CN110797052B - 一种基于磁性介质特性的快速消磁方法 - Google Patents

一种基于磁性介质特性的快速消磁方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于磁性介质特性的快速消磁方法，通过磁性介质识别模块，采用条码扫描、图像采集等多源传感协同方式获取待消磁磁性介质的品牌、类型、容量、生产时间等基础信息，并借助数据处理技术及磁性介质识别算法实现磁性介质识别，进而提取待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力等特征信息；通过消磁参数优化设定模块，基于消磁优化设定模型获得针对待消磁磁性介质的磁场强度、消磁角度等消磁参数的优化设定值；通过消磁磁场闭环控制模块，结合领域专家知识，采用集磁场控制算法、充电放电装置、磁场产生装置、磁场及环境特性测量传感器为一体的闭环控制机制进行消磁参数设定值跟踪，完成待消磁磁性介质的快速消磁。

Description

一种基于磁性介质特性的快速消磁方法
技术领域
本发明属于存储介质的技术领域，尤其涉及一种基于磁性介质特性的快速消磁方法。
背景技术
存储介质包括硬盘、光盘、优盘、固态硬盘、存储卡、内存卡以及特殊芯片等多种类型，进一步可划分为磁性和非磁性介质两种。磁记录介质所具有的多次记录、重复使用等优点使其成为目前各专业应用领域和消费电子领域的主要信息存储介质之一[1]。磁记录介质使用过程中常常需要抹除已记录信息以实现其多次使用，通常采用的格式化或直接覆写等软件操作方式存在隐私信息泄漏隐患，因此需要采用消磁方式实现原始数据的彻底清除，以满足软件复制、音像作品制造及数据处理中心等商业部门的消除重写噪声等要求，以及军事、机要、金融等部门对数据安全保密的需求。
磁性介质记录数据是通过写入磁头将代表数据“0”和“1”的电信号转化为磁记录介质上方向相反的剩磁位的过程。读取数据是将磁粒子极性转换成电脉冲信号，再利用数据转换器将其变成电脑可用数据的过程[2]。磁性介质信息消除在本质上是通过外加强磁场将代表数据的剩磁位极性变为无序排列，消磁过程是使磁性介质转换为剩磁为零的磁中性状态或磁化方向相同的单向饱和状态的过程。文献[3]将消磁方法分为交流法和直流法，其中：前者具有体积大、成本高等特点，适合固定场合使用；后者多采用高性能永磁材料制作，具有体积小、成本低等特点，适合移动场所使用；在消磁效果上，后者因包含直流噪声而弱于前者。
研究表明，影响磁性介质消磁效果的主要因素包括消磁磁场强度、介质消磁角度、磁性介质类型及其矫顽力、矩形比、开关场分布、颗粒取向等参数[1]。为保证消磁效果，针对消磁磁场强度与待消磁介质材料矫顽力间的倍数关系，以及矫顽力的时变特性，不同文献给出了差异化的建议，如：文献[4]指出，磁场强度至少为磁性介质矫顽磁性的5倍，并且指出磁性介质的矫顽特性随介质老化而呈现增加的趋势；文献[5]指出，硬磁盘、磁带等磁性材料的矫顽力差别显著，矫顽力随磁记录密度的增加而增大；文献[6]指出外加磁场强度至少需要达到待消磁磁性介质矫顽力的2倍以上；文献[1]指出，依据经验法则，消磁磁场的强度应是待消磁介质矫顽力的3倍以上；文献[7]指出了硬盘盘片颗粒和薄膜盘粒子取向分散对消磁的难易程度有较大影响；文献[8]指出了硬盘盘片磁粉的材料种类在不同消磁方式下的效果有明显差异；文献[9]指出了硬盘老化程度和环境温度对磁性介质消磁效果的影响。由上述研究可知，目前针对磁性介质消磁磁场的量级还未有统一的标准，还缺少详实确切的机理分析与数据支撑，但明确的是：不同特性磁性介质的矫顽力、材料属性不同，实现其彻底消磁的磁场强度、消磁方式也具有差异性。因此，有必要研究不同磁性介质在不同消磁磁场强度、消磁方式下的消磁效果。
消磁效果的评价包括直接和间接两种方法。直接法通过测量分析磁性介质消磁前后残留信号的电平进行，一般要求残留信号的幅度应降低到原始幅度的90dB(约为0.003％)以下[1]；该方法需要标准测试设备、消磁设备以及高灵敏度、低噪声放大器和频谱分析仪等仪器，但硬磁盘的盘片和磁头拆分再重新组装后难以恢复其精密的初始配合状态，需要搭建专用的测试平台，这使得该方法难以实施。间接法采用通过观测磁性介质记录信号消除前后记录位的图形变化的方式实现，主要设备是磁力显微镜(MFM)，通过比较消磁前后磁性介质记录膜的形貌图和记录信息位的磁力图，以及在磁性介质上表征写入信息的磁斑的消失与否，进行消磁效果的判定，但该方法目前还缺少定量数据的支撑，尤其是在对磁斑渐变过程描述方面的研究更为欠缺。
