JPH03102670A - トラツキング制御回路 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 以下の順序で本発明を説明する。

Ａ産業上の利用分野 Ｂ発明の概要 Ｃ従来の技術（第１７図） Ｄ発明が解決しようとする問題点（第ｌ７図）Ｅ問題点
を解決するための手段（第１図）Ｆ作用（第１図） Ｇ実施例 （Ｇ１）第１の実施例（第１図〜第ｌ６図）（Ｇ２）他
の実施例 Ｈ発明の効果 Ａ産業上の利用分野 本発明はトラッキング制御回路に関し、例えばビデオテ
ーブレコーダのトラッキング制御回路に適用して好適な
ものである． Ｂ発明の概要 本発明は、トラッキング制御回路において、ファジィ推
論を適用することにより、確実にトラッキング制御する
ことができる。

Ｃ従来の技術 従来、ビデオテーブレコーダにおいては、ＡＴＦ　（ａ
ｕｔｏｍａｔｉｃ　ｔｒａｃｋ　ｆｉｎｄｉｎｇ）の手
法を用いてトラッキング制御するようになされたものが
ある．すなわち記録時においては、記録トラックごとに
順次循環的に周波数が切り換わるパイロット信号を記録
する． これに対して再生時においては、隣接する記録トラック
から得られるパイロット信号の信号レベルを検出し、当
該検出結果に基づいてトラッキング制御信号を出力する
。

この手法によれば、ユーザのトラッキング調整作業を省
略し得る特徴がある反面、トラッキング制御回路の構或
が煩雑になる欠点がある。

このため、再生信号の信号レベルを所定値以上に保持す
るように、磁気テープの走行速度を制御するオートトラ
ッキング制御の方法が提案されている（特願昭６３−２
４５５０７号）．すなわち第１７図に示すように、再生
信号の信号レベルにおいては、トラックセンタで信号レ
ベ？が最大値Ｅ。ＡＸになり、トラックセンタから変位
するとその分再生信号の信号レベルＥ（１》　が低下す
る． 従ってこの種のオートトラッキング制御においては、キ
ャブスタンモー夕を加減達した際の信号レベルＥ（１１
）の変化に基づいてトラッキングエラーの方向を検出す
る． さらに信号レベルの最大値Ｅイ■を予め検出しておき、
再生信号の信号レベルＥい，及び当該最大値Ｅ。．の差
信号を検出する。

これにより、Ｋ　Ｉ　Ｅｘａｘ　　Ｅ　＜−＞　　ｌで
表されるエラー信号を作威し、これをフィードバックす
ることにより、トラッキング制御量を設定する．この方
法によれば、ユーザのトラッキング調整作業を省略する
ことができる簡易な構戒のトラッキング制御回路を形威
し得る． Ｄ発明が解決しようとする問題点 ところが、実際上再生信号においては、再生中、トラッ
キングエラーが発生しなくても信号レベル？変化する場
合がある． また異なるビデオテープレコーダで記録した磁気テープ
を再生する場合も、再生信号の信号レベルの変化を避け
得ない． 従って、キャブスタンモー夕を加減速して再生信号の信
号レベルを検出し、当該検出結果に基づいて、トラッキ
ングエラーの方向を判断する場合、判断結果に誤りが発
生する問題があった．さらにジャストトラッキングの状
態に保持されているにもかかわらず再生信号の信号レベ
ルが低下すると、ＫＩＥＭＡウーＥ０）１で表されるエ
ラー信号がフィードバックされることから、この場合ト
ラッキング制御回路全体が発振する恐れがある． また信号レベルの最大値Ｅ■８が一定値に保持されてい
る場合でも、トラッキング制御回路がＫＩＥｗａｘ　　
Ｅｔ。１で表される線型のエラー信号をフイ゛−ドバッ
クするのに対し、再生信号の信号レベルは非線型に変化
することから、大きなトラッキングエラーに対してトラ
ッキング制御の感度を高くしても、小さなトラッキング
エラーに対しては感度の低下を避け得なかった． 従って、その分過渡応答特性、定常特性に未だ不十分な
問題があった． 本発明は以上の点を考慮してなされたもので、これらの
問題点を一挙に解決して確実かつ理想的なトラッキング
制御をすることができるトラッキング制御回路を提案し
ようとするものである。

？問題点を解決するための手段 かかる問題点を解決するため本発明においては、所定の
記録媒体１２から再生信号Ｓ■を得る再生手段２、３、
４、５、７、９、１０，１４と、再生信号Ｓ■の信号レ
ベルを検出する信号レベル検出手段２２、２８、３０、
３２と、信号レベル検出手段２２、２８、３０、３２の
検出結果に基づいて、ファジィ推論を適用してトラッキ
ング制御データを作威する制御手段２８と、トラッキン
グ制御データに基づいて、再生手段２、３、４、５、７
、９、１０，１４を駆動するトラッキング駆動手段３８
、４０とを備えるようにする。

Ｆ作用 ファジィ推論を適用してトラッキング制御データを作成
すれば、確実にトラッキング制御方向を判断し得る。

さらに再生中、トラッキングエラー以外の条件で再生信
号ＳＩＩＦの信号レベルが変化しても、確実にトラッキ
ング制御量を推論し得る。

また非線型に変化する再生信号ＳＩＩＦの信号レベルに
変化に対して、理想的なトラッキング制御量を推論し得
る。

かくして確実かつ理想的にトラッキング制御することが
できる。

Ｇ実施例 以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。

（Ｇ１）第１の実施例 （Ｇｌ−１）実施例の全体構戒 第１図において、１は全体としてビデオテーブレコーダ
を示し、磁気ヘッド２及び３が１８０度の角間隔だけ離
間して回転ドラム４上に配置される．回転ドラム４は、
ドラムモータ５で回転駆動され、このときドラムモータ
５に取り付けられた周波数信号発生器（ＦＣ）７の出力
信号に基づいて、回転速度を検出し得るようになされて
いる。

