KR100283440B1

KR100283440B1 - 개선된 포화 모델링을 사용한 데이터 레코딩 디스크 파일용 디지털 서보제어 시스템 및 디지털 서보 제어 방법

Info

Publication number: KR100283440B1
Application number: KR1019970050297A
Authority: KR
Inventors: 루이즈 조셉 세라노; 도날드 리 클레어
Original assignee: 포만 제프리 엘; 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션
Priority date: 1997-01-13
Filing date: 1997-09-30
Publication date: 2001-03-02
Also published as: KR19980069983A; JP3294182B2; US5898286A; JPH10214116A

Abstract

본 발명은 포화 탐색 모드(saturated seek mode)에서 서보 시스템의 개선된 모델링을 사용하여 헤드를 위치시키기 위해 보이스 코일 모터(voice coil motor: VCM)를 사용하는 방식의 데이터 레코딩 디스크 파일에서 판독/기록 헤드를 위치시키기 위한 디지털 제어 서보 시스템에 관한 것이다. VCM은 헤드 위치에 대한 미리 정해진 상호관계(predetermined relationship), 사용 연한(age) 및 온도에 따라 변하는 특성 토크 팩터(characteristic torque factor)를 가지며, 서보 시스템은 주로 온도 변화에 기인한 저주파 변동(low frequency variation)을 갖는 전류의 최대 레벨에서의 포화 탐색 모드로 VCM을 구동한다. 서보 시스템은 VCM 전류를 나타내는 개산(槪算: estimated)된 VCM 제어값을 계산하고, 헤드 위치 및 속도를 포함하는 VCM의 상태 개산값(estimates of the state)을 계산하며, 알고리즘 모델(algorithmic model)로부터 헤드 위치 및 속도 예측값을 계산한다. 공칭 토크 팩터(nominal torque factor) 및 공칭 VCM 전류(nominal VCM current)가 아니라 포화 탐색 모드에서의 실제 최대 전류 레벨 및 VCM의 실제 토크 팩터를 반영하도록 개선된 모델링은 알고리즘 모델을 변경한다. 바람직한 방법은 모델을 스케일링(scale)하기 위해 공칭 토크 팩터에 대한 측정된 토크 팩터의 비율을 나타내는 스케일링 팩터(scaling factor), 및 공칭 전류 레벨에 대한 측정된 최대 전류 레벨의 비율을 나타내는 스케일링 팩터들(scaling factors)을 사용하여, 스케일링된 모델 및 현재 상태값으로부터 포화 탐색 모드에서의 VCM의 상태 예측값을 계산하는 것이다.

Description

개선된 포화 모델링을 사용한 데이터 레코딩 디스크 파일용 디지털 서보 제어 시스템 및 디지털 서보 제어 방법

본 발명은 헤드를 위치시키기 위해 보이스 코일 모터(voice coil motor: VCM)를 사용하는 방식의 데이터 레코딩 디스크 파일에서 판독/기록 헤드(read/write head)를 위치시키기 위한 디지털 제어 시스템에 관한 것이다. 좀 더 구체적으로, 본 발명은 포화 탐색 모드(saturated seek mode)에서의 서보 시스템의 개선된 모델링에 관한 것이다.

디스크 파일은 정보를 저장하는 동심(同心)의 데이터 트랙을 갖는 회전 가능한 디스크, 여러 트랙 상에서 데이터를 판독하거나 기록하기 위한 헤드, 지지 암 어셈블리(support arm assembly)에 의해 헤드에 연결되어 헤드를 원하는 트랙으로 이동시키고 판독 또는 기록 동작이 이루어지는 동안 트랙의 중심선(centerline) 상에 헤드를 유지시키기 위한 액츄에이터(actuator)를 사용하는 정보 저장 장치이다. 원하는 트랙으로 헤드가 이동하는 것을 트랙 액세싱(track accessing) 또는 "탐색(seeking)"이라고 부르고, 판독 또는 기록 동작 동안 원하는 트랙의 중심선 상에 헤드를 유지시키는 것을 "트랙 추적(track following)"이라고 부른다.

액츄에이터는 일반적으로 영구 자석 고정자(permanent magnetic stator)의 자기장에 의해 움직일 수 있는 코일을 포함하는 보이스 코일 모터이다. VCM에 전류가 인가되면 코일이 지름 방향으로 움직이고, 따라서 부착된 헤드도 지름 방향으로 움직인다. 바이어스력(bias force)이 없는 경우에, 코일의 가속도(acceleration)는 인가된 전류에 비례한다. 이 전류는 제어 입력에 응답하여 전력증폭기(power amplifier)에 의해 인가된다. 제어 입력이 충분히 작으면, 인가된 전류는 제어 입력에 비례하게 되고 전력 증폭기는 비포화(nonsaturated)된다. 제어 입력이 너무 크면, 인가된 전류는 최대 가능치(maximum possible value)에 도달하게 되고 전력 증폭기는 포화(saturated)된다.

디스크 상에 비교적 고밀도의 데이터 트랙을 갖는 디스크 파일에서는, 헤드를 트랙들 간에 효율적으로 이동시키고 판독 또는 기록 동작이 이루어지는 동안 원하는 트랙의 중심선 상에 헤드를 정확히 유지시키기 위해 서보 제어 시스템(servo control system)을 사용하는 것이 필요하다. 이는 전용 서보 디스크(dedicated servo disk) 상에 미리 기록되어 있거나, 또는 원주 방향으로 이격(angularly spaced)되어 있으며 디스크 상의 데이터 사이에 산재(interspersed)된 섹터 상에 미리 기록되어 있는 서보 정보(servo information)를 사용하여 달성된다. 판독/기록 헤드(또는 전용 서보 디스크가 사용된다면 전용 서보 헤드)에 의해 감지되는 서보 정보는 헤드가 최근접 트랙 중심선(the nearest track centerline)으로부터 벗어난 정도를 나타내는 위치 에러를 표시하는 위치 에러 신호(position error signal: PES)를 생성하고, 트랙 번호(track number) 또는 위치 샘플(position sample)을 검출하기 위해 복조(demodulated)된다.

