(57)【要約】記憶装置のヘッドを記憶媒体に追従する追従制御系に関し、フィードバック制御系（８０）に入力する追従エラー信号に従い、正弦波信号を学習し、フィードバック系（８０）の遅れに対応する時間進み補償を行う正弦波信号学習部（８２）を設ける。このため、高速な学習が可能な正弦波信号学習モデルに、時間進み補償を導入するので、位相遅れを考慮しなければならない高周波な周波数外乱を補償対象とすることが可能となり、記憶装置の追従精度の向上に寄与する。
2003009290.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶媒体にヘッドを追従するためのヘッド追従制御方法において、
前記ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御のためのフィードバック制御量を計算するフィードバック制御ステップと、
周波数外乱の外乱モデルをｓｉｎ関数、ｃｏｓ関数の加重合成によって表現し、前記追従エラー信号に従う信号を入力とする学習則によって、前記外乱モデルの前記ｓｉｎ関数，前記ｃｏｓ関数に対する加重を逐次更新する外乱モデル更新ステップと、
前記対象となるフィードバック制御系の遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力する外乱モデル値出力ステップと、
前記外乱モデル値を前記フィードバック制御系に注入するステップとを有することを
特徴とするヘッド追従制御方法。
【請求項２】
前記注入ステップは、
前記フィードバック制御系の入力に前記外乱モデル値を加算するステップからなることを
特徴とする請求の範囲１のヘッド追従制御方法。
【請求項３】
前記注入ステップは、
前記フィードバック制御系の出力に前記外乱モデル値を加算するステップからなることを
特徴とする請求の範囲１のヘッド追従制御方法。
【請求項４】
前記フィードバックステップは、
前記ヘッドの前記記憶媒体のトラック又はフォーカス位置の少なくともいずれか一方に対する追従エラー信号に基づいて、前記ヘッドのトラック追従制御又はフォーカス追従制御のためのフィードバック制御量を計算するステップからなることを
特徴とする請求の範囲１のヘッド追従制御方法。
【請求項５】
前記フィードバックステップは、
前記周波数外乱の外乱モデルを複数の異なる周波数に設定するステップを有することを
特徴とする請求の範囲１のヘッド追従制御方法。
【請求項６】
前記フィードバックステップは、
回転する前記記憶媒体に対する前記ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御のためのフィードバック制御量を計算するステップからなり、
更に、前記記憶媒体の回転に同期する周波数成分を学習し、前記フィードバック制御系に注入する回転同期信号学習ステップを有することを
特徴とする請求の範囲１のヘッド追従制御方法。
【請求項７】
前記外乱モデル値出力ステップは、
前記フィードバック制御系の位相遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力するステップからなることを
特徴とする請求の範囲１のヘッド追従制御方法。
【請求項８】
前記外乱モデル更新ステップは、
ｎ次多項式で近似した前記ｓｉｎ，ｃｏｓ関数を使用して、前記外乱モデルを更新するステップからなることを
特徴とする請求の範囲１のヘッド追従制御方法。
【請求項９】
記憶媒体にヘッドを追従するためのヘッド追従制御装置において、
前記ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御量を計算するフィードバック制御系と、
周波数外乱の外乱モデルをｓｉｎ関数、ｃｏｓ関数の加重合成によって表現し、前記追従エラー信号に従う信号を入力とする学習則によって、前記外乱モデルの前記ｓｉｎ関数，前記ｃｏｓ関数に対する加重を逐次更新し、前記フィードバック制御系の遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力する正弦波信号学習部と、
前記外乱モデル値を前記フィードバック制御系に注入する加算手段とを有することを
特徴とするヘッド追従制御装置。
【請求項１０】
前記加算手段は、
前記フィードバック制御系の入力に前記外乱モデル値を加算することを
特徴とする請求の範囲９のヘッド追従制御装置。
【請求項１１】
前記加算手段は、
前記フィードバック制御系の出力に前記外乱モデル値を加算することを
特徴とする請求の範囲９のヘッド追従制御装置。
【請求項１２】
前記フィードバック系は、
前記ヘッドの前記記憶媒体のトラック又はフォーカス位置に対する追従エラー信号に基づいて、前記ヘッドのトラック追従制御量又はフォーカス追従制御量を計算することを
特徴とする請求の範囲９のヘッド追従制御装置。
【請求項１３】
前記正弦波信号学習部系は、
前記周波数外乱の外乱モデルを複数の異なる周波数に設定することを
特徴とする請求の範囲９のヘッド追従制御装置。
【請求項１４】
前記フィードバック系は、
回転する前記記憶媒体に対する前記ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御量を計算するフィードバック系からなり、
更に、前記記憶媒体の回転に同期する周波数成分を学習し、前記フィードバック制御系に注入する回転同期信号学習部を有することを
特徴とする請求の範囲９のヘッド追従制御装置。
【請求項１５】
前記正弦波信号学習部は、
前記フィードバック制御系の位相遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力することを
特徴とする請求の範囲９のヘッド追従制御装置。
【請求項１６】
前記正弦波信号学習部は、
ｎ次多項式で近似した前記ｓｉｎ，ｃｏｓ関数を使用して、前記外乱モデルを学習することを
特徴とする請求の範囲９のヘッド追従制御装置。
【請求項１７】
記憶媒体のデータを少なくとも読み取る記憶装置において、
前記記憶媒体のデータを少なくとも読み取るヘッドと、
前記記憶媒体にヘッドを追従するためのヘッド追従制御部とを有し、
前記ヘッド追従制御部は、
前記ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御量を計算するフィードバック制御系と、
周波数外乱の外乱モデルをｓｉｎ関数、ｃｏｓ関数の加重合成によって表現し、前記追従エラー信号に従う信号を入力とする学習則によって、前記外乱モデルの前記ｓｉｎ関数，前記ｃｏｓ関数に対する加重を逐次更新し、前記フィードバック制御系の遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力する正弦波信号学習部と、
前記外乱モデル値を前記フィードバック制御系に注入する加算手段とを有することを
特徴とする記憶装置。
【請求項１８】
前記加算手段は、
前記フィードバック制御系の入力に前記外乱モデル値を加算することを
特徴とする請求の範囲１７の記憶装置。
【請求項１９】
前記加算手段は、
前記フィードバック制御系の出力に前記外乱モデル値を加算することを
特徴とする請求の範囲１７の記憶装置。
【請求項２０】
前記フィードバック系は、
前記ヘッドの前記記憶媒体のトラック又はフォーカス位置に対する追従エラー信号に基づいて、前記ヘッドのトラック追従制御量又はフォーカス追従制御量を計算することを
特徴とする請求の範囲１７の記憶装置。
【請求項２１】
前記正弦波学習制御部系は、
前記周波数外乱の外乱モデルと複数の異なる周波数に設定することを
特徴とする請求の範囲１７の記憶装置。
【請求項２２】
前記フィードバック系は、
回転する前記記憶媒体に対する前記ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御量を計算するフィードバック系からなり、