これに対してキャブスタンモータ９は、キャプスタン１
０を回転駆動し、これにより回転ドラム４に巻き付けら
れた磁気テーブ１２を、所定の走行速度で走行させる． さらにキャブスタンモータ９は、周波数信号発生器（Ｆ
Ｃ）１４が取り付けられ、当該周波数信号発生器１４の
出力信号を検出することにより、キャプスタンモータ９
の回転速度を検出して、間接的に磁気テーブ１２の走行
速度を検出し得るようになされている。

かくして磁気テーブ１２を走行させながら回転ドラム４
を回転駆動することにより、磁気ヘッド２及び３を介し
て再生信号ＳａＦを得ることができる． 復調回路２０は、増幅回路２２を介して再生信号ＳＩＩ
Ｆを受け、復調信号を同期信号分離回路２４及び垂直同
期信号分離回路２６に順次出力する．同期信号分離回路
２４及び垂直同期信号分離回路２６は、それぞれ出力信
号を制御回路２８に出力するようになされ、これにより
制御回路２８において、水平同期信号Ｓエ及び垂直同期
信号Ｓｖのタイξングを検出し得るようになされている
。

かくして制御回路２８においては、当該水平同期信号Ｓ
イ及び垂直同期信号Ｓｖを基準にして動作するようにな
されている。

これに対してエンベローブ検波回路３０は、増幅回路２
２の出力信号を受け、その負側包路線を検波するように
なされ、そのエンベロープ検波信号ＥＮＶをアナログデ
イジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３２を介して制御回路２８
に出力する。

これにより制御回路２８においては、再生信号ＳＩＩＦ
の信号レベルが増加すると、信号レベルが低下するエン
ベローブ検波信号ＥＮＶを得ることが？き、エンベロー
ブ検波信号ＥＮＶに基づいて再生信号Ｓ■の信号レベル
を検出することができる。

制御回路２８は、周波数信号発生器７の出力信号を受け
、当該出力信号に基づいてドラムモータ５を所定速度で
回転駆動する． すなわち制御回路２８は、カウンタ回路を有し、周波数
信号発生器７の出力信号を基準にして基準クロツク信号
をカウントするようになされている。

これにより制御回路２８においては、当該出力信号の立
ち上がり周期を検出して、ドラムモータ５の回転速度を
検出することができる。

さらに制御回路２８は、ドラムモータ５の回転速度に応
じてデイジタルアナログ変換回路（Ｄ／Ａ）３４に制御
データを出力する。

かくしてデイジタルアナログ変換回路３４の出力信号を
駆動増幅回路３６を介してドラムモータ５に出力するこ
とにより、回転ドラム４の回転速度を所定速度に保持す
るようになされている。

さらに制御回路２８は、周波数信号発生器１４の出力信
号を受け、当該出力信号に基づいてキャブスタンモータ
９を所定速度で駆動するようになされ、このときキャブ
スタンモータ１４の回転位相を制御してトラッキング制
御するようになされている。

すなわち制御回路２８は、周波数信号発生器ｌ４の出力
信号を基準にして基準クロツク信号をカウントするよう
になされ、これにより当該出力信号の立ち上がり周期（
以下検出ＦＣと呼ぶ）を検出する。

さらに制御回路２８は、検出ＦＣと所定の基準値（以下
基準ＦＣと呼ぶ）との比較結果に基づいて制御データを
作威し、当該制御データとトラッキング制御データとを
加算してデイジタルアナログ変換回路３８に出力する． かくしてデイジタルアナログ変換回路３８の出力信号を
駆動増幅回路４０を介してキャブスタンモータ９に出力
することにより、基準ＦＣで決まる回転速度でキャブス
タンモータ９を駆動し得、こねにより磁気テーブ１２を
所定の走行速度で走行させるようになされている． さらにトラッキングエラー量に応じて、トラッキング制
御データを切り換えることにより、キャブスタンモータ
９の回転位相を制御してトラッキング制御し得るように
なされている． （Ｇｌ−２）　トラッキング制御データの作成（Ｇｌ−
２−１）　｝ラツキング制御方向推論のためのルーノレ ？ころで第２図に示すように、エンベローブ検波信号Ｅ
ＮＶにおいては、再生信号Ｓ■の下側包絡線出力でなる
ことから、ジャストトラッキングの位ＷＩＬｐ．で信号
レベルが最小値に立ち下がる。

従って、先行する記録トラック側にトラッキングがずれ
た場合、キャブスタンモータ９を減速させると、ジャス
トトラッキングの位置Ｐ，に近づけることができるのに
対し、キャブスタンモータ９を加速させると、トラッキ
ングエラーが大きくなる． 従ってキャブスタンモータ９が減速中にもかかわらず、
信号レベルが減少傾向にある場合、ジャストトラッキン
グの方向にトラッキング制御されていると判断し得るの
に対し、信号レベルが増大傾向にある場合は、ジャスト
トラッキングの方向とは逆方向に制御されていると判断
し得る。

これに対して後行する記録トラック側にトラッキングが
ずれた場合、キャブスタンモータ９を加速させると、ジ
ャストトラッキングの位置Ｐ，に近づけることができる
のに対し、キャブスタンモータ９を減速させると、トラ
ッキングエラーが大きくなる。

