(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
媒体の任意のトラック位置に移動するヘッドと、
媒体上のトラックの所定位置を基準とした前記ヘッドの位置決めされた位置の位置ずれ量に応じた位置信号を検出して出力する位置信号検出部と、
前記位置信号を入力し、前記位置ずれ量を零に抑圧するように前記ヘッドを移動する制御信号を演算するフィードバック演算部と、
前記フィードバック演算部の制御信号に基づき前記トラックに追従させるように前記ヘッドを駆動する駆動部と、
を備えた記憶装置に於いて、
周期性外乱に対する位置ずれ量を零とするための媒体回転１周分の未知の関数を、近似推定した近似関数として学習アルゴリズムにより獲得して記憶する学習制御部を設け、
該学習制御部は、前記フィードバック演算部と駆動部との間に設けられ、媒体回転１周分の時間をＴL とした場合、媒体１回転の開始時間ｔ＝０から終了時間ｔ＝ＴL で繰り返す未知の駆動電流関数Ｉ＾repeat（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴL 、ＴL は媒体１回転に要する時間）を、媒体回転１周分の時間ＴL をＮ分割した区間番号ｉ＝０〜（Ｎ−１）をもつ各区間（ただし、各区間の時間幅Ｔは、Ｔ＝ＴL ／Ｎ）の短冊の高さＣｉ（ただし、ｉは区間番号で、０≦ｉ≦（Ｎ−１））で近似推定した近似関数Ｉ＾repeat（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴL 、ＴL は媒体１回転に要する時間）とし、
前記近似関数Ｉ＾repeat（ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを格納する複数の記憶セルを備えたメモリと、
前記フィードバック演算部から出力される制御信号ＩFBを前記分割周期Ｔより短い所定周期Ｔsampleで制御信号ＩFBをサンプリングするサンプル部と、
前記サンプル部でサンプリングした制御信号ＩFB、所定の学習ゲインＫlearnに基づき、前記メモリの各記憶セルに格納した前記近似関数Ｉ＾repeat（ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを、
【数１】
0003559209.tif 000019
但し、但し、ｉは時間ｔで決定される区間の番号で０≦ｉ＜（Ｎ−１）
により求めて更新する近似関数演算部と、
前記媒体回転の分割周期Ｔに同期して前記記憶セルに記憶した前記近似関数Ｉ＾repeat（ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを学習制御信号として読み出し、前記フィードバック演算部からの制御信号ＩFBに加算して前記駆動部に駆動信号ＩVCM を供給するフィードフォーワード出力部と、
を備え、
前記メモリ、サンプル部、近似関数演算部及びフィードフォーワード出力部を前記媒体回転に同期して制御することを特徴とする記憶装置。
【請求項２】
請求項１記載の記憶装置に於いて、前記フィードフォーワード出力部は、前記メモリの各記憶セルに記憶した近似関数Ｉ＾repeat(t) の、所定の時間Δｔleadだけ進んだ時刻に対する値を読み出して出力することを特徴とする記憶装置。
【請求項３】
請求項１記載の記憶装置に於いて、前記学習制御部は、前記位置信号検出部とフィードバック演算部との間に設けられ、媒体回転１周分の時間をＴL とした場合、媒体１回転の開始時間ｔ＝０から終了時間ｔ＝ＴL で繰り返す未知の位置関数ＴＥＳrepeat（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴL 、ＴL は媒体１回転に要する時間）を、媒体回転１周分の時間ＴL をＮ分割した区間番号ｉ＝０〜（Ｎ−１）をもつ各区間の短冊の高さＣｉ（ただし、ｉは区間番号で、０≦ｉ≦（Ｎ−１））で近似推定した近似関数ＴＥＳ＾repeat（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴL 、ＴL は媒体１回転に要する時間）として学習アルゴリズムにより獲得して記憶することを特徴とする記憶装置。
【請求項４】
請求項１記載の記憶装置に於いて、前記学習制御部は、特定のタイミングで特定の時間だけ前記学習アルゴリズムによる前記近似関数の獲得動作を行い、学習後は、獲得した前記近似関数を、媒体回転に同期して出力して、フィードフォワード制御することを特徴とする記憶装置。
【請求項５】
請求項４記載の記憶装置に於いて、前記学習制御部は、装置に対する前記媒体の挿入直後のタイミングで特定の時間だけ前記学習アルゴリズムによる前記近似関数の獲得動作を行い、学習後のトラッキング制御時に、獲得した前記近似関数を、媒体回転に同期して出力して周期性外乱を除去するフィードフォーワード制御を行うことを特徴とする記憶装置。
【請求項６】
請求項５記載の記憶装置に於いて、前記学習制御部は、学習後のトラックジャンプ時及びシーク制御時に、獲得した前記近似関数を、媒体回転に同期して出力して周期性外乱を除去するフィードフォーワード制御を行うことを特徴とする記憶装置。
【請求項７】
請求項４又は６記載の記憶装置に於いて、前記学習制御部は、前記近似関数の獲得動作時において、ディスク半径方向位置の複数箇所で、それぞれの箇所に対する近似関数の獲得動作を行い、前記学習後のフィードフォワード時においては、その時の半径方向位置に応じて、使用する近似関数を選択し、フィードフォワードすることを特徴とする記憶装置。
【請求項８】
請求項７記載の記憶装置に於いて、前記学習制御部は、複数箇所での近似関数獲得動作に関し、既に別の箇所で獲得された近似関数が存在する場合、既に存在している近似関数データを初期値として学習アルゴリズムを適用することを特徴とする記憶装置。
【請求項９】
請求項１記載の記憶装置に於いて、前記ヘッドは、媒体のトラックを横切る方向に移動自在なキャリッジ上に対物レンズをフォーカス制御自在に搭載し、前記キャリッジの移動により光ビームをトラックに追従させるトラッキング制御と光ビームを任意のトラック位置に移動するシーク制御の両方を行うシングル駆動型の構造を備えたことを特徴とする記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、トラックセンタに対するヘッドの位置ずれ量を零とするようにキャリッジの移動位置をフィードバック制御する記憶装置に関し、特に、媒体偏心等の周期性外乱の位置ずれを抑圧するための制御信号を学習制御により求めてフィードフォーワード制御する記憶装置に関する。
【０００２】
【従来技術】
従来の光ディスク装置では、光ビームの媒体トラックに対する追従性能を高めるために、固定配置されたガイドレールに対し滑り軸受部で支持されたキャリッジを移動するシーク制御用（粗制御用又はコアース制御用ともいう）のキャリッジアクチュエータと、キャリッジ上に搭載された対物レンズの駆動で光ビームをトラックを横切る方向に移動させるトラッキング制御用（精制御又はファイン制御用ともいう）のトラックアクチュエータで構成されるダブル駆動型のヘッド機構が採用されている。
【０００３】
しかし、最近では装置のコストダウンのために、トラックアクチュエータを廃止してキャリッジアクチュエータのみとしたシングル駆動型のヘッド機構も広く普及している。また、シングル駆動型のヘッド機構では、ボールベアリングを削除し、部品点数の低減とコントダウンを図っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ヘッド機構をキャリッジアクチュエータのみのシングル駆動型とし、更にキャリッジの滑り軸受けからボールベアリングを除去した場合、トラッキングエラー信号に基づいた光ビームのトラックセンタに対する位置決め制御が、キャリッジ軸受部のもつ固体摩擦の影響を強く受けるようになる。
【０００５】
図２４は、シングル駆動型のキャリッジにおける固体摩擦の特性である。ここで移動速度Ｖ及び摩擦力Ｆは、キャリッジの移動方向に応じてプラス、マイナスの値をもつ。いまキャリッジの移動速度Ｖがマイナスからプラスに変化する場合を考える。キャリッジがマイナスの値をもつ移動速度Ｖで移動中は、移動速度に関わらず略一定の動摩擦力Ｆ１が発生している。キャリッジのガイドレールに対する移動速度Ｖが零となり、次に反対方向に移動を始める際には、静止摩擦力−Ｆ２を越える駆動力が必要となり、動き始めると、略一定の動摩擦力−Ｆ１となる。
【０００６】
このようなキャリッジの移動速度の反転時には、摩擦力のステップ的な力の変化が制御系に外乱として働き、この外乱を十分補償するためには、一般に帯域の広いフィードバック制御系が必要になる。
【０００７】
キャリッジの移動速度の反転は、例えば媒体の偏心によるトラックの周期的な位置ずれを補償するトラック追従制御で生ずる。即ち、媒体偏心に追従するようにキャリッジを制御すると、キャリッジのガイドレールに対する動きは偏心周期に同期した往復運動となる。このため媒体の１回転に対して少なくとも２回、キャリッジの移動速度が反転し、その都度、摩擦力のステップ的な力の変化による外乱を受けることになる。
【０００８】
図２４は、シングル駆動型のヘッド機構に対し、フィードバック制御系によりオントラック制御を行った場合の回転周期（時間）に対するトラッキングエラー信号ＴＥＳのシミュレーション結果である。このシミュレーションでは、トラックピッチを１．１μｍ、ディスク回転数を３６００ｒｐｍ、摩擦係数μを０．３としている。また実際のヘッド機構の１５ｋＨｚ程度に主共振をもつ高次共振を考慮し、フィードバック制御系の帯域は１．５ｋＨｚとしている。
【０００９】
図２５の波形２００は偏心波形のピーク・ピーク偏心量が５０μｍ、波形２０２は偏心波形のピーク・ピーク偏心量が２０μｍ、波形２０４は偏心波形のピーク・ピーク偏心量が１０μｍの場合である。
【００１０】
この波形２００，２０２，２０４のいずれについても、ヘッド機構のシングル駆動に起因したフィードバック制御系の低域誤差圧縮性能の悪化と制御帯域の低下によって、偏心外乱を十分に抑圧できていない。またキャリッジを偏心に追従させた際の移動速度が零となる時点で生じる摩擦外乱のステップ変化の影響を受けて、ピーク状の大きな追従誤差２０６−１，２０６−２，２０６−３，２０６−４を生じている。
【００１１】
ここでキャリッジの移動に伴う固体摩擦Ｆｆｒｉｃは、静止摩擦を省略して簡単に表すと、次式でモデル化される。
【００１２】
【数３】
