岡本吉史教授・塩山将英（2023 年度修了）さんらが執筆した学術論文の図が、IEEE Sensors Letters 2024 年 4 月号の 表紙に採用されました。

2024/05/08

岡本吉史教授・塩山将英（2023 年度修了）さんらが執筆した学術論文の図（Graphical Abstract）が、IEEE Sensors Letters 2024 年 4 月号の Front Page（表紙）に採用されました。

受賞論文名：Fast-Sensing System of Permanent Magnet Magnetization Using Matrix-Arranged Hall Sensors Combined With Deep Neural Network
授賞学会名：IEEE Sensors Letters, Vol. 8, No. 4, Apr. 2024
受賞年月日：2024年4月1日

研究内容の概要
EV や空調機等では高出力な永久磁石モータが駆動しています。モータの出力は，装荷されている永久磁石の磁化状態に強く依存しており，非破壊的に，かつ，高速高精度に磁化状態を推定することが望まれています．この度，本研究室では，ホール素子をマトリックス状に配列した回路ボードを独自に製作し，永久磁石周囲の磁束密度の高速に多点での計測を実現しました．さらに，計測された磁束密度を深層ニューラルネットワークへ入力することで，永久磁石内部の磁化状態を高速・高精度に出力できる計測システムの構築に成功しました．

この研究が期待される新しい技術、応用
これまで，永久磁石内部の磁化状態を推定する場合，電子線後方散乱回折（EBSD）や振動資料型磁力計（VSM）等を用いた破壊的な推定法が有効とされていましたが，本システムを用いることで，モータ内部に装荷されているネオジム磁石やボンド磁石の磁化状態を瞬時にして，可視化できます．本技術は，モータの製造ラインにおける永久磁石の着磁状態・経時変化の評価に適用できますので，今後の EV・空調機等の人間社会に必需となる電気機器設計に大きく寄与します.

学術論文 URL https://ieeexplore.ieee.org/document/10449472
Front Page URL https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10505055