디스크 파일 디지털 서보 제어 시스템에서, 마이크로 프로세서는 헤드 위치, VCM 전류, 및 속도와 같은 상태 변수(state variables)의 디지털 값에 기초하여 디지털 제어 신호를 계산하기 위해 제어 신호 알고리즘(control signal algorithm)을 사용한다. 디지털 제어 신호는 VCM에 입력 전류를 공급하기 위해 아날로그 신호로 변환되어 증폭된다. 그러한 디지털 서보 제어 시스템은 본 발명의 명세서의 일부를 이루는 본 출원인의 미국 특허 제 4,679,103호에 개시되어 있는데, 헤드의 상태(즉, 위치, 속도, 및 가속도 또는 VCM에 대한 입력 전류)를 개산(槪算)(estimating)하기 위해 액츄에이터에 대한 제어 신호 계산의 일부분으로서 상태 개산기 알고리즘(state estimator algorithm)을 사용하는 시스템이다. 이러한 방식의 시스템에서는, 마이크로 프로세서가 PES, 위치 샘플, 및 VCM 입력 전류에 해당하는 디지털 값을 이산 샘플링 시간(discrete sample times)마다 수신하고, 상태 개산기 알고리즘을 사용하여 디지털 제어 신호를 계산한다. 그 다음으로, 디지털 제어 신호는 아날로그 신호로 변환되어 전력 증폭기 제어 신호(power amplifier control signal)를 제공한다. 그 다음으로, 전력 증폭기는 새로운 VCM 입력 전류를 생성한다. 그러한 디지털 서보 제어 시스템에서 제어되어야 하는 물리적인 플랜트(physical plant)의 상태를 개산(estimating)하는 방법은 개산기 상수(estimator constant)를 사용하는 것이 필요한데, 그 유도식(derivation)은 Addison-Wesley Publishing Co. 출판사에 의해 1983년 출판된 Franklin and Powell의 Digital Control of Dynamic Systems라는 제목의 책 제 6장 페이지 131 내지 139에 기술되어 있다. 디스크 파일의 경우에는, 이러한 개산기 상수들은 코일 및 헤드/암 어셈블리의 운동 관성(moving inertia), VCM 구동력, 또는 토크 팩터(torque factor)(단위 입력 전류당 코일에 인가된 토크)와 같은 디스크 파일의 특정한 물리적인 파라메타, VCM 전력 증폭기의 이득, PES 이득, 및 PES 샘플들 간의 시간(PES 샘플링 시간) 값에 의존한다.

VCM 전류는 전력 증폭기의 입력단으로 바로 피드백(feed back)되는데, 전력 증폭기에서 VCM 전류는 아날로그 제어 신호와 합산된다. 이것은 실질적으로 적분 전력 증폭기(integrating power amplifier)를 선형 입력-출력 특성(linear input-output characteristics)을 갖는 저역 통과 필터링 전력 증폭기(low pass filtering power amplifier)로 변환시킨다. 따라서, 전력 증폭기가 포화되지 않은 경우에는, 서보 시스템의 선형 특성에 기초하여 VCM 전류 및 헤드의 상태가 용이하게 모델링될 수 있다. 탐색이 오랫동안 이루어져 전력 증폭기가 포화될 경우, 선형 모델은 정확하지 못하다. 디스크 파일의 동작이 상기 포화 상태에서 지속되는 동안, 서보 시스템은 개방 루프(open loop) 상태로 동작하고 상태 개산기 알고리즘은 포화 상태 동안에 기지(known)의 VCM 특성에 기초하여 모델링된다. VCM 전류의 포화 모델은 백 기전력(back electromotive force: back EMF) 효과 및 코일 전류 상승 시간(coil current rise time) 효과 양자 모두를 고려한다.

디지털 서보 제어 시스템 내의 마이크로 프로세서는 전력 증폭기가 포화되는 시점을 결정함으로써 어떤 VCM 전류 모델을 사용할 것인가를 결정한다. 본 출원인의 미국 특허 제 4,914,644호(이하 '644 특허라 함)에 기술된 예에서는, 마이크로 프로세서가 명령된 속도(commanded velocity)와 개산된 속도(estimated velocity)간의 차이에 해당하는 속도 에러 값(velocity error)에 기초하여 전력 증폭기의 포화 여부를 결정한다. 속도 에러가 미리 정해진 임계치(predetermined threshold)보다 클 때, 전력 증폭기는 포화된 것으로 추정되어 포화 모델이 사용된다.

종래 가술에서의 특허들은 VCM이 더 정밀해지거나 또는 헤드가 더 빠르고 정확하게 위치될 수 있도록 하기 위하여 제어 신호가 변경되는 선형 비포화 모델(linear nonsaturated model)로의 변경을 기술하고 있다. 본 명세서의 일부를 구성하는 본 출원인의 미국 특허 제 4,835,633호(이하 '633 특허라 함)에서는 VCM으로의 실제 입력 전류(actual current input)는 공칭 예측 모델(nominal prediction model)로 피드백되고, '644 특허에서는, 헤드의 다음 위치를 개산하기 위해 실제 전류가 공칭 전류 모델(nominal current model)을 사용하여 개산되어 공칭 예측 모델로 피드백된다. '633 특허에 나타난 바와 같이, 토크 팩터는 스트로크(stroke)의 전체 길이에 걸쳐 17 %까지 변하며, 디바이스마다 변할 수 있고, 또한 동일한 디바이스에서도 시간에 따라 변할 수 있기 때문에, 모델링 에러(modelling error)의 원인이 된다. 또한, 본 출원인은 토크 팩터가 온도에 따라 4 %만큼 더 변할 수 있다는 것을 발견하였다.

'633 특허는 선형 가속도 팩터(linear acceleration factor)의 현재 상태(current state)를 측정하는 것의 일부로서 토크 팩터에 관한 온도 변화를 고려하고 있지만, 포화 탐색 모드에서의 온도 변화는 고려하고 있지 않은데 그 이유는 포화 탐색 모드는 최대 전류에서만 동작하여 제어시 변하지 않기 때문이다.

일본 공개 특허 공보 제 5-266615호에 개시된 발명에서는 자기 회로(magnetic circuit) 내에서 온도를 직접 측정하고 해당되는 온도를 추론하기 위해 드라이버 전류 흐름(driver current flow)을 직접 측정한다. 저장된 룩업 테이블(lookup table)로부터 토크 상수(torque constant)의 감소를 찾아내고, 이를 선형 서보 루프(linear servo loop)의 이득을 조정하는데 사용하여 전체적인 안정성(stability)을 개선한다.

그러나, 종래 기술에서의 특허들은 공칭 포화 모델(nominal saturated model)만을 사용하는데, 그 이유는 시스템이 VCM 액츄에이터에 대한 전류를 최대로 유지하기 위해 요구되는 레벨(level)의 제어 신호를 갖는 개방 루프(open loop) 상태로 동작하기 때문이다. 예를 들어, 본 출원인의 미국 특허 제 4,697,127호의 9 칼럼, 51 내지 56 줄에 기술된 주요 문제점은 포화 탐색 모드에 있는 (실제로는 비포화 탐색 중인 경우에도) 코일 저항이(따라서, 최대 서보 전류가) 온도에 따라 30%까지 변한다는 점이다. 따라서, 공칭 모델은 이러한 온도 파라메타의 최악의 경우(worst case)를 고려하여 충분히 안전하게 구축된다.

본 특허 출원인의 미국 특허 제 5,119,250호는 전류가 가속 전류(acceleration current)로부터 감속 전류(deceleration current)로 스위치되었지만, 여전히 최악의 경우에 해당하는 조건을 갖는 속도 프로파일(velocity profile)내에 존재하는 시점을 변경함으로써 최악의 경우에 해당하는 모델을 사용해야 하는 난점을 극복하려고 시도하고 있다.

