マトリクスホールセンサ基板とDNNの連携による永久磁石の高速磁化推定器の開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-017

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): Development of Fast Estimator of Permanent Magnet Magnetization by Incorporating Matrix-arrayed Hall Sensors Board with Deep Neural Network

著者名: 塩山将英（法政大学）,岡本吉史（法政大学）

著者名(英語): Masahide SHIOYAMA (Graduate School of Science and Engineering, Hosei University),Yoshifumi OKAMOTO (Faculty of Science and Engineering, Hosei University)

キーワード: 深層ニューラルネットワーク|高速磁化推定器|マトリクスホールセンサ基板|永久磁石|Deep Neural Network|Fast Magnetization Estimator|Matrix-arrayed Hall Sensor Board|Permanent Magnet

要約(日本語): 近年，カーボンニュートラル達成のため，電動化産業が積極化しており，各種電動車両には永久磁石（PM）が装荷された様々なモータが実装されている。モータの動特性は，PMの磁化状態に大きく依存するため，高精度に着磁されたPMの装荷が必須となる。それゆえ，量産型永久磁石モータの製造工程において，PMの磁化状態を高速高精度に推定できるシステム開発が重要である。本稿では，マトリクス状にホール素子を配置した回路ボード（ホールセンサ基板）と深層ニューラルネットワーク（DNN）を連携し，永久磁石周囲で計測される磁束密度の実測値から，高速に永久磁石磁化を推定できる高速磁化推定器を開発したので，その性能を概説する。

本誌掲載ページ: 24-25 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 540 Kバイト