更に、前記記憶媒体の回転に同期する周波数成分を学習し、前記フィードバック制御系に注入する回転同期信号学習部を有することを
特徴とする請求の範囲１７の記憶装置。
【請求項２３】
前記正弦波信号学習部は、
前記フィードバック制御系の位相遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力することを
特徴とする請求の範囲１７の記憶装置。
【請求項２４】
前記正弦波信号学習部は、
ｎ次多項式で近似した前記ｓｉｎ，ｃｏｓ関数を使用して、前記外乱モデルを学習することを
特徴とする請求の範囲１７の記憶装置。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、デイスク装置等の記憶媒体を使用した記憶装置において、光ビーム等のヘッドを記憶媒体に追従するためのヘッド追従制御方法、ヘッド追従制御装置及び記憶装置に関し、特に、追従精度向上の上で問題となる特定の周波数外乱を適応的に学習し、補償するためのヘッド追従制御方法、ヘッド追従制御装置及び記憶装置に関する。
背景技術
光デイスクや磁気デイスク等の記憶媒体を使用した記憶装置の記憶容量の増加が要求されており、このため、記憶媒体の記憶密度、特に、トラック密度の高密度が目覚しい。このような記憶装置では、記憶媒体をリード又は／及びライトするヘッドをより高精度に追従させる必要がある。例えば、光デイスクでは、光ビームの光デイスクへのフォーカス、トラック制御を必要とする。この追従制御系の高精度化では、１つあるいは複数の、特定周波数付近の外乱が、顕著に追従精度を悪化させ、これを効果的に抑圧する制御系が要求される。
例えば、光デイスクのトラック追従制御において、ある特定の周波数の外乱がトラック追従精度に支配的に悪影響を与える場合がある。一般に、光ディスクの回転に対し、回転同期な外乱と回転非同期な外乱とがある。回転同期な外乱でもっとも顕著なのは、偏心による回転周波数およびその整数倍周波数の外乱である。
このような外乱は、従来、回転に同期した学習制御系（例えば、特開２０００−３３９７２９号公報や、ＵＳ４，６１６，２７６公報、刊行物「現代制御シリーズ４「モーションコントロール」（土手、原島著）、コロナ社発行」など）によって効率的に補償可能なことが示されている。
即ち、これらの学習制御は、外乱周波数が低周波数（例えば、回転周波数）である時に、簡単に、低周波数外乱を補償できる。
例えば、ＵＳＰ４，６１６，２７６公報や刊行物「現代制御シリーズ４「モーションコントロール」（土手、原島著）、コロナ社発行」などで開示された学習による外乱除去方法を、図２７及び図２８で説明する。
この外乱除去方法は、問題となる周波数外乱を補償する信号（未知）のモデルを、ＳＩＮ，ＣＯＳの合成表現で表し、それぞれの振幅ゲインを適応的に逐次同定することによって、対象の周波数外乱の振幅、位相を逐次同定し、同定結果をフィードフォワードすることによって、対象の周波数外乱を補償する。
図２７（Ａ），（Ｂ）により、詳細に説明する。特定の周波数外乱を対象にした場合に、この周波数ｆｄ［Ｈｚ］を持つ外乱を補償する制御信号（以下、外乱補償信号と称す）を表すモデルは、その振幅Ａと位相φによって、以下の（１）式で表現される。
2003009290.tif 000003
と表せる。更に、三角関数の合成公式によって、（１）式は、（２）式に展開される。
2003009290.tif 000004
但し、Ａ＝√（ａ＾２＋ｂ＾２）、φ＝ｔａｎ−１（ｂ／ａ）
このように、位相φを除去したｓｉｎｅ，ｃｏｓｉｎｅ関数の加重和によって表現できる。つまり、（２）式中のｓｉｎｅ，ｃｏｓｉｎｅ関数それぞれに対する振幅ａ，ｂを決定することによって、周波数ｆｄ［Ｈｚ］を持つ任意の外乱補償信号（つまり、任意の振幅Ａおよび任意の初期位相φを有する周波数ｆｄ［Ｈｚ］の外乱補償信号）を表現できる。
ここで、このａ，ｂの値を学習則（あるいは適応則とも呼ばれることがある）によって、オンラインに獲得する。図２７は、Ｘｒｅｆに入力された周波数ｆｄの任意の正弦波信号の振幅と位相を学習して、それをコピーした信号Ｙを出力する正弦波信号学習部１００の説明図である。
エラーｅは、入力信号Ｘｒｅｆと学習部１００によってコピーされた信号Ｙの間の誤差を示す。正弦波信号学習部１００は、エラーｅを入力として，逐次ａ，ｂ値を更新し、最新の正弦波信号生成結果Ｙを出力する。ａ，ｂ値の更新は下記の（３）式の学習則によって逐次行われる。
2003009290.tif 000005
また、下記（４）式のように逐次最新の正弦波信号生成結果Ｙが出力される。
2003009290.tif 000006
学習が進行し、Ｙ（ｔ）がＸｒｅｆ（ｔ）に等しくなると、エラーｅ（ｔ）はゼロになり、（３）式で表されるａ，ｂそれぞれの値の変化率はゼロになり、学習が収束する。以上の説明した正弦波信号学習部１００は、入力信号の中からあらかじめ設定した特定の周波数の正弦波信号を抽出し、積分出力する働きをもつ。
従って、図２７（Ａ）の構成では、エラー信号の中からあらかじめ設定した特定の周波数成分を抽出して積分出力し、エラーが「０」になると、積分が停止する構成である。
本原理にもとづき記憶装置の追従制御系に適用する場合には、図２７（Ｂ）に示すように、この正弦波信号学習部１００を通常の制御系１０１に組み込む。正弦波信号学習部１００は、追従エラー信号ＰＥＳに対して、エラー信号を「０」にする方向に、あらかじめ設定した特定の周波数成分を抽出、積分して出力する。従って、正弦波信号学習部１００をこのように制御系に組み込んだ場合、学習後は、最終的にあらかじめ設定した特定の周波数成分に対し、その補償信号を出力するようになる。つまり、その周波数の外乱の影響を除去（抑圧）できる。
このような従来技術では、光デイスクなど記憶デイスクのトラッキング制御系やフォーカス制御系における、顕著な周波数外乱であるデイスク回転に同期した偏心周波数の外乱を効果的に抑圧できる。
前述の特開２０００−３３９７２９号公報の学習方法では、回転周期をＮ分割し、それぞれの分割領域に対応するＮ個の値を学習対象としているため（例えば、３２分割し、３２個の値を学習する）、少なくとも、それぞれの値に対して学習をさせるために、デイスク回転１周以上は学習収束のための時間が必要となり、学習時間がかかるが、より簡単な演算により、実行できる。即ち、デジタルプロセッサで実現する場合には、少ない演算ステップ数で実現できる。
一方、ＵＳ４，６１６，２７６公報、刊行物「現代制御シリーズ４「モーションコントロール」（土手、原島著）、コロナ社発行」等のｓｉｎ，ｃｏｓを使用する学習制御では、学習すべきパラメータの数は、１つの周波数あたり２つ（ｓｉｎｅおよびｃｏｓｉｎｅ関数に対する重み）であり、さらに（４）式の学習則より明らかなように、更新演算は常時行われている。一方、前述の特開２０００−３３９７２９等の学習制御系では、Ｎ個のパラメータは回転毎の対応する時間区間でしか、更新演算が行われない。従って、前者のｓｉｎ，ｃｏｓを用いる学習制御では、後者の学習制御に比べて高速に学習可能である。例えば、デイスク回転１周期以内の極めて短時間の間に学習が収束可能である。しかし、演算処理が複雑であり、処理速度の低いプロセッサには、向いていない。
一方、従来の特開２０００−３３９７２９号公報等の学習制御は、図２８に示すように、ある周波数以下の回転同期周波数成分の抑圧に適合できるが、変動しやすい高周波な周波数外乱（特に高周波な回転非同期外乱）の学習抑圧に時間がかかってしまうという問題がある。まとめると、特開２０００−３３９７２９号公報の学習方法では、学習に時間がかかるため、シーク後等に変動しやすい高周波外乱の学習に時間がかかり、ＵＳ４，６１６，２７６公報等の学習方法では、高速な学習が可能であるが、制御系の位相遅れにより、学習が収束しにくく、高周波外乱を効果的に抑圧するのが困難である。