従ってキャプスタンモータ９が加速中にもかかわらず、
信号レベルが減少傾向にある場合は、ジャストトラッキ
ングの方向にトラッキング制御されていると判断し得る
のに対し、信号レベルが増加傾向にある場合は、ジャス
トトラッキングの方向とは逆方向に制御されていると判
断し得る．かくして、キャブスタンモータ９の加減達及
びエンベローブ検波信号ＥＮＶの変化を検出することに
より、トラッキング制御の方向を検出し得、この実施例
においてはファジィ推論を適用してトラツキング制御の
方向を判断することにより、確実にトラッキング制御す
るようになされている．すなわち制御回路２８は、ｌサ
ンプリング前に出力したトラッキング制御データＣ　Ｘ
　１　（ｎ−１）に基づいて、キャブスタンモータ９の
加減速量を検出する． ここでキャブスタンモータ９は、トラッキング制御デー
タＣＸＩ（ｎ）の値が正のとき加速されるのに対し、ト
ラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ）の値が負のと
き減速されるようになされている．さらに制御回路２８
は、トラッキング制御データＣ　Ｘ　（ｎ）の出力に同
期してエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベルを検出
し、当該信号レベルの微分値（すなわち変化量でなる）
ΔＥ　（ｎ）を検出する． さらに制御回路２８においては、トラッキング制御の方
向を基本的なルールＨＫＩ〜｝｛Ｋ４に従って推論する
ようになされ、ここでルールＨＫＩ〜ＨＫ４はあいまい
な言葉を含む以下の文章で表現される． ルールＨＫＩ、 もしキャブスタンモータ９が加速中でｃｃｘｉ（ｎ−１
）　＞　０　）　、かつエンベローブ検波信号ＥＮＶの
信号レベルが増加しているとき（ΔＥ（ｎ）＞０）、キ
ャブスタンモータ９を減速する（ＣＸＨｎ）＜Ｏ）． ルールＨＫ２、 もしキャブスタンモータ９が減速中で（ＣＸ　１（ｎ−
１）　＜　Ｏ　）　、かつエンベローブ検波信号ＥＮＶ
の信号レベルが増加しているとき（ΔＥ（ｎ）＞０）、
キャブスタンモータ９を加速する（ＣＸＩ（ｎ）＞Ｏ）
． ルールＨＫ３、 もしキャブスタンモータ９が加速中で（ＣＸ　１（ｎ−
１）　＞　Ｏ　）　、かつエンベローブ検波信号ＥＮＶ
の信号レベルが減少しているとき（ΔＥ（ｎ）＜０）、
キャブスタンモータ９を加速する（ＣＸＩ（ｎ）＞Ｏ）
， ルールＨＫ４、 もしキャブスタンモー゜夕９が減速中で（ＣＸ　１（ｎ
−１）　＜　Ｏ　）　、かつエンベローブ検波信号ＥＮ
Ｖの信号レベルが減少しているとき（ΔＥ（ｎ）＜０）
、キャブスタンモータ９を減速する（ＣＸＩ（ｎ）＜Ｏ
）， さらにこの実施例においては、トラッキング制御データ
Ｃ　Ｘ　１　（ｎ−１）及びエンベローブ検波信号ＥＮ
Ｖの微分値ΔＥ　（ｎ）の大きさを考慮して、ルールＨ
ＫＩ−｝ＩＫ４を拡張してトラッキング制御の方向を推
論する． すなわち、トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−
１〉の加速が中程度のときをＰＭ　（ｐｏｓｉｔｉｖｅ
　＋ｉｅｄｉｕ＠）で表し、加速が小さいときをＰ　Ｓ
　（ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｓ＠ａｌｌ）で表す． さらにほぼ加速が零のときをＺ　Ｒ　（ｚｅｒｏ）で表
し、減速が中程度とき及び小さいときを、それぞれＮＭ
　（ｎｅｇａｔｉｖｅ　　ｍｅｄｉｕｍ）　　及びＮ　
Ｓ　（ｎｅｇａｔｉｖｅ　　ｓｍａｌｌ）で表す． 同様に微分値ΔＥ　（ｎ）が正の値で中程度の値のとき
をＰＭ、正の値で小さい値のときをＰＳで表し、ほぼＯ
のときをＺＲで表す。

さらに微分値ΔＥ　（ｎ）が、負の値で中程度の値のと
きをＮＭ，負の値で小さい値のときをＮＳで表す． さらにキャブスタンモータ９を中程度加速する場合をＰ
Ｍ、少し加速する場合をＰＳで表し、中程度減速、少し
減速する場合をＮＭ及びＮＳで、加減速しないでそのま
ま保持する場合をＺＲで表す． これにより、ルールＨＫＩ〜ＨＫ４を拡張して以下のル
ールＨ１〜Ｈ９を設定し、当該ルールＨ１〜Ｈ９に基づ
いて推論する． ルールＨ１ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　＝ＰＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（
ｎ）＝ＮＭ→ＣＸＩ（ｎ）＝ＰＭ ルールＨ２ ＣＸＩ（ｎ−１）＝ＰＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（ｒ＋）＝
ＰＭルールＨ３ ＣＸＩ（ｎ−１）　　　＝ＰＳ　　　　ＡＮＤ　　　　
Δ　Ｅ（ｎ）＝ＮＳ→ＣＸＩ（ｎ）　　＝ＰＳ ルールＨ４ ＣＸＩ（ｎ−１）＝ＰＳ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（ｎ）＝Ｐ
Ｓ→ＣＸＩ（ｎ）＝ＮＳ ルールＨ５ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　−ＺＲ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（
ｎ）＝ＺＲ”ＣＸ　１　（ｎ）＝ＺＲ ルールＨ６ ＣＸ　１　（ｎ−１）＝ＮＳ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（ｎ）
＝ＮＳ→ＣＸＩ（ｎ）＝ＮＳ ルールＨ７ →ＣＸ　１　（ｎ）＝ＮＭ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　＝ＮＳ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（
ｎ）＝ＰＳ→ＣＸ　１　（ｎ）　　−ＰＳ ルールＨ８ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　＝ＮＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ　
（ｎ）　　＝　Ｎ　Ｍ４ＣＸ　１　（ｎ）＝ＮＭ ルールＨ９ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　＝ＮＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（
ｎ）＝ＰＭ”ＣＸ　１　（ｎ）−ＰＭ ところで、このようにキャブスタンモータ９の加減速を
トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）の正負
で判断する場合、その前提として回転ドラム４が１回転
する期間で磁気テーブ１２が２トラックピッチだけ走行
するように保持されている必要がある。

すなわちこの関係が乱れると、トラッキング制御データ
Ｃ　Ｘ　１　（ｎ−１）がＯに保持されているにもかか
わらず、磁気テーブ１２の記録パターンに対しては加速
又は減速された状態に保持される。

このような状態は、例えば他のビデオテープレコーダで
記録された磁気テーブ１２を再生する場合において、記
録時のビデオテーブレコーダと再生時のビデオテーブレ
コーダとでキャブスタンモータの回転速度の偏差が大き
い場合発生し、この場合前提となる加速及び減速の判断
を誤ってしまうことから、トラツヰング制御の方向を誤
って推論する結果になるようになされている。

