主な研究領域は”パワーエレクトロニクス”と”モータドライブ”です。パワエレは電力から電力の変換,モータドライブ(モータ制御)は電力から力への変換を行うもので,どちらも皆さんの生活には不可欠な技術です。例えば,モータは全世界の消費電力の4割を消費しているといわれ,この効率を数%上げるだけで多くの発電所が削減できたり,地球環境に与える影響が大きいものです。
( ”まんがでわかるパワエレ ”,"まんがでわかるモータドライブ"," まんがでわかるベクトル制御"もご参考)
Our main research areas are "power electronics" and "motor
drives. Power electronics is the conversion of electric power to electric
power, and motor drive is the conversion of electric power to electric
power, both of which are indispensable technologies in our daily lives.
For example, it is said that motors consume 40% of the world's electricity,
and that just a few percent increase in efficiency can reduce the number
of power plants and have a large impact on the global environment.
研究内容 Research Contents
パワーエレクトロニクス,モータドライブ,電磁ノイズが主な研究領域です。
Power electronics, motor drives and electromagnetic noise are our main
research areas.
技術区分としては以下のような内容で研究を進めています
・プログラム ・・・C言語,ExcelVBA,MATLAB
・解析 ・・・回路解析(PSIM),磁界解析(JMAG),
制御解析(Simulink),電磁ノイズ解析(PSIM)
・試作・実験 ・・・回路試作,モータ試作
Programs ・・・C language, ExcelVBA, MATLAB ・・・
Analysis ・・・・Circuit analysis (PSIM), Magnetic field analysis (JMAG), Control
analysis (Simulink),
Electromagnetic noise analysis (PSIM) ・・・・
Trial manufacture and experimentation ・・・・Trial manufacture of circuits
and motor
モータドライブ分野 Motor Drive
・オーバーサンプリング技術
従来のモータ制御では三角波キャリアのトップおよびボトムでの電流検出および制御が行われています。これに対してオーバーサンプリングはキャリアより高い周波数で電流をサンプリングし,PWMによる電流リプルを正確に検出できたり高速域で電流検出分解能が悪くなる領域においても正確なサンプリングができます。ただしオーバーサンプリングのためには高速なAD変換器が必要であるためFPGA+外部ADCなどのほか高速なADを持つマイコン等が必要になります。当研究室ではオーバーサンプリングを応用した様々な制御手法を研究しています。
下図に示しているボードを用いたハードウェア構成を用いています。組み込むHDLロジックはMATLAB simulink上で構築した制御モデルをHDLCoderというツールでコード自動生成し,実装さらにシステム上の信号入力・デバッグまでsimulink上で行っています。また1MspsのDACでアナログ信号として出力することでキャリア波形などもオシロスコープで観測できるようになっています。オーバーサンプリングの用途は色々ありますがキャリア周期よりも早い周期でモータモデルに基づいた制御を行うオーバーサンプリングデッドビート制御は,パラメータ変動の影響を受けにくく従来のPI制御よりも高応答な制御可能になっています。
そのほか,オーバーサンプリングで得られた電流をキャリア周期で平均化することで等価的にAD変換器の精度を向上させることもできます。
・Oversampling Technology
In conventional motor control, current is detected and controlled at the
top and bottom of the triangular wave carrier. In contrast, oversampling
samples the current at a frequency higher than the carrier, which enables
accurate detection of current ripple due to PWM and accurate sampling in
areas where current detection resolution is poor in the high-speed range.
However, oversampling requires a high-speed AD converter, so an FPGA +
external ADC or a microcontroller with high-speed AD is necessary. In our
laboratory, we are researching various control methods that apply oversampling.
A hardware configuration using the board shown in the diagram below is
used. The HDL logic is generated automatically by a tool called HDLCoder
from a control model built in MATLAB simulink, and the implementation,
signal input and debugging on the system are carried out in simulink. In
addition, the signals are output as analogue signals using a 1Msps DAC,
so that carrier waveforms can be observed on an oscilloscope. Oversampling
is used for various applications, but oversampling deadbeat control, which
performs control based on the motor model at a period faster than the carrier
period, is less susceptible to parameter fluctuations and enables more
responsive control than conventional PI control. In addition, the accuracy
of the AD converter can be equivalently improved by averaging the current
obtained by oversampling over the carrier period.

・PMSMドライブの自動調整技術の研究
各種アプリケーションに応じたモータドライブシステムの自動調整技術の研究,産業用,車載用,家電用
サーボ用途等に適した方式を検討しています。モータパラメータ,制御ゲイン調整の自動化について
顧客要求に応じた調整法をアレンジし遺伝的アルゴリズム, AI応用, セミオート等様々なチューニング手法を 検討しています。
・Automatic Tuning Technology for PMSM Drives
We are researching automatic tuning technology for motor drive systems
for various applications, and are examining methods suitable for industrial,
automotive, and home appliance servo applications. We are studying various
tuning methods such as genetic algorithm, AI application, semi-automatic,
etc. to arrange the automatic tuning of motor parameters and control gains
according to customer requirements.
