(57)【要約】【課題】トラック移動を伴うような場合においても、フォロイングの精度を劣化させることなく、学習回数を大幅に少なく追従することを可能とする磁気ディスク装置の制御装置および制御方法を提供することを目的とする。【解決手段】マルチレートフィードフォワード制御を行う完全追従制御器と、出力信号からＲＲＯ成分を学習し、目標軌道補償信号を生成する周期信号発生器とを備えるＲＰＴＣ法によるＲＲＯ補償を行う磁気ディスク装置の制御装置において、周期信号発生器は、隣接トラック及び同一トラックにおいて再学習を行う再学習手段を備えることを特徴とする磁気ディスク装置の制御装置。【選択図】図３
2010049725.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチレートフィードフォワード制御を行う完全追従制御器と、
出力信号からＲＲＯ成分を学習し、目標軌道補償信号を生成する周期信号発生器と
を備えるＲＰＴＣ法によるＲＲＯ補償を行う磁気ディスク装置の制御装置において、
前記周期信号発生器は、隣接トラック及び同一トラックにおいて再学習を行う再学習手段を備えることを特徴とする磁気ディスク装置の制御装置。
【請求項２】
前記再学習手段は、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、平均回数を使用した重み係数を使用して再学習を行うことを特徴とする請求項１に記載の磁気ディスク装置の制御装置。
【請求項３】
前記再学習手段は、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、Ｑフィルタを使用して再学習を行うことを特徴とする請求項１に記載の磁気ディスク装置の制御装置。
【請求項４】
完全追従制御器によりマルチレートフィードフォワード制御を行うステップと、
周期信号発生器により出力信号からＲＲＯを学習し、目標軌道補償信号を生成するステップと
を備えるＲＰＴＣ法によるＲＲＯ補償を行う磁気ディスク装置の制御方法において、
前記目標軌道補償信号を生成するステップは、隣接トラック及び同一トラックにおいて再学習を行うステップを備えることを特徴とする磁気ディスク装置の制御方法。
【請求項５】
前記再学習を行うステップは、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、平均回数を使用した重み係数を使用して再学習を行うことを含むことを特徴とする請求項４に記載の磁気ディスク装置の制御方法。
【請求項６】
前記再学習を行うステップは、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、Ｑフィルタを使用して再学習を行うことを含むことを特徴とする請求項４に記載の磁気ディスク装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気ディスク装置の制御装置および制御方法に係り、より詳細には、繰り返し完全追従制御法（ＲＰＴＣ）によるＲＲＯ補償を行う磁気ディスク装置の制御装置および制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気ディスク装置（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）は近年、高速移動と高精度位置決めを両立させるヘッド位置決め技術の向上などによる性能向上、およびナノテクノロジの発展に伴う記録密度の急激な上昇による大容量化に伴い、コンピュータにおける情報記憶装置としてだけでなく、その他の製品（ＶＴＲ、カーナビ等）においても情報記憶装置として利用される機会が増加している。これにより、磁気ディスク装置は、更なる高密度化と高速化が要求されている。磁気ディスク装置のヘッド位置決め制御系は、大別して高速に目標トラックへの移動を行うシーク制御と情報が読み書きされる間トラックに高精度に追従を行うフォロイング制御に分けられる。
【０００３】
磁気ディスク装置における外乱は、回転非同期振動（ＮｏｎＲｅｐｅａｔａｂｌｅ  Ｒｕｎｏｕｔ：ＮＲＲＯ）と、回転同期振動（Ｒｅｐｅａｔａｂｌｅ  Ｒｕｎｏｕｔ：ＲＲＯ）に分けることができる。ＮＲＲＯは、風乱や、スピンドルの軸受けから発生するものであり周期的ではない。これに対し、ＲＲＯはディスクの偏心によるもので回転数の整数倍の成分を有する周期的外乱とみなすことができる。
