JPH08172796A - インバータ装置 - Google Patents
インバータ装置Info
- Publication number
- JPH08172796A JPH08172796A JP6333934A JP33393494A JPH08172796A JP H08172796 A JPH08172796 A JP H08172796A JP 6333934 A JP6333934 A JP 6333934A JP 33393494 A JP33393494 A JP 33393494A JP H08172796 A JPH08172796 A JP H08172796A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 負荷の種類や大きさに応じ、また負荷の変動
にもリアルタイムに対応した最適な加減速を行う。 【構成】 負荷に関する情報および誘導電動機を駆動す
る為のインバータパラメータを設定する運転情報設定手
段と、この運転情報設定手段で設定される情報を記録す
る運転情報記録手段と、この運転情報記録手段で記録さ
れる負荷およびインバータパラメータとインバータ駆動
時に測定されて制御に使用されるインバータの出力電流
情報および主回路電圧情報と現時点の出力速度指令を前
処理し、ニューラルネットワークの入力信号を作成する
信号処理手段と、この信号処理手段の出力を入力として
加減速レート作成信号を出力とするニューラルネットワ
ークと、このニューラルネットワークから出力される加
減速レート作成信号を基に加減速レートを作成する加減
速レート作成手段と、この加減速レート作成手段で作成
される加減速レートと外部から与えられる速度指令を基
にして、誘導電動機駆動速度を制御する出力速度制御手
段を備える。
にもリアルタイムに対応した最適な加減速を行う。 【構成】 負荷に関する情報および誘導電動機を駆動す
る為のインバータパラメータを設定する運転情報設定手
段と、この運転情報設定手段で設定される情報を記録す
る運転情報記録手段と、この運転情報記録手段で記録さ
れる負荷およびインバータパラメータとインバータ駆動
時に測定されて制御に使用されるインバータの出力電流
情報および主回路電圧情報と現時点の出力速度指令を前
処理し、ニューラルネットワークの入力信号を作成する
信号処理手段と、この信号処理手段の出力を入力として
加減速レート作成信号を出力とするニューラルネットワ
ークと、このニューラルネットワークから出力される加
減速レート作成信号を基に加減速レートを作成する加減
速レート作成手段と、この加減速レート作成手段で作成
される加減速レートと外部から与えられる速度指令を基
にして、誘導電動機駆動速度を制御する出力速度制御手
段を備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、誘導電動機を駆動す
るインバータ装置において、駆動する負荷に応じた、最
適な加減速運転が行なわれるようにした、インバータ装
置に関するものである。
るインバータ装置において、駆動する負荷に応じた、最
適な加減速運転が行なわれるようにした、インバータ装
置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】インバータによる誘導電動機駆動におい
ては、インバータに外部から与えられる速度指令が変化
する場合、誘導電動機を駆動する速度（以下、出力速度
と略記する）を、あらかじめ設定された加速時間、減速
時間、にわたって直線的に変化させるのが一般的であ
る。これは、出力速度を変化させた場合に、出力速度と
誘導電動機回転速度（以下、回転速度と略記する）との
差が大きくなると出力電流値が増大すること、また減速
する場合は回生電力が発生し、主回路電圧値が増大する
ことに対応するためであり、出力電流および主回路電圧
が過大になることを防ぐために、加減速を時間をかけて
行なうものである。そしてこの加速時間と減速時間を、
負荷が大きい場合は長く、負荷が小さい場合は短く設定
することにより、インバータと誘導電動機の容量、およ
び負荷の大きさ、に応じた最短の加減速時間で運転され
るように調整している。図３に従来の加減速動作の例を
示す。図３において、Taは加速時間、Tdは減速時間、速
度指令が０→ωr→０と変化した場合に、出力速度は、
それぞれTa、Tdにわたって直線状に変化している。
ては、インバータに外部から与えられる速度指令が変化
する場合、誘導電動機を駆動する速度（以下、出力速度
と略記する）を、あらかじめ設定された加速時間、減速
時間、にわたって直線的に変化させるのが一般的であ