在已有的消磁装置和消磁方法中，文献[10]提出了对磁性介质施加可控的交变脉冲进而衰减强磁场的方法，策略是先进行强磁场直流消磁再进行交流消磁，综合了直流消磁和交流消磁的优点，其最大磁场为磁性材料矫顽力的2倍，并要求至少为8000Gs；文献[11]指出，盘片应与静态磁场方向平行，在磁场强度小于5000Gs时需增加强度以提高消磁效果；针对磁性介质记录信息具有水平和垂直两种不同方式的问题，文献[12,13]提出了采用倾斜的磁性介质放置装置和磁场产生装置的消磁设备；文献[14]提出了一种将消磁磁场分解为水平磁场和垂直磁场的装置；文献[15]提出一种程控恒流源消磁装置及消磁方法，用于降低消磁过程的电能消耗；文献[16]提出了一种将高性能永磁材料设计为阶梯式磁极排列以形成直流消磁的装置，优化了消磁效率；文献[17]提出了一种能够在电容充放电循环周期中监测消磁装置内部磁通量的单磁脉冲消磁装置，其采用检测消磁线圈电流的方式实现，其主要目的之一是采用验证算法测量磁通量随时间的变化曲线，进而确保具有足够的时间和磁通量作用于待消磁的磁性介质；文献[18]提出采用单个电容对消磁线圈从两个不同方向进行充电，进而避免采用多线圈或多方向电容的消磁装置。可见，上述研究未进行待消磁磁性介质的识别和特征提取，也未依据待消磁磁性介质的特性优化设定消磁参数，也未进行消磁磁场的闭环控制。
发明内容
综上可知，为了实现快速高效的消磁，需要基于磁记录方式、材料特性、矫顽力等具有差异性的磁性介质特征信息，以及定制化的消磁磁场强度、消磁角度等消磁参数的优化设定值，并通过闭环控制机制实现消磁参数的稳定控制。因此，本申请提出了一种基于磁性介质特性的快速消磁方法。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
针对目前普遍采用凭借专家经验或借助固定模型设定相同消磁电压的方式对具有不同特性的磁性介质进行消磁，存在效率低、能耗高、消磁效果难以评估等问题。本申请提出了一种基于磁性介质特性的快速消磁方法，通过磁性介质识别模块，采用条码扫描、图像采集等多源传感协同方式获取待消磁磁性介质的品牌、类型、容量、生产时间等基础信息，并借助数据处理技术及磁性介质识别算法实现磁性介质识别，进而提取待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力等特征信息；通过消磁参数优化设定模块，基于消磁优化设定模型获得针对待消磁磁性介质的磁场强度、消磁角度等消磁参数的优化设定值；通过消磁磁场闭环控制模块，结合领域专家知识，采用集磁场控制算法、充电放电装置、磁场产生装置、磁场及环境特性测量传感器为一体的闭环控制机制进行消磁参数设定值跟踪，完成待消磁磁性介质的快速消磁。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
图2磁性介质特征识别流程图；
图3消磁参数优化设定流程图；
图4消磁磁场闭环控制流程图。
具体实施方式
本发明提供一种基于磁性介质特性的快速消磁方法，采用磁性介质识别模块、消磁参数优化设定模块、消磁磁场闭环控制模块实现，如图1所示。
(1)磁性介质识别模块
该模块的输入为待消磁的磁性介质X，输出为待消磁磁性介质特征{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}，其目的是基于多种传感器识别待消磁磁性介质并提取其特征信息，其对应的映射关系为：
{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}＝fiden(X) (1)
其中，{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}为由待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力等组成的特征信息，X表示待消磁的磁性介质，fiden(·)表示用于磁性介质特征识别的映射模型。
(2)消磁参数优化设定模块
该模块的输入为待消磁磁性介质特征{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}，输出为数据待消磁磁性介质的消磁参数优化设定值
Figure BDA0002240443950000031
其目的是基于磁性介质特征和领域专家知识，获得待消磁磁性介质的消磁参数优化设定值，其对应的映射关系为：
Figure BDA0002240443950000032
其中，
Figure BDA0002240443950000033
为消磁磁场强度、介质消磁角度等消磁参数的优化设定值，fparaset(·)表示用于获取消磁参数优化设定值的映射模型。