【０００４】
また、近年ではサーボ情報記録技術として磁気転写もしくはＤｉｓｃｒｅｔｅ  Ｔｒａｃｋ  Ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ（ＤＴＲ）等のプリフォーマットメディアの提案、開発が行われている。従来のメディアでは、サーボライタ等によりディスク上にサーボ情報を書き込んでいたが、磁気転写もしくはＤＴＲ等においては、サーボ情報をメディア生成と同時に行うことにより予めサーボ情報を埋め込む（プリフォーマット）メディアとなる。このようなプリフォーマットメディアでは磁気ディスクの回転中心に対して、大きく偏心することが知られており、偏心するサーボ情報に対して追従性能が従来よりも重要であるといえる。
【０００５】
従来のメディアにおいて一部のハイエンド装置では、高周波のＲＲＯにあえて追従せずにサーボ情報をディスクに書き込み、位置誤差信号（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｅｒｒｏｒ  Ｓｉｇｎａｌ：ＰＥＳ）から周期外乱を低減するＲＲＯ非追従方式が採用されている。しかしながら、ＤＴＲ等の非磁性層を含むものや予めサーボ情報が記録されているプリフォーマットメディアでは、これを採用することができない。したがって、パターンメディアを含めプリフォーマットメディア、将来の磁気ディスクにおいては高次ＲＲＯへの追従が極めて重要である。
【０００６】
【特許文献１】特開平９−３５２２５号公報
【非特許文献１】山口高司：磁気ディスク装置の位置決め技術の動向、計測と制御、４１−６３８７／長野県諏訪市（２００２）
【非特許文献２】H. Fujimoto,, Y. Hori and A. Kawamura, “Perfect tracking control based on multirate feedforward control with generalized sampling periods ”, IEE Trans. Industrial Electronics, Vol.48 No. 3 pp. 636-644, (2001)
【非特許文献３】H. Fujimoto, F. Kawakami and S.Kondo, “Multirate repetitive control and applications  verification of switching scheme by HDD and visual servoing-”,Amer. Control Conf., pp. 2875-2880, (2003a)
【非特許文献４】H.Fujimoto, Y.Hori , T.Yamaguchi and S.Nakagawa, “Proposal of perfect tracking and perfect disturbance rejection control by multirate sampling and applications to hard disk drive control”,Conf. Decision Contr., pp. 5277-5282 (1999).
【非特許文献５】H. Fujimoto, Y. Hori, T.Yamaguchi and S.Nakagawa, “Proposal of perfect tracking and perfect disturbance rejection control by multirate sampling and applications to hard disk drive control.”, Cnf. Decision Contr., pp.5277-5282, (1999)
【非特許文献６】K. K. Chew and M. Tomizuka, “Digital control of repetitive errors in disk drive system ”, IEEE Contr. Syst. Mag, Vol. 10 No. 1 pp. 16-20, (1990).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