る。これは、出力速度を変化させた場合に、出力速度と
誘導電動機回転速度（以下、回転速度と略記する）との
差が大きくなると出力電流値が増大すること、また減速
する場合は回生電力が発生し、主回路電圧値が増大する
ことに対応するためであり、出力電流および主回路電圧
が過大になることを防ぐために、加減速を時間をかけて
行なうものである。そしてこの加速時間と減速時間を、
負荷が大きい場合は長く、負荷が小さい場合は短く設定
することにより、インバータと誘導電動機の容量、およ
び負荷の大きさ、に応じた最短の加減速時間で運転され
るように調整している。図３に従来の加減速動作の例を
示す。図３において、Taは加速時間、Tdは減速時間、速
度指令が０→ωr→０と変化した場合に、出力速度は、
それぞれTa、Tdにわたって直線状に変化している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】図３に例示したような
直線状の加減速は、負荷の値が一定であり、かつイナー
シャのような慣性負荷のみである場合は、加減速に必要
なトルクは一定値で良く、特に問題はない。しかし実際
は、インバータで駆動される負荷の大きさが変動する場
合が多い。また、負荷が純粋に慣性負荷のみであること
もない。慣性負荷以外の負荷としては、例えば負荷トル
クが、回転速度の２乗に比例して増加する「２乗逓減ト
ルク負荷」や、回転速度に比例して増加する「粘性負
荷」、回転方向に関係なく同一方向に一定値で作用する
「重力負荷」、等である。これらの、大きさが変動した
り、性質の異なる様々な負荷の加減速を、直線状の出力
速度変化で行なおうとすると、加減速に不必要に長い時
間を要して生産性が低下したり、あるいは出力電流値や
主回路電圧値が過大となって、保護のためインバータが
停止したりする場合がある。負荷の種類や大きさ、それ
に使用する誘導電動機の定数が正確にわかっていれば、
数値計算により最適な加減速レートを求めることが原理
的に可能である。しかし、その為の計算は、電動機定数
の非線形性や、トルク補償等の各種補償項目の影響を考
慮した微積分演算が必要な複雑なものとなり、誘導電動
機の駆動中、リアルタイムに前記の数値計算を行なって
加減速レートを決定することは、不可能であるか、コス
トを考慮すると現実的でない。この発明は以上の問題点
を解決するためになされたものであり、負荷の種類や大
きさに応じ、また負荷の変動にもリアルタイムに対応し
た最適な加減速を行なうインバータ装置を提供すること
を目的とする。
直線状の加減速は、負荷の値が一定であり、かつイナー
シャのような慣性負荷のみである場合は、加減速に必要
なトルクは一定値で良く、特に問題はない。しかし実際
は、インバータで駆動される負荷の大きさが変動する場
合が多い。また、負荷が純粋に慣性負荷のみであること
もない。慣性負荷以外の負荷としては、例えば負荷トル
クが、回転速度の２乗に比例して増加する「２乗逓減ト
ルク負荷」や、回転速度に比例して増加する「粘性負
荷」、回転方向に関係なく同一方向に一定値で作用する
「重力負荷」、等である。これらの、大きさが変動した
り、性質の異なる様々な負荷の加減速を、直線状の出力
速度変化で行なおうとすると、加減速に不必要に長い時
間を要して生産性が低下したり、あるいは出力電流値や
主回路電圧値が過大となって、保護のためインバータが
停止したりする場合がある。負荷の種類や大きさ、それ
に使用する誘導電動機の定数が正確にわかっていれば、
数値計算により最適な加減速レートを求めることが原理
的に可能である。しかし、その為の計算は、電動機定数
の非線形性や、トルク補償等の各種補償項目の影響を考
慮した微積分演算が必要な複雑なものとなり、誘導電動
機の駆動中、リアルタイムに前記の数値計算を行なって
加減速レートを決定することは、不可能であるか、コス
トを考慮すると現実的でない。この発明は以上の問題点
を解決するためになされたものであり、負荷の種類や大
きさに応じ、また負荷の変動にもリアルタイムに対応し
た最適な加減速を行なうインバータ装置を提供すること
を目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】誘導電動機を任意の速度
で回転させるインバータ装置に、負荷の種類等、負荷に
関する情報および電動機定数等のインバータパラメータ
を設定する運転情報設定手段と、この運転情報設定手段
で設定される情報を記録する運転情報記録手段と、この
運転情報記録手段で記録される負荷およびインバータパ
ラメータの情報とインバータ駆動時に測定されて制御に
使用されるインバータの出力電流値および主回路電圧値