(3)消磁磁场闭环控制模块
该模块的输入为待消磁磁性介质的消磁参数优化设定值
Figure BDA0002240443950000034
采用磁通计测量的消磁磁场强度
Figure BDA0002240443950000035
温度、湿度等环境参数{temperature,Humidity,…}和待消磁的磁性介质及领域专家知识，输出为待消磁的磁性介质Z，其目的是基于待消磁磁性介质消磁设定参数和领域专家知识对待消磁磁性介质进行消磁，对应的映射关系为：
Figure BDA0002240443950000036
其中，
Figure BDA0002240443950000037
表示用于消磁磁场控制的智能PID、神经网络、模板推理、案例推理算法的组合。
上述消磁过程的实现可表示为，
Figure BDA0002240443950000038
其中，fdemag(·)表示消磁的物理过程，Z表示消磁后的磁性介质。
如图2所示，磁性介质特征识别模块的工作流程具体为：
该模块的输入为待消磁的磁性介质X，输出为待消磁磁性介质特征{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}，中间处理过程包括条码扫描、条码处理、图像获取、图像处理、磁性介质基础信息识别、磁性介质特征信息提取等子模块。
设计磁性介质识别库的基本结构为：
[{Plant,SN},{Capicity,Revolution,ProTime,…},{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}](5)
其中，{Plant,SN}表示由生产厂家和序列号组成的完整识别码，{Capicity,Revolution,ProTime,…}表示由磁性介质容量、磁性介质转速、生产时间等组成的基础信息。
设计磁性介质特征库的基本结构为：
Figure BDA0002240443950000041
针对待消磁磁性介质执行如下过程：
首先，在条码扫描模块中，采用条码扫描枪对待消磁磁性介质X的SN码等条码{Xcode,...}基于光学器件进行扫描，并将这些光学信号转换为电信号，进而转换为数字信号；在条码处理模块中，基于译码算法进行处理，获得待消磁磁性介质的条码所对应的表示SN码等条码的数字或字母符号{X′SN,...}。这一过程可表示为：
Figure BDA0002240443950000042
其中，fscan(·)表示扫描磁性介质的条码的过程，fdecode(·)表示进行条码译码处理的过程。
同时，在图像获取模块中，采用摄像设备采集并获得待消磁磁性介质X的图像Ximage；在图像处理模块中，基于图像识别算法提取生产厂家品牌、磁性介质容量、磁性介质转速、生产时间基础信息{X′Plant,...}。这一过程可表示为：
Figure BDA0002240443950000043
其中，fcamera(·)表示获取磁性介质表面图像的过程；
Figure BDA0002240443950000044
表示用于识别磁性介质基础信息{X′Plant,...}的图像识别算法。
进一步，在磁性介质基础信息识别子模块中，若能够通过融合条码译码结果{X′SN,...}和图像识别结果{X′Plant,...}，能够在磁性介质识别库中通过匹配获得该待消磁磁性介质的完整识别码{Plant,SN}，完成该待消磁磁性介质的识别，并相应的从磁性介质特征库中直接提取磁记录方式、材料特性、矫顽力等特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}。
若不能通过融合依据译码结果{X′SN,...}和图像识别结果{X′Plant,...}，在磁性介质识别库中匹配获得该待消磁磁性介质的完整识别码{Plant,SN}，在磁性介质特征信息提取子模块中，依据在条码译码结果{X′SN,...}和图像识别结果{X′Plant,...}中所获得的生产厂家、硬盘容量、硬盘转速、生产时间等基础信息{Capicity,Revolution,ProTime,…}，在磁性介质特征库中进行相似度匹配，按照匹配程度得到待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}，该过程可表示为：
Figure BDA0002240443950000051
其中，
Figure BDA0002240443950000052
为基于案例推理算法的匹配模型，
基于案例推理算法的参考文献：“严爱军,钱丽敏,王普.案例推理属性权重的分配模型比较研究[J].自动化学报,2014,40(09):1896-1902.”
