Construction of a machine learning algorithm to derive an electromagnetic noise source separation method

Research Project

Project/Area Number	24K07447
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21010:Power engineering-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute
Principal Investigator	佐野宏靖地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター, 技術支援本部多摩テクノプラザ電子技術グループ, 主任研究員 (30566196)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	梅林健太東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20451990)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords	EMC / ノイズ源分離 / 機械学習 / 放射ノイズ / 近傍電磁界
Outline of Research at the Start	近年の電子機器は、EVシフトに伴い電源やインバータ等の電力変換装置が数多く実装される。これら電磁ノイズは、EMC規格の放射エミッション試験の規制値を下回る必要があるが、観測できる電磁ノイズは、機器に依存した複数電磁ノイズの合成波形となるため、規制値を超える電磁ノイズ源の特定及び分離が困難であった。この問題に対しこれまでは、電子機器ごとに適切な分離法を経験的に導出し時間をかけて分離していた。本研究では、申請者がこれまでに獲得してきた電磁ノイズデータと適切な分離法の組み合わせを学習用データベースとし、新たな電磁ノイズ源分離問題に対し、適切な電磁ノイズ源分離法を機械学習により導出する手法を提案する。