최악의 경우에 해당하는 모델의 사용 여부와는 무관하게, VCM의 위치 및 속도를 예측하기 위해 공칭 모델(nominal model)을 사용하는데 있어서 중요한 문제점은 각각의 서보 샘플링 타임에서의 예측된 위치와 실제 위치 사이의 에러가 클 수 있다는 것이다. 일반적으로, 이러한 에러는 탐색 도중에 적분(integrated)되어 제어값에 더해지게 되는 정정용(corrective) "동적 윈디지(dynamic windage)" 항(term)을 제공한다. 만약 에러가 크다면, 이 항은 크기가 증가하게 될 것이고 ("windage windup"), 결과적인 제어값은 제때에 풀기("unwind")에는 너무 커서 타겟(target)을 지나치는(overshoot) 결과가 발생할 수 있다. 또한, 윈디지 개산값(windage estimates)은 일반적으로 초기 선형 모델 정적 윈디지(linear model static windage) 개산값을 제공하기 위해 사용되는데, 이에 따라 에러가 정착 특성(settle characteristics)을 열화시킬 것이며, 아마 탐색 정착 시간(settle time)도 열화시킬 것이다.

상기에서 기술한 바와 같이, 본 발명의 목적은 도 2에 도시된 바와 같은 헤드 위치, 속도, 및 전류를 예측하고 갱신하는데 사용되는 포화 모델(saturation model)을 개선하는 것이다. 이러한 목적은 토크 팩터, 포화 코일 전류, 및 바이어스력에 있어서의 변동을 고려함으로써 가속도 개산을 개선하여 달성된다.

도 1은 본 발명에서 사용되는 종래 기술의 디지털 서보 제어 시스템 블록도.

도 2는 도 1의 디지털 서보 제어 시스템에 사용되는 상태 개산기(state estimator) 알고리즘의 플로우 차트.

도 3a는 평균 가속도 팩터(average acceleration factor)를 헤드 위치(위치는 트랙 단위로 주어짐)의 함수로 나타낸 도면.

도 3b는 도 3a의 가속도 팩터를 역수화(inverse)시켜 얻어진 제어 신호에 인가되는 이득(gain)을 나타낸 도면.

도 4는 도 1의 디지털 서보 제어 시스템에서 제어 신호가 변경되는 방식을 보여주는 플로우 차트.

도 5는 대표적인 디스크 파일의 코일 저항 대 온도를 나타내는 그래프.

도 6은 대표적인 디스크 파일의 토크(torque) 팩터 대 온도를 나타내는 그래프.

도 7은 도 1의 서보 시스템을 포함하며 포화 상태에 있는 동안의 플랜트(plant)를 연속적인 시간으로 표시한 도면.

도 8은 도 7에 나타낸 프랜트에 등가인 포화 모델을 연속적인 시간으로 표시한 도면.

도 9는 도 2에 나타낸 상태 개산기의 비포화 선형 모델 개산(nonsaturated Linear Model Estimate), 선형 모델 예측(Linear Model Prediction), 및 갱신(Update) 에 대한 플로우 차트.

도 10은 도 2에 나타낸 종래의 상태 개산기의 포화 모델 개산, 포화 모델 예측, 및 갱신과 도 2에 나타낸 여러 단계들을 상세히 보여주는 플로우 차트.

도 11은 도 4에 나타낸 포화 모델 개산, 포화 모델 예측, 및 갱신으로 구현되는 본 발명의 상태 개산기에 대한 플로우 차트.

도 12 및 도 13은 도 11의 상태 개산기에서 사용하기 위해 공칭 코일 저항(nominal coil resistance) 및 공칭 포화 전압(nominal saturation voltage)을 사용하여 계산된 가속도에 대한 파일에서 측정된 가속도의 비율(ratio)을 결정하기 위한 다른 방법을 보여주는 도면.

도 14는 도 11의 상태 개산기에서 사용되는 비율(ratio)을 재결정(redetermine), 또는 리제로(rezero)하는 셋 타임(set times)의 결정을 나타내는 플로우 차트.

〈도면의 주요부분에 대한 부호의 설명〉

10, 12 : 디스크

14 : 스핀들

16 : 디스크 파일 드라이브 모터

20, 22, 24, 26 : 디스크 표면

30, 32, 34, 36 : 헤드

42 : 증폭기

50 : 마이크로 프로세서

52 : RAM

53 : PROM

66 : 디지타이징 PES 채널(digitizing PES channel: DPES)

본 발명은 포화 탐색 모드에서의 서보 시스템의 개선된 모델링을 개시하고 있다.

VCM은 헤드 위치에 대한 미리 정해진 상호 관계에 따르고, 온도 변화에 따라서 변하는 특성 토크 팩터를 가지며, 서보 시스템은 주로 온도 변화에 기인하는 저주파 변동을 가지며 전류의 최대 레벨에서 동작하는 포화 탐색 모드로 VCM을 구동한다. 서보 시스템은 VCM 전류를 나타내는 개산된 VCM 제어값을 계산하고, 헤드 위치 및 속도를 포함하는 VCM의 상태 개산값을 계산하며, 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도 예측값을 계산한다. 개선된 모델링은 VCM의 실제 토크 팩터를 반영하고, 공칭 토크 팩터 및 공칭 VCM 전류보다는 포화 탐색 모드에서의 실제 최대 전류 레벨을 반영하기 위해 알고리즘 모델을 변경한다. 바람직한 방법은 공칭 토크 팩터에 대한 측정된 토크 팩터의 비율, 및 모델을 스케일링(scale)하기 위한 공칭 전류 레벨에 대한 측정된 최대 전류 레벨의 비율을 나타내는 스케일링 팩터(scaling factor)를 사용하며, 스케일링된 모델 및 현재 상태값으로부터 포화 탐색 모드에서의 VCM의 상태 예측을 계산하는 것이다.

본 발명을 더 잘 이해하기 위해 첨부된 도면과 관련하여 아래의 상세한 설명이 참조되어야 한다.

도 1에는, 본 발명의 일부를 이루는 미국 특허 제 4,914,644호에 기술된 디지털 서보 제어 시스템의 간략화된 블록 다이어그램이 도시되어 있다. 한 쌍의 디스크 (10) 및 (12)가 디스크 파일 드라이브 모터 (16)의 스핀들 (14) 상에 지지된다. 각각의 디스크 (10) 및 (12)는 각각 두 개의 면 (20, 22) 및 (24, 26)을 가지고 있다.

바람직하게는, 서보 정보가 각각의 면 위에 제공되며 동심(concentric) 트랙을 따라 원주 방향으로 이격된 섹션에 기록되는데, 위치 정보는 보통 서보 섹터들내의 인접 서보 트랙의 교차점들이 데이터 트랙의 중심선과 방사상으로 정렬되는 방식으로 기록된다.