このため、回転非同期な外乱については、一般には、フィードバック制御系の外乱抑圧性能を高めることによってその抑圧を図る方法が利用されている。制御帯域よりもある程度低い周波数の周波数外乱に対しては、例えば、フィードバックコントローラの積分補償の次数を高めることなどによって、十分な抑圧性能が得られる場合が多い。しかし、制御帯域に接近、あるいは制御帯域を上回る特定周波数の外乱が顕著に存在する場合、その外乱を線形フィードバックコントローラによって抑圧することは極めて困難だった。
このような外乱によって所望のトラック追従精度が達成できない場合、一般には原因となる外乱の発生源を調査し、機構の改善設計などによって、外乱自体の振幅を低減する改善を行うことによって対処するしかなかった。
発明の開示
従って、本発明の目的は、高周波外乱を高速に学習して、抑圧し、追従精度を向上するためのヘッド追従制御方法、ヘッド追従制御装置及び記憶装置を提供するにある。
又、本発明の他の目的は、制御帯域に接近、あるいは制御帯域を上回る特定周波数の外乱が顕著に存在する場合、その外乱を高速に学習して、抑圧し、追従精度を向上するためのヘッド追従制御方法、ヘッド追従制御装置及び記憶装置を提供するにある。
更に、本発明の他の目的は、複数の周波数の顕著な外乱（回転同期、非同期問わず）が追従精度に大きな影響を与えている場合に、効果的にその影響を抑圧するためのヘッド追従制御方法、ヘッド追従制御装置及び記憶装置を提供するにある。
更に、本発明の他の目的は、高周波数の顕著な外乱（回転同期、非同期問わず）が追従精度に大きな影響を与えている場合に、簡易なプロセッサによりその影響を抑圧するためのヘッド追従制御方法、ヘッド追従制御装置及び記憶装置を提供するにある。
この目的の達成のため、本発明のヘッド追従制御方法は、ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御量を計算するフィードバック制御ステップと、周波数外乱の外乱モデルをｓｉｎ関数、ｃｏｓ関数の加重合成によって表現し、前記追従エラー信号に従う信号を入力とする学習則によって、前記外乱モデルの前記ｓｉｎ関数，前記ｃｏｓ関数に対する加重を逐次更新する外乱モデル更新ステップと、前記対象となるフィードバック制御系の遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力する外乱モデル値出力ステップと、前記外乱モデル値を前記フィードバック制御系に注入するステップとを有する。
本発明では、外乱モデルをｓｉｎ，ｃｏｓ関数の加重和で同定するため、高速に外乱モデルを学習し、対象となる周波数の外乱を系から除去できる。さらに時間進み補償を導入するので、位相遅れを考慮しなければならない高周波な周波数外乱を補償対象とすることが可能となる。
本発明では、好ましくは、前記注入ステップは、前記フィードバック制御系の入力に前記外乱モデル値を加算するステップからなる。又、本発明では、好ましくは、前記注入ステップは、前記フィードバック制御系の出力に前記外乱モデル値を加算するステップからなる。
更に、本発明では、好ましくは、前記フィードバックステップは、前記ヘッドの前記記憶媒体のトラック又はフォーカス位置に対する追従エラー信号に基づいて、前記ヘッドのトラック追従制御又はフォーカス追従制御のためのフィードバック制御信号を計算するステップからなる。
本発明では、好ましくは、前記周波数外乱の外乱モデルを複数の異なる周波数に設定するステップを有する。
更に、本発明では、好ましくは、前記フィードバックステップは、回転する前記記憶媒体に対する前記ヘッドの追従エラーに基づいて、前記ヘッドの追従制御量を計算するステップからなり、更に、前記記憶媒体の回転に同期する周波数成分を学習し、前記フィードバック制御系に注入する回転同期信号学習ステップを有する。
更に、本発明では、好ましくは、前記外乱モデル値出力ステップは、前記フィードバック制御系の位相遅れを打ち消す時間だけ進んだ時刻に対応する外乱モデル出力値を出力するステップからなる。本発明では、好ましくは、前記外乱モデル更新ステップは、ｎ次多項式で近似した前記ｓｉｎ，ｃｏｓ関数を使用して、前記外乱モデルを更新するステップからなる。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の実施例を記憶装置、追従制御系、追従制御系の時間進み補償、他の追従制御系、他の実施の形態の順で説明する。
［記憶装置］
図１及び図２は、本発明の一実施の形態の記憶装置の構成図であり、光磁気ディスクを記憶媒体に使用した光磁気デイスクドライブを例にしてある。図１及び図２に示すように、ドライブ機構には、スピンドルモータ４０が設けられている。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（図示せず）よりＭＯ（光磁気）カートリッジを挿入することで、カートリッジ内部のＭＯ媒体６４がスピンドルモータ４０の回転軸のハブに装着される。
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カートリッジのＭＯ媒体６４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。
キャリッジ６８上には、対物レンズ７０が搭載されており、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する。対物レンズ７０は、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。
キャリッジ６８は、ＶＣＭコイル５４が設けられ、固定側には、磁石５８とヨーク５６が設けられる。これにより、キャリッジ６８のＶＣＭ５４を構成する。キャリッジ６８は、固定配置された２本のガイドレール６０に滑り軸受で支持され、ＶＣＭ５４により、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。
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号等のものも使用できる。
又、光磁気デイスク装敏で説明しているが、光デイスク装置、磁気デイスク装置等他の記憶媒体を使用した記憶装置にも適用できる。
［追従制御系］
図３は、本発明の一実施の形態のデイスク装置におけるヘッド機構の追従制御制御系のブロック図であり、図４は、他の実施の形態の追従制御系のブロック図である。図３の実施形態にあっては、フィードバック制御部（コントローラ）８０の入力段に、図４の実施の形態にあっては、フィードバック制御部８０の出力段に、正弦波信号学習部８２を設けている。
図３において、ヘッド機構の追従制御系は、制御対象５４（５２）、フィードバック制御部８０、正弦波信号学習部８２、加算器８４で構成される。前述のデイスク装置では、追従制御系は、フォーカス制御系とトラック制御系で構成される。フォーカス制御系では、制御対象は、フォーカスアクチュエータ５２およびそれに駆動される対物レンズなどで構成され、トラック制御系では、制御対象は、キャリッジ駆動部（ＶＣＭ）５４、キャリッジ６８などで構成される。また、それぞれ駆動するドライブアンプなどを含む。
図３及び図４において、追従エラー信号を「ｅ」で示す。トラック制御系では、追従エラー信号ｅは、トラッキングエラー信号ＴＥＳであり、図示しないトラッキングエラー検出部が、キャリッジ６８に搭載した対物レンズ７０による媒体６４からの光ビームの戻り光から、トラックセンタに対する位置ずれ量を表わすトラッキングエラー信号ＴＥＳを作成する。このトラッキングエラー検出部の入力には、デイスク媒体６４の偏心による偏心外乱ＸＲＯ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を受け（ただし、図３では、ＴＥＳと正弦波信号学習手段出力値の加算値を受け）、トラッキングエラー信号ＴＥＳが零となる、即ち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５４によりキャリッジ６８を移動するフィードバック指令値を計算する。