0003559209.tif 000002
【００１３】
このモデルから明らかなように、キャリッジのガイドレールに対する速度χドットの反転時に、固体摩擦Ｆｆｒｉｃの符号がステップ的に例えばマイナスからプラスに急変するところに、フィードバック制御による補償が困難な原因がある。
【００１４】
このようなステップ状の摩擦外乱を補償する方法としては、一般にフィードバック制御系の帯域を上げる方法が考えられるが、１５ｋＨｚ付近での高次共振の存在により限界がある。更にまた、トラック追従制御をキャリッジ駆動のみとし、レンズアクチュエータによる駆動を省略したことにより、位置決めするための制御帯域を十分に高めることは困難である。
【００１５】
本発明は、フィードバック制御系と学習制御系を組み合わせることにより、媒体偏心に起因したステップ状に摩擦外乱を確実に補償して追従誤差を小さくする記憶装置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。
【００１７】
まず本発明の記憶装置は、図１（Ａ）のように、例えば光学的記憶装置を例にとると、光ビームの照射位置を媒体の任意のトラック位置に移動させるキャリッジ８８を備えたヘッドと、光ビームの照射に応じて媒体から導出される光に基づいて媒体上のトラックの所定位置を基準とした位置ずれ量に応じた位置信号（トラッキングエラー信号）ＴＥＳを検出して出力する位置信号検出部（トラッキングエラー検出部）７８、位置信号ＴＥＳを入力し、位置ずれ量を零とするようにヘッドのキャリッジ８８を移動するための制御信号（制御電流）ＩＦＢを演算するフィードバック演算部８０、及びフィードバック演算部８０の制御信号ＩＦＢに基づき光ビームの照射位置をトラックに追従させるようにヘッドのキャリッジ８８を駆動する駆動部（ＶＣＭ）８６を備える。
【００１８】
このような記憶装置につき本発明は、周期性外乱に対する位置ずれ量を零とするための媒体回転１周分の未知の関数を、近似推定した近似関数として学習アルゴリズムにより獲得して記憶する学習制御部８２を設けたことを特徴とする。
【００１９】
より具体的には、学習制御部８２は、媒体回転周期に同期した媒体偏心等の周期性外乱に対する位置ずれ量を零とするための媒体回転１周分の未知の関数を、媒体回転１周分の時間をＮ分割した各区間の短冊の高さＣｉで近似推定した近似関数として学習アルゴリズムにより獲得して記憶する。
【００２０】
この学習制御部によれば、低い学習ゲインによって、学習結果の収束には多少時間がかかったとしても、最終的に得られる学習結果には、キャリッジ移動方向の反転に伴う帯域の高いステップ的な摩擦外乱の補償信号をも含ませることができる。この学習制御信号をフィードフォーワード制御信号としてフィードバック系統に加えることで、ステップ的な摩擦外乱をほとんど除去でき、シングル駆動のキャリッジとしたことで、高次共振の存在により限界があり、制御帯域が低くとも、媒体の偏心に対する追従誤差を大幅に低減し、オントラック制御の精度を向上できる。
【００２１】
本発明の学習制御部８２は、図１（Ａ）のように、フィードバック演算部８０と駆動部８６との間に設けられ、媒体回転１周分の時間をＴＬ  とした場合、媒体１回転の開始時間ｔ＝０から終了時間ｔ＝ＴＬ  で繰り返す図１（Ｂ）の未知の駆動電流関数Ｉｒｅｐｅａｔ（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴＬ  、ＴＬ  は媒体１回転に要する時間）を、媒体回転１周分の時間ＴＬ  をＮ分割した区間番号ｉ＝０〜（Ｎ−１）をもつ各区間の短冊Ｃｉ（ただし、ｉは区間番号で、０≦ｉ≦（Ｎ−１））で近似推定した近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴＬ  、ＴＬ  は媒体１回転に要する時間）として学習アルゴリズにより獲得して記憶する。
【００２２】
ここで近似関数は
【００２３】
【数４】
0003559209.tif 000003
【００２４】
で表現されるが、明細書中においては「Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ」として表現している。これは近似関数「ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ」も同じである。
【００２５】
このようにフィードバック演算部８０と駆動部８６との間に学習制御部８２を設けた場合には、フィードバック制御系の駆動電流の学習であることからノイズの少ない学習結果が得られる。また学習後のシーク制御やキックバック時等に直接、学習結果をフィードフォーワード電流として利用でき、学習結果の変換を必要としない分、制御が簡単で確実になる。
【００２６】
図１（Ａ）の学習制御部８２は、メモリ、サンプル部、近似関数演算部及びフィードフォーワード制御部を備える。メモリは、近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ  （ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを格納する複数の記憶セルを備える。サンプル部は、フィードバック演算部から出力される制御信号ＩＦＢをサンプリングする。
【００２７】
近似関数演算部は、サンプル部でサンプリングした制御信号ＩＦＢ、所定の学習ゲインＫｌｅａｒｎ  に基づき、メモリの各記憶セルに格納した近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の各区間の短冊の高さＣｉを、
【００２８】
【数５】
0003559209.tif 000004
【００２９】
但し、ｉは時間ｔで決定される区間の番号で、０≦ｉ≦（Ｎ−１）となり、例えばｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ），Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ
の学習則により求めて更新する。
【００３０】
フィードフォーワード出力部（ＦＦ出力部）は、媒体回転の分割周期Ｔに同期してメモリの記憶セルに格納した近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の各区間の短冊の高さＣｉを学習制御信号として読み出し、フィードバック演算部からの制御信号ＩＦＢに加算して駆動部８６に駆動信号ＩＶＣＭ  を供給する。
【００３１】
更に詳細には、サンプル部は、分割周期Ｔ以下の所定周期Ｔｓａｍｐｌｅで制御信号ＩＦＢをサンプリングし、近似関数演算部は、サンプル部でサンプリングした制御信号ＩＦＢ、所定の学習ゲインＫｌｅａｒｎ  に基づき、メモリの各記憶セルに格納した近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の各区間の短冊の高さＣｉを、
【００３２】
【数６】
0003559209.tif 000005
【００３３】
但し、ｉは時間ｔで決定される区間の番号で、０≦ｉ≦（Ｎ−１）とな
り、例えばｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
により求めて更新する。ただし、Ｃｉｌａｓｔは更新前のＣｉ値を表し、Ｃｉｎｅｗは更新後のＣｉ値を表す。この式では、例えばｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）によるｉの算出結果によって、現在時刻ｔにおいて更新すべきＣｉを選択し、その１サンプル（Ｔｓａｍｐｌｅ時間前）のＣｉ値（Ｃｉｌａｓｔ）に対して、ＩＦＢ（ｔ）  を入力とする微分演算を施して、現在時刻ｔにおけるＣｉ値の更新結果（Ｃｉｎｅｗ）を求める。ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）によって算出されたｉ以外のインデックス番号を持つ短冊の高さＣｉに対しては、その更新を行なわない（つまり、この場合Ｃｉｎｅｗ  ＝Ｃｉｌａｓｔ）。以上の処理をまとめると次のようになる。
【００３４】
【数７】
0003559209.tif 000006
【００３５】
更に、フィードフォーワード出力部は、サンプル周期Ｔｓａｍｐｌｅに同期してメモリの記憶セルに格納した近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の各区間の短冊の高さＣｉを媒体回転に同期して読み出し、フィードバック演算部からの制御信号ＩＦＢに加算して駆動部８６に駆動信号ＩＶＣＭ  を供給する。
【００３６】
フィードフォーワード出力部は、メモリの各記憶セルに記憶した近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の、所定の時間Δｔｌｅａｄだけ進んだ時刻に対する値を読み出して出力する。学習制御部は、その時点の学習結果をフィードフォーワード出力しながら学習を繰り返す。この場合、フィードバック制御系に位相遅れ等の時間遅れがあり、これを補償しないと制御が不安定となる。そこで、その時点での最新の学習結果Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  に関し、現在時刻より所定時間Δｔｌｅａｄだけ進んだ時刻に対応する値を読み出して出力することで、制御系が安定した状態で学習を行うことができる。
【００３７】
本発明の別の形態にあっては、図１（Ｃ）のように、学習制御部１０４は、位置信号検出部７６とフィードバック演算部８０との間に設けられ、媒体回転１周分の時間をＴＬ  とした場合、媒体１回転の開始時間ｔ＝０から終了時間ｔ＝ＴＬ  で繰り返す未知の位置関数ＴＥＳｒｅｐｅａｔ（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴＬ  、ＴＬ  は媒体１回転に要する時間）を、媒体回転１周分の時間ＴＬ  をＮ分割した区間番号ｉをもつ各区間の短冊の高さＣｉ（ただし、ｉは区間番号で、０≦ｉ＜（Ｎ−１））で近似推定した近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）（ただし、０≦ｔ＜ＴＬ  、ＴＬ  は媒体１回転に要する時間）として学習アルゴリズムにより獲得して記憶する。
【００３８】
学習制御部１０４は、メモリ、サンプル部、近似関数演算部及びフィードフォーワード制御部を備える。メモリは、近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の各区間の短冊の高さＣｉ  を格納する複数の記憶セルを備える。サンプル部は、位置信号検出部から出力される位置信号ＴＥＳをサンプリングする。