디스크 면 상의 특정 트랙은 헤드 (30), (32), (34), (36)에 의해 액세스되는데, 각 헤드는 각각의 디스크 면과 관련되어 있으며 또한 관련된 암 어셈블리에 의해 지지된다. 헤드 (30), (32), (34), (36)은 모두 해당 디스크 면 상의 방사상 위치에 있어서 서로 상대적으로 고정된 상호 관계로 유지된다. 바람직한 섹터 서보 아키텍쳐에 대한 또 다른 방법으로는, 하나의 면이 전용 서보 면으로 된 것일 수 있다. 서보 헤드 또는 선택된 헤드 (32)에 의해 판독된 서보 정보는 증폭기(42) 및 디지타이징 PES 채널(digitizing PES channel: DPES)로 입력되는데, 이 정보는 헤드의 위치 정보인 PESP 및 PESQ를 제공한다. DPES (66)은 디지털 워드로 된 헤드 위치 정보를 제공한다. 다른 방법으로는, 아날로그/디지털 변환기(analog to digital converter: A/D converter) 및 복조기(demodulator)가 헤드 위치 정보를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 임의의 샘플링 시점(sample time)에서의 PESP 및 PESQ의 이산 값은 PESP(n) 및 PESQ(n)으로 표시되는데, 여기서 n은 각각의 디지털 샘플에 대한 타임 인덱스(time index)를 나타낸다.

마이크로 프로세서 (50)은 데이터 버스 (54) 및 주소 버스(도시되지 않음)에 의해 판독/기록 메모리(RAM) (52) 및 프로그램 가능한 판독 전용 메모리(programmable read only memory: PROM) (53)과 같은 적당한 메모리 디바이스에 연결된다. 마이크로 프로세서 (50)은 제어 신호 u(n)을 발생하기 위해 '644 특허에 기술된 바와 같은 제어 신호 알고리즘을 사용한다. 제어 신호 u(n)은 디지털/아날로그 변환기(digital-to-analog converter: DAC) (62)로 출력되며, 적분 전력 증폭기(integrating power amplifier: IPA) (64)에 의해 적분되고 증폭되어 아날로그 전류 i(t)를 VCM (40)으로 발생시킨다. 아날로그 전류 i(t)는 IPA (64)의 입력에 피드백(feed back)되고, IPA (64)에서 VCM 전류는 아날로그 제어 신호 u(t)에 더해진다. 실제 하드웨어 구현에서는, 이득 G가 피드백 패스(feedback path)에 제공되어 IPA (64)의 원하는 대역폭과 매치(match)된다. 이러한 피드백 패스는 백 기전력(back EMF) 및 전압 변동에 기인한 유효 저항 변화(effective resistance variation)를 설명하는 선형 특성(linear characteristics)을 갖는 저역 통과 필터링 전력 증폭기(low pass filtering power amplifier)로 IPA (64)를 변환시킨다. 그러면, VCM 전류는 IPA (64)가 자신의 선형 범위 내에서 동작할 때(즉, 제어값이 작아서 트랙 탐색 및 트랙 추적을 하는 동안) 정확히 개산될 수 있다. 따라서, 마이크로 프로세서 (50)은 디지털 헤드 위치 에러 신호 PESP(n) 및 PESQ(n)을 이산 샘플링 시점에서 입력으로 수신한다. 마이크로 프로세서 (50)은 통상적인 로직을 사용하여 PESP(n) 및 PESQ(n)의 값 및 타이밍(timing)으로부터 실제 헤드 위치 또는 위치 샘플을 계산한다. 또한 디스크 파일 제어 유닛(disk file control unit)(도시되지 않음)으로부터의 탐색 명령 신호가 데이터 버스 (54)를 거쳐 마이크로 프로세서 (50)에의 입력으로 도시되어 있다. 탐색 명령 신호는 헤드가 재위치 (reposition)되어야 하는 타겟 트랙을 식별하는 디지털 값이다.

'644 특허에 더욱 상세하게 기술된 상태 개산기 알고리즘(estimator algorithm)에 대한 간략화된 플로우 차트가 도 2에 도시되어 있다. 도 2의 초기화 블록에는 헤드 위치 X_e, 헤드 속도 V_e, VCM 전류 i_e, 및 윈디지(windage) W_e의 4개의 상태 변수가 있다. 이러한 개산된 값들의 초기화 후에, PESP 및 PESQ의 디지털 값들이 DPES (66)으로부터 마이크로 프로세서 (50)으로 입력된다. 그 아래의 계산블록(COMPUTE block)에서 표시된 바와 같이, 그 다음 마이크로 프로세서는 헤드 위치 x_a및 개산기 에러 e를 계산한다.

x_a및 e를 계산한 후에, 탐색 결정이 이루어진다. 서보 시스템이 탐색(즉, 헤드가 하나의 데이터 트랙에서 다른 데이터 트랙으로 이동) 동작을 하고 있지 않으면, 서보 시스템은 트랙 추적 모드(track following mode)에 있게 된다. 그러면, 4개의 상태 변수들은 '644 특허에 기술된 식(equation)에 따라서 선형 모델 개산 블록에서 개산된다.

다음으로, 속도 에러 신호 v_es가 계산된다. 그 다음으로, 제어 신호 u가 계산되어 DAC (62)로 출력된다. u의 출력에 따라서 개산기 상태 예측 갱신 단계에서 두 개의 VCM 전류 모델중 어느 것을 사용할 것인가를 결정하기 위해 결정점에 도달한다. 만약 속도 에러 신호 v_es가 V_esmax로 표시되는 실험적으로 미리 정해진 임계치보다 작으면, 이는 전력 증폭기가 포화되지 않았다는 것을 나타내고 알고리즘은 선형 모델 예측 갱신 블록으로 브랜치한다. 이것은 일반적으로 제어값이 충분히 작아서 전력 증폭기가 포화되지 않는다는 것을 의미한다.

선형 모델에서의 VCM의 연속 시간 모델은 '644 특허에 상세히 기술되어 있다. 이 모델은 라플라스 연산자 K_v, 토크 팩터 K_f를 VCM 및 헤드 암 어셈블리의 이동 가능한 부분의 관성 M으로 나눈 값인 가속도 팩터, 및 PES 이득인 K_x를 사용한다. 윈디지 항(windage term) w는 도 1의 VCM (40)에 대한 입력을 위해 IPA (64)로부터 발생하는 전류 출력 i에 더해지는 제어되지 않은 입력으로 표시된다.

도 2의 플로우 차트를 다시 참조하면, 탐색 결정 블록에서 탐색이 진행 중인 경우, 알고리즘은 V_es와 V_esmax를 비교하는 결정 블록으로 브랜치한다. 탐색이 진행되고 V_es가 V_esmax보다 작으면, 이것은 제어값이 작게됨을 나타내고, 알고리즘은 상기에서 기술한 바와 같이 VCM 전류의 선형 모델에 기초한 개산된 상태 변수의 계산을 위해 선형 모델 개산 블록으로 브랜치한다. 이와 반대로, 전력 증폭기가 포화(즉, V_es≥ V_esmax)라고 결정되면 알고리즘은 VCM 전류의 포화 모델에 기초하여 개산된 상태 변수의 계산을 위해 포화 모델 개산 블록(saturation model estimate block)으로 브랜치한다.

