| 研究課題/領域番号 |
20K04451
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21010:電力工学関連
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| 研究機関 | 明治大学 (2022)
成蹊大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
前川 佐理 明治大学, 理工学部, 専任准教授 (90849225)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 永久磁石同期モータ / オートチューニング / ニューラルネットワーク / 制御ゲイン / 安定性 / PMSM / センサレス制御 / 制御パラメータ / パラメータ同定 / 自動調整 / 学習 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではシミュレーション上で様々な出力・トルク・回転数定格のモータを多数作成しこれらに対して最適と考えられる制御パラメータの組み合わせを準備し，そしてこれら多数のモータ定格を表す入力データ，それらの最適な制御パラメータを自動調整するニューラルネットワーク（ANN）を構成した。この結果，未知のモータ定格を表す入力データを入力するとそれに適した制御パラメータを出力可能なANNの構築を実現した。更に得られた制御パラメータの組み合わせを実際のモータ駆動を再現できるシミュレータに入力し，位置センサレス制御で駆動可能なことを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果により既存の多くの調整データが準備できれば熟練した技術者でなくても簡単にモータを安定に駆動するための制御パラメータのチューニングを行うことができるようになる。また，一般的な制御だけでなく大きの製品で用いられている複数の制御器切替にも対応可能でありより実践的な成果を享受できると考えられる。
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