【００３９】
近似関数演算部は、サンプル部でサンプリングした位置信号ＴＥＳ、所定の学習ゲインＫｌｅａｒｎ  に基づき、メモリの各記憶セルに格納した前記近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを、
【００４０】
【数８】
0003559209.tif 000007
【００４１】
但し、ｉは時間ｔで決定される区間の番号で、０≦ｉ≦（Ｎ−１）となり、例えばｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ），Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ
により求めて更新する。
【００４２】
フィードフォーワード出力部は、媒体回転の分割周期Ｔに同期して記憶セルに記憶した近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを媒体回転に同期して読み出し、位置信号検出部からの位置信号ＴＥＳに加算してフィードバック演算部にフィードバック信号ＴＥＳＦＢとして入力する。
【００４３】
更に詳細に説明すると、サンプル部は、分割周期Ｔ以下の所定周期Ｔｓａｍｐｌｅで位置信号ＴＥＳをサンプリングする。近似関数演算部は、サンプル部でサンプリングした位置信号ＴＥＳ、所定の学習ゲインＫｌｅａｒｎ  に基づきメモリの各記憶セルに格納した近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを、
【００４４】
【数９】
0003559209.tif 000008
【００４５】
但し、ｉは時間ｔで決定される区間の番号で、０≦ｉ≦（Ｎ−１）となり、例えばｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
により求めて更新する。ただし、Ｃｉｌａｓｔは更新前のＣｉ値を表わし、Ｃｉｎｅｗ  は更新後のＣｉ値を表わす。この式では、例えば、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）によるｉの算出結果によって、現在時刻ｔにおいて更新すべきＣｉを選択し、その１サンプル前（Ｔｓａｍｐｌｅ時間前）のＣｉ値（Ｃｉｌａｓｔ）に対して、ＴＥＳ（ｔ）を入力とする微分演算を施して、現在時刻ｔにおけるＣｉ値の更新結果（Ｃｉｎｅｗ  ）を求める。ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）によって算出されたｉ以外のインデックス番号を持つ短冊の高さＣｉに対しては、その更新を行なわない（つまり、この場合Ｃｉｎｅｗ  ＝Ｃｉｌａｓｔ）。以上の処置の結果をまとめると次のようになる。
【００４６】
【数１０】
0003559209.tif 000009
【００４７】
更に、フィードフォーワード出力部は、サンプル周期Ｔｓａｍｐｌｅに同期して記憶セルに記憶した近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）の各区間の短冊の高さＣｉを媒体回転に同期して読み出し、位置信号検出部からの位置信号ＴＥＳに加算してフィードバック演算部にフィードバック信号ＴＥＳＦＢとして入力する。
【００４８】
この図１（Ｃ）の場合にも、フイードフォーワード出力部は、メモリの各記憶セルに記憶した近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔを、所定の時間Δｔｌｅａｄだけ進んだ時刻に対する値を読み出して出力する。
【００４９】
学習制御部８２，１００は、学習後に、学習アルゴリズムにより獲得した近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  又はＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  を、媒体回転に同期して出力してフィードフォーワード制御する。
【００５０】
学習制御部８２，１００は、装置に対する媒体の挿入直後のタイミングで特定の時間だけ学習アルゴリズムによる近似関数の獲得動作を行い、学習後のトラッキング制御時に、獲得した近似関数を、媒体回転に同期して出力して周期性外乱を除去するフィードフォーワード制御を行う。
【００５１】
また学習制御部は、学習後のトラックジャンプ時及びシーク制御時に、獲得した近似関数を、媒体回転に同期して出力して周期性外乱を除去するフィードフォーワード制御を行う。
【００５２】
記憶装置は、ディスク半径方向の特定の位置、例えばディスク中周付近で学習して近似関数を得る場合、他の半径方向位置にシークして移動して、トラック制御を行う場合において、獲得された近似関数では誤差を生じ、近似が不十分な場合がある。例えば、ディスクのトラックの真円度が内周と外周で異なっていたり、スピンドル回転に伴う周期外乱の位相や振幅の内外周での差が無視できなかったり、シングル駆動型の構造をもつピックアップを使用する場合、内周と外周で摩擦の大きさが異なる場合がある。
【００５３】
そこで、本発明の学習制御部８２は、ディスクの半径方向位置に対応して、複数の箇所で近似関数の獲得動作を行い、フィードフォワード時においては、その時にオントラックしているトラックアドレスに応じて近似関数を選択し（例えば、一番近いトラックアドレスで学習獲得された近似関数を選択する）、フィードフォワードすることによって、オントラックするトラックアドレスによらず、高精度なトラック制御が実現できる。
【００５４】
また、このように複数箇所で近似関数の獲得動作をする場合、近似関数の基本的な波形はほとんど差がなく、それぞれの近似関数の差は微妙な差となるため、他の箇所での近似関数データがある場合に、今回の箇所での近似関数獲得動作における近似関数データの初期値（それぞれの短冊に相当するセルの値の初期値）をゼロから開始するのではなく、他の箇所での近似関数データを初期値として開始することにより、学習時間の短縮がはかれる。
【００５５】
光学的記憶装置の場合、ヘッドは、例えば媒体のトラックを横切る方向に移動自在なキャリッジ上に対物レンズをフォーカス制御自在に搭載し、キャリッジの移動により光ビームをトラックに追従させるトラッキング制御と光ビームを任意のトラック位置に移動するシーク制御の両方を行うシングル駆動型の構造を備える。
【００５６】
【発明の実施の形態】
図２は本発明の記憶装置であり、光ディスクドライブを例にとっている。本発明の光ディスクドライブは、コントロールユニット１０とエンクロージャ１１で構成される。
【００５７】
コントロールユニット１０には光ディスクドライブの全体的な制御を行うＭＰＵ１２、上位装置との間でコマンド及びデータのやり取りを行うインタフェース１７、光ディスク媒体に対するデータのリード・ライトに必要な処理を行う光ディスクコントローラ（ＯＤＣ）１４、ＤＳＰ１６、及びバッファメモリ１８が設けられる。
【００５８】
バッファメモリ１８は、ＭＰＵ１２、光ディスクコントローラ１４、及び上位インタフェース１７で共用される。光ディスクコントローラ１４には、フォーマッタとＥＣＣユニットが設けられる。ライトアクセス時には、フォーマッタがＮＲＺライトデータを媒体のセクタ単位に分割して記録フォーマットを生成し、ＥＣＣユニットがセクタライトデータ単位にＥＣＣコードを生成して付加し、必要ならばＣＲＣコードを生成して付加する。
【００５９】
更に、ＥＣＣエンコードの済んだセクタデータを例えば１−７ＲＬＬ符号に変換する。リードアクセス時には、セクタリードデータを１−７ＲＬＬ逆変換し、次にＥＣＣユニットでＣＲＣチェックした後にエラー検出訂正し、更にフォーマッタでセクタ単位のＮＲＺデータを連結してＮＲＺリードデータのストリームとして上位装置に転送させる。
【００６０】
光ディスクコントローラ１４に対してはライトＬＳＩ２０が設けられ、ライトＬＳＩ２０にはライト変調ユニットとレーザダイオード制御ユニットが設けられる。レーザダイオードユニット３０はレーザダイオードとモニタ用ディテクタを備える。ライトＬＳＩ２０は、ライトデータをＰＰＭ記録またはＰＷＭ記録（マーク記録またはエッジ記録ともいう）でのデータ形式に変換する。
【００６１】
レーザダイオードユニット３０を使用して記録再生を行う光ディスク、即ち書替え可能なＭＯカートリッジ媒体として、１２８ＭＢ、２３０ＭＢ、５４０ＭＢ、６４０ＭＢ、１．３ＧＢ等かを使用することができる。このうち１２８ＭＢのＭＯカートリッジ媒体については、媒体上のマークの有無に対応してデータを記録するピットポジション記録（ＰＰＭ記録）を採用している。また媒体の記録フォーマットはゾーンＣＡＶであり、ユーザ領域のゾーン数は１２８ＭＢ媒体が１ゾーンである。また、高密度記録となる２３０ＭＢ、５４０ＭＢ、６４０ＭＢ及び１．３ＧＢのＭＯカートリッジ媒体については、マークのエッジ即ち前縁と後縁をデータに対応させるパルス幅記録（ＰＷＭ記録）を採用している。
【００６２】
ここで、６４０ＭＢ媒体と５４０ＭＢ媒体の記憶容量の差はセクタ容量の違いによるもので、セクタ容量が２０４８バイトのとき６４０ＭＢとなり、一方、５１２バイトのときは５４０ＭＢとなる。また媒体の記録フォーマットはゾーンＣＡＶであり、ユーザ領域のゾーン数は、２３０ＭＢ媒体が１０ゾーン、５４０ＭＢ媒体及び１．３ＧＢ媒体が１８ゾーン、６４０ＭＢ媒体が１１ゾーンである。
【００６３】
このように本発明の光ディスクドライブは、１２８ＭＢ、２３０ＭＢ、５４０ＭＢ、６４０ＭＢ、１．３ＧＢ、更にダイレクト・オーバライト対応の２３０ＭＢ、５４０ＭＢ、６４０ＭＢ等の各記憶容量のＭＯカートリッジに対応可能である。
【００６４】
したがって光ディスクドライブにＭＯカートリッジをローディングした際には、まず媒体のＩＤ部をリードし、そのピット間隔からＭＰＵ１２において媒体の種別を認識し、種別結果を光ディスクコントローラ１４に通知する。
【００６５】
光ディスクコントローラ１４に対するリード系統としては、リードＬＳＩ２４が設けられ、リードＬＳＩ２４はリード復調ユニットと周波数シンセサイザが内蔵される。リードＬＳＩ２４に対しては、エンクロージャ１１に設けたＩＤ／ＭＯ用ディテクタ３２によるレーザダイオードからのビームの戻り光の受光信号が、ヘッドアンプ３４を介してＩＤ信号及びＭＯ信号として入力されている。
【００６６】