このため制御回路２８は、トラッキング制御データＣ　
Ｘ　１　（ｎ−１）を順次積分し、その結果得られる積
分値で基準ＦＣを補正する． これにより記録パターンに対してキャブスタンモータ９
を正しい回転速度で駆動し、正しい推論結果を得るよう
になされている。

さらにこの実施例においては、１サンプル前のトラッキ
ング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）が増減すると、
トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）の増減
に応動して続くｎサンプル目でキャブスタンモータ９が
加減速するとの前提で、ルール｝Ｉｔ−Ｈ９を設定する
ようになされている。

ところが、実際上トラッキング制御においては、磁気テ
ープ１２の記録パターンに対して加減速する必要があり
、この場合記録パターンに対する加減速量Ｒを厳密に表
すと、次式 ・・・・・・　（１） で表される。

ここでＡｔ　，Ｂｉ　ＳＣは係数、Ｃ　Ｘ　１　（ｉ）
はｉサンプル目のトラッキング制御データを表す。

さらにＣ　Ｘ　２　（ｉ）は、ｉサンプル目のトラッキ
ングエラー信号を表し、検出ＦＣと基準ＦＣとの差信号
で表されるのに対し、Ｉｓ（ｎ）はキャブスタンモータ
９のトルクに応じて変化するキャブスタンモータ９の電
流を表す。

従って、エサンプル前のトラッキング制御データＣ　Ｘ
　１　（ｎ−１）を基準にして加減速を判断する場合は
、係数Ａ．ｌを１とおき、それ以外の係数を０とおいた
場合に相当する。

かくして１サンプル前のトラッキング制御データＣ　Ｘ
　１　（ｎ−１）に代えて、（１）式の加減速量Ｒを用
いる方が、精度の高い推論結果を得ることができる． ところが、加減速量Ｒを用いる場合においては、（１）
式の演蒐処理を実行しなければならず、その分制御回路
２８の構或が複雑になる。

さらに実験によれば、ｌサンプル前のトラッキング制御
データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）を基準にして加減速を判
断しても、実用上十分な精度の推論結果が得られるのが
わかった。

かくしてこの実施例においては、１サンプル前のトラッ
キング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）を基準にして
加減速を判断することにより、全体としてトラッキング
制御回路の構或を簡略化するようになされている。

（Ｇｌ−２−２）　｝ラッキング制御方向推論のための
メンバーシップ関数 制御回路２日は、リードオンリメモリ回路を有し、当該
リードオンリメモリ回路にルールＨｌ〜Ｈ９に対応した
メンバーシップ関数のデータを格納してテーブルを形威
するようになされている．すなわち第３図に示すように
、トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）にお
いては、トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１
）の値を値１から−１まで正規化し、これを横軸にとっ
て表される７つのメンバーシップ関数（ＰＬ，ＰＭＳＰ
ＳＳＺＲ，ＮＳ，ＮＭ及びＮＬ）が割当られる． サラに７つのメンバーシップ関数（ＰＬ，ＰＭ，ＰＳ，
ＺＲ，ＮＳ，ＮＭ及びＮＬ）は、両端のメンバーシップ
関数（ＰＬ，ＮＬ）を除いて正規化したトラッキング制
御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）に対してそれぞれ所定
量だけシフトして、同一の変化を呈する三角形形状の関
数に設定されている。

これに対して第４図に示すように、微分値ΔＥ（ｎ）に
対しては、微分値゛ΔＥ　（ｎ）を値１から−１まで正
規化し、これを横軸にとって表された７つのメンバーシ
ップ関数（ＰＬ％ＰＭ，ＰＳ，ＺＲ，ＮＳ，ＮＭ及びＮ
Ｌ）が割当られる． このとき７つのメンバーシップ関数（ＰＬ，ＰＭ，ＰＳ
，ＺＲ，ＮＳ，ＮＭ及びＮＬ）は、トラッキング制御デ
ータＣ　Ｘ　ｌ　（ｒｉ−１）の７つのメンバーシップ
関数（ＰＬ％ＰＭ，ＰＳ，ＺＲＳＮＳ，ＮＭ及びＮＬ）
と同様に、両端のメンバーシップ関数（ＰＬＳＮＬ）を
除いて正規化した微分値ΔＥ　（ｎ）に対してそれぞれ
所定量だけシフトして、同一の変化を呈する三角形形状
の関数に設定されている． さらにキャプスタンモー夕の加減速（ＣＸＩ（ｎ〉）に
対しては、加減速の方向を−１及び１で表し、これを横
軸にとって表される５つのメンバーシップ関数（ＰＭ．
．ＰＳ，ＺＲＳＮＭ及びＮＳ）が割当られ、トラッキン
グ制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１〉と同様に、横軸に
それぞれ所定量だけシフトして、同一の変化を呈する三
角形形状の関数に選定されている． ？５図及び第６図に示すように、トラッキング制御デー
タＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）　、微分値ΔＥ　（ｎ）の両
端のメンバーシップ関数（ＰＭＳＮＬ）は、それぞれ横
軸を３２分割したデータで表され、当該データをそのま
まリードオンリメモリ回路に格納するようになされてい
る． これに対して残りのｌ５個のメンバーシップ関数は、そ
れぞれ横軸を３２分割したデータで表され、リードオン
リメモリ回路は、このデータを共通の基本データＤ■，
えと、各メンバーシップ関数の補助データＤ　３Ｌｌｌ
に分割して格納するようになされている． 例えばトラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）
の第２のメンバーシップ関数（ＰＭ）は、正規化したト
ラッキング制御データＣ　Ｘ　ｌ　（ｎ−１）の値−１
から順次値「０」のデータが２１個連続した後、値ｒｏ
．３　Ｊ、ｒＯ．６　Ｊ、ｒｌ．０」、ｒＯ．６　Ｊ、
「０．３」のデータが連続して、値「０」のデータが連
続するように表される。

