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IPMSMの電気的モータパラメータから形状パラメータのベイズ最適化を用いた推定法

IPMSMの電気的モータパラメータから形状パラメータのベイズ最適化を用いた推定法

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カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2024/04/01

タイトル(英語): Bayesian Optimization-Based Estimation Method of Geometry Parameters from Electrical Motor Parameters for Interior Permanent Magnet Synchronous Motors

著者名: 重道 大河(東京理科大学),星 伸一(東京理科大学)

著者名(英語): Taiga Shigemichi (Tokyo University of Science), Nobukazu Hoshi (Tokyo University of Science)

キーワード: 埋込型永久磁石同期モータ,電磁界解析,ベイズ最適化,モデルベース開発,形状パラメータ  interior permanent magnet synchronous motor,electromagnetic field analysis,bayesian optimization,model-based development,geometry parameter

要約(英語): Accurate geometry parameters of interior permanent magnet synchronous motors (IPMSMs) are required to analyze the characteristics of the motor via electromagnetic field analysis. However, in some cases, it may not be possible to fully disassemble the IPMSMs being evaluated, resulting in limited access to certain geometry parameters. This study investigates a method for estimating the geometry parameters of the IPMSMs using Bayesian optimization. The proposed method can estimate ten remaining geometry parameters that cannot be measured from the fourteen parameters and electrical parameters obtained without fully decomposing the motor. Since the composition of the magnets and other materials is unknown, the shape parameters obtained by the proposed method are slightly different from those obtained by actual shape measurements. However, the electrical characteristics are close to those of the actual machine. Even though torque was not used in the estimation, the error could be reduced from 18% to 3.6%.

本誌: 電気学会論文誌D(産業応用部門誌) Vol.144 No.4 (2024) 特集:モータドライブと関連技術

本誌掲載ページ: 199-204 p

原稿種別: 論文/日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejias/144/4/144_199/_article/-char/ja/

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