リードＬＳＩ２４には、ＡＧＣ回路、フィルタ、セクタマーク検出回路等の回路機能が設けられ、入力したＩＤ信号及びＭＯ信号よりリードクロックとリードデータを作成し、ＰＰＭデータまたはＰＷＭデータを元のＮＲＺデータに復調している。またゾーンＣＡＶを採用していることから、ＭＰＵ１２からリードＬＳＩ２４に内蔵した周波数シンセサイザに対しゾーン対応のクロック周波数を発生させるための分周比の設定制御が行われている。
【００６７】
周波数シンセサイザはプログラマブル分周器を備えたＰＬＬ回路であり、媒体のゾーン位置に応じて予め定めた固有の周波数をもつ基準クロックをリードクロックとして発生する。即ちプログラマブル分周器は、プログラマブル分周器を備えたＰＬＬ回路で構成され、ＭＰＵ１２がゾーン番号に応じてセットした分周比（ｍ／ｎ）に従った周波数ｆｏの基準クロックを、次式に従って発生する。
【００６８】
ｆｏ＝（ｍ／ｎ）・ｆｉ
ここで、分周比（ｍ／ｎ）の分母の分周値ｎは１２８ＭＢ、２３０ＭＢ、５４０ＭＢまたは６４０ＭＢ媒体の種別に応じた固有の値である。また分子の分周値ｍは媒体のゾーン位置に応じて変化する値であり、各媒体につきゾーン番号に対応した値のテーブル情報として予め準備されている。
【００６９】
リードＬＳＩ２４で復調されたリードデータは光ディクスコントローラ１４のリード系に与えられ、１−７ＲＬＬの逆変換後にＥＣＣユニットのデコード機能によってＣＲＣチェックとＥＣＣ処理を受けてＮＲＺセクタデータが復元される。
【００７０】
続いてフォーマッタでＮＲＺセクタデータを繋げたＮＲＺリードデータのストリームに変換し、バッファメモリ１８を経由して上位インタフェース１７により上位装置に転送される。ＭＰＵ１２に対しては、ＤＳＰ１６を経由してエンクロージャ１１側に設けた温度センサ３６の検出信号が与えられている。ＭＰＵ１２は、温度センサ３６で検出した装置内ユニットの環境温度に基づき、レーザダイオードユニット３０におけるリード、ライト、イレーズの各発光パワーを最適値に制御する。
【００７１】
ＭＰＵ１２は、ＤＳＰ１６を経由してドライバ３８によりエンクロージャ１１側に設けたスピンドルモータ４０を制御する。ＭＯカートリッジの記録フォーマットはゾーンＣＡＶであることから、スピンドルモータ４０を例えば３０００ｒｐｍの一定速度で回転させる。
【００７２】
またＭＰＵ１２は、ＤＳＰ１６を経由してドライバ４２を介してエンクロージャ１１側に設けた電磁石を用いた磁場印加ユニット４４を制御する。磁場印加ユニット４４は装置内にローディングされたＭＯカートリッジのビーム照射側と反対側に配置されており、記録時、消去時等に媒体に外部磁界を供給する。
【００７３】
ＤＳＰ１６は、媒体に対しレーザダイオード３０からのビームの位置決めを行うためのサーボ機能を備え、目的トラックにシークしてオントラックするためのシーク制御（粗制御：コアース制御）及びトラッキング制御（精制御：ファイン制御）を行う。
【００７４】
このシーク制御及びトラッキング制御は、ＭＰＵ１２による上位コマンドに対するライトアクセスまたはリードアクセスに並行して同時に実行することができる。
【００７５】
ＤＳＰ１６のサーボ機能を実現するため、エンクロージャ１２側の光学ユニットに媒体からのビーム戻り光を受光するＦＥＳ用ディテクタ４５を設け、ＦＥＳ検出回路（フォーカスエラー信号検出回路）４６が、ＦＥＳ用ディテクタ４５の受光出力からフォーカスエラー信号を作成してＤＳＰ１６に入力している。
【００７６】
またエンクロージャ１１側の光学ユニットに媒体からのビーム戻り光を受光する６分割又は９分割といった多分割受光部をもつＴＥＳ用ディテクタ４７を設け、ＴＥＳ検出回路（トラッキングエラー信号検出回路）４８がＴＥＳ用ディテクタ４７の受光出力からトラッキングエラー信号を作成し、ＤＳＰ１６に入力している。
【００７７】
この実施例においてトラックキングエラー信号は、プッシュプル法（ファーフィールド法ともいう）により生成される。トラッキングエラー信号はＴＺＣ検出回路（トラックゼロクロス検出回路）５０に入力され、トラックゼロクロスパルスを作成してＤＳＰ１６に入力している。更にＤＳＰ１６は、媒体上のビームスポットの位置を制御するため、ドライバ５５，５８を介してフォーカスアクチュエータ５２及びＶＣＭ５４を制御している。
【００７８】
ここで光ディスクドライブにおけるエンクロージャ１１の概略は図３のようになる。ハウジング６０内にはスピンドルモータ４０が設けられ、スピンドルモータ４０の回転軸のハブに対しインレットドア６２側よりＭＯカートリッジ６４を挿入することで、内部のＭＯ媒体６６がスピンドルモータ４０の回転軸のハブに装着されるローディングが行われる。
【００７９】
ヘッド機構は、キヤリッジ６８、対物レンズ７０、固定光学系７２及びミラー７４で構成される。ローディングされたＭＯカートリッジ６４のＭＯ媒体６６の下側には、ＶＣＭ５４により媒体のトラックを横切る方向に移動自在なキャリッジ６８が設けられている。
【００８０】
キャリッジ６８上には対物レンズ７０が搭載され、固定光学系７２に設けているレーザダイオードからのビームを立上げミラー７４を介して入射し、ＭＯ媒体６６の媒体面にビームスポットを結像している。対物レンズ７０は図２のエンクロージャ１１に示したフォーカスアクチュエータ５２により光軸方向に移動制御される。またＶＣＭ５４によるキャリッジ６８のリニア駆動で媒体のトラックを横切る半径方向に光ビームを移動することができる。
【００８１】
キャリッジ６８は、固定配置された２本のガイドレールに滑り軸受けで支持され、粗制御（コアース）として知られた光ビームを任意のトラック位置に移動させるシーク制御と、シークしたトラック位置で光ビームをトラックセンタに追従させる精制御（ファイン制御）として知られたトラッキング制御を同時に行う。
【００８２】
このようなシングル駆動型のヘッド機構としては例えば特開平９−３１２０２６号、特開平９−５４９６０号等のものを使用できる。
【００８３】
図４は本発明の記憶装置におけるヘッド機構のフィードバック制御系の第１実施形態である。この第１実施形態にあっては、フィードバック制御部とキャリッジ駆動部との間に学習制御部を設けたことを特徴とする。
【００８４】
図４において、ヘッド機構のフィードバック制御系は、トラッキングエラー検出部７８、フィードバック制御部８０、学習制御部８２、加算器８４、キャリッジ駆動部８６、キャリッジ８８で構成される。トラッキングエラー検出装置７８は、図４に示すように、媒体の偏心によって振れるトラック位置と光ビームの位置との差であるところのトラッキングエラーを、光学的に検出し出力する。
【００８５】
このトラッキングエラー検出部７８の入力には媒体の偏心による偏心外乱が加算点７６から加わる。フィードバック制御部８０は、トラッキングエラー信号ＴＥＳを零として光ビームのトラックセンタに対するずれ量をなくすように、キャリッジ駆動部８６によりキャリッジ８８を移動する。
【００８６】
フィードバック制御部８０は、例えばＰＩＤ演算により制御信号ＩＦＢを出力し、この制御信号ＩＦＢは図２に示したＶＣＭ５４を用いたキャリッジ駆動部８６に対するフィードバック電流指令値となる。
【００８７】
学習制御部８２は、フィードバック制御部８０から出力されたフィードバック電流指令値としての制御信号ＩＦＢを入力し、媒体の偏心回転に伴う周期性の摩擦外乱および偏心外乱などの追従誤差を抑圧するための未知の駆動電流関数Ｉｒｅｐｅａｔの近似関数である学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔを学習則により獲得し、学習が終了すると、学習結果として得られた学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔを媒体回転に同期して出力する。
【００８８】
この学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔは、加算器８４でフィードバック制御部８０からの制御信号ＩＦＢにフィードフォワード制御信号として加算して駆動信号ＩＶＣＭ  となる。駆動信号ＩＶＣＭ  はキャリッジ駆動部８６を通じてキャリッジ８８を駆動する。キャリッジ８８には、媒体の偏心回転に伴うキャリッジ８８の往復運動による移動速度の反転に伴い、図２３のような移動速度ゼロの時点で方向が略ステップ的に変化する瞬間に大きな摩擦外乱が力外乱９０として周期的に加わっている。
【００８９】
図５は、図４の学習制御部８２の機能ブロック図である。図５において、学習制御部８２は、制御部９２、サンプル処理部９４、近似関数演算部９６、リングバッファメモリ９８、及びフィードフォワード出力部（以下「ＦＦ出力部」という）１００を備える。
【００９０】
制御部９２にはクロック信号Ｅ１と媒体の１回転に同期して得られるインデックス信号Ｅ２が入力している。制御部９２は学習制御部８２の動作モードとして（１）学習モード
（２）学習結果出力モード
を設定する。
【００９１】
学習モードは、媒体を挿入した後のロード処理の際に実行され、学習則に従って周期性の近似関数となる学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔを学習する。学習結果出力モードでは、学習則は動作せずに、学習結果として得られた学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔを媒体回転に同期して出力し、フィードバック制御系に対しフィードフォワード出力として加える。
【００９２】
このため制御部９２は、学習モードにあってはサンプル処理部９４、近似関数演算部９６、リングバッファメモリ９８及びＦＦ出力部１００を動作し、学習終了後の学習結果出力モードにあってはリングバッファメモリ９８とＦＦ出力部１００を動作する。
【００９３】
ここで図５の学習制御部８２に設けた近似関数演算部９６による本発明で採用する学習アルゴリズムを説明する。
【００９４】
図４のフィードバック制御系において、媒体回転に同期してキャリッジ８８を駆動する駆動電流ＩＶＣＭの大部分は媒体回転に同期した周期の繰返し信号であると見做せ、例えば図６に示すような電流パターンとして捉えることができる。この図６のように、周期的に繰り返す電流パターンを未知な駆動電流関数Ｉｒｅｐｅａｔ（ｔ）として捉え、図６のように媒体１回転の周期ＴＬをＮ分割した短冊の高さで近似表現することを考える。ここでＮ分割した短冊１個当りの時間幅Ｔは
Ｔ＝ＴＬ／Ｎ                    ．
となる。
【００９５】