周期的外乱を抑圧する手法として繰り返し制御が広く使用されている。また、マルチレートフィードフォワード制御を使用した完全追従制御器を使用し、その目標軌道を周期信号発生器により生成する繰り返し制御法（Ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅ  Ｐｅｒｆｅｃｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＲＰＴＣ）が提案されている。ＲＰＴＣ法では、周期外乱を学習し、周期信号発生器（Ｐｅｒｉｏｄｉｃ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｇｅｎｅｒａｔｅｒ：ＰＳＧ）により目標軌道生成を行い、これに追従させている。したがって、周期外乱の変動に対してはフィードバック制御器で補償を行っている。また、ＲＰＴＣ法では、周期外乱を補償するため、出力信号からＲＲＯ成分を得る必要がある。このため、補償信号を獲得するために、各トラックにおいて出力波形をセクタ毎に平均する必要があり、トラックが移動する度に、もしくはＲＲＯが大幅に変動する場合に、ＲＲＯを最初から再学習する必要があった。
【０００８】
そこで本発明では、同一トラック及び隣接トラックにおいては大幅なＲＲＯ変動が生じないことを考慮して隣接トラックにおいてＲＰＴＣにおける補償信号を再学習する手法を提案し、トラック移動を伴うような場合においても、フォロイングの精度を劣化させることなく、学習回数を大幅に少なく追従することを可能とする磁気ディスク装置の制御装置および制御方法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】
【０００９】
上記の課題を解消するために、本発明による磁気ディスク装置の制御装置は、マルチレートフィードフォワード制御を行う完全追従制御器と、出力信号からＲＲＯ成分を学習し、目標軌道補償信号を生成する周期信号発生器とを備えるＲＰＴＣ法によるＲＲＯ補償を行う磁気ディスク装置の制御装置において、上記周期信号発生器は、隣接トラック及び同一トラックにおいて再学習を行う再学習手段を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の磁気ディスク装置の制御装置は、上記再学習手段は、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、平均回数を使用した重み係数を使用して再学習を行うものとしてもよい。
【００１１】
また、本発明の磁気ディスク装置の制御装置は、上記再学習手段は、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、Ｑフィルタを使用して再学習を行うものとしてもよい。
【００１２】
また、上記の課題を解消するために、本発明の磁気ディスク装置の制御方法は、完全追従制御器によりマルチレートフィードフォワード制御を行うステップと、周期信号発生器により出力信号からＲＲＯを学習し、目標軌道補償信号を生成するステップとを備えるＲＰＴＣ法によるＲＲＯ補償を行う磁気ディスク装置の制御方法において、上記目標軌道補償信号を生成するステップは、隣接トラック及び同一トラックにおいて再学習を行うステップを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明による磁気ディスク装置の制御方法は、上記再学習を行うステップは、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、平均回数を使用した重み係数を使用して再学習を行うことを含むものとしてもよい。
【００１４】
また、本発明の磁気ディスク装置の制御方法は、上記再学習を行うステップは、ＮＲＲＯ成分を取り除くために、Ｑフィルタを使用して再学習を行うことを含むものとしてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ＲＰＴＣの補償信号がトラック移動によりＲＲＯが変動する場合において、残留誤差信号に重み係数をかけて補償信号を更新して再学習を行うことにより、１ｔｒａｃｋずつ移動するような場合において、フォロイングの精度を劣化させることなく、学習回数を大幅に少なく追従することを可能とする磁気ディスク装置の制御装置および制御方法が可能となる。また、再学習機構は、１度のスイッチのｏｎ、ｏｆｆにより重み係数を使用して残留位置誤差信号を更新する簡単な機構であるため、演算時間を少なく実現できる。また、モデル化誤差がある場合においても、モデル化誤差における残留振動を出力端外乱とみなせることより、同一トラックにおいても位置誤差を抑圧する効果があり、さらに高次のＲＲＯ成分への追従が特に重要となる磁気転写もしくはＤＴＲ等の次世代のプリフォーマットメディアに対しても効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。  
