Study on automatic tuning method for PMSM sensorless control using deep learning without adjustment process

Research Project

Project/Area Number	20K04451
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	Seikei University
Principal Investigator	前川佐理成蹊大学, 理工学部, 准教授 (90849225)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	永久磁石同期モータ / センサレス制御 / オートチューニング / 自動調整 / 深層学習
Outline of Research at the Start	永久磁石同期モータを高効率に駆動するためには、制御ゲイン・機器定数などの制御パラメータを調整しており、これらを自動で測定・調整する研究も進められている。しかし、自動測定・調整のためにあらかじめ決めなければならない新たな設定パラメータが発生し、完全な調整レスによる自動設定ができていない。本研究の目的は、モータのセンサレス制御において、①既存の大量データと深層学習を用いることで設定パラメータを用いない機器定数の自動測定法を構築 ②複数の制御間の安定性を考慮したセンサレス制御系の制御ゲイン設計法を確立し、これらの知見を踏まえた ③センサレス制御系の制御パラメータ自動調整法を実現することである。