図６の電流パターンをＮ分割したそれぞれの短冊の高さをＣｉ  （但しｉ＝０，１，・・・Ｎ−１）とすると、近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔは次式のようになる。
【００９６】
Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）＝Ｃｉ                                                          （２）
但し、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ
０≦ｔ＜ＴＬ
ここで（２）式のｆｌｏｏｒ（    ）関数は、（    ）内の引数よりも小さいかあるいは等しい最大の整数値を示す。例えば（    ）内の引数が（０〜０．９）であった場合には、ｆｌｏｏｒ（０〜０．９）＝０となる。また（    ）内の引数が（１．０〜１．９）であった場合には、ｆｌｏｏｒ（１．０〜１．９）＝１となる。時刻ｔは媒体１回転ごとの決まった時点で得られるインデックス信号によりリセットされ、従ってｔ＝０〜ＴＬ  の値をもつ。
【００９７】
前記（２）式の近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔのそれぞれの短冊の高さＣｉは、短冊に対応する時間幅内のフィードバック電流指令値である制御信号ＩＦＢを積分することにより、次式に従って学習が進行される。
【００９８】
【数１１】
0003559209.tif 000010
【００９９】
但し、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
ここで（３）式のＫｌｅａｒｎ  は学習ゲインであり、正の定数である。（３）式に示すように、ｔの値に応じて、ｉを決定し、つまり学習対象とする短冊Ｃｉを選択し、その時の制御信号の値ＩＦＢ（ｔ）  を入力とした積分演算を行う。この（３）式に従った学習則によれば、学習則の入力であるＩＦＢが略ゼロになるまで、各短冊の高さが積分されていくので、学習収束後は、短冊Ｃ０〜ＣＮ−１で表わされる近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  は、未知の駆動電流関数であるＩｒｅｐｅａｔ（ｔ）  を近似した関数になる。
【０１００】
そして、（３）式に従った学習結果
Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）＝Ｃｉ
但し、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ
０≦ｔ＜ＴＬ
は学習結果出力モードにおいてフィードフォワード出力となって、キャリッジ８８を駆動するキャリッジ駆動部８６の駆動電流ＩＶＣＭ  に直接入れ込まれるため、フィードバック制御系からみると周期性をもつ繰返し外乱が消滅したように見える。
【０１０１】
このような本発明の学習による周期性外乱の補償方法は、学習結果を得るための収束に多少時間が掛かったとしても、即ち学習のための学習ゲインＫｌｅａｒｎ  がローゲインであっても、最終的に得られる学習制御信号は、周波数帯域の高い信号、厳密には周期性をもつ繰返し外乱に対する周波数帯域の高い補償信号を含ませることができる。
【０１０２】
（３）式の学習則に従って求められた各短冊ごとの高さＣｉ  は、リングバッファメモリ９８の該当するメモリセルに格納されている。
【０１０３】
図７は図５の学習制御部８２に設けたリングバッファメモリ９８のメモリ構成である。リングバッファメモリ９８は、媒体１回転の周期ＴＬ  の分割数Ｎに対応してＮ個のメモリセル１０６−０〜１０６−（Ｎ−１）を有する。ディスク回転に同期して（３）式により算出される各短冊の高さＣｉ  の値は、メモリセル１０６−０〜１０６−（Ｎ−１）のセルアドレスｉにｍｅｍ［ｉ］として格納される。
【０１０４】
即ち図７のリングバッファメモリ９８のメモリセル１０６−０〜１０６−（Ｎ−１）の位置に対応して示す時間ｔは、媒体の１回転ごとに得られるインデックス信号でリセットされる時間であり、インデックス信号が得られた回転開始位置の時間をｔ＝０とし、媒体１回転ごとにこの時点を起点として検出される。
【０１０５】
ここで図５のサンプル処理部９４による入力信号ＩＦＢのサンプリング周期Ｔｓａｍｐｌｅに対し、図６に示した短冊の時間幅Ｔは長くとられる。サンプル時刻ｔにおいて、リングバッファメモリ９８のどのメモリセルを対象に（３）式の学習演算を適用するかは、次式のアドレスｉの算出で決められる。
ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）                                            （４）
ここでＴは図６の短冊の時間幅であり、Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎである。例えば媒体回転数を４５００ｒｐｍとすると、回転周波数は７５Ｈｚであり、１回転の周期ＴＬ  はＴＬ  ＝１３．３ｍｓｅｃであり、１周期ＴＬ  を例えばＮ＝１２８分割したとする。この場合、短冊１個当たりの時間幅Ｔは
Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ＝１０４．２μｓｅｃ
となる。
【０１０６】
したがって、学習制御部８２に対するフィードバック制御部８０からの制御信号ＩＦＢのサンプリング周波数を５５ｋＨｚ、即ちサンプリング周期Ｔｓａｍｐｌｅ＝１８．１８μｓｅｃとすると、短冊１個の時間幅Ｔの中で約５回、制御信号ＩＦＢのサンプリングが行われることになる。即ち、媒体１回転当り、各短冊は約５回ずつ、（３）式の学習演算を行うことになる。
【０１０７】
（３）式の学習則を実際にＤＳＰにインプリメントする際の学習演算は次式で与えられる。
ｍｅｍ［ｉ］＝  ｍｅｍ［ｉ］＋Ｋｌｅａｒｎ  ・Ｔｓａｍｐｌｅ・ＩＦＢ（ｔ）        （５）
但し、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
この（５）式から明らかなように、図７のメモリセル１０６−０〜１０６−（Ｎ−１）に格納する演算結果は、学習ゲインＫｌｅａｒｎ  を積分ゲインとして制御信号ＩＦＢを入力とする積分演算である。即ち、各サンプルタイミングごとに算出された
｛Ｋｌｅａｒｎ  ×Ｔｓａｍｐｌｅ×ＩＦＢ（ｔ）｝を対応するアドレスｉのメモリセルに前回記憶している学習結果ｍｅｍ［ｉ］を読み出し、加算した後に記憶する処理となる。
【０１０８】
各短冊の高さＣｉについて、（５）式の演算を説明すると以下のようになる。つまり、学習前は初期値（普通はゼロ）が、ｍｅｍ［ｉ］に設定されている。学習開始後、ディスク回転の毎周の特定の時間の間、つまりｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）が満たされている間、その短冊の高さＣｉが選択され、その時刻におけるＩＦＢ（ｔ）  を入力として、ｍｅｍ［ｉ］を対象とした（５）式の積分演算が行われる。
【０１０９】
それ以外の時間には、他の短冊が選択されて、同様の処理が行われる。他の短冊が選択されている間は、ｍｅｍ［ｉ］の値の更新は行なわれない。ディスクが１回転して、再び短冊の高さＣｉが選択されたときには、ｍｅｍ［ｉ］が既に格納されている前の回転までの積分結果を初期値として、（５）式の積分演算がさらに行われていく。
【０１１０】
学習モードにあっては、（５）式に従った近似関数演算部９６の演算結果のリングバッファメモリ９８の対応するメモリセルでの積分処理と同時に、ＦＦ出力部１００が同じく対応するリングバッファメモリ９８のメモリセルの演算結果を読み出し、図４の加算器８４により加算してフィードバック制御系に加えるフィードフォワード制御を行っている。
【０１１１】
図５の近似関数演算部９６は、学習モードにあってはインデックス信号Ｅ２が得られたときの時間ｔ＝０から次にインデックス信号Ｅ２が得られるまでのＴ＝０からＴ＝ＴＬ  までの時間経過について、（４）式によりセルアドレスｉを算出し、リングバッファメモリ９８に対するアドレス制御信号の出力で近似関数演算部９６による演算結果Ｃｉの格納、及びＦＦ出力部１００に対するそのときの学習結果の読出出力を行っている。
【０１１２】
図５の学習制御部８２は、媒体のロード処理における学習モードに従った学習処理が終了すると、学習結果出力モードに移行する。学習結果出力モードにあっては、制御部９２はリングバッファメモリ９８とＦＦ出力部１００を動作し、媒体１回転ごとに得られるインデックス信号Ｅ２に同期して、例えば学習モードにおけるサンプリング周期Ｔｓａｍｐｌｅと同じ読出周期で最後の学習結果としての学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔを読み出し、ＦＦ出力部１００より図４の加算器８４に出力し、そのときフィードバック制御部８０より得られている制御信号ＩＦＢに加算し、キャリッジ駆動部８６に駆動電流ＩＶＣＭ  を流してキャリッジ８８を媒体偏心に伴う周期的な摩擦外乱を抑圧するようにフィードフォワード制御を行う。
【０１１３】
ここで学習モードにおける学習処理の安定性を保証するためには、ＦＦ出力部１００でリングバッファメモリ９８に格納したそのときの学習結果をフィードバック制御系に出力する際に、制御対象の位相遅れ等の時間遅れを考慮し、時間的に進んだ学習結果をフィードフォワード出力する必要がある。
【０１１４】
この時間的に進んだ学習結果のフィードフォワード出力のために、いわゆる位相進みフィルタ等を使用する必要はなく、学習制御部８２にあっては図６に示したように、時間ｔに対応してフィードフォワード出力となる電流パターンを管理しているため、制御対象の位相遅れを考慮した進み時間に対応してメモリセルを選択して、そのときの学習結果を出力すればよい。
【０１１５】
即ち、インデックス信号が得られる媒体１回転開始時点からの経過時間をｔとすると、学習結果を記憶するメモリセルは（４）式で選択していたが、ＦＦ出力部１００によるフィードフォワード出力用にメモリセルの選択は、進み時間をΔｔｌｅａｄとすると次式で算出される。
【０１１６】
【数１２】
0003559209.tif 000011
【０１１７】