図１は、磁気ディスク装置１００の内部構造の斜視図である。  
図１において、磁気ディスク装置１００は、ディスク１０１と、ヘッド１０２と、データトラック１０３と、スピンドルモータ１０４と、ボイスコイルモータ（ＶＣＭ）１０５とを備える。
【００１７】
磁気ディスク装置１００では、高密度化および高速化が要求されている。磁気ディスク装置の位置決め制御系は、大別して高速に目標トラックへの移動を行うシーク制御と情報が読み書きされる間に高精度に追従を行うフォロイング制御に分けられる。また、磁気ディスク装置における外乱は、回転非同期振動（ＮｏｎＲｅｐｅａｔａｂｌｅ  Ｒｕｎｏｕｔ：ＮＲＲＯ）と回転同期振動（Ｒｅｐｅａｔａｂｌｅ  Ｒｕｎｏｕｔ：ＲＲＯ）に分けることができる。ＮＲＲＯは、スピンドル回転に同期しない外乱であり、風乱や、スピンドルの軸受けから発生するもの、Ｄ／Ａ、Ａ／Ｄノイズなどがあり周期的ではない。これに対し、ＲＲＯは、スピンドル回転に同期した外乱であり、ディスクの偏心によるもの、スピンドルモータ１０４のコギングトルク、相対的な位置ずれ等があり、回転数の整数倍の成分をもつ周期的外乱とみなすことができる。
【００１８】
周期的外乱を抑圧する手法として繰り返し制御が広く使用されている。本発明では、マルチレートフィードフォワード制御を使用した完全追従制御器を使用し、その目標軌道を周期信号発生器（ＰＳＧ）により生成する繰り返し制御法（Ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅ  Ｐｅｒｆｅｃｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＲＰＴＣ）を使用する。ここで、マルチレートホールドの例を図２に示し、ＲＰＴＣの制御ブロック図を図３示し、図３に示す周期信号発生器（Ｐｅｒｉｏｄｉｃ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｇｅｎｅｒａｔｅｒ：ＰＳＧ）３１３の制御ブロック図を図４に示す。まず、ＰＴＣ（Ｐｅｒｆｅｃｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）法について説明する。
【００１９】
［ＰＴＣ法］
ＰＴＣ法は、マルチレートフィードフォワード制御を導入することによりノミナルプラントに対して完全追従を達成する制御法である。単入出力ｎ次の連続時間制御対象は式（１）で示され、
【００２０】
【数１】
2010049725.tif 000003
【００２１】
この単入出力ｎ次の連続時間制御対象に対し、図２に示すように目標軌道のサンプリング周期Ｔｒの間にｎ回制御入力を切り替えるマルチレートサンプリングを使用する。短いサンプリング周期を使用して離散化した制御対象の状態方程式は、
【００２２】
【数２】
2010049725.tif 000004
【００２３】
となる。ここで、ｘ［ｋ］＝ｘ（ｋＴｕ）、ｚＳ＝ｅｓＴｕであり、
【００２４】
【数３】
2010049725.tif 000005
【００２５】
とする。また、時刻ｔ＝ｉＴｒ＝ｋＴｕからｔ＝（ｉ＋１）Ｔｒ＝（ｋ＋ｎ）Ｔｕまでの長いサンプリング周期Ｔｒへの状態変数の遷移は、
【００２６】
【数４】
2010049725.tif 000006
【００２７】
と表すことができ、マルチレート入力ベクトルｕは、ｕ［ｉ］＝［ｕ１［ｉ］、ｕ２［ｉ］、・・・、ｕｎ［ｉ］］Ｔとなり、係数行列Ａ、Ｂは、
【００２８】
【数５】
2010049725.tif 000007
【００２９】
【数６】
2010049725.tif 000008
【００３０】
となる。式（４）において、ｘ［ｉ＋１］からｕ［ｉ］への伝達関数は、
【００３１】
【数７】
2010049725.tif 000009
【００３２】
【数８】
2010049725.tif 000010
【００３３】
