論文の概要: Data-Driven Permanent Magnet Temperature Estimation in Synchronous Motors with Supervised Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06246v1
• Date: Fri, 17 Jan 2020 11:41:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 10:09:03.790833
• Title: Data-Driven Permanent Magnet Temperature Estimation in Synchronous Motors with Supervised Machine Learning
• Title（参考訳）: 教師付き機械学習による同期モータのデータ駆動永久磁石温度推定
• Authors: Wilhelm Kirchg\"assner, Oliver Wallscheid, Joachim B\"ocker
• Abstract要約: 自動車用永久磁石同期モータ(PMSM)における磁石温度のモニタリングは難しい課題である。 過熱によりモータの劣化が激しくなり、機械の制御戦略とその設計に高い懸念が生じる。 いくつかの機械学習(ML)モデルは、潜時高ダイナミックな磁力温度分布を予測するタスクにおいて、その推定精度を実証的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring the magnet temperature in permanent magnet synchronous motors (PMSMs) for automotive applications is a challenging task for several decades now, as signal injection or sensor-based methods still prove unfeasible in a commercial context. Overheating results in severe motor deterioration and is thus of high concern for the machine's control strategy and its design. Lack of precise temperature estimations leads to lesser device utilization and higher material cost. In this work, several machine learning (ML) models are empirically evaluated on their estimation accuracy for the task of predicting latent high-dynamic magnet temperature profiles. The range of selected algorithms covers as diverse approaches as possible with ordinary and weighted least squares, support vector regression, $k$-nearest neighbors, randomized trees and neural networks. Having test bench data available, it is shown that ML approaches relying merely on collected data meet the estimation performance of classical thermal models built on thermodynamic theory, yet not all kinds of models render efficient use of large datasets or sufficient modeling capacities. Especially linear regression and simple feed-forward neural networks with optimized hyperparameters mark strong predictive quality at low to moderate model sizes.
• Abstract（参考訳）: 自動車用永久磁石同期モータ(pmsms)の磁石温度の監視は、信号注入やセンサベースの手法が商用環境では実現不可能であることが、数十年間課題となっている。 過熱によりモータの劣化が激しくなり、機械の制御戦略とその設計に高い懸念が生じる。 正確な温度推定の欠如は、より少ないデバイス利用とより高い材料コストをもたらす。 本研究では, 機械学習(ML)モデルを用いて, 潜時高磁力温度分布の予測のための推定精度を実験的に評価する。 選択されたアルゴリズムの範囲は、通常の重み付き最小二乗法、サポートベクタ回帰、$k$-nearestの隣人、ランダム化された木、ニューラルネットワークでできる限り多様なアプローチをカバーする。 テストベンチデータを利用可能にすることで、MLアプローチは、熱力学理論に基づいて構築された古典的熱モデルの推定性能を満足するだけでなく、全ての種類のモデルが大きなデータセットや十分なモデリング能力の効率的な利用を施すことが示される。 特に線形回帰と、最適化されたハイパーパラメータを持つ単純なフィードフォワードニューラルネットワークは、低から中程度のモデルサイズで強い予測品質を示す。

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