如图3所示，消磁参数优化设定模块的工作流程具体为：
该模块的输入为待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}及领域专家知识，输出为消磁磁场强度、消磁角度消磁参数的优化设定值
Figure BDA0002240443950000053
中间处理过程包括磁性介质特征匹配，优化设定值获取子模块。
这一过程可表示为：
Figure BDA0002240443950000054
其中，
Figure BDA0002240443950000055
为消磁磁场强度、消磁角度等消磁参数的优化设定值，fparaset(·)表示用于获取消磁参数优化设定值的映射模型。
基于待消磁磁性介质特征和领域专家知识，执行如下过程：
首先，将待消磁磁性介质特征与磁性介质特征库中的介质特征进行匹配，获得匹配率
Figure BDA0002240443950000056
这一过程表示为：
Figure BDA0002240443950000057
其中，
Figure BDA0002240443950000058
为基于模板匹配算法的匹配模型。
模板匹配算法的参考文献为：“丁筱玲,赵强,李贻斌,马昕.基于模板匹配的改进型目标识别算法[J].山东大学学报(工学版),2018,48(02):1-7.”
进一步，将得到的匹配率
Figure BDA0002240443950000061
与由领域专家所给出的设定阈值
Figure BDA0002240443950000062
进行比较，若
Figure BDA0002240443950000063
即匹配程度在领域专家知识允许的设定阈值内，则基于待消磁介质特征利用已构建的消磁参数优化设定模型foptiset(·)进行预测，获得消磁参数的优化设定值
Figure BDA0002240443950000064
这一过程表示为
Figure BDA0002240443950000065
其中，
Figure BDA0002240443950000066
是以待消磁磁性介质的特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}为输入基于优化设定模型foptiset(·)获得的消磁参数的优化设定模型预测值；foptiset(·)采用神经网络算法。
神经网络算法的参考文献为：“李龙,魏靖,黎灿兵,曹一家,宋军英,方八零.基于人工神经网络的负荷模型预测[J].电工技术学报,2015,30(08):225-230.”
若
Figure BDA0002240443950000067
即匹配程度未在领域专家知识允许的设定阈值内，将默认的消磁参数设定值
Figure BDA0002240443950000068
作为当前待消磁介质的消磁参数优化设定值。这一过程表示为：
Figure BDA0002240443950000069
如图4所示，消磁磁场闭环控制模块的工作流程具体为：
该模块的输入为待消磁磁性介质的消磁参数优化设定值、采用磁通计测量的消磁磁场强度
Figure BDA00022404439500000610
采用温度及湿度等传感器测量的环境参数、以及待消磁的磁性介质及领域专家知识，输出为待消磁的磁性介质，中间处理过程包括磁场控制器、充电放电装置、磁场产生装置和磁场强度及环境特性测量传感器等功能子模块。
首先，在磁场控制器子模块中，通过将待消磁磁性介质的消磁参数优化设定值、领域专家知识、磁场强度及环境特性测量传感器的相应测量值反馈至磁场控制器，运用消磁磁场控制的智能PID算法获得磁场控制器所需要的消磁电压。这一过程可以表示为：
Figure BDA0002240443950000071
其中，
Figure BDA0002240443950000072
为消磁电压，
Figure BDA0002240443950000073
为采用磁通计测量的消磁磁场强度，{temperature,Humidity,…}为温度、湿度等环境参数，fcontrol(·)表示用于消磁磁场控制的智能PID算法。
智能PID算法的参考文献：“曾从吉,单梁,陆建荣.智能分区PID控制算法在电动缸伺服系统中的研究[J].计算机测量与控制,2015,23(06):1967-1971”，“辛斌,陈杰,彭志红.智能优化控制:概述与展望[J].自动化学报,2013,39(11):1831-1848.”
