ニューラルネットワークによる電動機の高効率運転に関する研究

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13750252
• Research Institution: University of the Ryukyus
• Principal Investigator: 浦崎 直光 琉球大学, 工学部, 助手 (70305184)
• Keywords: 永久磁石同期電動機 / 高効率運転 / ニューラルネットワーク / 起電力係数 / 銅損 / 鉄損 / デッドタイム

Research Abstract

1.研究目的
電動機の運転効率を向上するためには運転状態に応じた適切な励磁電流を供給する必要がある。最適励磁電流条件は電動機の数学モデルから導出することが可能であるが、本研究で対象としている埋込永久磁石同期電動機の最適励磁電流条件式は三乗根が含まれるため,リアルタイムでの演算が困難である。また,数学モデルに基づく高効率運転法においては、温度変化や磁気飽和による特性変動(パラメータ変動)が生じた場合、最大効率運転が達成されない。すなわち、埋込永久磁石電動機の高効率運転を達成するためには、(1)最適励磁電流式のリアルタイム演算、(2)特性変動に対する補償機構の構築が必要である。
2.研究内容
昨年度の研究までに上記2項目を解決するためにニューラルネットワークを用いた高効率運転システムを開発し,コンピュータシミュレーションにより本研究の有効性を検証した。本年度は,永久磁石同期電動機の高効率制御システムを実装し,実験により本研究で開発したシステムの有効性を検証した。最適励磁電流式のリアルタイム演算については問題なく動作することを確認した。一方,起電力係数が変動した場合の特性変動に対処するためのニューラルネットワーク構成の改良に関しては,インバータのデッドタイムの影響により期待したほどの効果がえられなかった。そこで,デッドタイム補償を高効率制御システムに組み込むことで対処することができた。以上のように開発された高効率運転システムの実験結果より、ニューラルネットワークを用いることにより,1)最適励磁電流式のリアルタイム演算および2)特性変動の補償が可能であることを確認した。また、起電力係数変動を補償することにより、低速または重負荷領域における高効率運転性能が改善できることを実機により確認した。
3.研究成果・発表
現在,本研究の成果を学術雑誌「IEEE Trans. Industrial Electronics」に投稿中である。

Research Products

• [Publications] 浦崎直光, 千住智信, 上里勝実: "起電力係数変動を補償したニューラルネットワークによる埋込永久磁石同期電動機の高効率運転法"平成13年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集. Vol.II. 383-388 (2001)
• [Publications] Naomitsu Urasaki, Tomonobu Senjyu, Katsumi Uezato: "Neural network based high efficiency drive for interior permanent magnet synchronous motors compensating emf constant variation"Proceedings of Power Conversion Conference-Osaka 2002. Vol.III. 1273-1278 (2002)
• [Publications] Naomitsu Urasaki, Tomonobu Senjyu, Katsumi Uezato: "Automatic parameter measurement for permanent magnet synchronous motors compensating dead-time effect"Proceedings of the 2002 International Symposium on Industrial Electronics. 717-722 (2002)