개산된 상태 변수가 포화 모델로 변경되어 '644 특허에 따라 계산된 후에, 새로운 V_es가 계산된다. 제어 신호 u가 계산되어 DAC (62)로 출력된다. 그 다음으로, V_es항과 V_esmax가 비교되며, 제어값이 크므로 이 결정 블록을 알고리즘으로 하여금 VCM 전류에 대해 포화 모델을 사용하는 포화 모델 예측 갱신 단계로 브랜치하도록 한다. 전력 증폭기가 포화될 때 전력 증폭기 및 VCM의 연속적인 타임 모델(continuous time model)이 '644 특허에 기술되어 있다. VCM 전류의 포화 모델은 백 EMF 효과 및 코일 전류 상승 타임을 포함한다.

도 2의 플로우 차트를 다시 참조하면, 예측된 값들이 VCM 전류의 선형 또는 포화 모델 중 하나를 사용하여 갱신된 후에 마이크로 프로세서 (50)은 PESP 또는 PESQ의 다음 값들을 수신할 준비를 한다. 상태 변수 및 다음 제어 신호의 개산된 값들을 계산하기 위해 VCM 전류의 예측된 값을 포함하는 상태 변수들의 갱신된 예측 값들과 함께 상기 PESP 또는 PESQ의 다음 값들이 사용될 것이다.

종래 기술을 다시 살펴보면, 선형 또는 비포화 탐색 모드에서 제어 신호를 정확히 발생시키기 위해서는 토크 팩터 K_f, 또는 가속도 팩터 K_f/M(여기서, M은 VCM 및 부착된 헤드/암 어셈블리의 이동 가능한 부분의 관성임)의 값이 기지(known)의 값이어야 한다는 것이 '633 특허에 지적되어 있다.

디지털 서보 제어 시스템의 일부분을 형성하는 상태 개산기 알고리즘(state estimator algorithm)을 갖는 디스크 파일의 경우, 비포화 탐색 모드에서 헤드 위치 및 속도의 개산값을 계산하기 위해서는 가속도 팩터(acceleration factor)도 또한 중요하다.

특정 디스크 파일에 대하여 실제 K_f/M이 계산되는 방법은 도 3a를 참조하여 설명된다. 도 3a의 쇄선은 위치가 트랙 단위로 주어진 헤드 위치의 함수인 평균 가속도 팩터를 나타낸다. 상호 관계는 디스크 파일의 샘플들을 테스트하고, 특정 디스크 파일을 여러번 테스트하거나 또는 VCM 파라메타의 기지(known)의 값들에 기초한 계산에 의해 실험적으로 결정된다. 도 3a의 실선은 특정 동작 조건 하에서의 특정 년한(age), 및 특정 온도에서 특정 디스크 파일에 대한 헤드 위치의 함수인 실제 가속도 팩터를 나타내고 있다. 헤드 위치와 가속도 팩터의 상호 관계는 공칭 VCM 및 실제 VCM 양자 모두에 대하여 동일한 일반 모양(same general shape)을 갖는다. 그러나, 두 개의 곡선은 평균 가속도 팩터 및 실제 가속도 팩터 간의 수직 변위(vertical displacement)에 해당하는 양만큼 떨어져 있다. 이러한 차이는 본질적으로 헤드의 위치에 무관한 상수 값이다.

도시된 바와 같이, 공칭 가속도 팩터 (K_f/M)_NOM는 데이터 트랙의 중간 대역(mid-band of data tracks) 근처에 가속도 팩터가 존재하도록 선택되는데, 여기서 중간 대역은 그 대역 범위에 걸쳐 헤드 위치와 관련된 포스 팩터(force factor)가 최소가 되는 범위이다. 이 공칭 가속도 팩터 값은 PROM (53)에 저장되고, 모든 디스크 파일에 대하여 동일한 값이다. 예를 들어, 도 3a에 도시된 바와 같이 직선인 실선으로 표시되고 PROM (53)에 저장되는 (K_f/M)_NOM의 값은 트랙 400 및 1200 사이에서 얻어진 평균 가속도 팩터(쇄선)인데, 임의의 단위로 대략 0.985의 값을 갖는다.

실제 가속도 팩터 (K_f/M)_MES를 측정하기 위한 계산은 리제로("re-zero")라고 불리우는 디스크 파일 서보 제어 시스템이 초기화될 때마다 수행된다. 리제로는 디스크 파일이 처음으로 파워-온(powered-on)될 때마다 발생하고, 기타 시간에는 사용자가 선택할 때마다 발생한다. 리제로 처리의 일부분으로서, 트랙 400 및 1200 사이에서 전방 탐색(forward seek)이 수행된다. 탐색하는 동안 윈디지(windage)에 기인하는 성분보다 작은 VCM 전류의 값은 각각의 제어 신호 계산을 위해 더해지고 이 더해진 값은 RAM (52)에 저장된다(윈디지에 기인하는 동등한 전류는 w_e로 부르고 상태 개산기에 의해 제공된다). 탐색 중 가속 부분(acceleration portion)의 종료시에 개산된 속도가 RAM (52)에 또한 저장된다. 그러면, 트랙 400과 1200 사이의 평균 가속도 팩터인 실제 측정된 가속도 팩터 (K_f/M)_MES가 '633 특허에 기술된 바와 같이 계산된다. 바람직하게는, 탐색은 반대 방향(reverse direction)으로도 수행되며 (K_f/M)_MES가 계산된다. 그러면, 윈디지를 보상하고 PROM (53)에 저장된 공칭 (K_f/M)_NOM을 보상하는데 사용되는 실제 (K_f/M)_MES를 생성하기 위해 상기 두 개의 값들의 평균이 구해진다. 제어값에 대한 보상 팩터는 도 3b에 도시되어 있으며 도 3a의 가속도 팩터의 역수(inverse)이다.

제어 신호가 상태 개산기를 갖는 디지털 서보 제어 시스템에서 변경되는 방법이 도 4에 도시되어 있다. H(x) 블록은 (K_f/M)(x)/(K_f/M)_NOM이고, 제어 상태에 있는 VCM에서의 가속도 팩터 변동을 나타낸다. h(x) 블록은 (K_f/M)_NOM(x)/(K_f/M)이고, 개산기에 대한 VCM 입력(헤드 위치 "x", 속도 "v", 및 가속도 "a")이 공칭 VCM으로부터의 입력을 더욱 근접하게 표시하도록 하는 제어 신호에 대한 변경을 나타낸다. 간단히 표현하면, h(x) * H(x) = 1이다. 도 4의 w^*항은 액츄에이터에 영향을 미치는 DC의 힘(DC force)(윈디지(windage)라고 함)을 정확히 상쇄시키는데 필요한 전류이다. 개산기는 DC의 힘에 의해 영향을 받지 않으므로, w^*는 개산기에 입력 되지는 않는다. 변경되지 않은 제어 신호 "u"가 개산기에 대한 입력이다. 따라서, 상태 개산기 함수는 개산기 상수를 전혀 변경하지 않고도 공칭 상태 개산기로서의 역할을 수행한다.