接着，在充电放电装置子模块中，将磁场控制器装置输出的数字信号形式的电压值
Figure BDA0002240443950000074
传递给充电放电装置，后者通过电源、高容量电容、RLC振荡电路、电压倍增电路等产生实际的消磁电压值
Figure BDA0002240443950000075
这一过程可以表示为：
Figure BDA0002240443950000076
其中，fcircuit(·)表示充电放电装置中的消磁电压产生电路，
Figure BDA0002240443950000077
是消磁电路产生的实际电压值。
进一步，在磁场产生装置子模块中，通过将充电放电装置中产生的实际电压值
Figure BDA0002240443950000078
传入到磁场产生装置的消磁线圈中，从而产生消磁磁场强度
Figure BDA0002240443950000079
在产生消磁磁场的同时，将待消磁介质放入磁场产生装置中进行消磁处理后得到消磁后的待消磁磁性介质Z。这一过程可以表示为：
Figure BDA00022404439500000710
其中，fcoil(·)为磁场产生装置中的消磁线圈，
Figure BDA00022404439500000711
为产生的消磁磁场强度，fdemag(·)表示消磁的物理过程，Z表示消磁后的磁性介质。
最后，在磁场强度及环境特性测量传感器子模块中，通过磁通计测量得到消磁磁场强度测量值
Figure BDA00022404439500000712
温度、湿度等环境特性传感器测量得到环境数据{temperature,Humidity,…}。将传感器的测量值反馈至磁场控制器，对控制器参数进行闭环修订并将其用于下一块待消磁的磁性介质，确保消磁磁场强度的稳定。
本发明的创新性体现在：(1)针对磁性介质品牌和型号繁杂众多、磁记录方式和磁记录密度不同，以及磁性介质矫顽力与磁记录密度和磁性材料密切相关且随磁性介质老化具有时变性等问题，对待消磁磁性介质进行识别并提取其特征信息；(2)针对目前消磁磁场强度主要凭借专家经验或固定模型设定消磁电压、消磁角度等参数，未实现有效的消磁磁场闭环控制等问题，采用消磁参数优化设定和消磁磁场闭环控制策略，实现面向不同磁性介质的消磁参数优化设定和闭环控制，确保消磁的快速性和有效性。
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Claims (4)

1.一种基于磁性介质特性的快速消磁方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过磁性介质识别模块，采用条码扫描、图像采集多源传感协同方式获取待消磁磁性介质的品牌、类型、容量、生产时间组成的基础信息，并借助数据处理技术及磁性介质识别算法实现磁性介质识别，进而提取待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力组成的特征信息；
步骤2、通过消磁参数优化设定模块，基于消磁优化设定模型获得针对待消磁磁性介质的磁场强度、消磁角度消磁参数的优化设定值；
步骤3、通过消磁磁场闭环控制模块，结合消磁参数优化设定值范围、传感器测量的环境参数的范围、待消磁的磁性介质类型，采用集磁场控制算法、充电放电装置、磁场产生装置、磁场及环境特性测量传感器为一体的闭环控制机制进行消磁参数设定值跟踪，完成待消磁磁性介质的快速消磁。
2.如权利要求1所述的基于磁性介质特性的快速消磁方法，其特征在于，磁性介质特征识别模块的工作流程具体为：该模块的输入为待消磁的磁性介质X，输出为待消磁磁性介质特征{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}，
设计磁性介质识别库的基本结构为：
[{Plant,SN},{Capicity,Revolution,ProTime,…},{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}] (5)其中，{Plant,SN}表示由生产厂家和序列号组成的完整识别码，{Capicity,Revolution,ProTime,…}表示由磁性介质容量、磁性介质转速、磁性介质生产时间组成的基础信息，
设计磁性介质特征库的基本结构为：
Figure FDA0003226231750000011