従って第２のメンバーシップ関数（ＰＭ）にお？ては、
当該メンバーシップ関数の三角形形状の変化を呈する部
分を表す基本データＤｍａｓｔ　（　’０．３　、０．
６　、１．０　，　０．６　、０．３　Ｊ　）と、基本
データＤｌＡｓｇの前に連続する「ＯＪＯ数を表す補助
データＤｓｕｍ　　（　’２　１Ｊ　）とで表現され、
基本データＤ■．の他に、当該補助データＤ，■がリー
ドオンリメモリ回路に格納されるようになされている．
同様に第３〜第６のメンバーシップ関数（ＰＳ〜ＮＭ）
においては、基本データＤ■．とその前の連続する値「
０」の数を表す補助データＤ，。

（ｒｌ７Ｊ、「１３」、「９」、「５ｊ）とで表される
ようになされている。

実際上、この種のメンバーシップ関数のデータを格納し
てテーブルを形或する場合、各メンバーシップ関数毎に
データを格納してテーブルを形或すると、その分メモリ
容量の大きなリードオンリ回路が必要になる． ところがこの実施例のように、共通するデータＤ　１１
１０と、メンバーシップ関数の違いを表現する補助デー
タＤ３■とでテーブルを形戒すれば、その分メモリ容量
の小さなリードオンリメモリ回路でテーブルを形或する
ことができる． 従ってその分、全体として簡易な構或のトラッキング制
御回路を得ることができる。

ところでリードオンリメモリ回路においては、ルールＨ
１〜Ｈ９の記号（ＰＭ，ＰＳ，ＺＲ．．ＮＳ及びＮＭ）
に対心するメンバーシップ関数の他に、記号ＰＬ及びＮ
Ｌのメンバーシップ関数のデータを格納するようになさ
れている。

この場合第７図に示すように、それぞれ７個のメンバー
シップ関数（ＰＬ，ＰＭ，ＰＳ．．ＺＲ，ＮＳ，ＮＭ及
びＮＬ）に対応するようにルールを設定すると、４９個
のルールが必要になる。

ところが実際上ファジィ推論を適用する場合においては
、ルール化されていない条件の場合でも（例えばＣＸ　
１　（ｎ−１）　＝ＮＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ　（ｎ）＝
ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ等の条件でなる）、その周囲のルール
に基づいて推論結果を得ることができる。

従って、この実施例においては、９つのルールＨ１〜Ｈ
９に基づいて、トラッキング制御の方向を推論すること
により、全体として演算処理作業を簡略化するようにな
されている． 因に第７図において、Ｐ　Ｌ　（ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｌ
ａｒｇｅ）はキャブスタンモータ９の加速が大きい場合
及び微分値ΔＥ　（ｎ）が正の値で大きな値の場合を表
し、Ｎ　Ｌ　（ｎｅｇａｔｉｖｅ　ｌａｒｇｅ）はキャ
ブスタンモータ９の減速が大きい場合及び微分値ΔＥ　
（ｎ）が負の値で大きな僅の場合を表す。

かくして制御回路２８においては、かかるメンバーシッ
プ関数に対して、マムダξ（ｍａｍｄａｎｉ）の手法を
用いてトラッキング制御方向をファジィ推論する． すなわち制御回路２８は、トラッキング制御データＣ　
Ｘ　ｌ　（ｎ−１）及びエンベローブ検波信号ＥＮＶの
微分値ΔＥ　（ｎ）を検出し、その検出結果を正規化し
た後、テーブルを参照して対応するメンバーシップ関数
の値を検出する． このとき制御回路２８は、正規化したトラッキング制御
データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）及び微分値ΔＥ　（ｎ）
として例えば値０．５及び０．４が得られると、先ずル
ールＨ１の条件に従ってトラッキング制御データＣ　Ｘ
　ｌ　（ｎ−１）及び微分値ΔＥ　（ｎ）のメンバーシ
ップ関数（ＰＭ）及び（ＮＭ）から、メンバーシップ関
数の値を検出する（例えばこの場合それぞれ値１．０及
び０．６）が得られる． さらに制御回路２８は、ルールＨ１のｒＡＮ　Ｄ」の条
件に従って、検出されたメンバーシップ関数の値（１．
０及び０．６）から小さな方の値（０．６）を選択した
後、制御方向のメンバーシップ関数（すなわちキャブス
タンモータ９の加減速ＣＸ１（ｎ）のメンバーシップ関
数ＰＭでなる）を当該値（　０．６）で頭切りする。

これにより第８図に示すように、ルールＨ１の条件に従
って、三角形形状でなる制御方向のメンバーシップ関数
（ＰＭ）を、値０．６で頭切りした台形形状のメンバー
シップ関数（すなわちルールＨｌによる推論結果でなる
）を得ることができる。

同様に制御回路２８は、ルールＨ２〜Ｈ９の条件に従っ
て、順次トラッキング制御データＣＸＩ（ｎ−１）及び
微分値ΔＥ　（ｎ）のメンバーシップ関数から値を得、
各ルールＨ２〜Ｈ９のｒＡＮＤＪ条件に従って小さい方
の値を選択した後、選択された値を用いて対応する制御
方向のメンバーシップ関数を頭切りする． かくしてルールＨ１〜Ｈ９の条件に従った複数の推論結
果を得ることができる。

なおこの場合は、トラッキング制御データｃＸ１　（ｎ
−１）のメンバーシップ関数（ＺＲＳＮＭ及びＮＳ）及
び微分値ΔＥ　（ｎ）のメンバーシップ関数（ＰＭ，Ｐ
Ｓ及びＺＲ）において、値０が得られることから、ルー
ルＨ１及びＨ３の条件に従った２つの制御方向のメンバ
ーシップ関数（ＰＭ及びｐｓ）が得られる． 続いて制御回路２８は、ルールＨ１〜Ｈ９の条件に従っ
て得られたメンバーシップ関数群のオア結果を得るよう
になされ、これによりファジィ推論結果（この場合第８
図において、実線で表す領域）を得るようになされてい
る。

かくして実線で表す領域の重心を求めて、ファジィ推論
結果をデファジイすることにより、制御方向の確定値を
得ることができる． 因にこの実施例においては、デファジイすることなくフ
ァジィ推論結果をそのまま用いて続く制御量を推論する
ようになされている。