・モデル予測制御によるPMSMドライブ
従来のPI制御と違い演算器内で未来の挙動を予測(シミュレーション)し実際の動作を決めます。このモデル予測制御をPMSMの電流制御,速度制御,位置制御,センサレス制御に応用しています。従来のPI制御に比べ高応答化できるほか調整レスなども実現できます。(”まんがでわかるモデル予測制御 ”もご参考)
・PMSM Drives with Model Predictive Control
Unlike conventional PI control, actual operation is determined by predicting
future behavior in the arithmetic unit. This model predictive control is
applied to PMSM current control, speed control, position control, and sensorless
control. Compared to conventional PI control, the PMSM can achieve a higher
response and no need for adjustment.

・センサレス制御技術の研究
永久磁石を用いたモータは高効率ですが駆動のためには回転位置の検出のための位置センサと電流検出のための電流センサが必要になりシステムのコストが上がってしまう問題があります。本研究室では回転子磁束を利用した高速域および突極性を用いた低速域の位置センサレス制御などの全般的な研究を行っています。特に磁気飽和による位置検出精度や安定性が悪化する問題への取り組みや応答性を向上可能な方式の検討を行っています。
また電流センサに関しては,直流部に設けた単一のシャント抵抗で3相電流を再現する1シャント電流検出において検出範囲を拡大できるような研究を行っています。
・Sensorless Control Technology
Although motors using permanent magnets are highly efficient, they require
a position sensor to detect the rotating position and a current sensor
to detect the current, which increases the cost of the system. In this
laboratory, we are conducting general research on position sensorless control
in the high-speed range using the magnetic flux of the rotor and in the
low-speed range using saliency. In particular, we are tackling the problem
of position detection accuracy and stability deteriorating due to magnetic
saturation and studying methods that can improve response. As for current
sensors, we are also studying methods to expand the detection range of
one-shunt current detection, which reproduces three-phase currents with
a single shunt resistor installed in the DC section.
・AIを用いたPMSMの制御に関する研究
モータ電流検出値をAIで処理させることでノイズに強く微弱な電流情報でモータの回転位置情報を持つ電流傾き状態を推定し全速度域で高周波電圧を印加しない位置センサレス制御システムを実現できます。下図はFPGAとオーバーサンプリングによる電流検出値を用いた場合の電流サンプリング波形です。
AIのアルゴリズムを更に高度化することでマイコンに搭載された通常のAD変換器とマイコンのCPUで動作可能なAIセンサレス制御を開発しました。2番目の図のように通常のサンプリングでは電流微分期間が短いと多くのノイズと歪みがありセンサレス制御には使えませんが,AIによる推定ではこれらが除去できていることがわかります。ローパスフィルタなどと違い遅延もないのでそのままPLLなどと接続し磁極位置推定ができるようになります。
・Control of PMSM using AI
By having the motor current detection value processed by AI, a position
sensor-less control system can be realised that is resistant to noise and
uses weak current information to estimate the current slope state with
motor rotation position information and does not apply high-frequency voltage
in the entire speed range. The diagram below shows the current sampling
waveform when using FPGA and oversampling current detection values. By
further refining the AI algorithm, an AI sensorless control system has
been developed that can be operated with the normal AD converter in the
microcontroller and the CPU of the microcontroller. The second figure shows
that these can be eliminated by the AI estimation. Unlike low-pass filters,
there is no delay, so it can be connected directly to a PLL to estimate
the magnetic pole position.

・可変磁力メモリモータの研究
インバータの通電電流で永久磁石同期モータの永久磁石の磁化状態を可変するシステムの研究です。高精度な磁化推定と合わせ状況に応じた磁化状態で運転することでシステム全体の高効率化を狙います。・Variable
Magnetomotive Force Memory MotorThis is a study of a system in which the
magnetization state of the permanent magnets of a permanent magnet synchronous
motor can be varied by the inverter's energizing current. The system aims
to improve the efficiency of the entire system by operating the motor in
a magnetization state appropriate to the situation in combination with
highly accurate magnetization estimation.
・特殊巻線モータのドライブ研究
2インバータで駆動するモータの研究です。オープン巻線方式や多重巻線方式などがありますが,駆動制御と合わせてシステムの高性能化,小型化を検討しています。
・Drive Research on Special Winding Motors
This is a study of motors driven by two inverters. Open-winding and multiple-winding
systems are available, and we are studying the high performance and miniaturization
of the systems together with the drive control.
電力変換器分野 Converter
・モデル予測制御による電力変換器の制御
モデル予測制御を変換器に用いてPFCコンバータの電流歪み・効率改善を行っています。
発熱・ノイズ・THDを考慮した最適スイッチングができ,色々な要求を重み付きでミックスさせたシステムを実現することができます。
・Power Converter with Model Predictive Control
Model predictive control is used in converters to improve the current distortion
and efficiency of PFC converters. Optimal switching considering heat generation,
noise, and THD can be achieved, and a system with a weighted mix of various
requirements can be realized.
