{"product_id":"ieej-20250303x01602-014","title":"ガウス過程回帰を用いたモータ特性推定に基づくPMSMプラントモデルの効率的計算法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eSA25043,RM25043\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2025\/03\/03\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eEfficient Derivation of FEM-parameterized PMSM Plant Model based on Motor Performance Estimation Using Gaussian Process Regression\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e肖 雨廷(同志社大学),高橋 康人(同志社大学),藤原 耕二(同志社大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYUTING XIAO(Doshisha University),Yasuhito Takahasi(Doshisha University),Koji Fujiwara(Doshisha University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eプラントモデル|永久磁石同期モータ|ガウス過程回帰|標準偏差|plant model|permanent magnet synchronous motor|Gaussian process regression|standard deviation\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本稿では，ガウス過程回帰（GPR）に基づく鎖交磁束やトルクなどのモータ特性推定を活用し，永久磁石同期モータ（PMSM）プラントモデル構築に要する計算時間の高速化を試みる．従来，高精度なPMSMプラントモデルを構築するためには，広範な運転条件で多数回の有限要素解析（FEA）を実行してテーブルデータを算出する必要があり，膨大な計算コストを要する難点があった．提案方法では，まず，実験計画法などにより決定した動作点でFEAによりモータ特性を算出し，それを訓練データとしてGPRにより回帰モデルを構築する．次に，モー\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eThis paper proposes a method to reduce the computational time required to generate lookup table data used for building the plant model of permanent magnet synchronous motors (PMSMs) based on the motor performance estimation using Gaussian process regression (GPR). Conventional methods generally require numerous finite element analyses (FEAs) over the entire operating range of the motor, which results in huge computational costs. In the proposed method, first, a small number of FEAs are performed under the limited operating conditions determined, for example, by the design of experiments method, and a regression model of motor performance is constructed using the GPR. Then, the regression model is updated based on the result of the FEA at the operating condition where the standard deviation of the motor performance is maximum. This procedure is repeated until the standard deviation of the regression model is lower than the predetermined threshold over the whole operating condition. Finally, the lookup table data for the plant model is calculated from the regression model. As a result, it is expected that the number of FEA executions can be significantly reduced while maintaining the calculation accuracy of the lookup table data. The effectiveness of the proposed method is clarified through a comparison with conventional methods, focusing on the PMSM models with concentrated or distributed windings.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌: \u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/ieej-20250303x01602\"\u003e2025年3月6日-2025年3月7日静止器\/回転機合同研究会-2\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e79-83 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e897 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P10","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 5","offer_id":46408143405295,"sku":"IEEJ-20250303X01602-014-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 5","offer_id":46408583348463,"sku":"IEEJ-20250303X01602-014-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_0dff25b8-c1f0-4b40-9ca0-d4d3adeda965.png?v=1745233152","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20250303x01602-014","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}