かくしてファジィ推論を適用したことから、その分再生
信号の信号レベルが変化しても、確実にトラッキング制
御の方向を検出することができる．？Ｇ１−２−３）　
｝ラツキング制御量の推論ここでトラッキング制御にお
いては、再生信号Ｓ．Ｆの信号レベルが低下すると、当
該信号レベルの低下に応じた制御量をトラッキング制御
方向に出力すればよい。

さらにトラッキングエラー量に比して再生信号Ｓ■の信
号レベルが非線型に変化することから、このことを考慮
してトラッキング制Ｗｆｉを推論すれば、理想的なトラ
ッキング制御特性が得られる．従ってトラッキング制御
量においては、あいまいな言葉を含む基本的な文章で表
現される以下のルールＲＫＩ〜ＲＫ６を用いて推論する
。

なお、エンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベルをＥ　
（ｎ）、トラッキング制御方向をＤ　（ｎ）で表す． ルールＲＫＩ もしエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が小さいとき、トラッキング制御量（ＣＸＩ（
ｎ））を０にする． ルールＲＫ２ もしエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が少し上昇し、かつトラッキング制御方向が加
速と判断したとき（Ｄ　（ｎ）＞Ｏ）、加速方向に少し
のトラッキング制御量（ＣＸＩ（ｎ））を出力する． ルールＲＫ３ もしエンベロープ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が少し上昇し、かつトラッキング制御方向が減
速と判断したときＣＤ　（ｎ）＜Ｏ）、減速方向に少し
のトラッキング制御ｆｆｌ　（ＣＸ　１　（ｎ））を出
力する。

ルールＲＫ４ もしエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が中程度で、かつトラッキング制御方向が加速
と判断したとき（Ｄ　（ｎ）＞Ｏ）、加速方向に大きな
トラッキング制御１ｔ（ＣＸＩ（ｎ））を出力する。

ルールＲＫ５ もしエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ．（
ｎ））が中程度で、かつトラッキング制御方向が減速と
判断したとき（Ｄ　（ｎ）＜０）、減速方向に大きなト
ラッキング制６ｉｌ（　Ｃ　Ｘ　１　（ｎ））を出力す
る． ルールＲＫ６ もしエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が大きいとき、減速方向に大きなトラッキング
制御ｔ　（ＣＸ　１　（ｎ）　）を出力する。

これによりエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベルが
小さい場合、少し上昇した場合、中程度の場合及び大き
い場合を、それぞれＺＲ，ＰＳ、ＰＭ及びＰＬで、加速
及び減速をＰ及びＮで表し、以下のルールＲｌ−Ｒ６に
書き換えることができる． ルールＲ１ Ｅ　　（ｎ）−ＺＲ −ＣＸ　１　（ｎ）＝ＺＲ ルールＲ２ Ｅ　　（ｎ）−ＰＳ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ）＝Ｐ→
ＣＸ　１　（ｎ）　　＝Ｐ　Ｓ ルールＲ３ Ｅ　　（ｎ）＝ＰＳ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ）＝Ｎ→
Ｃ　Ｘ　１　（ｎ）　　＝Ｎ　Ｓ ルールＲ４ Ｅ　　（ｎ）＝ＰＭ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ）−Ｐ→
ＣＸ　１　（ｎ）　　＝Ｐ　Ｌ ルールＲ５ Ｅ　　（ｎ）＝ＰＭ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ）＝Ｎ−
”ＣＸ　１（ｎ）　　＝ＮＬ ルールＲ６ Ｅ　　（ｎ）＝ＰＬ　　　　　４ＣＸ　１（ｎ）＝ＮＬ
かくして第９図に示すように、ルールＲ１〜Ｒ６に従っ
てメンバーシップ関数をテーブル化して表すことができ
る。

因にこの実施例においては、エンベローブ検波信号ＥＮ
Ｖの信号レベルＥ　（ｎ）が大きいときは、トラッキン
グ制御方向に無関係に、減速方向に大きなトラッキング
制御＠　Ｃ　Ｘ　１　（ｎ）を出力するようになされ、
これにより推論のためのルールの数を低減して、演算処
理作業を簡略化するようになされている． さらに制御回路２８においては、第１０図及び第１１図
に示すようなメンバーシップ関数のデータをリードオン
リメモリ回路に格納するようになされ、ルールＲ１〜Ｒ
６に従って制ａｍを推論する。

すなわち信号レベルＥ　（ｎ）のメンバーシップ？数に
おいては、信号レベルＥ　（ｎ）を正規化して横軸にと
って表すようになされ、負側抱絡線のエンベローブ検波
信号ＥＮＶでなることから、再生信号Ｓ■の信号レベル
の大きい方が０の方向に表される． これに対してトラッキング制御方向のメンバーシップ関
数においては、加速及び減速方向を１及び−１に取って
表す． これにより制御回路２８は、エンベローブ検波信号ＥＮ
Ｖの信号レベルＥ　（ｎ）を検出した後、正規化し、メ
ンバーシップ関数の値を検出する。

さらに第１２図及び第ｌ３図に示すように、制御回路２
８はトラッキング制御方向のファジィ推論結果ＦＤ（ｎ
）（第８図）と、トラッキング制御方向の各メンバーシ
ップ間数Ｐ及びＮとの重なり一合う部分（斜線で示す領
域でなる）を検出する．さらに制御回路２８は、重なり
合う部分から、それぞれ制御方向Ｐ及びＮの最大値Ｄ（
ｎ）ｐ及びＤ（ｎ）ａを得、これによりルールＲ１〜Ｒ
６の条件に従って前件部の値を検出する。

さらに制御回路２８は、検出された前件部の値で、対応
するトラッキングｌＩ１１？ＩデータＣＸＩ（ｎ）のメ
ンバーシップ関数（ＮＬ，ＮＳＳＺＲ．．ＰＳ，ＰＬ）
（第４図）を頭切りし、これによりルールＲ１〜Ｒ６の
推論結果を得る． かくしてこの実施例においては、トラッキング制御方向
の推論に適用したトラッキング制御データＣＸＩ（ｎ）
のメンバーシップ関数（ＮＬＳＮＳ，ＺＲ，ＰＳ，ＰＬ
）（第４図）を、トラッキング制御量の推論に再び利用
することにより、その分制御回路２８内のりードオンリ
メモリ回路の構威を簡略化するようになされている。