（６）式の第１式に示すように、基本的には、時刻ｔに進み時間Δｔｌｅａｄを足した時間に基づいて、メモリセル番号ｉを決定する。ただし、ｔが（ＴＬ  −Δｔｌｅａｄ）を上回る場合、すなわち、（ＴＬ  −Δｔｌｅａｄ）≦ｔ＜ＴＬ  の場合には、（６）式の第２式に示すような計算にしたがってメモリセル番号ｉを算出する。つまり、ｔが（ＴＬ  −Δｔｌｅａｄ）を上回る瞬間から、リングバッファの先頭に戻って読み出すことになる。
【０１１８】
このように学習結果のフィードフォワード出力について進み補償を行うことにより、進み補償を行っていない場合の応答波形が振動的になってしまうことを防止し、安定した学習結果を得ることができる。
【０１１９】
図８は、図４の学習制御部８２を備えた本発明の記憶装置における位置決め制御のフローチャートである。まずステップＳ１で装置に媒体をロードすると、ステップＳ２で所定の媒体ロードシーケンスに従った媒体ロード処理が実行される。この媒体ロード処理において、新たに本発明で設けた学習制御部８２によるステップＳ３の学習モードによる処理が実行される。
【０１２０】
この学習モードによる学習処理の終了は
（１）学習回数
（２）学習時間
（３）トラッキングエラー信号ＴＥＳの評価
等で学習終束が判断される。例えば、学習の終了判定を時間設定で行う場合、学習開始後のディスクの回転回数をカウントし、規定回数で終了とする。
【０１２１】
ステップＳ４で学習終了がチェックされると、ステップＳ５に進み、学習結果出力モードの処理に移行する。この学習結果出力モードにあっては、ステップＳ３で獲得された学習結果を固定値としてフィードバック制御系にフィードフォワード出力することになる。
【０１２２】
このため、ステップＳ６以降のシーク制御及びトラッキング制御にあっては、学習結果に基づくフィードフォワード出力によって、媒体の回転に同期した偏心外乱、特に媒体偏心に対応したキャリッジの往復移動に伴う移動速度ゼロのタイミングで起きるピーク的な摩擦外乱が効果的に抑圧され、フィードバック制御系から見ると、周期外乱のない安定した制御環境が得られている。
【０１２３】
このため、ステップＳ５の学習結果出力モード以降の処理にあっては、ステップＳ６でシーク制御があれば、ステップＳ７に進み、キャリッジを目標トラックに向けて速度制御して位置決めするシーク処理いわゆる粗制御（コアース制御）を行い、このシーク制御によってステップＳ８で目標トラックにオントラックすると、ステップＳ９で目標トラックセンタに光ビームを追従させるトラッキング制御を行う。
【０１２４】
このステップＳ５の学習結果出力モードの処理に対応したステップＳ６〜Ｓ９のシーク制御またはオントラック制御は、ステップＳ１０で媒体排出が判別されるまで繰り返され、媒体排出があると再びステップＳ１に戻り、次の媒体ロードをもってステップＳ３の学習モードによる学習処理を改めて行うことになる。またステップＳ１１で終了指示があれば一連の処理を終了する。
【０１２５】
ここで学習制御部８２によるステップＳ４の学習モードによる処理は、近似関数の獲得動作時において、ディスク半径方向位置の複数箇所で、それぞれの箇所に対する近似関数の獲得動作を行う。このとき学習制御部８２は、複数箇所での近似関数獲得動作に、既に別の箇所で獲得された近似関数が存在する場合、既に存在している近似関数データを初期値として学習アルゴリズムを適用する。
【０１２６】
また学習制御部８２は、学習後のフィードフォワード時となるステップＳ５の学習結果出力モードの処理にあっては、その時の半径方向位置に応じて使用する近似関数を選択し、フィードフォワードする。
【０１２７】
例えば、ディスクの内周から外周までの間に１５０００本のトラックがある例を考える。まず、中周付近となる７５００本目付近で近似関数獲得動作を行う。次に、内周付近での近似関数獲得のために、２５００本目付近にシーク移動し、２５００本目付近で、別に用意されている内周用の近似関数獲得のためのメモリセルを使用して、近似関数獲得動作を行う。
【０１２８】
次に、外周付近の近似関数獲得のために１２５００本目付近にシーク移動し、１２５００本目付近で、別に用意されている外周用の近似関数獲得のためのメモリセルを使用して、近似関数獲得動作を行う。ディスク回転１００回で、学習が終わるとすると、例えば、７５００本目で行う学習は、７５００本目から７６００本目の間で行われる。
【０１２９】
その後に行われる内周での学習においては、その近似関数は中周で獲得された関数とほぼ等しいものと考えられるので、近似関数の初期値（メモリセルの各値の初期値）をゼロから開始するのではなく、中周での学習結果を、内周のメモリセルにコピーし、それを初期値として学習を開始することにより、学習の短縮ができ、例えば、ディスク回転５０回で終了することができる。外周での学習も、同様に学習時間の短縮が可能になる。
【０１３０】
以上を例えば、媒体ロード時に行う。内周用、中周用、外周用の３つの近似関数が用意される。以後の稼動状態においては、１から５０００本目までのトラックに移動して、リード・ライト動作をする場合には、２５００本目付近で獲得された近似関数をフィードフォワードする。
【０１３１】
また５００１本目から１００００本目までのトラックに移動して、リード・ライト動作をする場合には、７５００本目付近で獲得された近似関数をフィードフォワードする。更に１０００１本目から１５０００本目までのトラックに移動して、リード・ライト動作する場合には、１２５００本目付近で獲得された近似関数をフィードフォワードする。
【０１３２】
以上により、例えば、中周付近１個所で得られた近似関数を、内周から外周までの全域で用いる場合に比べて、ディスクのトラックの真円度が内周と外周で異なっていたり、スピンドル回転に伴う周期外乱の位相や振幅の内外周での差が無視できなかったり、シングル駆動型の構造を持つピックアップを使用する場合、内周と外周で摩擦の大きさが異なる場合があっても、より高精度なトラック追従動作が行える。
【０１３３】
図９は図５の学習制御部８２における学習モードの際の学習処理のフローチャートである。この学習処理にあっては、まずステップＳ１で、媒体１回転ごとに得られるインデックスの有無をチェックしており、インデックスが得られるとステップＳ２に進み、現在時刻ｔをｔ＝０にリセットし、ステップＳ３でサンプルタイミングか否かチェックする。
【０１３４】
サンプルタイミングであれば、ステップＳ４で制御信号としての電流指示値ＩＦＢをサンプリングし、ステップＳ５でそのときの時刻ｔから（４）式に基づきメモリセルのアドレスｉを計算し、ステップＳ６でセルアドレスｉの格納値ｍｅｍ［ｉ］を読み出す。
【０１３５】
続いてステップＳ７で（５）式に従って新たな格納値ｍｅｍ［ｉ］を算出し、ステップＳ８でメモリのセルに新たに演算した格納値を記憶して更新する。続いてステップＳ９で、（６）式で算出したセルアドレス即ち制御時間Δｔｌｅａｄ分だけ前のセルアドレスの格納値を読み出してフィードバック制御系にフィードフォワード出力を行う。このようなステップＳ１〜Ｓ９の処理を、ステップＳ１０で学習終了条件例えば予め設定した学習時間に達するまで繰り返す。
【０１３６】
図１０は、図５の学習制御部８２の学習結果出力モードにおけるフィードフォワード出力処理のフローチャートである。このフィードフォワード出力処理にあっては、ステップＳ１で媒体１回転ごとに得られるインデックスの有無をチェックしており、インデックスが得られると、ステップＳ２で現在時刻ｔをｔ＝０にリセットし、ステップＳ３で出力タイミングか否かチェックする。
【０１３７】
この出力タイミングは、例えば図９の学習モードの際のサンプリング周期Ｔｓａｍｐｌｅと同じ出力周期で決まるタイミングとする。ステップＳ３で出力タイミングが判別されると、ステップＳ４で（６）式により現在時刻ｔに進み時間Δｔｌｅａｄを加算した時間に基づくメモリセルのアドレスｉの計算を行い、ステップＳ５でセルアドレスの格納値を読み出してフィードバック制御系にフィードフォワード出力を行う。そしてステップＳ６で媒体排出があるか、あるいはステップＳ７で装置の終了指示があれば、フィードフォワード出力を終了する。
【０１３８】
図１１は、図４の第１実施形態における学習制御部８２による学習開始から学習終了までのトラッキングエラー信号ＴＥＳ、フィードバック制御信号ＩＦＢ、学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ及びキャリッジ駆動信号ＩＶＣＭ  の波形説明図であり、横軸は時間を秒で現わしている。
【０１３９】
ここで図１１（Ａ）がトラッキングエラー信号ＴＥＳ、図１１（Ｂ）がフィードバック制御信号ＩＦＢ、図１１（Ｃ）が学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ、更に図１１（Ｄ）がキャリッジ駆動信号ＩＶＣＭ  である。
【０１４０】
この図１１において、時刻ｔ０から学習処理が開始されている。時刻ｔ０の学習開始直後にあっては、図１１（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳは媒体偏心に伴うキャリッジの移動速度ゼロで生ずるピーク的な摩擦外乱と偏心による大きな位置ずれを表わしている。このトラッキングエラー信号ＴＥＳは、学習の進行に伴い徐々に減衰して、摩擦外乱及び位置ずれが最終的に抑圧されている。
【０１４１】
尚、学習開始時刻ｔ０直後の最初の１回転では、学習結果を書込む記憶セルに対し学習結果を読み出す記憶セルに対し所定時間Δｔｌｅａｄだけ早いセルから読出しているため、学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔは学習前の初期値ゼロとなっている。
【０１４２】
時刻ｔ０からの学習処理は、図１１（Ｂ）のフィードバック制御信号ＩＦＢに含まれる外乱成分を、図１１（Ｃ）のように学習結果として出力する学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔに、段階的に移し込んでいく処理となる。そして学習終了側の時刻０．２〜０．２５ｓｅｃに至ると、学習開始時に図１１（Ｂ）のフィードバック制御信号ＩＦＢに含まれていた外乱成分は、ほとんど図１１（Ｃ）のフィードフォワード出力となる学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔに移し込まれてしまい、その結果、図１１（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳに外乱は見られなくなる。
【０１４３】
