SHAPによるIPMSMのトルクリプル寄与領域の可視化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-045

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Visualization of Torque Ripple Contribution region of IPMSM Using SHAP

著者名: 山村孝市（法政大学）

著者名(英語): Koichi Yamamura (Hosei University)

キーワード: 説明可能AI|埋込永久磁石同期電動機|トポロジー最適化|SHAP|XAI|Interior Permanent Magnet Synchronous Motor|Topology optimization|Shapley Additive Explanations

要約(日本語): 本報告ではShapley additive explanation（SHAP）を用いたトルクリプル特性の寄与領域可視化手法を提案する。高速なモータ設計の実現のため，特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いてモータ特性を推定する試みがなされている。さらに，深層学習DLの推定根拠を可視化することを目的に説明可能なAIに関する研究が盛んである。本手法をトルクリプルを推定するCNNに適用することで，新たにトルクリプルに寄与する領域を可視化することが可能であると考えられる。本報告では埋込磁石型同期モータの

本誌掲載ページ: 81-82 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 512 Kバイト