機械学習逆問題による誘導電動機の電磁騒音発生リスク低減設計手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA24081,RM24119

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 静止器/【D】産業応用部門 回転機合同研究会

発行日: 2024/09/07

タイトル(英語): A Study on Design Method for Reducing the Risk of Electromagnetic Noise Generation in Induction Motors via Machine Learning Inverse Problem

著者名: 小山田 将亜(TMEIC),若杉 直(TMEIC),國松 禎明(熊本大学),水本 郁朗(熊本大学)

著者名(英語): Masatsugu Oyamada(TMEIC Corporation),Sunao Wakasugi(TMEIC Corporation),Sadaaki Kunimatsu(Kumamoto University),Ikuro Mizumoto(Kumamoto University)

キーワード: 機械学習|逆問題|誘導電動機|電磁騒音|リスク低減|設計手法|Machine learning|Inverse problem|Induction motor|Electromagnetic noise|Risk reduction|Design method

要約(日本語): 機器設計を行う際，要求性能を満足する設計諸元を決定することが求められる。一般的な計算ソフトでは，設計諸元を入力し諸特性が得られるため，従来設計では繰り返し設計諸元を変更し最終設計を決定していた。そこで，逆設計により設計諸元を効率的に決定する手法が求められる。本研究では，誘導電動機の電磁騒音発生リスクを判定する約2000件の学習データを使用し機械学習逆問題として電磁騒音発生リスクを低減する手法を検討した。

要約(英語): Designing equipment, it is necessary to determine the design parameters that satisfy the required performances. However, in general programs, characteristics can be obtained by inputting design parameters. In this study, it is studied design parameter determining method, to reduce the risk of electromagnetic noise generation via machine learning inverse problem.

本誌: 2024年9月10日-2024年9月11日静止器/回転機合同研究会-2

本誌掲載ページ: 101-106 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,936 Kバイト