図１２は、図１１の時刻０．０１〜０．０５ｓｅｃ  となる学習開始部分を時間軸で拡大して表わしている。図１２にあっては、時刻ｔ０から学習を開始しており、この時点では図１２（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳにはトラックセンタに対する媒体の大きな偏心によるトラッキングエラーとキャリッジの移動速度ゼロでのピーク的な摩擦外乱によるトラッキングエラーを生じている。
【０１４４】
図１３は、図１１の時刻０．１〜０．１４ｓｅｃ  の波形を時間軸で拡大して表わした学習途中の波形である。この図１３（Ａ）〜（Ｄ）の学習途中の波形にあっては、図１２の学習開始時と比較すると、学習結果としての図１３（Ｃ）の学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔに、図１３（Ｂ）のフィードバック制御信号ＩＦＢの外乱成分が大部分移し込まれ、その結果、図１３（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳの摩擦外乱によるピーク的な位置ずれは抑圧され、全体としての偏心による位置ずれも抑圧されている。
【０１４５】
図１４（Ａ）〜（Ｄ）は、図１２の時刻０．２〜０．２５ｓｅｃとなる学習終了付近について時間軸で拡大した波形図である。この学習終了時の波形にあっては、外乱成分はほぼ完全に図１４（Ｃ）の学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔに移し込まれ、フィードバック制御系のフィードバック信号となる図１４（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳの外乱はほとんど無視できる程度に抑圧されている。
【０１４６】
図１５は、図５の学習制御部８２のＦＦ出力部１００においてフィードバック制御系の遅れ時間を補償するための進み時間Δｔｌｅａｄによる補償を行わなかった場合の学習処理における各部の波形であり、図１６に図１５の時刻０．２〜０．２５の学習終了付近の波形を時間軸で拡大して示している。ここではトラッキングエラー信号ＴＥＳ、学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ及びキャリッジ駆動信号ＩＶＣＭ  の波形を示し、フィードバック制御信号ＩＦＢは省略している。
【０１４７】
尚、進み時間Δｔｌｅａｄによる補償を行わない場合は、学習結果を書込む記憶セルと学習結果を読み出す記憶セルが同じになり、そのため、時刻ｔ０  の最初から学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔの出力が得られている。
【０１４８】
この図１５，図１６の波形から明らかなように、フィードフォワード出力の際にフィードバック制御系の遅れ時間を補償するための進み時間Δｔｌｅａｄだけ読出タイミングを早める処理を行わなかった場合には、フィードバック制御系の遅れ時間による影響を受けて応答波形が振動的になる。
【０１４９】
その結果、図１６の学習終了時点の図１６（Ｃ）の学習結果として出力される学習制御信号Ｉ＾ｒｅｐｅａｔにも遅れによる振動成分が学習結果として移し込まれてしまい、十分な外乱成分の抑圧効果が期待できないことが明らかである。これに対し、図５のＦＦ出力部１００でフィードバック制御系の遅れ時間に対応した進み時間の設定による学習結果の出力によって、図１１〜図１４に示したような良好な学習結果が得られる。
【０１５０】
また図４の学習制御部８２をフィードバック制御部８０とキャリッジ駆動部８６との間に設けた場合には、フィードバック制御部８０から出力されるキャリッジ駆動部８６に対するフィードバック電流そのものを学習対象としているため、ノイズの少ない波形が学習でき、また学習結果がフィードバック電流そのものであることから、シーク制御、オントラック制御、キックバック制御等の際に、直接フィードバック制御系にフィードフォワード電流として出力して利用できる利点がある。
【０１５１】
図１７は、本発明の記憶装置のヘッドの位置決め制御の第２実施形態であり、この第２実施形態にあっては学習制御部をトラッキングエラー検出部とフィードバック制御部との間に設けたことを特徴とする。
【０１５２】
図１７において、フィードバック制御系は、トラッキングエラー検出部７８、フィードバック制御部８０、キャリッジ駆動部８６、キャリッジ８８で構成され、トラッキングエラー検出装置７８は、図４に示すように、媒体の偏心によって振れるトラック位置と光ビームの位置との差であるところのトラッキングエラーを、光学的に検出し出力する。またキャリッジ８８には偏心外乱に伴うキャリッジの往復運動における移動速度ゼロのタイミングで反転する摩擦外乱等の力外乱９０が加わる。
【０１５３】
このようなフィードバック制御系について、この第２実施形態にあっては、トラッキングエラー検出部７８とフィードバック制御部８０の間に学習制御部１０４を設け、トラッキングエラー検出部７８からのトラッキングエラー信号ＴＥＳを学習制御部１０４に入力して学習処理し、学習結果として得られた学習トラッキングエラー信号ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔを加算点１０６でトラッキングエラー検出部７８からのトラッキングエラー信号ＴＥＳに加え、フィードバック信号ＴＥＳＦＢとしてフィードバック制御部８０に入力している。
【０１５４】
図１８は、図１７の学習制御部１０４の機能ブロック図であり、トラッキングエラー信号ＴＥＳを学習し、学習制御信号として学習トラッキングエラー信号ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔを出力する以外の基本的な構成は、図５の第１実施形態と同じである。
【０１５５】
即ち学習制御部１０４は、制御部９２、サンプル処理部９４、近似関数演算部９６、リングバッファメモリ９８、ＦＦ出力部１００で構成され、制御部９２にはリングバッファメモリ９８のセル位置を指定するセルアドレス演算部が設けられている。この図１８の学習制御部１０４による学習アルゴリズムは、図６に示した第１実施形態における周期性のフィードバック電流の代わりに、トラッキングエラー信号ＴＥＳを対象に１周期ごとの時間関数を定義し、同様にＮ分割した各短冊の高さＣｉとして近似関数ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）を求めている。
【０１５６】
このため第２実施形態にあっては、媒体１回転の周期ＴＬ  をＮ分割した短冊の高さで近似する近似関数は次式のようになる。
ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）＝Ｃｉ                                                  （７）
但し、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ
０≦ｔ＜ＴＬ
また短冊の高さＣｉは次式で算出される。
【０１５７】
【数１３】
0003559209.tif 000012
【０１５８】
但し、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ
０≦ｔ＜ＴＬ
実際の装置では短冊の時間間隔Ｔの間に複数回のサンプリングを行っており、サンプリング周期をＴｓａｍｐｌｅとすると、図１８のリングバッファメモリ９８のメモリセルに対する記憶値は次式で演算される。
ｍｅｍ［ｉ］＝  ｍｅｍ［ｉ］＋Ｋｌｅａｒｎ  ・Ｔｓａｍｐｌｅ・ＴＥＳ（ｔ）        （９）
但し、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）
Ｔ＝ＴＬ  ／Ｎ
０≦ｔ＜ＴＬ
学習結果をリングバッファメモリ９８の対応するメモリセルに記憶するためのアドレス演算は、第１実施例の場合と同様に（４）式に従う。またＦＦ出力部１００による演算結果の出力時のセルアドレスは、第１実施形態と同様、フィードバック制御系の遅れ時間を考慮した制御時間Δｔｌｅａｄによる（６）式に従う。
【０１５９】
図１９は、図１７，図１８のトラッキングエラー信号ＴＥＳを学習する第２実施形態における学習モードでの各部の信号波形であり、図１９（Ａ）がトラッキングエラー信号ＴＥＳ、図１９（Ｂ）が学習結果として出力される学習トラッキングエラー信号ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ、図１９（Ｃ）がフィードバック制御部８０の入力となるフィードバック信号ＴＥＳＦＢ、図１９（Ｄ）がキャリッジ駆動電流ＩＶＣＭ  である。
【０１６０】
この図１９（Ａ）〜（Ｄ）にあっても、時刻ｔ０で学習を開始しており、学習開始直後にあっては、図１９（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳに偏心外乱及びキャリッジ移動速度０に伴うピーク的な摩擦外乱によるトラッキングエラーが含まれているが、学習の進行に伴い、図１９（Ｂ）の学習トラッキングエラー信号ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔに外乱成分が移し込まれ、トラッキングエラー信号ＴＥＳの外乱成分は学習終了で十分に抑圧されている。
【０１６１】
図２０（Ａ）〜（Ｄ）は、図１９の時刻０．０１〜０．０５ｓｅｃとなる学習開始付近の波形を時間軸で拡大して表わしている。即ち時刻ｔ０で学習を開始しており、学習開始直後にあっては図２１（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳに偏心外乱及びキャリッジ移動速度０タイミングで生ずるピーク的な摩擦外乱が含まれている。
【０１６２】
また、図１８のＦＦ出力部１００でリングバッファメモリ９８から学習結果を読み出す際に、フィードバック制御系の遅れ補償を行う進み時間Δｔｌｅａｄのセットによる進み補償を行っている。
【０１６３】
図２１は図１９の時刻０．１〜０．１４ｓｅｃの学習途中の各部の波形を時間軸で拡大している。更に図２２は図１９の時刻０．２〜０．２５ｓｅｃとなる学習終了付近の各部の波形を時間軸で拡大している。この学習終了付近の波形にあっては、図２２（Ａ）のトラッキングエラー信号ＴＥＳに含まれる外乱成分は、そのほとんど全てが図２２（Ｂ）の学習結果としての学習トラッキングエラー検出信号ＴＥＳ＾ｒｅｐｅａｔ  に移し込まれ、この結果、フィードバック制御系には媒体偏心による外乱が存在しない制御環境が作り出される。
