機械学習モデルによる誘導電動機の漂遊負荷損推定精度検討とパラメータ重要度評価

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：MD25151,RM25177

グループ名：【D】産業応用部門 モータドライブ/【D】産業応用部門 回転機合同研究会

発行日：2025/11/23

タイトル(英語)：Study on Estimation Accuracy of Stray Load Loss of Induction Motors via Machine Learning Model and Parameter Importance Evaluation

著者名：小山田 将亜(TMEIC),若杉 直(TMEIC),森山 雄介(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),Sunao Wakasugi(TMEIC),Yusuke Moriyama(TMEIC),Sadaaki Kunimatsu(Kumamoto University),Ikuro Mizumoto(Kumamoto University)

キーワード：誘導電動機,漂遊負荷損,機械学習,予測精度,二次高調波損失,電磁界解析,Induction motor,Stray load loss,Machine learning,Prediction accuracy,Secondary harmonic loss,Electromagnetic field analysis

要約(日本語)：産業用に広く用いられている誘導電動機の高効率化は、脱炭素社会実現のため必要不可欠である。その高効率化のためには、漂遊負荷損を精度良く予測する必要がある。先行研究では、設計諸元と等価回路法による計算結果を入力として漂遊負荷損を予測する機械学習モデルを構築したが、予測精度に限界があった。そこで、漂遊負荷損と相関性の高い二次高調波損失を電磁界解析で求め、学習モデルの入力に加えることで精度改善を検討した。

要約(英語)：To improve the efficiency of induction motors, accurate prediction of stray load losses is essential. In this study, we aim to improve the machine learning model developed in previous research by adding secondary harmonic loss, calculated through electromagnetic field analysis, to its input and examining the resulting improvement in prediction accuracy.

本誌：2025年11月26日-2025年11月27日モータドライブ/回転機合同研究会-2

本誌掲載ページ：71-75p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,405Kバイト