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を計算し、この制御信号ＩＦＢは、図２に示したＶＣＭを用いたキャリッジ駆動部５４に対するフィードバック電流指令値となる。
図３に示すように、追従エラー信号（フォーカスエラー信号、あるいはトラックエラー信号など）に対して、正弦波信号学習部８２を適用した場合には、エラー信号ｅを「０」にする方向に、あらかじめ設定した特定の周波数成分を抽出、積分して出力する。従って、正弦波信号学習部８２を、このように制御系に組み込んだ場合、学習後は、最終的にあらかじめ設定した特定の周波数成分に対し、その補償信号を出力するようになる。つまり、その周波数の外乱の影響を除去（抑圧）できる。
この補償信号（フィードフォワード信号）ＩＦＦは、加算器８４で追従エラー信号ｅに加算され、フィードバック制御部８０に入力する。フィードバック制御部８０は、前述のフィードバック指令値を計算し、指令値に従う駆動信号ＩＶＣＭで、キャリッジ駆動部５４によるキャリッジ６８の駆動を行う。即ち、フィードフォワード制御をフィードバック制御系に対し行う。
このフィードバック制御部８０、正弦波信号学習部８２、加算部８４は、ＤＳＰ等のプロセッサ１０でインプリメントされる。又、フォーカス制御系では、追従エラー信号ｅは、フォーカスエラー信号である。フォーカスエラー検出部が、キャリッジ６８に搭載した対物レンズ７０による媒体６４からの光ビームの戻り光から、媒体の焦点位置に対する位置ずれ量を表わすフォーカスエラー信号ＦＥＳを作成する。フィードバック制御部８０は、フォーカスアクチュエータ５２を駆動する駆動信号を出力する。
又、図４のように、フィードバックコントローラ８０の出力に対して、正弦波信号学習部８２を適用しても良い。この場合、フィードバックコントローラ８０と制御対象５４（５２）の間に、正弦波信号学習部８２が設けられる。
そして、正弦波信号学習部８２は、フィードバックコントローラ８０の出力を「０」にする方向に、あらかじめ設定した特定の周波数成分を抽出、積分して出力する。フィードバックコントローラ８０の出力が「０」になるということは、すなわち、フィードバックコントローラ８０の入力であるエラーｅが「０」になることを意味するので、この構成によっても、あらかじめ設定した特定の周波数の外乱を抑圧する信号を生成できる。
この正弦波信号学習部８２は、後述するように、周波数外乱の外乱モデルをｓｉｎ関数、ｃｏｓ関数の加重合成によって表現し、フォーカスエラー信号あるいはトラックエラー信号などのエラー信号に従う信号を入力とする学習則によって、外乱モデルのｓｉｎ関数、ｃｏｓ関数に対する加重を逐次更新する外乱モデル更新部と、更新された外乱モデルを演算して、逐次出力する外乱モデル値出力部を有する。
正弦波信号学習部８２は、入力信号の中からあらかじめ設定した特定の周波数の正弦波信号を抽出し、積分出力する働きをもつ。図３の構成では、エラー信号の中からあらかじめ設定した特定の周波数成分を抽出して積分出力し、エラーが０になると積分が停止する構成となっている。
このように、正弦波信号学習部８２は、逐次同定結果に基づいてフィードフォワードするので、対象外乱の振幅、位相が変動する場合でも補償できる。さらに、本発明では、正弦波信号学習部８２に、時間進み補償を導入している。これにより、位相遅れを考慮しなければならない高周波な周波数外乱を補償対象とすることが可能となる。例えば、フォーカス制御系やトラック制御系の制御帯域付近あるいはそれ以上の周波数の周波数外乱も、効率的に抑圧可能である。
この時間進み補償を導入した正弦波信号学習部８２を、図５乃至図９により、説明する。図２７（Ａ）で説明した正弦波信号学習部の原理では、正弦波信号学習部の出力がダイレクトにフィードバックされ、エラー信号として再び正弦波信号学習部の入力に反映される。つまり、図５（Ａ）に示すように、正弦波信号学習部の出力結果は、瞬時に位相遅れなく、正弦波信号学習部の入力に反映されるように構成されている。
一方、図５（Ｂ）に示すように、正弦波信号学習部８２をフィードバック制御系の一部として組み込んだ場合、正弦波信号学習部８２の出力が、再びその入力に反映されるまでの間には遅れを生じる。このような位相遅れは、学習の安定性を損なうので、補償する必要がある。図５（Ｂ）において、Ｇ（ｓ）は，この遅れの伝達関数を示す。理想的な場合である図５（Ａ）では、Ｇ（ｓ）＝１の場合である。
図３、図４に示したような形で、正弦波信号学習部８２を制御系に組み込んだ場合、図５（Ｂ）に示すＧ（ｓ）は、正弦波信号学習部８２を組み込む前のフィードバック制御系のいわゆる相補感度関数特性となる。図６は、光ディスク装置のトラック追従制御系の典型的な相補感度関数（つまり図３、図４の構成でのＧ（ｓ））の１例である。この例は、制御帯域２．５ｋＨｚのトラック制御系の例である。一般に，相補感度関数特性はローパス特性を示し、低域では位相遅れがなく、高域では位相遅れが増大する特性を持つ。
例えば、図６の例では、略８００Ｈｚ以下の周波数では、位相の遅れはほぼ「０」とみなせる。一方、それ以上の周波数では、位相の遅れが増大し、無視できなくなる。つまり、制御帯域（２．５ｋＨｚ）に接近、あるいはそれを超える周波数では，位相遅れが無視できなくなる。従って、この付近の周波数外乱を抑える正弦波学習制御系を構成する場合には、この位相遅れを考慮する必要がある。
本発明では、このような高周波領域に存在する周波数外乱の補償を可能にするために、以下の時間進み補償を導入する。つまり、正弦波信号学習部８２の出力Ｙ（ｔ）は、ｎ個の周波数信号を学習対象とする場合に、以下の（５）式で計算する。
2003009290.tif 000007
（５）式において、「ｉ」は、周波数を識別する番号であり、個々の周波数は、ｆｄｉで表現される。即ち、正弦波信号学習部８２は、出力信号Ｙを出力する際、現在時刻ｔよりもΔｔｉだけ進んだ時刻に対する出力値を出力するようにする。又、複数の周波数信号を学習対象とする学習則は、（３）式を変形し、下記（６）式で表現される。
2003009290.tif 000008
又、補償対象とする周波数を１個とした場合には、正弦波信号学習結果出力方程式は、（４）式を変形し、下記（７）式で得られる。
2003009290.tif 000009
この場合の学習則は、前述の（３）式と同一である。
図７は、本発明の実施の形態によるトラックエラー量（μｍ）と学習出力の説明図、図８は、従来の学習制御系（特開２０００−３３９７２９号公報）によるトラックエラー量（μｍ）と学習出力の説明図である。
光ディスクなどのトラッキング制御系やフォーカス制御系において、顕著な周波数外乱としては、デイスク回転に同期した偏心周波数の外乱があげられる。このような偏心周波数の外乱については、従来の学習制御系でも効果的に抑圧可能である。しかし、本発明によれば、より高速に偏心周波数外乱補償信号の学習獲得が可能となり、より高速に外乱抑圧可能となる。
図７、図８は、同等の学習ゲインをもたせた場合の本発明の場合と、従来の学習の場合との比較結果（シミュレーション結果）を示す。いずれも、時刻０．０１３３秒に学習を開始している。デイスクの回転周波数は、７５Ｈｚで、回転周期は０．０１３３秒である。
従来の学習方法では回転周期をＮ分割し、それぞれの分割領域に対応するＮ個の値を学習対象としているため（例えば、３２分割し、３２個の値を学習している）、少なくとも、それぞれの値に対して学習をさせるために、デイスク回転１周以上は、学習収束のための時間が必要となる。また、ノイズの影響などを考慮した場合には、学習ゲインを減じるため、図８に示すように、数周分の学習時間を要するのが一般的である。