すなわちルールＲ１においては、信号レベルＥ（ｎ）の
メンバーシップ関数ＺＲから得られた値で、トラッキン
グ制御データＣＸＩ（ｎ）のメンバーシップ関数ＺＲを
頭切りする． これに対してルールＲ２においては、信号レベルＥ　（
ｎ）のメンバーシップ間数ＰＳから得られた値及び最大
値Ｄ（ｎ）ｐから小さな方の値を選択し、その選択値で
トラッキング制御データＣＸ？（ｎ）のメンバーシップ
関数ＰＳを頭切りする．同様にルールＲ３〜Ｒ５におい
ては、それぞれ信号レベルＥ　（ｎ）のメンバーシップ
関数ｐｓ，ＰＭ，ＰＭから得られた値及び最大値Ｄ（ｎ
）ｕ、Ｄ　（ｎ）ｐ　、Ｄ　（ｎ）Ｎから小さな方の値
を選択し、その選択値でトラッキング制御データＣＸＩ
（ｎ）のメンバーシップ関数ＮＳＳＰＬＳＮＬを頭切り
する． これに対してルールＲ６においては、信号レベルＥ　（
ｎ）のメンバーシップ関数ＰＬから得られた値で、トラ
ッキング制御データＣＸＩ（ｎ）のメンバーシップ関数
ＮＬを頭切りする． かくして第１４図に示すように、トラッキング制御方向
の場合と同様に、頭切りしたメンバーシップ関数群で表
現される制ＩｎＩｍの推論結果を得ることができ、ファ
ジィ推論を適用した分、再生信号ＳＩＦの信号レベルが
変化しても確実にトラッキング制御し得る制御量を検出
することができる。

さらに非線型に変化する再生信号Ｓ■の信号レベルに対
して、最適なトラッキング制御量を設定？得、これによ
り過渡応答特性、定常特性を向上することができる． 実際上トラッキングエラーに対する再生信号Ｓ■の信号
レベルの変化においては、非線型に変化するだけでなく
、モデル化が困難な特徴がある．従って、従来のトラッ
キング制御においては、再生信号Ｓ■の信号レベルの変
化に対して、適切なトラッキング制御量を設定すること
が困難だった． ところがこの実施例のように、ファジィ推論を適用する
場合においては、モデル化し得ないような場合でも、確
実かつ適切な制御量を設定し得ることから、従来に比し
て格段的に過渡応答特性、定常特性等のトラッキング制
御特性を向上することができる． （Ｇｌ−２−４）デファジィ処理 制御回路２８は、トラッキング制御データＣＸ１（ｎ）
の推論結果が得られると、第１５図に示す処理手順を実
行して推論結果の重心を検出することにより、デファジ
ィ処理し、推論の確定値を検出する． ここでトラッキング制御データＣＸＩ（ロ）のメンバー
シップ関数においては、値−１から１までの横軸を３２
分割してデータを格納するようになされていることから
、このとき横軸の座標を５ビットのデータで表すように
なされている．従って第１６図に示すように、制御回路
２８においては、トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　
（ｎ）の推論結果として（第１６図（Ａ））、横軸を５
ビットのアドレスデータにして、各アドレスに値Ｏから
１までのデータを格納した推論結果（第１６図（Ｂ））
が得られる． 制御回路２８は、かかる推論結果のデータをメモリ回路
に格納するようになされ、ステップＳＰ１からステップ
ＳＰ２に移って、当該推論結果のデータを順次累積加算
する． このとき制御回路２８は、その累積加算結果を加算デー
タのアドレスに応じて順次メモリ回路に格納するように
なされ（第１６図（Ｃ）Ｌ加算処理が終了するとステッ
プＳＰ３に移り、最終アドレスの加算結果（この場合は
値２．５でなる）を１／２に割り算する． さらに制御回路２８は、ステップＳＰ４に移って、当該
割算結果（この場合値１．２５でなる）に最も近い値の
加算結果が得られたアドレスを検出した後（この場合ア
ドレス４が検出され、以下当該アド．レスのデータを重
心近傍データと呼ぶ）、ステップＳＰ５に移り、続いて
割算結果に近い値の加算結果が得られたアドレスを検出
する（この場合アドレス５が検出され、以下このアドレ
スを隣接するデータのアドレスと呼ぶ）． 制御回路２８は、続いてステップＳＰ６に移り、重心近
傍データ及び隣接するデータの加算結果をメモリ回路か
らロードした後（この場合それぞれアドレス４及び５の
値１．１及び１．８の加算結果が検出される）、当該加
算結果を直線補間し、割算結果と等しい値の加算結果が
得られるアドレスを検出する． すなわちこの場合、制御回路２８は、次式の演算処理を
実行し、値０．２１を得た後、次式４　＋０．２１　−
　４　．２１ ・・・・・・　（３） で表されるように、アドレス４に加算して値４．２１の
重心のアドレスを検出する。

かくして、メンバーシップ関数の分解能以下の高い精度
で重心のアドレスを検出し得、これにより精度の高い確
定値を検出することができる。

制御回路２８は、検出された重心のアドレスから、正規
化前のトラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ）を作
威した後、ステップＳＰ７に移り、当該処理手順を終了
する． かくして、メンバーシップ関数の分解能以下の高い精度
でトラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ）を作戒し
得ることから、分解能の低いメンバーシップ関数を用い
ても、精度の高い制御データを得ることができ、その分
全体として簡易な構或のトラッキング制御回路を得るこ
とができる。

さらに累積加算値を１７２に割り算する処理は、累積加
算データを１ビットビットシフトするだけでよい． 従ってこの実施例のデファジィ処理においては、実質上
、累積加算処理、（２〉式及び（３）式の演算処理だけ
で、確定値を検出することができる。

