機械学習を用いたモータ制御法に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SPC20158,HCA20051,VT20047

グループ名: 【D】産業応用部門 半導体電力変換/【D】産業応用部門 家電・民生/【D】産業応用部門 自動車合同研究会

発行日: 2020/09/01

タイトル(英語): Study of motor control by using Machine Learning

著者名: 赤津 観(芝浦工業大学),松浦 芳乃(芝浦工業大学)

著者名(英語): Kan Akatsu(Shibaura Institute of Technology),Kano Matsuura(Shibaura Institute of Technology)

キーワード: モータ制御|機械学習|ＰＭＳＭ|非線形要素|リアルタイムシミュレータ|ニューラルネットワーク|motor-control|machine-learning|PMSM|Non-linear element|RT-Simulator|neural network

要約(日本語): モータ駆動時における磁気飽和現象や高調波成分などの非線形要素を考慮した制御実現に向けて数式モデルを用いない機械学習による制御手法の確立を目指している。この為に様々な電流波形予測を機械学習を用いて行い、機械学習が電流波形予測可能であることを確認した。

要約(英語): I aim to establish a control method by machine learning that does not use a mathematical model for the realization of control considering non-linear elements such as magnetic saturation phenomenon and harmonic components when driving a motor. For this reason, various current waveform predictions were performed using machine learning, and it was confirmed that machine learning can predict current waveforms.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,450 Kバイト