一方、本発明の方法の場合、学習すべきパラメータの数は、１つの周波数あたり２つ（ｓｉｎｅおよびｃｏｓｉｎｅ関数に対する重み）であり、さらに（６）式の学習則より明らかなように、更新演算は常時行われている。従来の学習制御系では、Ｎ個のパラメータは対応する時間区間でしか、更新演算が行われないため、従って、本発明では、高速に学習可能であり、且つ時間進み補償しているため、収束が高速となる。
図７の例では、対象とする周波数を７５Ｈｚのみとしているため、学習するパラメータは２つであり、それらは常時更新されている。したがって、図７、図８の比較のように、同等の学習ゲインを設定しても、本発明の場合には、デイスク回転１周期以内の極めて短時間の間に、学習が収束可能である。
図９は、本発明による周波数外乱抑圧効果の説明図である。図９に示すように、本発明では、正弦波学習則と、時間進み補償出力との組み合わせにより、全ての顕著な周波数外乱成分を高速に学習し、抑圧できる。
図１０は、図４の構成で、正弦波信号学習部８２を追従制御系に組み込む場合のプロセッサ１０が実行する追従制御処理フロー図である。点線で囲む枠内の演算処理は、ＤＳＰあるいはマイクロプロセッサ１０などにより実現される。追従誤差信号ｅは，Ａ／Ｄ変換器（図示せず）によってディジタル量に変換される。また、最終的な演算結果はＤ／Ａ変換器を通して、制御対象５４（５２）のドライバ回路に出力される。ＤＳＰ１０内では、例えば、点線枠内の一連の処理が同一のサンプリング周期内で行われる。
点線枠ＳＳは、追従制御系のサンプル周期を管理する部分である。サンプリング周期は基本クロックのカウントなどによるタイマなどで管理され、例えば割り込み処理によって追従制御タスク（処理）が一定周期で起動される。サンプルタイミングになると（ＳＳ−１）、サンプル時刻ｔを取得し記憶する（ＳＳ−２）。サンプル時刻ｔは基本クロックのカウント値を読み出すか、あるいはサンプル周期のカウントなどによって行われる。
点線枠ＳＦＢは、フィードバックコントローラ８０の演算処理を示す。Ａ／Ｄ変換器を通して，現在の追従誤差信号ｅを読み込み（ＳＦＢ−１）、その値に基づいて、「フィードバックコントローラ」の演算が行われる（ＳＦＢ−２）。「フィードバックコントローラ」は例えば、従来のＰＩＤ補償器などのフィルタ演算である。該演算結果は、後の処理のために記憶される（ＳＦＢ−３）。
点線枠ＳＦＬ−１は，正弦波信号学習部８２の学習処理部分を示す。この部分では、前述の式（６）に示した学習則を実行する。但し、式（６）で示した近似誤差信号ｅ（ｔ）として、この実施例では、フィードバックコントローラ８０の出力値ＩＦＢ（ｔ）を使用する。
また、（６）式は、連続時間表現で表記されているが、ＤＳＰ１０上では、離散時間で処理されるため、下記（８）式のような学習処理となる。
2003009290.tif 000010
ただし、ａｉ（Ｌ），ｂｉ（Ｌ）は，更新前のａｉ，ｂｉ値、ａｉ（Ｎ），ｂｉ（Ｎ）は，更新後のａｉ，ｂｉ値を示す。また、ｋは学習ゲイン、Ｔｓはサンプリング周期である。
ＳＦＬ−１−１では、ＳＳ−２で記憶した現在時刻ｔに対するＳＩＮ，ＣＯＳ関数値を算出する。すなわち、時刻ｔに基づき、抑圧対象とする各周波数ｆｄｉに対するＳＩＮ，ＣＯＳ値を、下記（９）式により、算出する。、
2003009290.tif 000011
ＳＩＮ，ＣＯＳ関数は，通常ＤＳＰ上では、そのライブラリを持っていないことがある。この場合、ＳＩＮ，ＣＯＳ値の演算は，例えばテーブル参照によって求めても良いし、あるいは後で示すような区分的多項式近似式によって演算しても良い。ＳＦＬ−１−２では、今求めたＳＩＮ，ＣＯＳ値を用い、前述の式（８）によって重みａｉ，ｂｉ値を更新し、記憶する。
点線枠ＳＦＬ−２は、正弦波信号学習部８２の出力処理を示す。ここでの処理は、前述の（５）式に示すように、ＳＦＬ−１で更新された最新のａｉ，ｂｉ値を用い、正弦波信号学習部８２の出力値を計算する処理である。
まず、ＳＦＬ−２−１で、あらかじめ設計されている時間進み補償Δｔｉを加味した時刻（ｔ＋Δｔｉ）の値を算出する。Δｔｉは，例えば、後述する時間進み補償の項で説明する式（１１）により設計される。ただし、式（１１）で算出される値そのものを使用しなくても、十分安定な収束が得られる場合が多いため、計算量を減らすために、Δｔｉの値をいくつかの周波数で共通に設定する場合もある。
ＳＦＬ−２−２では、算出された時刻（ｔ＋Δｔｉ）に対するＳＩＮ，ＣＯＳ値を算出する。つまり、抑圧対象とする各周波数ｆｄｉに対して、下記（１０）式で算出する。
2003009290.tif 000012
次に、ＳＦＬ−２−３においては、ＳＦＬ−２−２で算出されたＳＩＮ，ＣＯＳ値と、ＳＦＬ−１−２で更新され記憶されている最新のａｉ，ｂｉ値を用い、式（５）によって，正弦波信号学習部８２の出力値を計算し、記憶する。つまり、式（５）のａｉ（ｔ），ｂｉ（ｔ）に最新のａｉ，ｂｉ値を代入して計算し、計算結果Ｙ（ｔ）を記憶する。
点線枠ＳＦＦは、追従制御系の出力値を算出し、出力する処理である。ＳＦＢ−３で算出されたフィードバックコントローラ出力と、ＳＦＬ−２−３で算出された正弦波信号学習部の出力値を加算し（ＳＦＦ−１）、加算結果をＤ／Ａ変換器を通してアナログ出力する（ＳＦＦ−２）。
このようにして、正弦波学習則と、時間進み補償出力との組み合わせにより、全ての顕著な周波数外乱成分を高速に学習し、抑圧できる。
［追従制御系の時間進み補償］
時間進み補償値の設計方法については、以下のようになる。学習対象とする信号の周波数をｆｄｉとすると、時間進み補償値Δｔｉは、下記（１１）式で算出する。
2003009290.tif 000013
ただし、∠Ｇ（ｆｄｉ）は，図５（Ｂ）の伝達関数Ｇ（ｓ）の周波数ｆｄｉにおける位相遅れ量であり、単位は［度］とする。（尚、ｒａｄｉａｎ単位の場合には、（１１）式の「３６０」を「２π」に置き換える。）
（１１）式は、周波数ｆｄｉ［Ｈｚ］における位相遅れ量∠Ｇ（ｆｄｉ）［度］を，時間単位に変換する式となっている。従って、この式により求められる時間Δｔｉを（５）式の時間進み補償値として使用することによって、図５（Ｂ）のＧ（ｓ）で生じる周波数ｆｄｉにおける位相遅れをキャンセルでき、遅れのない図５（Ａ）の場合と、同等の学習を行うことができる。
図１１乃至図１９は、本発明の補償の効果を示すためのシミュレーション実施例の結果を示す図である。このシミュレーションにおいて、図４に示すようなトラック追従制御系を対象にした。また、このフィードバック制御系の相補感度関数特性は、図６である。前述のようにこの系の制御帯域（開ループ特性ゼロクロス周波数）は２．５ｋＨｚである。このような系に対し、ｆｄ＝３ｋＨｚの周波数外乱が存在する場合を想定した。
正弦波信号学習部８２の出力モデルは、（５）式でｎ＝１とした場合に相当する次式としｆｄ＝３ｋＨｚとした。
2003009290.tif 000014
また、学習則は（３）式である。図４のような制御系の構成にした場合、図５（Ｂ）のＧ（ｓ）に相当するのは、フィードバック制御系の相補感度関数特性となる。図６に示す相補感度関数特性より、ｆｄ＝３ｋＨｚでの位相遅れ量は、∠Ｇ（３ｋＨｚ）＝９０度である。従って、（１１）式より、時間進み量の設計値は、Δｔ＝９０／（３６０＊３０００）＝８．３ｅ−５（秒）となる。
このように時間進み量Δｔを設定して、シミュレーションを行った結果が、図１１である。１段目はトラッキングエラーを示しており、時刻「０」より学習を開始している。制御系の帯域は２．５ｋＨｚであり、それを上回る周波数の外乱を印加しているため、トラッキングエラーは、学習前ではその影響を大きく受けているが、学習開始後は、速やかに抑圧されている。２段目は、（５−１）式による正弦波信号学習部８２の出力である。また、３段目は学習則（３）式により逐次更新されているａ（ｔ），ｂ（ｔ），Ａの時時刻刻の変化を示している。２段目の出力は、３段目の時時刻刻のａ（ｔ），ｂ（ｔ）値を使って，（５−１）式により生成出力されている。