となる。これは原点に極を有する安定な逆システムとなる。これより、（８）式のように目標軌道を与えると、ノミナルプラントに対して完全追従が補償される。次に、ＲＰＴＣ法について説明する。
【００３４】
［ＲＰＴＣ法］
ＲＰＴＣ法は、上述したＰＴＣ法を繰り返し制御に使用したものであり、周期的な外乱を抑圧する場合や、周期的な目標値への追従を行う制御手法である。具体的には、完全追従制御器を使用して、その目標軌道を周期信号発生器（ＰＳＧ）により生成する。このＰＳＧは、メモリ列ｚ−Ｎｄとポインタ操作だけで実現でき、その演算量はきわめて小さい。
【００３５】
ノミナルプラントに対してサンプル点上での完全追従が補償されるので、出力ｙ［ｉ］は、
【００３６】
【数９】
2010049725.tif 000011
【００３７】
と記載される。ただし、ｄｓ［ｉ］＝１／（１−Ｐ［ｚ］Ｃ［ｚ］）×ｄ［ｉ］である。
【００３８】
【数１０】
2010049725.tif 000012
【００３９】
と設計する。ただしＮｄはスピンドルの回転周期をＴｄとすると、Ｎｄ＝Ｔｄ／Ｔｙとなる。これと（９）式を合わせることにより、閉ループ系は、
【００４０】
【数１１】
2010049725.tif 000013
【００４１】
となり、ｄ［ｉ］＝１／（ｚＮｄ−１）とモデル化できる周期的外乱は定常状態においてサンプル点上で抑圧される。制御対象が２次で状態変数ｘが、
【００４２】
【数１２】
2010049725.tif 000014
【００４３】
のとき、目標速度軌道を
【００４４】
【数１３】
2010049725.tif 000015
【００４５】
として与えることにより、ＰＳＧを設計できる。ｔ＝０においてスイッチをオフとした状態で、マイナーループが過渡応答を経て定常状態のときスイッチを１外乱周期Ｔｄの間のみオン状態とし、その後オフ状態にする。これによりＰＳＧは、蓄えたｙ［ｉ］を使用することによりｒ［ｉ］を生成する。次に、隣接トラック間を考慮した補償信号の更新について説明する。
【００４６】
［隣接トラック間を考慮した補償信号の更新］
磁気ディスク装置における周期外乱は、スピンドル回転数に同期する振動として現れる。これはディスクの偏心によるものや、スピンドルモータのトルク変動、各セクタ位置で発生する位置ノイズなどが挙げられる。また、位置情報がディスクの回転軸を中心とする同心円からずれて記録されると、ディスク回転に同期した相対的な位置ずれが発生する。このように、周期外乱はトラックにより異なることがある。特に磁気転写やＤＴＲのようにプリフォーマットされたメディアでは、ディスクの偏心によるＲＲＯが大きく影響を及ぼし、ディスクの内側と外側では大きく異なり、トラックを移動したときに前のトラックで学習した周期外乱をそのまま使用した場合、異なる周期外乱を補償することになり追従性能を劣化させてしまう。この問題を解消するために、トラック移動するたびに複数周回学習を行うと、タイムロスが避けられない。
【００４７】
そこで、ここでは隣接トラックでは大きくＲＲＯが変動しないという仮定の下、重み係数を使用した補償信号の再学習機構を提案する。提案する手法は従来のように複数周回分を学習するのでなく、最初に学習した信号を元に隣接トラックにおけるＲＲＯをトラック移動ごとに学習するものである。まず始めに、ＲＰＴＣを適用する前の段階を考える。
【００４８】
このとき（９）式とｒ［ｉ］＝０であることより、ｙ［ｉ］は、−ｄｓ［ｉ］となる。ただし、ｉはセクタ番号である。ｙ０［ｉ］はＮＲＲＯ成分を除去したＰＥＳであり、ｙ［ｉ］をセクタ毎に平均して得られるものとする。ただし、ｙ［ｉ］やｒ［ｉ］の添え字は再学習ごとに増加するものとする。また平均回数をＮ０とする。
【００４９】
これより最初に使用する補償信号ｒ１［ｉ］はｒ１［ｉ］＝ｚｙ０［ｉ］＝ｚＳ［ｚ］ｄ０［ｉ］と求まる。ただし、ｄ０［ｉ］は始めのトラックにおける周期外乱である。次にトラックが移動したときを考えると、このときのｙ１［ｉ］は以下のように考えられる。
【００５０】
【数１４】
2010049725.tif 000016
【００５１】
ただし、
【００５２】
【数１５】
2010049725.tif 000017
【００５３】
であり、
【００５４】
【数１６】
2010049725.tif 000018
【００５５】
はｄ０［ｉ］の変動分である。最後に次の補償信号の再学習を考える。
【００５６】
【数１７】
2010049725.tif 000019
