DNNを用いた二次元磁気特性測定用単板磁気試験器の波形制御高速化に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-101

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Acceleration of Waveform Control of Single Sheet Tester for Two-Dimensional Measurement of Magnetic Property Using Deep Neural Network

著者名: 黒田優輝（法政大学）,山口達也（法政大学）,岡本吉史（法政大学）

著者名(英語): Yuki Kuroda (Graduate School of Science and Enginnering, Hosei University),Tatsuya Yamaguchi (Graduate School of Science and Enginnering, Hosei University),Yoshifumi Okamoto (Faculty of Science and Enginnering, Hosei University)

キーワード: 二次元磁気特性|深層学習|波形制御|Two-Dimensional Magnetic Property|Deep Neural Network|Waveform Control

要約(日本語): 電磁鋼板の有力な磁気特性試験法として単板磁気試験法がある。当該試験法の測定では，誘導起電力波形を日本産業規格により定められた磁束正弦波条件を満たさなければならない。そのため，波形制御法（従来手法）を用いて，励磁電圧波形を過少緩和法により反復修正する必要がある。しかし，二次元磁気特性測定では，軸間の干渉により，誘導起電力波形が著しく歪んでしまい，フィードバック回数が増大する傾向にある。そこで本稿では，従来手法よりも，高速に測定する方法として，Deep Neural Networkを援用した波形制御法を開発したので，その性能について報告する。

本誌掲載ページ: 112-113 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 371 Kバイト