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J-GLOBAL ID：201802274036382387   整理番号：18A0159936

動径基底関数ネットワークを用いた同期リラクタンスと内部永久磁石電動機の磁気的モデリング【Powered by NICT】

Magnetic Modeling of Synchronous Reluctance and Internal Permanent Magnet Motors Using Radial Basis Function Networks

著者 (3件)： Ortombina Ludovico (Department of Management and Engineering, University of Padova, Padova, Italy) ,  Tinazzi Fabio (Department of Management and Engineering, University of Padova, Padova, Italy) ,  Zigliotto Mauro (Department of Management and Engineering, University of Padova, Padova, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 65  号： 2  ページ： 1140-1148  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： よりインテリジェントなエネルギーを意識した交流駆動への一般的な傾向は,新しい電動機トポロジーと進んだモデルベースの制御技術の開発を推進している。候補の中で,純粋な磁気抵抗と異方性永久磁石電動機が人気を集め,それらの複雑な構造にもかかわらずである。これらモータを記述する正確な数学モデルの有用性は,モデルベースのアドバンスト制御の設計に必須である。電流および磁束結合間の関係,革新的な動径基底関数神経回路網によって得られるに焦点を当てた。これらの特別な駆動配向ニューラルネットワークは電動機電圧と電流を入力として,電動機の磁束結合,非線形性の包括的及び交差カップリング効果を出力として戻った。動径基底関数ネットワーク,設計ヒント,および実際の実験用試作器による実験結果のコメントされた一連の理論的基礎は本論文に含まれている。ニューラルネットワークの簡単な構造は,標準駆動の実装に適している。オンライン訓練と追跡は,フィールドプログラマブルゲートアレイに基づく制御システムにおける次のステップである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  非線形性 ,  数学モデル ,  *永久磁石 ,  FPGA ,  磁束 ,  *動径基底関数ネットワーク ,  *電動機 ,  位相幾何学 ,  制御系 ,  神経回路網 ,  *動径基底関数 ,  *モデリング ,  *磁気抵抗
準シソーラス用語： モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 動径基底関数ネットワーク ,  リラクタンス ,  永久磁石 ,  電動機 ,  磁気 ,  モデリング