【００５７】
は周期外乱のみならず、非周期外乱を含んでいるのでＮＲＲＯを取り除く必要がある。そこで平均回数を使用した重みをつけることを考える。Ｎ０回平均化したｙ０［ｉ］と一周分のｙ１［ｉ］より、ｒ２［ｉ］を以下のようにして求める。
【００５８】
【数１８】
2010049725.tif 000020
【００５９】
（１４）式は、残留誤差信号ｒ１［ｉ］に１／（Ｎ０＋１）の重みをつけて足し加えていることを意味する。（１４）式よりｒ２［ｉ］は、以下のように書き直すことができる。
【００６０】
【数１９】
2010049725.tif 000021
【００６１】
ただし、αは設計者により決定されるパラメータであり、新しいデータに重みをつけるものとなる。重み係数αは以下のように選択することができる。
【００６２】
【数２０】
2010049725.tif 000022
【００６３】
さらに、Ｑフィルタを使用することにより高域にあるＮＲＲＯ成分を抑制することができる。次にモデル化誤差について説明する。
【００６４】
［モデル化誤差に対する検討］
図５にプラントにモデル化誤差がある場合の制御ブロック図を示す。ここでは、ＲＲＯの変動はないものとする。
補償前の位置誤差出力ｙ０［ｉ］について、
【００６５】
【数２１】
2010049725.tif 000023
【００６６】
となる。ただし、Δ［ｚ］は情報定期モデル化誤差である。これより補償信号は、
【００６７】
【数２２】
2010049725.tif 000024
【００６８】
と求まる。ただし、Ｓ［ｚ］＝１／（１−Ｐｎ［ｚ］Ｃ［ｚ］）、Ｔ［ｚ］＝Ｐｎ［ｚ］Ｃ［ｚ］／（１−Ｐｎ［ｚ］Ｃ［ｚ］）である。次に補償開始後のとき位置誤差出力ｙ１［ｉ］、制御入力ｕ１［ｉ］は、
【００６９】
【数２３】
2010049725.tif 000025
【００７０】
とかける。上式をまとめると、以下のように求めることができる。
【００７１】
【数２４】
2010049725.tif 000026
【００７２】
また、（１８）式より、
【００７３】
【数２５】
2010049725.tif 000027
【００７４】
となり、（２１）式より再学習を行うことによりモデル化誤差による残留誤差は、Ｓ［ｚ］Δ［ｚ］／（１＋Ｔ［ｚ］Δ［ｚ］）で抑圧される。
【００７５】
［シミュレーション］
シミュレーションモデルは、プリフォーマットメディアの実機とした。表１に示すように、トラックピッチは１００ｎｍ、サンプリング周期Ｔｙ＝７９．４μｓであり、入力多自由度Ｎ＝２とした。なお、ノミナルモデルＰｎ（ｓ）は剛体モデルとする。
【００７６】
【表１】
2010049725.tif 000028
【００７７】
【数２６】
2010049725.tif 000029
【００７８】
スピンドルの回転周波数は６０Ｈｚであり、セクタ数はＮｄ＝２１０である。回転同期振動は、６０Ｈｚの整数倍で生じることとなる。フィードバック制御器Ｃ２［ｚ］は、比例積分微分制御器（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｔｅｇｒａｌ  ａｎｄ  Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ：ＰＩＤ）とし、連続時間フィードバック補償器（２３）式を双一次変換によりＴｙで離散化を行った。制御帯域を８５０Ｈｚとし、ゲイン余裕は、４．７ｄＢ、位相余裕は２２．３ｄｅｇである。
【００７９】
【数２７】
2010049725.tif 000030
【００８０】
このときの開ループ伝達特性を図６に、感度関数Ｓ［ｚ］、補感度関数Ｔ［ｚ］を図７に示す。シミュレーションで使用した周期外乱は、実際に実機より得たものを使用した。ノミナルモデルおよびモデル化誤差がある場合のシミュレーションでは１次から１５次までの周期外乱を使用し、詳細モデルでのシミュレーションでは、実験から得られたＲＲＯをそのまま使用した。また、シークのシミュレーションは行っておらず、ｔ＝０秒で周期外乱の大きさを変動させることによりトラックの移動におけるＲＲＯの変動を模擬した。補償信号の学習は、スイッチがｏｎの時に行い、次の周期より補償を行っている。再学習は周期外乱変動後の２周期目で行っており、その次の周期からフィードフォワード補償を行っている。
【００８１】
