PINNsを用いた永久磁石埋め込み型同期モータのトルク推定の高精度化に関する一考察

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：SA25086,RM25098

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：2025/8/23

タイトル(英語)：Study on precise torque estimation of Interior Permanent Magnet Synchronous Motors by Physics Informed Neural Networks

著者名：横田 達(早稲田大学),岸 正寛(早稲田大学),若尾 真治(早稲田大学)

著者名(英語)： Hiro Yokota(Waseda University),Masahiro Kishi(Waseda University),Shinji Wakao(Waseda University)

キーワード：永久磁石埋め込み型同期モータ,トルク推定,平均トルク分離,透磁率凍結法（ＦＰ法）,ＰＩＮＮｓ,interior permanent magnet synchronous motor,torque estimation,average torque separation,frozen permeability (FP),physics-informed neural networks

要約(日本語)：本稿では、永久磁石埋め込み型同期モータ（IPMSM）のトルクについて機械学習を用いた推定を行う。機械学習を用いた回転機のトルク推定について、従来は画像情報とそれに紐づいたトルクの誤差を損失関数として学習を行っている。今回は従来法に加え、FP法を用いて分離したIPMSMの各種トルクを学習用のラベルに加え、同時にこれらの関係性を保持するような物理法則を損失関数に追加することで、トルク推定の精度の向上を図った。

要約(英語)：This paper presents torque estimation for Interior permanent magnet synchronous motors (IPMSM) using machine learning. Unlike conventional methods that use image information and torque error as loss functions, we incorporate various IPMSM torque components separated by FP method as training labels and add physics informed preserving their relationships to the loss function to improve estimation accuracy.

本誌：2025年8月26日-2025年8月27日静止器/回転機合同研究会-1

本誌掲載ページ：13-18p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,607Kバイト