포화 모델을 개선하면 결과적으로 각각의 서보 샘플링 시간마다 예측된 위치 x_P와 실제 위치 x_a간의 에러가 감소된다. 이러한 에러는 제어값에 더해지게 되는 정정용(corrective) 동적 윈디지(dynamic windage) 항(term)을 제공하도록 탐색 도중에 적분된다. 만약 에러가 크다면, 이 항은 크기가 증가하게 될 것이고 ("windage windup"), 결과적인 제어값은 제때에 풀기("unwind')에는 너무 커서 타겟을 지나치는(overshoot) 결과가 발생할 수 있다. 또한, 윈디지 개산 W_e는 일반적으로 도 2의 초기 선형 모델 정적 윈디지(static windage) 개산을 제공하기 위해 사용되어(상기 Franklin 등에 의한 특허 참조) 에러가 정착 특성(settle characteristics)을 훼손시킬 것이며, 아마 탐색의 정착 시간(settle time)도 훼손시킬 것이다.

도 5는 대표적인 디스크 파일에 대한 코일 저항 대 온도를 나타내는 그래프이다. 상기 그래프는 드라이브의 동작 온도 범위 내에서 30% 만큼 증가하는 코일의 저항을 보여주고 있다. 전력 공급기(power supply)의 전압은 고정 전압(예를 들어 12 볼트)으로 한정된다. 섭씨 25도에서 코일 저항이 10 옴(ohms)이면, 도 1의 IPA (64)에 의해 공급될 수 있는 최대 전류는 1.5 암페어(amps)이다. 속도가 증가함에 따라 백 EMF을 넘어서게 되므로, 상기 최대값은 속도가 증가함에 따라 감소한다. 백 EMF는 선형 탐색 모드(linear seek mode)에서 전력 증폭기 설계에 의해 보상되지만, 포화 탐색 모드(saturation seek mode)에서는 상당히 크므로 포화 모델에서 고려되는 사항이다. 섭씨 65도의 동작 온도에서, 코일 저항이 13 옴(ohms)이고 VCM에 입력되는 최대 전류는 1.15 암페어(amps)에 불과하다. 헤드의 가속도가 전류에 직접 관계되므로, 가속도는 또한 섭씨 25도에서의 값보다 섭씨 65도에서 30% 감소될 것이다. 포화 모델이 섭씨 65도에서의 최악의 경우에 대해 설계되는 경우, 종래 기술의 모델은 섭씨 25도에서 가속도 a_c를 실제보다 30% 작게 개산하고, 이러한 모델로부터 얻어지는 위치 샘플들 간의 위치 x에 대한 예측 및 갱신은 가속시에는 실제보다 30% 짧아진 값으로, 감속시에는 실제보다 30% 더 멀어진 값으로 개산할 것이다.

도 6은 대표적인 디스크 파일에 대한 토크 팩터 대 온도를 나타내는 그래프이다. 상기 그래프는 드라이브의 동작 온도 범위 내에서 4% 만큼 감소하는 토크 팩터를 보여주고 있다. 마찬가지로, 섭씨 65도의 최악의 경우에 대한 포화 모델이 설계되는 경우, 종래 기술의 모델은 섭씨 25도에서 가속도 a_e를 실제보다 4% 작게 개산하고, 이러한 모델로부터 얻어지는 위치 샘플들 간의 위치 x의 예측 및 갱신은 가속시에는 실제보다 4% 적은 값으로, 감속시에는 실제보다 4% 더 큰 값으로 개산 할 것이다.

도 7은 플랜트(plant)를 연속적인 시간으로 표시한 도면이고, 도 8은 동등한 포화 모델을 연속적인 시간으로 표시한 도면이다. 설명의 편의를 위하여 도 8에서는 연속적인 시간 표시를 사용하였지만, 이산 시간 처리가 도 2에 도시한 바와 같은 개산기 모델의 바람직한 구현이다.

[도 7에서 사용되는 용어]

V_sat: 전력 공급기(power supply)의 최대 전압.

R_c: 값이 변하는 코일 저항.

T_c: 저항 및 인덕턴스에 기인하는 코일의 시간 상수.

i(t) : 코일 전류.

K_f: 값이 변하는 토크 팩터.

M : 관성.

K_f/M : 가속도 팩터.

w(t) : 윈디지.

F : V/(m/s) 단위의 백(back) EMF 상수.

a(t) : 가속도.

v(t) : 속도.

x(t) : 위치.

[도 8의 개산기 모델에서 사용되는 용어]

V^* _sat: 전력 공급기(power supply)의 공칭 최대 전압.

R^* _c: 공칭 코일 저항.

i^*(t) : 개산 코일 전류.

K^* _f: 개산 토크 팩터.

M : 관성.

K_f/M : 가속도 팩터.

W^*(t) : 개산 윈디지.

K₁: 측정된 토크 팩터 대 공칭 토크 팩터의 비율.

K₂: 측정된 가속도 대 공칭 최대 가속도의 비율.

a^*(t) : 공칭 가속도.

V^*(t) : 공칭 속도.

x^*(t) : 공칭 위치.

종래의 특허들은 VCM이 더 정밀해지거나 또는 헤드가 더 빠르고 정확하게 위치되도록 하기 위하여 선형 비포화 모드(linear nonsaturated mode)에서 제어 신호를 스케일링 또는 변경(scaling or modifying)하는 것을 기술하고 있다. 종래의 특허들은 플랜트가 공칭 플랜트로서 동작하도록 하기 위해 이러한 스케일링을 사용한다. 이러한 스케일링은 전력 증폭기가 포화되기 때문에 제어값이 필요한 만큼 증가하지 않으므로 포화 모델에서는 적용되지 않는다. 따라서, 상기 종래 특허들은 공칭 포화 모델을 사용하는데, 그 이유는 필요한 유일한 제어 신호가 VCM 액츄에이터에 대한 최대 전류를 유지하는데 필요한 신호이기 때문이다.

본 발명의 서보 시스템의 개선된 모델링은 포화 모델에 의해 만들어진 예측에 개산된 정적 윈디지를 일체화하는 것과 함께 포화 탐색 모드의 K₁, K₂를 포함한다. K₁및 K₂의 목적은 상기 모델을 플랜트와 유사하게 변경하는 것이다. 토크의 변경과 관련하여, 본 발명은 토크 팩터의 변경에 부합하여 포화 모델을 변경시키기 위해 공칭 토크 팩터 K₁에 대한 측정된 토크 팩터의 비율을 제공한다.