と現時点の出力速度指令を前処理し、ニューラルネット
ワークの入力信号を作成する信号処理手段と、この信号
処理手段の出力を入力として加減速のレートを作成する
信号を出力とするニューラルネットワークと、このニュ
ーラルネットワークから出力される加減速レート作成信
号を基に加減速レートを決定する加減速レート決定手段
と、この加減速レート決定手段で決定された加減速レー
トと外部から与えられる速度指令を基にして、誘導電動
機駆動速度を制御する出力速度制御手段を備える。そし
て前記ニューラルネットワークから出力される加減速レ
ート作成信号を基にして、誘導電動機を駆動するように
する。
で回転させるインバータ装置に、負荷の種類等、負荷に
関する情報および電動機定数等のインバータパラメータ
を設定する運転情報設定手段と、この運転情報設定手段
で設定される情報を記録する運転情報記録手段と、この
運転情報記録手段で記録される負荷およびインバータパ
ラメータの情報とインバータ駆動時に測定されて制御に
使用されるインバータの出力電流値および主回路電圧値
と現時点の出力速度指令を前処理し、ニューラルネット
ワークの入力信号を作成する信号処理手段と、この信号
処理手段の出力を入力として加減速のレートを作成する
信号を出力とするニューラルネットワークと、このニュ
ーラルネットワークから出力される加減速レート作成信
号を基に加減速レートを決定する加減速レート決定手段
と、この加減速レート決定手段で決定された加減速レー
トと外部から与えられる速度指令を基にして、誘導電動
機駆動速度を制御する出力速度制御手段を備える。そし
て前記ニューラルネットワークから出力される加減速レ
ート作成信号を基にして、誘導電動機を駆動するように
する。
【０００５】
【作用】前記ニューラルネットワークは、実際に誘導電
動機の運転を行う以前に、数値計算を行うことで得られ
る、様々な種類の負荷やインバータパラメータ、出力電
流および主回路電圧と出力速度の状態における、最適な
加減速レートのデータを、教師データとして学習させて
おく。この結果として、前記ニューラルネットワーク
は、実際の誘導電動機の運転時において、最適な加減速
レート作成信号を出力することが可能になっている。前
記のように構成した、本発明の装置においては、負荷の
種類や大きさに応じた最適な加減速動作が可能となる。
また、最適な加減速レートを求める計算および学習を前
以て行なっておくことで、誘導電動機の駆動中に複雑で
時間のかかる数値計算を行なう必要は無く、リアルタイ
ムに最適な加減速が可能となる。
動機の運転を行う以前に、数値計算を行うことで得られ
る、様々な種類の負荷やインバータパラメータ、出力電
流および主回路電圧と出力速度の状態における、最適な
加減速レートのデータを、教師データとして学習させて
おく。この結果として、前記ニューラルネットワーク
は、実際の誘導電動機の運転時において、最適な加減速
レート作成信号を出力することが可能になっている。前
記のように構成した、本発明の装置においては、負荷の
種類や大きさに応じた最適な加減速動作が可能となる。
また、最適な加減速レートを求める計算および学習を前
以て行なっておくことで、誘導電動機の駆動中に複雑で
時間のかかる数値計算を行なう必要は無く、リアルタイ
ムに最適な加減速が可能となる。
【０００６】
【実施例】図１に本発明の装置の実施例を示す。図１に
おいて、１が本発明のインバータ装置であり、交流電源
２からコンバータ部３で直流に変換し、インバータ部４
で交流に変換して誘導電動機５を回して負荷６を駆動す
る。負荷６を駆動する為の出力速度指令は、出力速度制
御手段７からインバータ部４に与えられる。主回路電圧
検出器８が主回路電圧値を測定し、出力電流検出器９が
出力電流値を測定する。負荷種類や大きさに関する情
報、および電動機定数や制動抵抗の有無、トルク補償
等、インバータパラメータ情報が、運転情報設定手段１
０で設定され、運転情報記録手段１１に記録される。運
転情報設定手段１０における情報の設定方法は、運転情
報設定手段１０がマンマシンインタフェースを備え、オ
ペレータが直接設定する場合と、運転情報設定手段１０
が通信用インターフェースを備え、外部記録装置または
上位計算機から情報を受け取って設定する場合とがあ
る。主回路電圧値と出力電流値と出力速度指令と負荷お
よびインバータパラメータ情報が、信号処理手段１２に
入力され、ニューラルネットワーク１３の入力情報とし
て適した状態に前処理される。前記信号処理手段におけ
る前処理とは、各入力信号の、絶対値、および定格値に
対する規格化値、時間微分値、目標値との偏差、制限値
