特許ウォッチ

公開番号2025087374
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-10
出願番号2023201973
出願日2023-11-29
発明の名称磁化推定装置、磁化推定システム、磁化推定方法、学習モデルの生成方法、及びプログラム
出願人学校法人法政大学
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250603BHJP(計算;計数)
要約【課題】より短時間で永久磁石の磁化を推定できる磁化推定装置を提供する。
【解決手段】磁化推定装置10は、永久磁石の磁化を推定する磁化推定装置10であって、制御部15を備え、制御部15は、永久磁石から生じる磁束に関する第1パラメータと永久磁石の磁化に関する第2パラメータとを互いに関連付けた学習データに基づき、第1パラメータに応じた第2パラメータを学習して構築された学習モデルであって、複数の入力層M1及び複数の中間層M2の少なくとも一方を有する学習モデルを取得し、センサ装置20が有するセンサ231により測定された第1パラメータに応じた第2パラメータを、取得された学習モデルに基づいて推定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
永久磁石の磁化を推定する磁化推定装置であって、
制御部を備え、前記制御部は、
前記永久磁石から生じる磁束に関する第１パラメータと前記永久磁石の磁化に関する第２パラメータとを互いに関連付けた学習データに基づき、前記第１パラメータに応じた前記第２パラメータを学習して構築された学習モデルであって、複数の入力層及び複数の中間層の少なくとも一方を有する前記学習モデルを取得し、
センサ装置が有するセンサにより測定された前記第１パラメータに応じた前記第２パラメータを、取得された前記学習モデルに基づいて推定する、
磁化推定装置。
続きを表示（約 940 文字）【請求項２】
請求項１に記載の磁化推定装置であって、
前記複数の入力層のうちの各入力層に入力されるパラメータは、前記第１パラメータに加えて、前記センサの位置座標に関する第３パラメータも含む、
磁化推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の磁化推定装置であって、
前記入力層の数は、前記センサの数と同一である、
磁化推定装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の磁化推定装置であって、
前記複数の中間層のうちの各中間層は、ハイパーパラメータが互いに異なっている、
磁化推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の磁化推定装置であって、
前記各中間層は、前記複数の入力層と結合されている、
磁化推定装置。
【請求項６】
請求項１又は２に記載の磁化推定装置であって、
前記学習データに含まれる前記第１パラメータは、所定の相対誤差が付加されている、
磁化推定装置。
【請求項７】
請求項１又は２に記載の磁化推定装置と、
前記磁化推定装置からの磁化推定命令に応じて前記第１パラメータの情報を前記センサから前記磁化推定装置に出力する前記センサ装置と、
を備える、
磁化推定システム。
【請求項８】
請求項７に記載の磁化推定システムであって、
前記センサ装置は、基板上でマトリックス状に配列されている複数の前記センサを有する、
磁化推定システム。
【請求項９】
請求項８に記載の磁化推定システムであって、
前記センサ装置は、複数の前記センサがマトリックス状に配列されている前記基板を複数有する、
磁化推定システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の磁化推定システムであって、
複数の前記基板は、製造ライン上で移動する前記永久磁石が通過するときに前記永久磁石と互いに異なる方向から対向するように前記製造ラインに対して配置されている、
磁化推定システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、磁化推定装置、磁化推定システム、磁化推定方法、学習モデルの生成方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、永久磁石の磁化の推定に関連する技術が知られている。例えば、特許文献１には、検査対象の電気機器から永久磁石を取り外すことなく、永久磁石の劣化を判定することができる永久磁石の劣化判定方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１２－０７０５１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、永久磁石の磁化を推定するために相応の実験システムのセットアップが必要であり、永久磁石の磁化推定に長い時間を要するという課題があった。
【０００５】
本開示は、より短時間で永久磁石の磁化を推定できる磁化推定装置、磁化推定システム、磁化推定方法、学習モデルの生成方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するための第１の観点による磁化推定装置は、
永久磁石の磁化を推定する磁化推定装置であって、
制御部を備え、前記制御部は、
前記永久磁石から生じる磁束に関する第１パラメータと前記永久磁石の磁化に関する第２パラメータとを互いに関連付けた学習データに基づき、前記第１パラメータに応じた前記第２パラメータを学習して構築された学習モデルであって、複数の入力層及び複数の中間層の少なくとも一方を有する前記学習モデルを取得し、
センサ装置が有するセンサにより測定された前記第１パラメータに応じた前記第２パラメータを、取得された前記学習モデルに基づいて推定する。
【０００７】
上記の課題を解決するための第２の観点による磁化推定システムは、
上記の磁化推定装置と、
前記磁化推定装置からの磁化推定命令に応じて前記第１パラメータの情報を前記センサから前記磁化推定装置に出力する前記センサ装置と、
を備える。
【０００８】
上記の課題を解決するための第３の観点による磁化推定方法は、
永久磁石の磁化を推定する磁化推定装置により実行される磁化推定方法であって、
前記永久磁石から生じる磁束に関する第１パラメータと前記永久磁石の磁化に関する第２パラメータとを互いに関連付けた学習データに基づき、前記第１パラメータに応じた前記第２パラメータを学習して構築された学習モデルであって、複数の入力層及び複数の中間層の少なくとも一方を有する前記学習モデルを取得することと、
センサ装置が有するセンサにより測定された前記第１パラメータに応じた前記第２パラメータを、取得された前記学習モデルに基づいて推定することと、
を含む。
【０００９】
上記の課題を解決するための第４の観点による学習モデルの生成方法は、
上記の磁化推定方法に用いられる前記学習モデルの生成方法であって、
前記学習データを取得することを含み、
前記学習モデルを取得することは、取得された前記学習データに基づいて、前記第１パラメータに応じた前記第２パラメータを学習して前記学習モデルを構築することを含む。
【００１０】
上記の課題を解決するための第５の観点によるプログラムは、
上記の磁化推定方法、及び上記の学習モデルの生成方法のいずれかを前記磁化推定装置に実行させる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許