하나의 접근 방법은 선형 비포화 제어에서 사용되며, 도 3b에서 실선으로 된 곡선을 규정하는 평균 알고리즘을 포함하는 정보를 사용하고, 헤드 위치에 대한 공칭 값으로부터 토크 팩터를 정정하기 위해 예를 들어 테일러 급수(Taylor series)에 의해 정보를 인버트(invert)하는 것일 수 있다. 정보는 그 정보가 제어를 갱신하기 위해 도 3b의 정보가 사용되는 선형 모델과는 달리, 모델을 변경하는데 사용되기 때문에 인버트된다.

바람직한 실시예에서는, '633 특허에 기술된 선형 모델이 사용된다. 모델은 헤드 위치에 따라 변하는 공칭 특성 토크 팩터를 나타내는 평균 알고리즘을 포함하고, 정정된 비포화 제어를 발생하기 위해 측정된 토크 팩터에 대한 공칭 토크 팩터값의 비율을 계산한다. 본 발명의 바람직한 실시예는 선형 모델의 계산 결과를 사용하고, 상기 결과가 다시 모델을 변경시키는데 사용되므로 그 결과를 인버트하며, 개산된 가속도 a^*(t)를 정정하여 개산된 속도 v^*(t) 및 위치 x^*(t)를 변경한다.

상기에서 기술한 바와 같이, 포화 탐색에서의 전류의 최대 레벨은 주로 온도변화에 기인하는 코일 저항의 변화 때문에 저주파 변동(low frequency variatioin)을 갖는다. 변동의 결과는 헤드의 가속도를 직접 비례로 변경시키는 것이다. 본 발명은 공칭 최대 가속도에 대한 측정된 가속도 값의 비율인 K₂를 제공한다.

바람직한 실시예에서, 기지(known)의 측정 시간 동안 포화 탐색을 수행함으로써 비율이 측정되고, 토크 팩터 변동에 대한 정정을 한 후, 주행한 기대 거리에 대한 실제 주행 거리 값의 비율을 계산한다. 윈디지를 고려하기 위해, 바람직한 실시예는 반대 방향으로의 포화 탐색을 수행하고, 다시 비율을 계산하여 결과를 평균한다. 두 개의 비율들의 평균은 대략 공칭 가속도에 대한 측정 가속도의 비율이다.

포화 모델에 대한 또 다른 부가적인 조정은 탐색이 이루어지는 동안 VCM에 영향을 미치는 개산된 정적 윈디지를 고려하는 것이다. 선형 모드에서는, 힘(force)에 대한 개산이 제어값에서 감해져서 액츄에이터에 미치는 순 효과(net effect)가 영(0)이 된다. 포화 상태가 계속되는 동안에는 제어값이 조정될 수 없기 때문에, 개산된 정적 윈디지는 개산기에 대한 제어값에 더해지는데, 이는 실제 플랜트에 더욱 가깝게 모델링하는 것이므로 개산을 향상시킨다.

개선된 모델링은 공칭 토크 팩터 및 VCM 전류보다는 포화 탐색 모드에서의 전류의 실제 최대 레벨 및 VCM의 실제 토크 팩터를 반영하기 위해 알고리즘 모델을 변경한다. 스케일링 팩터 K₁및 K₂는 각각 공칭 토크 팩터에 대한 측정된 토크 팩터의 비율과 공칭 전류 레벨에 대한 측정된 최대 전류 레벨의 비율을 나타내며, 현재 상태값 및 스케일링된 제어값으로부터 포화 탐색 모드에서의 VCM의 상태 예측을 계산하는데 사용된다.

도 9는 토크 팩터 변동에 대한 정정을 위해 변경된 것으로, 도 2에 도시된 상태 개산기의 비포화 선형 모델 개산(nonsaturated Linear Model Estimate), 선형 모델 예측(Linear Model Prediction), 및 갱신(Update)에 대한 플로우 차트이다. 탐색이 이루어지는 동안에 위치 정보를 수신하면, 타겟 트랙으로 주행해야 할 거리를 포함하는 선형 모델 개산이 갱신된다. 원하는 속도가 결정되고 원하는 속도와 실제 속도와의 차이인 속도 에러 V_es가 계산된다. 속도 에러는 필터링(filter)되고 그 결과가 원하는 제어 u이다. '644 특허에 기술된 바와 같이, 윈터지 개산 w^*는 u에 더해지고, 그 합은 현재 위치에서의 실제 토크 팩터에 대한 공칭 토크 팩터의 비율인 RGKHAT에 의해 스케일링된다.

또한 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 결과는 DAC (62)로 출력되고 선형 모델 예측은 u를 사용하여 갱신된다.

도 10은 도 2에 도시된 종래의 상태 개산기의 포화 모델 개산, 포화 모델 예측 및 갱신, 그리고 도 2에 도시된 여러 단계들을 상세히 보여주는 플로우 차트이다. 탐색이 이루어지는 동안에 위치 정보를 수신하면, 타겟 트랙으로 진행해야 할 거리를 포함하는 포화 모델이 갱신된다. 원하는 속도가 결정되고, 속도 에러 V_es가 계산된다. 만약 V_es가 여전히 임계치를 초과하면, 포화 탐색 모드는 유지되고 최대 제어값은 DAC (62)로 출력된다. 공칭 포화 모델은 갱신되어, 유효 전류의 백 EMF 감소를 고려하기 위해 가속도를 조정한다. 도 10의 식(formula)에서 V_sat은 전력 공급기가 출력할 수 있는 최대 전압이며, V_bemf는 코일의 운동으로 유기되는 코일의 양단에 걸리는 전압이고, R_c는 공칭 코일 저항이다.

도 11은 도 2에 도시된 포화 모델 개산, 포화 모델 예측 및 갱신으로 구현되는 본 발명의 상태 개산기에 대한 플로우 챠트이다. 위치 정보를 수신하면, 타겟 트랙으로 진행해야 할 거리를 포함하는 포화 모델이 갱신된다. 원하는 속도가 결정되고, 속도 에러 V_es가 계산된다. 만약 V_es가 여전히 임계치를 초과하면, 포화 탐색 모드는 유지되고 최대 제어값은 DAC (62)로 출력된다. 도 11의 식에서 V_sat, V_bemf, 및 R_c는 공칭 모델의 경우와 동일하게 백 BMF에 대한 최대 전류를 정정하기 위한 것이다. 그 후, 본 발명에 따라 포화 모델이 변경되고 갱신된다. 모델에 대한 변경은 팩터 R_accel, RGKHAT 및 w^*로부터 발생된다. RGKHAT는 공칭 토크 팩터에 대한 현재 위치에서의 실제 토크 팩터의 비율인데, 도 9의 선형 모델로부터 얻어진다. R_accel는 공칭 코일 저항 및 공칭 포화 전압을 사용하여 계산된 가속도에 대한 파일에서 측정된 가속도의 비율이다. 인버트된 RGKHAT는 도 8의 K₁과 동등하다. w^*는 정적 윈디지의 개산이다.