までの余裕、の一部または全てを計算する処理である。
また、負荷の種類等の定性的データに対しては数値化処
理が加わる。ニューラルネットワーク１３は前記信号処
理手段１２で前処理された情報を入力として受け取り、
負荷の種類とその大きさ、現在の速度、インバータパラ
メータ設定状態に応じた最適な加減速レートを作成する
為の信号を出力する。加減速レート作成手段１４がニュ
ーラルネットワーク１３から出力された信号を用いて加
減速レートを決定し、出力する。外部から与えられる速
度指令１５と、加減速レート作成手段１４の出力する加
減速レートを基にして、出力速度制御手段７が出力速度
指令をインバータ部４および前記信号処理手段１２に送
る。インバータ部４は前記出力速度指令に従って誘導電
動機５を回して負荷６を駆動する。インバータ装置１が
実際に負荷６を駆動する以前に、計算機１６において、
様々な種類の負荷やインバータパラメータ、出力電流お
よび主回路電圧と出力速度の状態における最適加減速レ
ートを、数値計算により求め、その結果を教師データと
して作成し、また学習則としてバックプロパゲーション
を用いた学習を行ない、学習結果１７を得ておく。この
学習結果１７を、ニューラルネットワーク１３が計算機
１６から受け取っておくことで、最適加減速レート作成
信号の出力が可能となる。この教師データ計算および学
習を、計算機１６において前以て行なっておく為、実際
にインバータ装置１において誘導電動機制御を行なう場
合においては、時間のかかる数値計算を行なう必要がな
く、任意時点における最適な加減速レートをリアルタイ
ムに得ることが可能であり、その結果最適な加減速レー
トでの誘導電動機駆動が可能となっている。加減速レー
ト作成手段１４における加減速レート作成は、ニューラ
ルネットワーク１３からの出力を、加減速レートと一対
一に対応するものとして用い、加減速レートを作成する
場合と、ニューラルネットワーク１３からの出力を、他
の複数の加減速レート調整アルゴリズムの、加減速レー
ト決定における寄与の重みとして用い、加減速レートを
作成する場合がある。図２に、前者の場合において、ニ
ューラルネットワーク１３の入力信号を、信号処理手段
１２の出力する、「負荷種の数値表現」「現時点の負荷
の値」「現時点の出力速度」「現時点の加減速レート」
「主回路電圧値と設定値との差」「主回路電圧値の時間
微分値」「出力電流値と設定値との差」「出力電流値の
時間微分値」「制動抵抗値」「定格トルク」とし、出力
信号を「加減速レート修正率」とした場合を例示する。
図２において、１８が入力層ユニットであり、１９が中
間層ユニット、２０が出力層ユニット、２１、２２がシ
ナプスである。前記加減速レート作成手段１４は、出力
された「加減速レート修正率」を現在の加減速レートに
乗じて、加減速レートを最適値に修正する。上記実施例
では、ニューラルネットワーク１３が３層構造の場合を
例示したが、４層以上の構造をもつ場合もある。上記実
施例では、ニューラルネットワーク１３への入力信号と
して、前記１０入力を用いる場合を例示したが、本発明
の実施においてこれらの他に、例えば「トルク補償」や
「トルク定数」等、他のインバータパラメータを用いる
場合にも有効である。上記実施例では、ニューラルネッ
トワーク１３への入力信号として、前記１０入力を用い
る場合を例示したが、本発明の実施においては、これら
すべての情報を利用しないくても、所望の効果が得られ
る場合もある。上記実施例では、信号処理手段１２にお
ける前処理の例として、絶対値、定格値にたいする規格
化値等を計算する処理を例示したが、これらのほかに、
たとえば「ノイズ除去のための平均化処理」や「情報抽
出のためのフィルタリング処理」等の信号処理手法を用
いる場合にも有効である。上記実施例では、回転型の誘
導電動機の場合について紹介したが、リニア型の場合に
も、有効である。
おいて、１が本発明のインバータ装置であり、交流電源
２からコンバータ部３で直流に変換し、インバータ部４
で交流に変換して誘導電動機５を回して負荷６を駆動す
る。負荷６を駆動する為の出力速度指令は、出力速度制
御手段７からインバータ部４に与えられる。主回路電圧
検出器８が主回路電圧値を測定し、出力電流検出器９が
出力電流値を測定する。負荷種類や大きさに関する情
報、および電動機定数や制動抵抗の有無、トルク補償
等、インバータパラメータ情報が、運転情報設定手段１
０で設定され、運転情報記録手段１１に記録される。運
転情報設定手段１０における情報の設定方法は、運転情
報設定手段１０がマンマシンインタフェースを備え、オ
ペレータが直接設定する場合と、運転情報設定手段１０