・ワイヤレス給電システムの研究
配線レスで電力を給電するワイヤレス給電システムにおいてモータ駆動まで合わせた電力変換回路の最適構成を検討しています。電気自動車への給電をワイヤレスで行うことによりバッテリー容量・航続距離の制約など様々な問題を解決できるような研究を進めています。(
”まんがでわかるEVの普及とワイヤレス給電技術 ”もご参考)
下図は車載側のオープン巻線タイプのモータの巻線を昇圧チョッパ用として兼ねることで昇圧チョッパレスで動作可能なワイヤレス給電システムで,給電システムの小型化・低コスト化の実現が見込めます。
2番目の図は給電コイルの1次側(地上側)と2次側(車載側)の双方の変換器をインバータで構成したアクティブ整流器というタイプのワイヤレス給電方式で,これらの変換器の位相シフト制御により地上側と車載側コイルの電流値を均等化制御することで,コイルの位置ずれにロバストな高効率運転ができることを実証しています。
・Wireless Power Transfer Systems
The optimal configuration of power conversion circuits for wireless power
supply systems that supply power without wiring, including motor drive,
is being investigated. Research is being conducted to solve various problems
such as battery capacity and cruising range limitations by wirelessly supplying
power to electric vehicles. (See also: "Understanding the Power Electronics
and the Popularisation of EVs")
The diagram below shows a wireless power supply system that can operate
without a step-up chopper by using the winding of an open-winding type
motor on the vehicle side as a step-up chopper. The second diagram shows
an active rectifier type wireless power supply system in which both the
primary (ground side) and secondary (on-board side) converters of the feeder
coil are configured with inverters, and the phase shift control of these
converters is used to equalise and control the current values of the ground
side and on-board side coils, thereby demonstrating that the system is
robust against coil misalignment. The system has demonstrated that high-efficiency
operation that is robust to coil misalignment can be achieved.

電磁ノイズ・EMC Electromagnetic Noise/EMC
・電力変換器の電磁ノイズ解析
インバータ等の回路で発生する電磁ノイズを高精度に解析する技術を検討しています。回路シミュレータによる電磁ノイズの高精度シミュレーションでノイズ量の予測,発生部位の特定等ができます。
( ” まんがでわかるパワエレと電磁ノイズ ”,” まんがでわかるインバータのノイズ対策 ”もご参考)
・Analysis of Electromagnetic Noise Generation in Circuit Boards
We are studying techniques for high-precision analysis of electromagnetic
noise generated in circuits such as inverters. High-precision simulation
of electromagnetic noise using a circuit simulator can predict the amount
of noise and identify the locations where it is generated.
・アクティブゲートドライブ技術
ノイズを抑制する技術の1つとしてパワー半導体デバイスのアクティブゲートドライブ技術を研究しています。本研究室で取り組んでいるアクティブゲート駆動は,パワー半導体デバイスの入力容量を外付けコンデンサを用いて可変する方式です。スイッチング中に入力容量が変化することでサージや放射ノイズの抑制とスイッチング損失低減の両立が可能になります。また提案する入力容量可変型はゲート駆動回路に対して並列に付加するため既存のゲートドライバへの後付けが容易なことがポイントです。
Active gate drive technology for power semiconductor devices is also studied
as one of the noise suppression techniques. Active gate drive, which is
being investigated in this laboratory, is a method in which the input capacitance
of a power semiconductor device is varied using an external capacitor.
By varying the input capacitance during switching, it is possible to both
suppress surges and radiated noise and reduce switching losses. The proposed
variable input capacitance type is added in parallel to the gate drive
circuit, making it easy to retrofit to existing gate drivers.
・電力変換器の放射EMIモデリングに関する研究
インバータなどの電力変換器で駆動されるモータ,これらのシステムにおいて発生する放射ノイズを効果的に対策するための解析モデルの構築に取り組んでいます。研究中のモデルは,解析対象全体を3Dモデル化などはする必要がなく,伝達関数を基礎とした周波数モデルによって放射ノイズを推定しています。現在の機器対象は長い出力ケーブルを持つモータドライブシステムで,主にこのケーブルがアンテナとなり放射するEMIをケーブルのコモンモード電流のモデリングにより推定する方式を検討しています。
We are working on the construction of an analytical model to effectively
counter the radiated noise generated by motors driven by power converters
such as inverters and other systems. The model under study does not require
the entire analysis target to be modelled in 3D, and instead uses a frequency
model based on transfer functions to estimate radiated noise. The current
target device is a motor drive system with a long output cable, and we
are considering a method to estimate the EMI radiated by this cable acting
as an antenna mainly by modelling the common mode current of the cable.