３段目のａ（ｔ），ｂ（ｔ）値の学習収束過程をみて明らかなように，非常に安定に収束しており、従って、１段目のトラッキングエラーも速やかに収束している。
図１１では（１１）式に従い、３ｋＨｚでの位相遅れ量９０度を完全に打ち消せる時間進み量８．３ｅ−５（秒）を与えた場合を示したが、図１２では，その時間進み量を４．６ｅ−５（秒）にした場合の実施例である。この時間進み量は、８．３ｅ−５（秒）の５／９に相当し、前記位相遅れ量９０度のうちの５０度分を補償できる量である。
従って、４０度の位相遅れがある状態に相当する。学習ゲインｋは，図１１の場合と同一の値としている。
図１２の場合でも、学習は収束している。但し、図１２の３段目に示すパラメータａ，ｂの収束過程を見てわかるように、図１１の場合に比べてオーバーシュートを生じるようになっている。従って、学習ゲインｋが同じにもかかわらず、図１２の場合では、１段目に示すようにトラッキングエラーの収束速度は遅くなっている。
図１３、図１４は、時間進み補償量をさらに減じ、２．８ｅ−５（秒）としたものである。この時間進み量は、図１１の場合の３／９に相当し、前述の３ｋＨｚにおける位相遅れ量９０度のうち３０度分を補償できる量である。従って、６０度の位相遅れがある状態に相当する。学習ゲインｋは，図１１、図１２と同一の値としている。
図１３は、図１１、図１２と同じ時間スケールで表示しており、図１４は長時間の記録となっている。この場合は、３段目の図より明らかなように、パラメータａ（ｔ），ｂ（ｔ）値の収束過程は極めて振動的になっており、学習の安定性が悪化していることがわかる。また、トラッキングエラーの収束も、学習ゲインｋが図１１、図１２と同一にも関わらず、極めて遅くなっている。
図１５、図１６は、時間進み補償を全く行わない場合、つまり従来技術であり、Δｔ＝０としたものである。学習ゲインｋは，図１１、図１２と同一の値としている。
図１５は、図１１、図１２、図１３と同じ時間スケールで表示しており、図１６は長時間の記録となっている。この場合は、３段目の図より明らかなように、パラメータａ（ｔ），ｂ（ｔ）値は、発散しており、収束しない。２段目の学習結果の図より明らかなように、時間進み補償を行った図１１乃至図１４の場合と異なり、学習結果は一定振幅には、収束せず、発散している。従って、１段目のトラック追従誤差も改善されることなく、悪化するのみである。
以上の結果より、時間進み補償が学習の安定性確保にきわめて有効であること、また、（１１）式に示す時間進み量が最適値であることがわかる。以上説明したように、時間進み補償を導入することによって、制御帯域に接近あるいは制御帯域を上回る周波数外乱をも、安定に効果的に補償することができる。
本発明では、振幅変動や位相変動、周波数変動を持つ周波数外乱の補償も可能である。その実施例を、図１７及び図１８に示す。本発明の使用する正弦波信号学習部８２では、内部に正弦波信号のモデルを持ち、そのパラメータａ（ｔ），ｂ（ｔ）値を，いわば適応制御的手法によって調整しているので、以下に示すように、対象の周波数外乱の周波数が多少モデルと異なったり、振幅、位相が徐々に変動するような場合でも、その効果をもたらすことができる。
図１７は、図１１と同じ条件で、ただし、与えた周波数外乱の周波数を、正弦波信号学習部内部のモデルで想定している周波数３ｋＨｚとは若干異なる２．９ｋＨｚの周波数外乱を与えた場合を示す。この場合でも、１段目のトラッキングエラーの変化に示されるように、学習後、速やかにかつ効果的に外乱の影響が抑圧されている。ただし，この場合、モデルと異なっているため、図１１のように完全な抑圧はできない。
この場合、モデルに比べて、外乱周波数がずれているため、正弦波信号学習部８２から見ると、位相がじょじょに変動していくように見える。したがって、３段目のパラメータａ（ｔ），ｂ（ｔ）値の変動も一定値に収束することはなく、その位相変化に追従するように絶えず変動していることがわかる。
一方、（５−１）式によるｓｉｎｅ，ｃｏｓｉｎｅ波形の合成信号の振幅を示すＡ値（＝√（ａ＾２＋ｂ＾２））は一定値になっている。このように、本発明では適応制御的手法によって、ａ（ｔ），ｂ（ｔ）パラメータを絶えず更新するため、モデルと外乱周波数が異なる場合のように、周波数外乱の位相がじょじょにずれていくような状況においても、その効果を発揮できる。
図１８は、さらに振幅も変動するような場合を示している。ここでは、周波数２．９ｋＨｚと３．１ｋＨｚの２つの正弦波を合成して、外乱として与えた。従って，うねりを生じ、振幅、位相が変化する外乱が与えられている。このような場合においても、時時刻刻、適応制御的手法によって、ａ（ｔ），ｂ（ｔ）パラメータを絶えず更新しているため、１段目のトラックエラー量に示すように、この外乱を効果的に抑圧することが可能である。
［他の追従制御系］
図１９は、本発明の他の実施の形態の追従制御系のブロック図、図２０は、その追従制御フロー図、図２１は、その動作説明図、図２２乃至図２４は、そのシミュレーション結果の説明図である。
図１９において、図４で示したものと同一のものは、同一の記号で示してあり、フィードバックコントローラ８０と、正弦波信号学習部８２との間に、周期信号学習部８６と加算部８８とを付加している。
以上の説明においては、１つあるいは２つ程度の周波数の外乱が顕著に追従精度に影響を与える場合について述べたが、実際のデイスク装置のフォーカス、あるいはトラック制御においては、多数の周波数成分の合成された外乱を受ける。
デイスク装置などの回転系においては、回転周波数の整数倍の周波数の成分の外乱振幅が顕著であるのが一般的である。例えば、図９の複数の周波数成分を持つ外乱の概念図では、ｆ（回転周波数）、２ｆ，３ｆ，８ｆ，１１ｆの５つの周波数成分が顕著な場合を示している。さらに、回転非同期な周波数外乱が存在する場合もある。例えば、図９では、周波数９．６ｆの周波数外乱が顕著な場合を示している。
このような回転非同期な外乱は、その装置自体の原因による場合もあり、また、例えば，回転数の違う別のデイスク装置と組み合わされた装置などにおいて、他の装置から混入する振動外乱なども考えられる。
このような場合にも、前述した正弦波信号学習部を適用できる。式（５）に示したモデルを使用し、ｎ＝７とし、ｆｄ１＝ｆ、ｆｄ２＝２ｆ，ｆｄ３＝３ｆ，ｆｄ４＝８ｆ，ｆｄ５＝９ｆ，ｆｄ６＝９．６ｆ，ｆｄ７＝１１ｆとして、各周波数の正弦波モデルを持たせて、式（６）の学習則を使用することによって、正弦波信号学習部の持つ高速性を活かしたこれらの外乱の抑圧制御系が構成できる。
しかも、本発明では、進み時間補償を導入しているので、抑圧対象とする周波数成分ｆｄｉが制御帯域に接近しているような高周波なものを含んでいる場合でも、安定な抑圧制御が可能である。
しかし、一方、正弦波信号学習部８２は、モデルの中にＳＩＮ，ＣＯＳ関数の演算を含むため、演算負荷が重い欠点がある。このため、処理能力の高いＤＳＰあるいはマイクロプロセッサを使用した場合に、有効性はより高まる。
図１９の構成は、このような演算負荷を考慮した場合、従来の回転同期信号学習部８６との併用をすることにより、演算負荷と高速補償性能のトレードオフを図るものである。このような回転同期信号学習部８６としては、前述の特開２０００−３３９７２９号公報や特願２００１−１３５４７０号明細書の構成を利用できる。
例えば、これらの回転同期学習法は、回転周期をＮ分割して，それぞれに対応するメモリセルを用意し、それらの各値をオンラインに逐次更新することにより、回転同期外乱波形を近似表現、学習するものであり、本発明の正弦波モデルのようなモデルを持たず、波形パターンを直接写し取る方式である。