针对待消磁磁性介质执行如下过程：
首先，在条码扫描模块中，采用条码扫描枪对待消磁磁性介质X的SN码条码{Xcode,...}基于光学器件进行扫描，并将这些光学信号转换为电信号，进而转换为数字信号；在条码处理模块中，基于译码算法进行处理，获得待消磁磁性介质的条码所对应的表示SN码条码的数字或字母符号{X′SN,...}这一过程表示为：
Figure FDA0003226231750000012
其中，fscan(·)表示扫描磁性介质的条码的过程，fdecode(·)表示条码译码的处理过程，
同时，在图像获取模块中，采用摄像设备采集并获得待消磁磁性介质X的图像Ximage；在图像处理模块中，基于图像识别算法提取生产厂家品牌、磁性介质容量、磁性介质转速、生产时间组成的基础信息{X′Plant,...}，这一过程表示为：
Figure FDA0003226231750000013
其中，fcamera(·)表示获取磁性介质表面图像的过程；
Figure FDA0003226231750000021
表示用于识别磁性介质基础信息{X′Plant,...}的图像识别算法，
进一步，在磁性介质基础信息识别子模块中，若能够通过融合条码译码结果{X′SN,...}和图像识别结果{X′Plant,...}，能够在磁性介质识别库中通过匹配获得该待消磁磁性介质的完整识别码{Plant,SN}，完成该待消磁磁性介质的识别，并从相应的从磁性介质特征库中直接提取磁记录方式、材料特性、矫顽力特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}，
若不能通过融合条码译码结果{X′SN,...}和图像识别结果{X′Plant,...}，在磁性介质识别库中匹配获得该待消磁磁性介质的完整识别码{Plant,SN}，在磁性介质特征信息提取子模块中，依据在条码译码结果{X′SN,...}和图像识别结果{X′Plant,...}中所获得的生产厂家、硬盘容量、硬盘转速、生产时间基础信息{Capicity,Revolution,ProTime,…}，在磁性介质特征库中进行相似度匹配，按照匹配程度得到待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力组成的特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}，该过程表示为：
Figure FDA0003226231750000022
其中，
Figure FDA0003226231750000023
为基于案例推理算法的匹配模型。
3.如权利要求2所述的基于磁性介质特性的快速消磁方法，其特征在于，消磁参数优化设定模块的工作流程具体为：
该模块的输入为待消磁磁性介质的磁记录方式、材料特性、矫顽力组成的特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}及磁记录方式的类型、硬盘盘片材料的种类、外加磁场为磁性介质对应矫顽力的倍数范围，输出为消磁磁场强度、消磁角度组成的消磁参数的优化设定值
Figure FDA0003226231750000024
中间处理过程包括磁性介质特征匹配，优化设定值获取子模块，这一过程表示为：
Figure FDA0003226231750000025
其中，
Figure FDA0003226231750000026
为消磁磁场强度、消磁角度组成的消磁参数的优化设定值，fparaset(·)表示用于获取消磁参数优化设定值的映射模型，
基于待消磁磁性介质特征和磁记录方式的类型、硬盘盘片材料的种类、外加磁场为磁性介质对应矫顽力的倍数范围，执行如下过程：
首先，将待消磁磁性介质特征与磁性介质特征库中的介质特征进行匹配，获得匹配率
Figure FDA0003226231750000031
这一过程表示为：
Figure FDA0003226231750000032
其中，
Figure FDA0003226231750000033
为基于模板匹配算法的匹配模型，
进一步，将得到的匹配率
Figure FDA0003226231750000034
与由进行消磁操作的技术人员所给出的设定阈值
Figure FDA0003226231750000035
进行比较，若
Figure FDA0003226231750000036
