深層強化学習を用いた永久磁石同期モータのパラメータ・トポロジー同時最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA25032,RM25032

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: 2025/03/03

タイトル(英語): Simultaneous Parameter Topology Optimization Using Deep Reinforcement Learning for Interior Permanent Magnet Synchronous Motors

著者名: 小播 優貴(法政大学),佐々木 秀徳(法政大学),北野 真弘(ニデック),綿引 正倫(ニデック),上田 智哉(ニデック)

著者名(英語): Hiroki Kohari(Hosei University),Hidenori Sasaki(Hosei University),Masahiro Kitano(Nidec Corporation),Masanori Watahiki(Nidec Corporation),Tomoya Ueda(Nidec Corporation)

キーワード: 深層強化学習|トポロジー最適化|ＴＤ３|Deep reinforcement learning|Topology optimization|TD3

要約(日本語): 本研究では，深層強化学習を用いた永久磁石同期モータ（PMSMs:Permanent magnet synchronous motors)のパラメータ・トポロジー同時最適化を提案する．提案手法では，出力を実数値として扱うことができ，探索性能の優れた深層強化学習手法の1種であるTD3を最適化アルゴリズムとして用いた．提案手法をPMSMsの平均トルク最大化およびトルクリプル最小化問題に適用した．

要約(英語): Simultaneous parameter topology optimization method for permanent magnet synchronous motors using deep reinforcement learning is proposed.The proposed method applies the TD3, one of the deep reinforcement learning methods, as the algorithm for structural optimization. The proposed method is applied to the average torque maximization and torque ripple minimization problems.

本誌: 2025年3月6日-2025年3月7日静止器/回転機合同研究会-2

本誌掲載ページ: 13-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,120 Kバイト