この分割数Ｎが、学習対象とする波形の周波数レンジを決定し、Ｎを大きくとれば，それだけ高周波な外乱まで学習可能となり、Ｎを小さくとれば、低周波な外乱だけを学習対象にできる。このような既提案の回転同期信号学習部は、回転に同期した複数の周波数成分を含む（つまり、回転周波数の整数倍の複数の周波数成分を含む）回転同期外乱の抑圧制御に対し、少ない演算負荷で効率的に用いることができる。
つまり、Ｎを設計することによって、ある周波数以下の回転同期周波数外乱を一括して抑圧することに向いている。一方、本発明の正弦波信号学習部は、対象とする周波数の種類の増加に従って、演算負荷が増加する課題があるが、極めて高速に対象外乱を抑圧できるメリットを持っている。
図２８の従来技術で説明したように、図９と同じ周波数外乱が存在する場合に対し、既提案の回転同期信号学習手段８６によって外乱抑圧を行う場合には、分割数Ｎを適切に選ぶことによって、図２８に示すように、周波数１１ｆ以下の回転同期周波数外乱を効果的に抑圧できるような制御系を構築可能である。しかし、この場合、周波数９．６ｆの回転非同期外乱に対しては、まったく抑圧効果を発揮できない。
ここで、例えば、光ディスクのトラック追従について考える。既提案では、デイスクのインナー側とアウタ側で回転同期外乱が微妙に異なる場合について、それぞれの半径位置に対する回転同期外乱抑圧信号の学習結果を個別に用意する方法が開示されている。半径位置で微妙に異なる場合、学習対象とする周波数範囲のうち、高周波成分が異なることが多い。すなわち、低周波成分は、媒体の偏心や、媒体のトラックの大局的なうねりなどによって生じるものであるため、比較的共通する場合が多いが、一方高周波成分は、半径位置によって異なる場合が多い。高周波なトラックのうねりほど、半径方向での局所性は増すと考えられる。
したがって、半径位置によって、あまり変わらない低周波領域の成分を一括して既提案の回転同期信号学習手段８６によって抑圧し、半径方向位置によって異なり易い高周波成分を、本発明の正弦波信号学習手段８２でカバーする方法が、非常に有効といえる。
つまり、半径位置によって異なり易い高周波成分は、正弦波信号学習手段８２によって、その場その場で高速に学習獲得して抑圧することができる。またこの時、回転非同期な周波数外乱が存在する場合、その周波数も、正弦波信号学習手段８２の補償対象として追加できる。
図２１は、このような例を概念的に示した説明図である。図２１に示すように、低域の外乱成分は、一括して既提案の回転同期信号学習手段８６によって抑圧する。変わりやすい回転同期高周波成分や、回転非同期周波数成分を本発明の正弦波信号学習手段８２によりカバーし、変動に対して高速に抑圧する。又、変わりにくい低周波成分は、既提案の回転同期信号学習手段８６によりカバーすることによって、演算量を軽減できる。また、本発明の正弦波信号学習手段８２の特徴である時間進み補償を施すことによって、高周波成分が例えばフィードバック制御系の制御帯域に接近するほど高周波な場合でも、安定にそれを補償することが可能である。
図１９の構成は、以上のような既提案の回転同期信号学習手段８６と正弦波信号学習手段８２を併用する場合の制御系の実施例を示す説明図である。点線で囲む枠内の演算処理は、ＤＳＰあるいはマイクロプロセッサ１０などにより実現される。追従誤差信号ｅは，Ａ／Ｄ変換器（図示せず）によって、ディジタル量に変換される。また、最終的な演算結果は，Ｄ／Ａ変換器（図示せず）を通して、制御対象のアクチュエータのドライバ回路に出力される。ＤＳＰ１０内では、例えば、点線枠内の一連の処理が特定のサンプリング周期で行われる。
図２０のＤＳＰ上での処理プログラムのフローチャートで、説明する。図２０の説明において、図１０に示したものと共通の処理が多いため、共通部分は説明を割愛する。点線枠ＳＳおよびＳＦＢは、図１０と共通処理である。
次に点線枠ＳＴＬでは、ＳＦＢ−３で算出、記憶されたフィードバックコントローラ８０の演算結果を使用して、回転同期信号学習部８６の演算処理が行われる。回転同期信号学習部８６では、分割数Ｎを適切に設計することによって、図２１に示すように、あらかじめ決めた周波数以下の回転同期外乱を十分抑圧できるように設計される。回転同期信号学習部８６の内部処理は、例えば、特願２００１−１３５４７０号明細書に示されているものと同様の処理である。
簡単に説明すると、図示のように、ＳＴＬ−１において、フィードバックコントローラ出力値を用いて、現在時刻に該当するメモリセル値を更新することによって学習処理を行い、さらにＳＴＬ−２において、回転同期信号学習部８６の出力値を演算する出力処理を行う。
ＳＡＤ−１は、図１９の加算点８８の処理に対応し、ＳＦＢ−３によって演算され記憶されているフィードバックコントローラ出力値と、ＳＴＬ−２によって演算され記憶されている回転同期信号学習部８６の出力値の加算をし、加算結果を記憶する。
点線枠ＳＦＬ−１とＳＦＬ−２は、正弦波信号学習部８２の処理をする部分である。この部分の処理は、図１０で説明した正弦波信号学習部８２と同様処理なので、詳細な説明は割愛する。相違点は、図４と図１９を比較すれば明らかなように、正弦波信号学習部８２の入力値が、図４では、フィードバックコントローラ８０の出力値になっているのに対し、図１９では、フィードバックコントローラ８０の出力値と回転同期信号学習部８６の出力値の加算値になっている点である。つまり、図１０のＳＦＬ１−２では、式（８）を計算していたが、図２０のＳＦＬ１−２’では、下記式（１２）を計算することになる。
2003009290.tif 000015
ここで、Ｉｒｅｐ（ｔ）は、回転同期信号学習部８６の出力値である。つまり、式（１２）の（ＩＦＢ（ｔ）＋Ｉｒｅｐ（ｔ））の値は、ＳＡＤ−１で算出され記憶されている値が使用される。
点線枠ＳＡＤ−２は、図１９の加算点８４に対応する処理である。つまり、ＳＡＤ−１での加算結果とＳＦＬ−２−３で算出された正弦波信号学習部８２の出力値を加算し（ＳＡＤ−２−１）、その加算結果をＤ／Ａ変換器を通して出力する（ＳＡＤ−２−２）。
次に、図１９、図２０の実施形態の効果を示すために、シミュレーションを行った。デイスクの回転周波数は７６Ｈｚを想定し、トラック追従制御を想定した。１次から３次の偏心成分（つまり７６Ｈｚ、１５２Ｈｚ、２２８Ｈｚの回転同期周波数外乱）と、高周波の外乱として２９３０Ｈｚの回転非同期周波数外乱を与えた。トラック追従制御系は帯域２．５ｋＨｚであり、２９３０Ｈｚの外乱は帯域を上回る高周波外乱である。
図２３は、既提案の回転同期信号学習部（特願２００１−１３５４７０号明細書で提案されている）によるシミュレーション結果を示す。デイスクの回転周波数が７６Ｈｚであるので、回転周期は０．０１３２秒である。図２３では、１回転周期ごとにグリッド線を引いてある。時刻「０」で学習開始し、２〜３回転程度で学習が収束している。回転同期信号学習部によって、１次〜３次の回転同期周波数成分はすみやかに抑圧されているものの、２９３０Ｈｚの非同期外乱は抑圧できずに残ってしまっている。
図２２は、図１９に示す回転同期信号学習部８６と正弦波信号学習部８２の併用によるシミュレーション実施例である。正弦波信号学習部８２は、２９３０Ｈｚの周波数外乱を抑圧するように設計されている。この例でも、回転同期信号学習部８６が、１次〜３次の回転同期周波数成分を２〜３回転周期程度で、抑圧していることがわかる。また、さらに、正弦波信号学習部８２が、時刻「０」での学習開始後、極めて高速に２９３０Ｈｚの高周波回転非同期外乱を抑圧していることがわかる。
つまり、図１９に示すような２つの学習手段の併用によって、効果的に外乱抑圧可能なことが示されている。ここでは、高周波外乱は、２９３０Ｈｚで回転非同期の場合を示しているが、高周波外乱は回転同期なものであっても同様に、正弦波信号学習部によって、極めて高速な抑圧が可能であることは、このシミュレーション結果からも明らかであるといえる。
