Neural Networkを用いた単板磁気試験器における波形制御の高速化に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-102

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): Study on Acceleration of Waveform Control in Single Sheet Tester Using Neural Network

著者名: 山口達也（法政大学）,黒田優輝（法政大学）,岡本吉史（法政大学）,佐々木秀徳（法政大学）,藤原耕二（同志社大学）

著者名(英語): Tatsuya Yamaguchi (Hosei university),Yuki Kuroda (Hosei university),Yoshifumi Okamoto (Hosei university),Hidenori Sasaki (Hosei university),Koji Fujiwara (Doshisha university)

キーワード: 単板磁気試験器|電磁鋼板|波形制御|ニューラルネットワーク|single sheet tester|electrical steel sheet|waveform control|neural network

要約(日本語): 電磁鋼鈑の有力な磁気特性試験法として単板磁気試験器（SST）を用いた試験法がある。当該試験法による磁気特性測定では，磁束正弦波条件を満たすため，波形制御法（従来法）を用いて励磁電圧波形を反復修正する必要がある。ただし，低周波帯の高磁束密度領域の測定では，フィードバック回数が増加傾向にあり，測定時間の増大が懸念される。本稿では，Neural Network（NN）を活用して，SSTに印加する励磁電圧の初期波形を推定する計測システムを構築した。また，学習データを複数の周波数で構成し，未学習の周波数に対する推定精度について検証したので報告する。

本誌掲載ページ: 113-114 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 583 Kバイト