【０１６４】
図２３（Ａ）は、未知関数の近似法の原理を示す。また図２３（Ｂ）に本発明による制御系の構成原理図を示し、加算点７６、フィードバック制御部８０、学習制御部８２、加算点８４およびシングル駆動型トラッキング機構１１０を備える。
【０１６５】
図２３（Ａ）中の太線で示しているのは、ディスク回転に同期した周期性外乱を抑圧できる、未知のＶＣＭ駆動電流信号Ｉｒｅｐｅａｔ（ｔ）  である。この図中、および以下の式（１０）〜（１２）中で使用する時刻ｔは、ディスク回転に同期した時刻を示し、それぞれのディスク回転周期中のある特定の時刻にゼロにリセットされる。つまり、ＴＬ  をディスク回転周期とすると、０≦ｔ＜ＴＬ  となる。
【０１６６】
さて、未知数関数Ｉｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  を、Ｎ個の短冊関数の高さの組を使って表現することを考える。
Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  ＝Ｃｉ                                  （１０）
ただし、ｉ＝ｆｌｏｏｒ（ｔ／Ｔ）であり、Ｔはそれぞれの短冊関数の時間幅を示す（つまりＴ＝ＴＬ／Ｎであり、ｉは０≦ｉ≦Ｎ−１の整数となる）。ここでｆｌｏｏｒ（ｘ）は、ｘより小さいかあるいはｘに等しい、ｘにもっとも近い整数を返す関数である。
【０１６７】
各短冊関数の高さＣｉ  は、フィードバック制御部８０の出力ＩＦＢ（ｔ）  を学習入力として使い、次の（１１）のような単純な学習則によって、リアルタイムに更新される。
【０１６８】
【数１４】
0003559209.tif 000013
【０１６９】
ただし、ｋは学習ゲインである。この学習則は、ＩＦＢ（ｔ）  がゼロになる方向に、各短冊関数の高さを変更する働きをもつ。
【０１７０】
学習制御部８２は、同時に、フィードフォワード信号ＩＦＦ（ｔ）  を以下のように出力する。
【０１７１】
【数１５】
0003559209.tif 000014
【０１７２】
ただし、Δｔｌｅａｄは、学習の収束を安定化させるための進み時間である。
【０１７３】
以上の発明の原理は、短冊関数の定義をより明確に表現した次のような表現でもよい。
【０１７４】
図２３（Ａ）は、未知関数の近似法の原理を示す。また図２３（Ｂ）に本発明による制御系の構成原理図を示し、加算点７６、フィードバック制御部８０、学習制御部８２、加算点８４およびシングル駆動型トラッキング機構１１０を備える。図２３（Ａ）中の太線で示しているのは、ディスク回転に同期した周期性外乱を抑圧できる、未知のＶＣＭ駆動電流信号Ｉｒｅｐｅａｔ（ｔ）  である。
【０１７５】
この図中、および以下の式（１３）〜（１６）中で使用する時刻ｔは、ディスク回転に同期した時刻を示し、それぞれのディスク回転周期中のある特定の時刻にゼロにリセットされる。つまりＴＬ  をディスクの回転周期とすると、０≦ｔ＜ＴＬ  となる。
【０１７６】
さて、未知関数Ｉｒｅｐｅａｔ（ｔ）  の近似関数Ｉ＾ｒｅｐｅａｔ（ｔ）  を、次式のようにＮ個の短冊関数の総和を使って表現することを考える。
【０１７７】
【数１６】
0003559209.tif 000015
【０１７８】
ただし、Πｉ（ｔ）  は、（１４）式で示す短冊関数である。
【０１７９】
【数１７】
0003559209.tif 000016
【０１８０】
ここで、Ｔはそれぞれの短冊関数Πｉ（ｔ）  が１となる範囲の時間幅を示す（つまり、Ｔ＝ＴＬ／Ｎであり、ｉは０≦ｉ≦Ｎ−１の整数である。）。
【０１８１】
各短冊関数の高さＣｉ  は、フィードバック制御部８０の出力ＩＦＢ（ｔ）  を学習入力として使い、次の（１５）式のような単純な学習則によって、リアルタイムに更新される。
【０１８２】
【数１８】
0003559209.tif 000017
【０１８３】
ただし、ｋは学習ゲインである。この学習則は、ＩＦＢ（ｔ）  がゼロになる方向に、各短冊関数の高さを変更する働きをもつ。
【０１８４】
学習制御部８２は、同時に、フィードフォワード信号ＩＦＦ（ｔ）  以下のように出力する。
【０１８５】
【数１９】
0003559209.tif 000018
【０１８６】
ただし、Δｔｌｅａｄは、学習の収束を安定化させるための進み時間である。
【０１８７】
以上、２つの説明は、数式表現の違いであって、実質的（工学的な）な意味内容は等価である。例えば（１３）（１４）式は、（１０）式をより明確に表現したものであり、（１５）式は（１１）式と等価な学習速を示している。
【０１８８】
尚、上記の実施形態は光学的記憶装置を例にとるものであったが、磁気的記憶装置や他の適宜の記憶方式の装置を含む。また本発明は上記の実施形態に限定されず、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含む。また本発明は上記の実施形態の数値による限定は受けない。
【０１８９】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、位置決め精度の粗いシーク制御と位置決め精度の高いトラッキング制御の両方を同じキャリッジの移動で行うヘッド機構のフィードバック制御系につき、フィードバック制御信号又はトラッキングエラー信号の学習制御によって外乱成分を抑圧する学習制御信号を獲得し、フィードバック制御系の帯域を広げることなく、学習制御によって得られた学習結果のフィードバック制御系に対するフィードフォワード出力によって、偏心位置ずれ及びピーク的な摩擦外乱による位置ずれなどを効果的に抑圧することができ、シーク制御及びトラッキング制御におけるフィードバック制御系の制御精度と応答性を大幅に向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明が適用される光ディスクドライブのブロック図
【図３】図２の光ディスクドライブの内部構造の説明図
【図４】フィードバック制御部と駆動部との間に学習制御部を設けた本発明の第１実施形態のブロック図
【図５】図４の学習制御部の機能ブロック図
【図６】図４の学習制御部による周期的な制御入力に対する逐次学習の説明図
【図７】図５のメモリの説明図
【図８】図４の第１実施形態の制御処理のフローチャート
【図９】図８の学習制御部のフローチャート
【図１０】図８のフィードフォワード出力処理のフローチャート
【図１１】図５の第１実施形態による学習開始から終了までのトラッキングエラー信号、フィードバック制御信号、学習制御信号及び駆動信号の波形図
【図１２】図１１の学習開始部分を時間軸で拡大した波形図
【図１３】図１１の学習途中部分を時間軸で拡大した波形図
【図１４】図１１の学習終了部分を時間軸で拡大した波形図
【図１５】図５の第１実施形態で進み補償を行わなかった場合の学習開始から終了までのトラッキングエラー信号、学習制御信号及び駆動信号の波形図
【図１６】図１５の学習終了部分を時間軸で拡大した波形図
【図１７】トラッキングエラー検出部とフィードバック制御部との間に学習制御部を設けた本発明の第２実施形態のブロック図
【図１８】図１７の学習制御部の機能ブロック図
【図１９】図１７の第２実施形態による学習開始から終了までのトラッキングエラー信号、トラッキングエラー学習信号、トラッキングエラー信号とトラッキングエラー学習信号の和信号、学習制御信号及び駆動信号の波形図
【図２０】図１９の学習開始部分を時間軸で拡大した波形図
【図２１】図１９の学習途中部分を時間軸で拡大した波形図
【図２２】図１９の学習終了部分を時間軸で拡大した波形図
【図２３】未知関数の近似法の原理と本発明による制御系統の構成原理の説明図
【図２４】シングル駆動型のヘッド機構における移動速度に対する固定摩擦の特性図
【図２５】固定摩擦による周期性外乱を受けた時のフィードバック制御系による偏心追従誤差の説明図
【符号の説明】
１０：コントロールボード
１１：エンクロージャ
１２：ＭＰＵ
１４：光ディスクコントローラ
１６：ＤＳＰ
１８：バッファメモリ
２０：ライトＬＳＩ回路
２４：リードＬＳＩ回路
３０：レーザダイオードユニット
３２：ＩＤ／ＭＯ用ディテクタ
４０：スピンドルモータ
４４：磁場印加部
４５：ＦＥＳ用ディテクタ
４６：ＦＥＳ検出回路
４７：ＴＥＳ用ディテクタ
４８：ＴＥＳ検出回路
５０：ＴＺＣ検出回路
５２：フォーカスアクチュエータ
５４：ＶＣＭ（ボイスコイルモータ）
６４：ＭＯカートリッジ
６６：ＭＯ媒体
６８：キャリッジ
７０：対物レンズ
７２：固定光学系
７６：トラッキングエラー検出部（位置信号検出部）
７８，８４，１０５：加算部
８０：フィードバック演算部
８２，１０４：学習制御部
８６：駆動部（ＶＣＭ）
８８：キャリッジ
９０：力外乱
９２：制御部
９４：サンプル処理部
９６：近似関数演算部
９８：メモリ
１００：フィードフォワード出力部（ＦＦ出力部）
１０６−１〜１０６−Ｎ：メモリセル
１１０：シングル駆動型トラッキング機構
【図１】
0003559209.tif 000020
【図２】
0003559209.tif 000021
【図３】
0003559209.tif 000022
【図４】
0003559209.tif 000023
【図５】
0003559209.tif 000024
【図６】
0003559209.tif 000025
【図７】
0003559209.tif 000026
【図８】
0003559209.tif 000027
【図９】
0003559209.tif 000028
【図１０】
0003559209.tif 000029
【図１１】
0003559209.tif 000030
【図１２】
0003559209.tif 000031
【図１３】
0003559209.tif 000032
【図１４】
0003559209.tif 000033
【図１５】
0003559209.tif 000034
【図１６】
0003559209.tif 000035
【図１７】
0003559209.tif 000036
【図１８】
0003559209.tif 000037
【図１９】
0003559209.tif 000038
【図２０】
0003559209.tif 000039
【図２１】
0003559209.tif 000040
【図２２】
0003559209.tif 000041
【図２３】
0003559209.tif 000042
【図２４】
0003559209.tif 000043
【図２５】
0003559209.tif 000044