전기차 배터리 신호, 통계 특성, 이상 기록을 구조화된 자연어 텍스트로 변환하는 설명적 텍스트 모델링 접근법을 제안한다. 이를 기반으로 VBFDD-Agent가 텍스트 표현, 이력 케이스 검색, 유지보수 매뉴얼, LLM 추론을 통합하여 진단 결과와 유지보수 권고를 생성한다. 실험에서 텍스트 표현 기반 이상 모니터링이 정확하고 유연한 유지보수 제안을 제공함을 확인했다. 전통적인 레이블 예측에서 해석 가능하고 유지보수 지향적인 의사결정 지원으로 배터리 진단을 발전시켰다.
- •VBFDD-Agent는 배터리 신호를 자연어 텍스트로 변환하여 LLM 기반 진단과 유지보수 권고를 생성하는 통합 프레임워크다.
- •크로스 도메인 적응성과 인간-AI 협력을 위해 복잡한 실세계 배터리 시스템에 대응하도록 설계되었다.
- •전문가 평가에서 생성된 유지보수 권고의 실용적 가치를 확인하였다.
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VBFDD-Agent for Electric Vehicle Battery Fault Detection and Diagnosis: Descriptive Text Modeling of Battery Digital Signals
- 1.전기차 배터리 신호를 구조화된 자연어 설명으로 변환하는 텍스트 모델링 접근법 제안
- 2.VBFDD-Agent는 배터리 상태 텍스트, 사례 검색, 정비 매뉴얼, LLM 추론을 통합해 진단 생성
- 3.이상 모니터링과 유연한 정비 권고 기능을 실험으로 검증, 전문가 평가에서 실용 가치 확인
왜 중요한가?
전통적 규칙 기반 배터리 진단을 LLM 기반 해석 가능하고 유지보수 지향적 의사결정 지원으로 확장해 전기차 산업의 안전성 향상에 기여한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2605.20742v1 Announce Type: new Abstract: With the rapid proliferation of electric vehicles, the safety and reliability of lithium-ion batteries have become critical concerns. Effective anomaly detection is essential for ensuring safe battery operation. However, as battery systems and operating scenarios become increasingly complex, battery fault diagnosis and maintenance require stronger cross-domain adaptability and human-AI collaboration. Traditional fault detection and diagnosis metho
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