モデル予測制御によるスイッチング損失低減技術を学習させるためのAI構築

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-107

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Construct of AI for Learn Reduction of Switching Loss by Model Predictive Control

著者名: 樋渡天次郎（三菱電機）,佐野壮太（三菱電機）,佐竹彰（三菱電機）,杉原堅也（三菱電機）,山本亮（三菱電機）,安友洋平（三菱電機）,岩河秀知（三菱電機）

著者名(英語): Tenjiro Hiwatari (Mitsubishi Electric),Sota Sano (Mitsubishi Electric),Akira Satake (Mitsubishi Electric),Kenya Sugihara (Mitsubishi Electric),Ryo Yamamoto (Mitsubishi Electric),Yohei Yasutomo (Mitsubishi Electric),Hidetomo Iwagawa (Mitsubishi Electric)

キーワード: 誘導電動機|AI|ニューラルネットワーク|モデル予測制御|induction motor|artificial intelligence|neural network|model predictive control

要約(日本語): 電力変換装置の小型化に向けたスイッチング損失低減効果が期待される制御手法として、モータモデルの未来の挙動を予測して、インバータのスイッチ素子のスイッチング状態を決定するモデル予測制御(MPC)が広く知られている。MPCはスイッチング損失低減効果が大きい反面、演算量が非常に多いため実機実装が困難という欠点を抱えている。そこで、本発表では上記MPCをAIに学習させるために、MPCを学習可能なAIの構成について提案する。提案するAIの構成にて、一般的な手法の教師データをAIに学習させて、学習させたデータに対する

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 494 Kバイト