これに対して重心の位置は、次式 で定義されることから、定義通り演算処理すると、この
場合メンバーシップ関数が３２分割されていることから
、３２回の掛け算処理、６４回の加算処理、１回の割り
算処理が必要になる．従ってこの実施例によれば、定義
通り演算処理する場合に比して、格段的に簡易に確定値
を検出することができ、その分全体として簡易な構戒の
トラッキング制御回路を得ることができる．かくして制
御回路２８においては、制御データとトラッキング制御
データとを加算してデイジタルアナログ変換回路３８に
出力することにより、キャブスタンモータ９を所定の走
行速度で位相制御し得、確実かつ理想的なトラッキング
制御をすることができる。

因にこの実施例において、磁気ヘッド２、３、回転ドラ
ム４、ドラムモータ５、周波数信号発生器７、１４、キ
ャブスタンモータ９、キャブスタン１０は所定の記録媒
体ｌ２から再生信号ＳＩＦを得る再生手段を構戒するの
に対し、増幅回路２２、制御回路２８、エンベローブ検
波回路３０、アナログデイジタル変換回路３２は、再生
信号ＳＲＦの信号レベルを検出する信号レベル検出手段
を構威する． さらに制御回路２８は、ファジィ推論を適用してトラッ
キング制御データを作戊する制御手段を構或するのに対
し、ディジタルアナログ変換回路３８、駆動増幅回路４
０は、トラッキング制御データに基づいて、再生手段を
駆動するトラッキング駆動手段を構或する． ？Ｇｌ−３）実施例の動作 以上の構或において、再生信号Ｓ■は、エンベロープ検
波回路３０で下側包絡線検波され、そのエンベロープ検
波信号ＥＮＶが制御回路２８に出力される。

エンベローブ検波信号ＥＮＶは、ここで信号レベルが検
出され、微分値ΔＥ　（ｎ）が得られる．微分値ΔＥ　
（ｎ）は、ｌサンプリング前に出力したトラッキング制
御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）と共にルールＨ１〜Ｈ
９に基づいてファジィ推論され、これによりトラッキン
グ制御方向の推論結果が得られる． トラッキング制御方向の推論結果は、エンベロープ検波
信号ＥＮＶの信号レベルＥ　（ｎ）と共に、ルールＲＫ
Ｉ〜ＲＫ６に従ってファジィ推論され、これによりトラ
ッキング制御量の推論結果が得られる。

これによりトラッキング制御データが得られ、当該トラ
ッキング制御データに基づいてキャブスタンモータ９が
位相制御される． ？Ｇｌ−４）実施例の効果 以上の構或によれば、ファジィ推論を適用してトラッキ
ング制御することにより、再生信号ＳＩＦの信号レベル
が変化しても、確実にトラッキング制御することができ
る． さらに非線型に変化する再生信号Ｓ■の信号レベルに対
して、理想的なトラッキング制ｉｔを設定し得、かくし
て確実かつ理想的なトラッキング制御特性を得ることが
できる。

（Ｇ２）他の実施例 なお上述の実施例においては、トラッキング制御データ
に基づいてキャブスタンモー夕の加減達を判断する場合
について述べたが、本発明はこれに限らず、（１）式に
基づいて判断するようにしてもよい． さらに上述の実施例においては、マムダξの手法を用い
てメンバーシップ関数から推論値を得る場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、種々の推論方法を広《
適用することができる。

さらに上述の実施例においては、再生信号をエンベロー
ブ検波し、その信号レベルに基づいてトラッキング制御
する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、Ａ
ＴＦ｝ラツキング制御に適用してもよい． さらに上述の実施例においては、ビデオテーブレコーダ
のトラッキング制御回路に本発明を適用した場合につい
て述べたが、本発明はビデオテーブレコーダに限らず、
デイジタルオーディオテーブレコーダ等、種々の磁気記
録再生装置のトラッキング制御回路に、さらにはコンパ
クトディスクプレーヤ等の光ディスク装置、光磁気ディ
スク装置等のトラッキング制御回路に広く適用すること
ができる． Ｈ発明の効果 上述のように本発明によれば、ファジィ推論を適用して
トラッキング制御することにより、確実かつ理想的にト
ラッキング制御し得るトラッキング制御回路を得ること
ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例によるビデオテーブレコーダ
を示すブロック図、第２図は再生信号の信号レベルの変
化を示す特性曲線図、第３図及び第４図はトラッキング
制御データ及び微分値のメンバーシップ関数を示す略線
図、第５図及び第６図はそのデータを示す略線図、第７
図はトラッキング制御方向推論用のテーブルを示す略線
図、第８図は推論結果を示す略線図、第９図はトラッキ
ングＨａ量推論用のテーブルを示す略線図、第１０図及
び第１１図はトラッキング制御量推論用のメンバーシッ
プ関数を示す略線図、第工２図及び第１３図はトラッキ
ング制御方向の推論の説明に供する略線図、第１４図は
推論結果を示す略線図、第１５図はデファジィ処理を示
すフローチャート、第１６図はその説明に供する略線図
、第１７図は従来技術の説明に供する特性曲線図である
。 １・・・・・・ビデオテープレコーダ、２、３・・・・
・・磁気ヘッド、９・・・・・・キャブスタンモータ、
２８・・・・・・制御回路、３０・・・・・・エンベロ
ーブ検波回路．トラヅキング伽』御方向の推論 第　２　　図 テーブル （；ＸＩＣｎ−１）のメンバーシップ関収ｔ）３　　図 ＡＥＣｎ）のメンぐーシッデＦ／ｌ軟 弟　４　図 Ｅ，川のメ〉バーシ・ソブ聞飲 弟　ｌＯ　　図 ＤＣ町のメ〉バーシッフ０関数 弟　ＩＩ　　　図 メンノぐ−シップ関鱈のカ理 第　ｌ２　　図 再生イ官号の信号レベ２レ 第　ｌ７　図 ヂファジィ処理 弟　　！５　　図 弟 ｌ３ 図 第 ｌ４ 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 所定の記録媒体から再生信号を得る再生手段と、上記再
   生信号の信号レベルを検出する信号レベル検出手段と、 上記再生信号検出手段の検出結果に基づいて、ファジィ
   推論を適用してトラッキング制御データを作成する制御
   手段と、 上記トラッキング制御データに基づいて、上記再生手段
   を駆動するトラッキング駆動手段とを具えることを特徴
   とするトラッキング制御回路。