図８に示すように、周期外乱変動前（ｔ＜０）において最初の学習をした後、ＰＴＣにより周期外乱を完全に打ち消していることがわかる。しかし、周期外乱変動後（ｔ＞０）では、変動した周期外乱により残留誤差が生じていることがわかる。一方、図９に示すように、変動後に変動分を再学習することにより残留誤差が低減されていることが確認できる。ただし、重み係数αは０．４とした。
【００８２】
次に、モデル化誤差がある場合のシミュレーションを行った。（２４）式のようにプラントモデルＰｅ（ｓ）はノミナルモデルに対しゲインを１．１倍、Ｔｄ＝７９．４μｓのむだ時間を含むモデルとした。ここでは、モデル化誤差に対する検証を行うために、周期外乱モデルは変動しないものとする。シミュレーション結果を図１０に示す。
【００８３】
【数２８】
2010049725.tif 000031
【００８４】
モデル化誤差がある場合、最初の学習した後にモデル化誤差により位置誤差が生じていることがわかる。再学習を行うことによりモデル化誤差により生じた位置誤差が低減されていることが確認できる。
【００８５】
最後に、表２にある共振モデルを含めた詳細モデルをＰ（ｓ）とし、実験から計測したＲＲＯの周期外乱モデルを使用してシミュレーションを行った。ノミナルモデルの時と同様にｔ＝０において周期外乱を変動させている。
【００８６】
【表２】
2010049725.tif 000032
【００８７】
【数２９】
2010049725.tif 000033
【００８８】
シミュレーション結果を図１１に示す。詳細モデルにおいてもノミナルモデル同様に、提案する再学習機構を使用することにより、変動後のＲＲＯ分を補償することにより残留誤差信号を低減していることが確認できる。
【００８９】
［実機検証］
プリフォーマットメディアの実機において、実験を行った。フィードバック制御器Ｃ２［ｚ］は（２３）式のものを使用した。また、スピンドル回転周波数である６０Ｈｚを抑圧するピークフィルタと、高次の共振周波数（ω２＝２π８０００ｒａｄ／ｓｅｃ）を抑圧するノッチフィルタＮＦ（ｓ）を使用した。ノッチフィルタは以下の式より求め、
【００９０】
【数３０】
2010049725.tif 000034
【００９１】
Ｔｙ／２で離散化を行いマルチレートノッチフィルタとして実装した。また、高次のＮＲＲＯを除去する目的にＱフィルタを以下のようにして使用した。
【００９２】
【数３１】
2010049725.tif 000035
【００９３】
Ｑフィルタの次数は、Ｎｑ＝１０、γ＝２とし、このときカットオフ周波数は７００Ｈｚとなる。初期のトラックでの補償信号生成における平均回数はＮ０＝５とし、αは０．４とした。実験結果を図１２（ａ）〜図１４（ｃ）に示す。
【００９４】
実験では、４００００ｔｒａｃｋを開始トラックとし、４０１００ｔｒａｃｋを最終トラックとした。まず、始めに４００００ｔｒａｃｋにおいてＲＲＯを学習後ＲＰＴＣ法によりＲＲＯを抑圧する（図１２（ａ）〜図１２（ｃ））。その後、４０１００ｔｒａｃｋへトラックを再学習することなく移動した場合（図１３（ａ）〜図１３（ｃ））と、４０１００ｔｒａｃｋまで１０ｔｒａｃｋのシーク移動ごとに残留位置誤差信号を１周分再学習した場合（図１４（ａ）〜図１３（ｃ））の位置誤差信号（ＰＥＳ）を比較した。
【００９５】
ＰＥＳ、ＰＥＳのＲＲＯ、ＰＥＳのＮＲＲＯを図１２（ａ）、図１３（ａ）、図１４（ａ）に示す。ただし、ＲＲＯとＮＲＲＯは、重ならないようにオフセットを持たせて示している。また、図１２（ｂ）、図１３（ｂ）、図１４（ｂ）にＲＲＯのＦＦＴを示し、図１２（ｃ）、図１３（ｃ）、図１４（ｃ）にＮＲＲＯのＦＦＴを示す。それぞれ場合のＰＥＳの±３σを表３に示す。
【００９６】
【表３】
2010049725.tif 000036
【００９７】
開始トラックにおいて学習した補償信号を使用して、フォロイングを続けるとトラックの移動によりＲＲＯが変動し、ＰＥＳが精度よく抑圧されないことがわかる。一方、提案する再学習手法では１０ｔｒａｃｋのシーク移動ごとに隣接するトラックにおいて再学習を行っているため、低域でのＲＲＯの変動に精度よく追従することができることがわかる。
【００９８】