即匹配程度在进行消磁操作的技术人员认为待消磁硬盘与已经消磁的某种硬盘间的相似性在允许的设定阈值内，则基于待消磁介质特征利用已构建的消磁参数优化设定模型foptiset(·)进行预测，获得消磁参数的优化设定值
Figure FDA0003226231750000037
这一过程表示为
Figure FDA0003226231750000038
其中，
Figure FDA0003226231750000039
是以待消磁磁性介质的特征信息{ρrecord,ηmaterial,ζforce,…}为输入基于优化设定模型foptiset(·)获得的消磁参数的优化设定模型预测值；foptiset(·)采用神经网络算法构建，
若
Figure FDA00032262317500000310
即匹配程度未在进行消磁操作的技术人员认为待消磁硬盘与已经消磁的某种硬盘间的相似性在允许的设定阈值内，将默认的消磁参数设定值
Figure FDA00032262317500000311
作为当前待消磁介质的消磁参数优化设定值，这一过程表示为：
Figure FDA00032262317500000312
4.如权利要求3所述的基于磁性介质特性的快速消磁方法，其特征在于，消磁磁场闭环控制模块的工作流程具体为：该模块的输入为待消磁磁性介质的消磁参数优化设定值、采用磁通计测量的消磁磁场强度
Figure FDA00032262317500000313
采用温度及湿度传感器测量的环境参数、以及待消磁的磁性介质及消磁参数优化设定值范围、传感器测量的环境参数的范围、待消磁的磁性介质类型，输出为待消磁的磁性介质，中间处理过程包括磁场控制器、充电放电装置、磁场产生装置和磁场强度及环境特性测量传感器功能子模块，
首先，在磁场控制器子模块中，通过将待消磁磁性介质的消磁参数优化设定值、消磁参数优化设定值范围、传感器测量的环境参数的范围、待消磁的磁性介质类型、磁场强度及环境特性测量传感器的相应测量值反馈至磁场控制器，运用消磁磁场控制的智能PID算法获得磁场控制器所需要的消磁电压，这一过程表示为：
Figure FDA0003226231750000041
其中，
Figure FDA0003226231750000042
为消磁电压，
Figure FDA0003226231750000043
为采用磁通计测量的消磁磁场强度，{temperature,Humidity,…}为温度、湿度环境参数，fcontrol(·)表示用于消磁磁场控制的智能PID算法，
接着，在充电放电装置子模块中，将磁场控制器装置输出的数字信号形式的电压值
Figure FDA0003226231750000044
传递给充电放电装置，后者通过电源、高容量电容、RLC振荡电路、电压倍增电路产生实际的消磁电压值
Figure FDA0003226231750000045
这一过程表示为：
Figure FDA0003226231750000046
其中，fcircuit(·)表示充电放电装置中的消磁电压产生电路，
Figure FDA0003226231750000047
是消磁电路产生的实际电压值，
进一步，在磁场产生装置子模块中，通过将充电放电装置中产生的实际电压值
Figure FDA0003226231750000048
传入到磁场产生装置的消磁线圈中，从而产生消磁磁场强度
Figure FDA0003226231750000049
在产生消磁磁场的同时，将待消磁介质放入磁场产生装置中进行消磁处理后得到消磁后的待消磁磁性介质Z，这一过程表示为：
Figure FDA00032262317500000410
其中，fcoil(·)为磁场产生装置中的消磁线圈，
Figure FDA00032262317500000411
为产生的消磁磁场强度，fdemag(·)表示消磁的物理过程，Z表示消磁后的磁性介质，
最后，在磁场强度及环境特性测量传感器子模块中，通过磁通计测量得到消磁磁场强度测量值
Figure FDA00032262317500000412
温度、湿度环境特性传感器测量得到环境数据{temperature,Humidity,…}，将传感器的测量值反馈至磁场控制器，对控制器参数进行闭环修订并将其用于下一块待消磁的磁性介质，确保消磁磁场强度的稳定。
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