なぜなら、正弦波信号学習部においては、補償対象とする周波数は回転同期、回転非同期の別を問わず、その周波数を持つ正弦波モデルを正弦波信号学習手段内に持たせればよいからである。つまりこのシミュレーション結果によって、先に述べた低域回転同期外乱の抑圧は、回転同期信号学習手段によってカバーし、変動しやすい高周波の回転同期外乱や、回転非同期な周波数外乱の抑圧は、正弦波信号学習手段によってカバーするという方式の有効性が示された。この両者の併用方式は、演算負荷と補償性能のトレードオフを図った実用上有効性の高い方法と言える。
図２４は、同じ外乱条件で、図４の構成により、正弦波信号学習部８２のみでの補償を行ったシミュレーション例である。この場合には、正弦波信号学習部８２内の正弦波モデルにおいて、１次〜３次の回転同期周波数の正弦波モデルおよび２９３０Ｈｚの周波数の正弦波モデルを持たせたものである。つまり、図９に示す効果を狙ったものである。
この場合には、時刻「０」での学習開始後、極めて高速にすべての周波数外乱が抑圧されていることがわかる。ＤＳＰなどの処理能力が向上して演算負荷を気にする必要がなくなった場合、このように、正弦波信号学習部ですべての周波数外乱をカバーすることによって、極めて高速な外乱抑圧が期待できる。
［他の実施の形態］
次に、本発明の他の実施の形態として、三角関数の近似方法（固定小数点ＤＳＰなどへのインプリメント法）を、図２５及び図２６で説明する。
以上、述べた正弦波信号学習部８２では、三角関数の演算を必要としている。しかし、一般に製品に搭載される固定小数点ＤＳＰなどにおいては、三角関数を計算する機能を持っていない。そこで、この実施の形態では、三角関数をＮ次多項式で近似して使用する。
図２５及び図２６は、三角関数を２次多項式で近似する例を示す。図示のように、三角関数は、１周期の前半と後半で分離すると、ほぼ放物線特性に近く、ある程度十分な精度で近似できる。この例では、三角関数の周期を「１」に正規化している。図２５は、前半周期、図２６は、後半周期を示し、上段がＳＩＮ関数と近似結果の比較、下段は近似誤差（両者の差）を示している。正弦波の振幅１に対し、誤差約４％以内で近似できていることがわかる。
即ち、ＳＩＮ関数の近似に関しては、下記式（１３）で得られる。
2003009290.tif 000016
また、ＣＯＳ関数の近似に関しては、１／４周期ずれた関数なので、下記式（１４）で得られる。
2003009290.tif 000017
ただし、（１３）、（１４）式に代入する「ｘ」は、対象とする正弦波の周波数をｆｄ［Ｈｚ］，対象とする時刻をｔとすると、以下の（１５）式で求める。
2003009290.tif 000018
ただし、ｆｌｏｏｒ（ｕ）は、引数ｕより小さいかあるいは等しい最大の整数値をかえす関数である。
このように、逐次同定結果に基づいてフィードフォワードするので、対象外乱の振幅、位相が変動する場合でも補償できる。さらに時間進み補償を導入するので、位相遅れを考慮しなければならない高周波な周波数外乱を補償対象とすることが可能となる。例えば、フォーカス制御系やトラック制御系の制御帯域付近あるいはそれ以上の周波数の周波数外乱も、効率的に抑圧可能である。三角関数演算は、Ｎ次多項式（例えば２次）により近似演算されるので、量産製品のＤＳＰなどにも簡易に搭載できる。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明の技術的趣旨の範囲内において、本発明は種々の変形が可能であり、これらを本発明の技術的範囲から排除するものではない。
産業上の利用可能性
高速な学習が可能な正弦波信号学習モデルに、時間進み補償を導入するので、位相遅れを考慮しなければならない高周波な周波数外乱を補償対象とすることが可能となり、記憶装置の追従精度の向上に寄与する。
また、フィードバック系の特性で生じる位相遅れを、学習結果の出力時に、時間進み補償Δｔｉというようにサフィックスｉがついていることからもわかるように、各周波数に対して、個々の時間進み補償量を設定できるようにしているため、正確に対象制御系での遅れを補償したい場合には、Δｔｉを各周波数に最適化した値を使用することによって可能である。この補償は必ずしも厳格に行われる必要は実用上なく、Δｔｉ個別な値にはせずに、代表的な値（例えば平均値）を使用することも可能な場合が多いと思われる。この場合には、文献「Ｂａｓｉｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」方法に比べ、逆特性Ａ（ｚ−１）／Ｂ（ｚ−１）を持つフィルタを用いることによって補償をしていない分だけ、本発明の方法は、計算負荷の少ない方法となる。
また、文献の方法ではディレイ補償に関し、サンプル時間単位での補償になっているが、本発明の方法の時間進み補償Δｔｉは時間の単位を持っており、サンプル時間以下の分解能での位相補償が可能である。従って、逆特性Ａ（ｚ−１）／Ｂ（ｚ−１）を持つフィルタを用いなくても、高精度な遅れ補償ができる構成となっている。
更に、複数の周波数外乱に対し、個々に進み量を最適値に設定でき、位相進みフィルタのようなゲイン等を悪化させることなく、位相進み制御できる。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の一実施の形態の記憶装置の部分構成図である。
図２は、図１の記憶装置の断面図である。
図３は、図１の記憶装置の追従制御系の一実施の形態のブロック図である。
図４は、図１の記憶装置の追従制御系の他の実施の形態のブロック図である。
図５は、図１の正弦波信号学習部の時間進み補償の説明図である。
図６は、図５の時間進み補償の対象となるフィードバック制御系の相補感度特性図である。
図７は、本発明の時間進み補償を行った場合の学習出力とトラックエラーの遷移図である。
図８は、本発明の時間進み補償を行わない場合の学習出力とトラックエラーの遷移図である。
図９は、本発明による周波数外乱抑圧効果の説明図である。
図１０は、図４の構成の追従制御フロー図である。
図１１は、本発明の時間進み補償の第１の実施例の特性図である。
図１２は、本発明の時間進み補償の第２の実施例の特性図である。
図１３は、本発明の時間進み補償の第３の実施例の短時間記録の特性図である。
図１４は、本発明の時間進み補償の第３の実施例の長時間記録の特性図である。
図１５は、比較例の時間進み補償を行わない短時間記録の特性図である。
図１６は、比較例の時間進み補償を行わない長時間記録の特性図である。
図１７は、本発明の時間進み補償の第４の実施例の特性図である。
図１８は、本発明の時間進み補償の第５の実施例の特性図である。
図１９は、本発明の追従制御系の別の実施の形態のブロック図である。
図２０は、図１９の追従制御フロー図である。
図２１は、図１９の実施の形態の周波数抑圧動作の説明図である。
図２２は、図１９の実施の形態のトラックエラー特性図である。
図２３は、比較例のトラックエラー特性図である。
図２４は、図４の実施の形態のトラックエラー特性図である。
図２５は、本発明の他の実施の形態の三角関数の２次多項式近似と近似誤差の説明図（その１）である。
図２６は、本発明の他の実施の形態の三角関数の２次多項式近似と近似誤差の説明図（その２）である。
図２７は、従来の正弦波信号学習部を組み込んだ追従制御系の説明図である。
図２８は、従来の正弦波信号学習部による周波数外乱抑圧動作の説明図である。
【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】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【国際調査報告】
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