が通信用インターフェースを備え、外部記録装置または
上位計算機から情報を受け取って設定する場合とがあ
る。主回路電圧値と出力電流値と出力速度指令と負荷お
よびインバータパラメータ情報が、信号処理手段１２に
入力され、ニューラルネットワーク１３の入力情報とし
て適した状態に前処理される。前記信号処理手段におけ
る前処理とは、各入力信号の、絶対値、および定格値に
対する規格化値、時間微分値、目標値との偏差、制限値
までの余裕、の一部または全てを計算する処理である。
また、負荷の種類等の定性的データに対しては数値化処
理が加わる。ニューラルネットワーク１３は前記信号処
理手段１２で前処理された情報を入力として受け取り、
負荷の種類とその大きさ、現在の速度、インバータパラ
メータ設定状態に応じた最適な加減速レートを作成する
為の信号を出力する。加減速レート作成手段１４がニュ
ーラルネットワーク１３から出力された信号を用いて加
減速レートを決定し、出力する。外部から与えられる速
度指令１５と、加減速レート作成手段１４の出力する加
減速レートを基にして、出力速度制御手段７が出力速度
指令をインバータ部４および前記信号処理手段１２に送
る。インバータ部４は前記出力速度指令に従って誘導電
動機５を回して負荷６を駆動する。インバータ装置１が
実際に負荷６を駆動する以前に、計算機１６において、
様々な種類の負荷やインバータパラメータ、出力電流お
よび主回路電圧と出力速度の状態における最適加減速レ
ートを、数値計算により求め、その結果を教師データと
して作成し、また学習則としてバックプロパゲーション
を用いた学習を行ない、学習結果１７を得ておく。この
学習結果１７を、ニューラルネットワーク１３が計算機
１６から受け取っておくことで、最適加減速レート作成
信号の出力が可能となる。この教師データ計算および学
習を、計算機１６において前以て行なっておく為、実際
にインバータ装置１において誘導電動機制御を行なう場
合においては、時間のかかる数値計算を行なう必要がな
く、任意時点における最適な加減速レートをリアルタイ
ムに得ることが可能であり、その結果最適な加減速レー
トでの誘導電動機駆動が可能となっている。加減速レー
ト作成手段１４における加減速レート作成は、ニューラ
ルネットワーク１３からの出力を、加減速レートと一対
一に対応するものとして用い、加減速レートを作成する
場合と、ニューラルネットワーク１３からの出力を、他
の複数の加減速レート調整アルゴリズムの、加減速レー
ト決定における寄与の重みとして用い、加減速レートを
作成する場合がある。図２に、前者の場合において、ニ
ューラルネットワーク１３の入力信号を、信号処理手段
１２の出力する、「負荷種の数値表現」「現時点の負荷
の値」「現時点の出力速度」「現時点の加減速レート」
「主回路電圧値と設定値との差」「主回路電圧値の時間
微分値」「出力電流値と設定値との差」「出力電流値の
時間微分値」「制動抵抗値」「定格トルク」とし、出力
信号を「加減速レート修正率」とした場合を例示する。
図２において、１８が入力層ユニットであり、１９が中
間層ユニット、２０が出力層ユニット、２１、２２がシ
ナプスである。前記加減速レート作成手段１４は、出力
された「加減速レート修正率」を現在の加減速レートに
乗じて、加減速レートを最適値に修正する。上記実施例
では、ニューラルネットワーク１３が３層構造の場合を
例示したが、４層以上の構造をもつ場合もある。上記実
施例では、ニューラルネットワーク１３への入力信号と
して、前記１０入力を用いる場合を例示したが、本発明
の実施においてこれらの他に、例えば「トルク補償」や
「トルク定数」等、他のインバータパラメータを用いる
場合にも有効である。上記実施例では、ニューラルネッ
トワーク１３への入力信号として、前記１０入力を用い
る場合を例示したが、本発明の実施においては、これら
すべての情報を利用しないくても、所望の効果が得られ
る場合もある。上記実施例では、信号処理手段１２にお
ける前処理の例として、絶対値、定格値にたいする規格
化値等を計算する処理を例示したが、これらのほかに、
たとえば「ノイズ除去のための平均化処理」や「情報抽
出のためのフィルタリング処理」等の信号処理手法を用
いる場合にも有効である。上記実施例では、回転型の誘
導電動機の場合について紹介したが、リニア型の場合に
も、有効である。
【０００７】
【発明の効果】本発明の装置を用いれば、負荷の種類や
大きさに応じた最適な加減速動作が可能となり、生産性
が向上する。
大きさに応じた最適な加減速動作が可能となり、生産性
が向上する。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図