以上のように、ＲＰＴＣの補償信号がトラック移動によりＲＲＯが変動する場合において、残留誤差信号に重み係数をかけることにより、補償信号の更新を行う再学習機構について、シミュレーション及び実験によりその有効性を確認した。特に再学習機構は、１ｔｒａｃｋずつ移動するような場合において、学習回数を大幅に少なくすることができる。また、再学習機構は、１度のスイッチのｏｎ、ｏｆｆにより重み係数を使用して残留位置誤差信号を更新する簡単な機構であり、演算時間少なく実現でき有用であるといえる。また、モデル化誤差における残留振動を出力端外乱とみなせることよりモデル化誤差がある場合においても有効であるといえ、さらに高次のＲＲＯ成分への追従が特に重要となる磁気転写もしくは、ＤＴＲ等の次世代のプリフォーマットメディアに対しても有効であるといえる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】磁気ディスク装置の内部構造の斜視図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法によるマルチレートホールドの例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法によるＲＰＴＣの制御ブロック図を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による周期信号発生器の制御ブロック図を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法によるプラントにモデル化誤差がある場合のＲＰＴＣの制御ブロック図を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による開ループ伝達特性を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による感度関数Ｓ［ｚ］、補完度関数Ｔ［ｚ］の特性を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による再学習を行わない場合の位置誤差信号と、スイッチ信号の特性を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による再学習を行う場合の位置誤差信号と、スイッチ信号の特性を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法によるモデル化誤差がある場合の位置誤差信号と、スイッチ信号の特性を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による再学習がある場合であって、表２に示す共振モデルの位置誤差信号と、スイッチ信号の特性を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による開始トラックにおけるＲＰＴＣ法によるＲＲＯの抑圧した後の測定結果を示す図であり、図１２（ａ）は、ＰＥＳ、ＰＥＳのＲＲＯ、ＰＥＳのＮＲＲＯの特性を示し、図１２（ｂ）は、ＲＲＯのＦＦＴを示し、図１２（ｃ）は、ＮＲＲＯのＦＦＴを示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による再学習を行わず終了トラックまで移動した場合の測定結果を示す図であり、図１３（ａ）は、ＰＥＳ、ＰＥＳのＲＲＯ、ＰＥＳのＮＲＲＯの特性を示し、図１３（ｂ）は、ＲＲＯのＦＦＴを示し、図１３（ｃ）は、ＮＲＲＯのＦＦＴを示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態にかかる磁気ディスク装置の制御装置および制御方法による再学習を行いながら終了トラックまで移動した場合の測定結果を示す図であり、図１４（ａ）は、ＰＥＳ、ＰＥＳのＲＲＯ、ＰＥＳのＮＲＲＯの特性を示し、図１４（ｂ）は、ＲＲＯのＦＦＴを示し、図１４（ｃ）は、ＮＲＲＯのＦＦＴを示す図である。
【符号の説明】
【０１００】
３０１  状態変数
３０２、３０８、４０２、４０３、４０４、４０６  演算器
３０３、３１１  ホールダ
３０４、３０６、３０９、４０１、４０５  加算器
３０５  制御対象
３０７  サンプラ
３１０  フィードバック制御器
３１２  スイッチ
３１３  周期信号発生器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2010049725.tif 000049
【図１４】
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