모터의 불량률을 낮춰서 용접 품질을 향상하는 사례에 관해 연구하고자 한다.
본 연구는 전기차 헤어핀 권선 모터의 용접 품질 향상 및 전기차 제조 품질 향상을 도모함으로써 전기차 시장의 생산성 증대와 모터 산업 분야에서의 경쟁력 제고를 기대한다.
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