【図２】ニューラルネットワークの構成例
【図３】従来の加減速動作例
１ インバータ装置 ２ 交流電源 ３ コンバータ部 ４ インバータ部 ５ 誘導電動機 ６ 負荷 ７ 出力速度制御手段 ８ 主回路電圧検出器 ９ 出力電流検出器 １０ 運転情報設定手段 １１ 運転情報記録手段 １２ 信号処理手段 １３ ニューラルネットワーク １４ 加減速レート作成手段 １５ 速度指令 １６ 計算機 １７ 学習結果 １８ 入力層ユニット １９ 中間層ユニット ２０ 出力層ユニット ２１、２２ シナプス
Claims (3)
- 【請求項１】 誘導電動機を任意の速度で回転させるイ
ンバータ装置において、負荷に関する情報および誘導電
動機を駆動する為のインバータパラメータを設定する運
転情報設定手段と、この運転情報設定手段で設定される
情報を記録する運転情報記録手段と、この運転情報記録
手段で記録される負荷およびインバータパラメータとイ
ンバータ駆動時に測定されて制御に使用されるインバー
タの出力電流情報および主回路電圧情報と現時点の出力
速度指令を前処理し、ニューラルネットワークの入力信
号を作成する信号処理手段と、この信号処理手段の出力
を入力として加減速レート作成信号を出力とするニュー
ラルネットワークと、このニューラルネットワークから
出力される加減速レート作成信号を基に加減速レートを
作成する加減速レート作成手段と、この加減速レート作
成手段で作成される加減速レートと外部から与えられる
速度指令を基にして、誘導電動機駆動速度を制御する出
力速度制御手段を備えたことを特徴とするインバータ装
置。 - 【請求項２】 前記加減速レート作成手段が、前記ニュ
ーラルネットワークからの出力を、加減速レートと一対
一に対応するものとして、加減速レートを作成すること
を特徴とする請求項１記載のインバータ装置。 - 【請求項３】 前記加減速レート作成手段が、前記ニュ
ーラルネットワークからの出力を、他の複数の加減速レ
ート調整アルゴリズムの、加減速レート決定における寄
与の重みとして、加減速レートを作成することを特徴と
する請求項１記載のインバータ装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33393494A JP3675505B2 (ja) | 1994-12-16 | 1994-12-16 | インバータ装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33393494A JP3675505B2 (ja) | 1994-12-16 | 1994-12-16 | インバータ装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08172796A true JPH08172796A (ja) | 1996-07-02 |
| JP3675505B2 JP3675505B2 (ja) | 2005-07-27 |
Family
ID=18271612
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33393494A Expired - Fee Related JP3675505B2 (ja) | 1994-12-16 | 1994-12-16 | インバータ装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3675505B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100850185B1 (ko) * | 2007-07-02 | 2008-08-04 | 순천대학교 산학협력단 | 신경회로망을 이용한 ipmsm의 효율 최적화 제어시스템 |
| JP2018099025A (ja) * | 2016-12-15 | 2018-06-21 | 日本油圧工業株式会社 | 交流電動機の始動と運転のための装置及び方法 |
| WO2020217879A1 (ja) * | 2019-04-23 | 2020-10-29 | 三菱電機株式会社 | 電力変換装置、機械学習器、および学習済みモデルの生成方法 |
-
1994
- 1994-12-16 JP JP33393494A patent/JP3675505B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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