도 12 및 도 13은 R_accel을 결정하기 위한 또 다른 방법을 예시하고 있다.

도 12에 도시된 방법은 RECAL 또는 리제로(rezero) 동안에 유용하며 중간 밴드(middle band)로부터 외경(outside diameter: OD)으로의 백 EMF의 효과를 줄이기 위하여 바람직하게는 정지 위치로부터 포화 탐색을 시작하는 것을 포함한다. 탐색이 이루어지는 동안에 고정된 시간 동안 주행한 거리 d₁이 측정된다. 고정된 시간동안 주행되어 토크 변동을 위해 조정되는 기대 거리인 e₁이 계산된다. 그 후, 중간 밴드로부터 내경(inside diameter: ID)으로의 역 탐색(reverse seek)이 수행된다. 역 탐색이 이루어지는 동안에 동일한 고정된 시간 동안 주행되는 거리인 d₂가 측정된다. 또 다시, 고정된 시간 동안 주행되어 토크 변동을 위해 조정되는 기대 거리인 e₂가 계산된다. R_accel은 도시된 바와 같이 두 방향에서 주행된 기대 거리에 대한 실제 주행 거리의 비율을 평균하여 계산된다.

도 13에 도시된 방법은 한쪽 방향에서 임의의 충분히 긴 포화 탐색이 이루어지는 동안 셋 타임(set time)에서 수행될 수 있다. 탐색이 이루어지는 동안에, 그리고 또한 바람직하게는 백 EMF가 낮을 때 탐색이 개시되는 시점에서, 고정된 시간동안 주행되는 거리인 d₁이 측정된다. 고정된 시간 동안 주행되어 토크 변동을 위해 조정되는 기대 거리인 e₁이 계산된다. 기대 거리는 정적 윈디지 또는 바이어스가 정정된 기대 거리 주행 e^* ₁을 얻도록 조정된다. R_accel은 e^* ₁에 대한 d₁의 비율을 취함으로써 계산된다. 계산에 있어서 다른 변동 사항은 당업자에게 자명할 것이다. R_accel은 도 8의 K₂와 동등하다.

마지막으로, RGKHAT 및/또는 R_accel를 재결정(redetermine)하거나 또는 리제로(rezero)하도록 셋 타임(set time)을 결정하는 과정이 도 14에 도시되어 있다. 위치 샘플 X_a및 개산된 위치 X_e는 측정이 이루어지는 시간 동안에 모니터된다. 실제 위치와 개산된 위치 간의 차이를 사용하는 성능지수(figure of merit)가 계산되고 임계치와 비교된다. 임계치가 초과되면, 셋 타임 신호(set time signal)를 설정함으로써 최대 가속도 또는 토크 팩터에 대한 재조정(recalibration)이 요구된다. 성능지수는 오버슈트(overshoot)가 일어날 가능성이 클 때 고정된 시간(예를 들어 탐색의 끝부분)에 계산될 수 있다.

다른 방법으로는, 개시기 에러의 크기(하나의 샘플에 대한 개시기의 예측 위치와 측정된 위치 간의 차이)가 모니터될 수 있으며, 필요에 따라 재조정(recalibration)될 수 있다.

본 발명은 바람직한 실시예를 참조하여 특별히 도시되고 기술되었지만, 본 발명의 범위를 이탈함이 없이 당업자는 본 발명으로부터 다양한 변경을 가할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

본 발명에 따르면, 헤드 위치, 속도 및 전류를 예측하고 갱신하는데 사용되는 포화 모델이 개선된다. 이러한 개선은 토크 팩터, 포화 코일 전류 및 바이어스 력에 있어서의 변동을 고려함으로써 가속도 개산(acceleration estimate)을 개선하여 달성된다.

Claims

디스크 파일은 한 데이터 트랙으로부터 타겟 데이터 트랙으로 헤드를 탐색 재위치(seek repositioning)시키기 위해 보이스 코일 모터(voice coil motor: VCM) 액츄에이터(actuator)를 구비하고, 상기 VCM은 헤드 위치에 대한 미리 정해진 관계 (predetermined relationship)에 따라 변하는 특성 토크 팩터(characteristic torque factor)를 가지며, 서보 시스템(servo system)은 코일 전류에 대한 헤드 가속도(head acceleration) 관계에 따라 VCM을 비포화 탐색 모드(nonsaturated seek mode)로 구동할 수 있고 또한 저주파 변동(low frequency variation)을 갖는 최대 전류 레벨에서 상기 VCM을 포화 탐색 모드(saturation seek mode)로 구동할 수 있으며, 또한 이산 샘플링 시간마다 헤드 위치 서보 정보(위치 샘플)를 샘플링하고 타겟 트랙으로 주행할 거리를 계산하고 상기 위치 샘플로부터 헤드 위치 및 속도를 포함하는 VCM의 현재 상태의 개산값(estimates)을 계산하고 VCM의 상기 상태에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도의 예측값(predictions)을 계산하여, 이로부터 상기 VCM을 구동하기 위한 디지털 제어 신호를 발생하는 데이터 레코딩 디스크 파일을 위한 서보 시스템에 있어서,

a) 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이의 공칭값에 대한 측정된 값의 비율을 나타내는 최소한 하나의 스케일링 팩터를 저장하는 단계;

b) 상기 스케일링 팩터(들)에 의해 상기 VCM을 스케일링하는 단계; 및

c) 포화 탐색 모드에서 상기 현재 상태값과 상기 스케일링된 개산값으로부터 VCM의 상태 예측값을 계산하는 단계를 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제1항에 있어서,

d) 셋 타임(set time)에서 고정 측정 시간(fixed measurement time) 동안 일정한 비포화 제어(constant nonsaturating control)를 행하는 단계;

e) 윈디지(windage) 효과를 고려한 후 단계 d)에서 주행 길이의 실제값(actual distance traveled)에 대한 예측값의 비율을 결정하는 단계;

f) 단계 e)에서의 상기 비율로부터 스케일링 팩터(들) 중 최소한 하나의 스케일링 팩터의 공칭 값에 대한 실제값의 비율을 계산하는 단계; 및

g) 상기 스케일링 팩터(들)을 갱신하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제2항에 있어서,

h) 셋 타임에서 고정 측정 시간 동안 포화 제어를 행하는 단계;

i) 갱신된 상기 스케일링 팩터(들) 및 윈디지 효과를 고려한 후 단계 h)에서의 주행 길이의 실제값에 대한 예측값의 비율을 결정하는 단계;

j) 단계 i)에서의 상기 비율로부터 스케일링 팩터(들) 중 최소한 다른 하나의 스케일링 팩터의 공칭값에 대한 실제값의 비율을 계산하는 단계; 및

k) 상기 스케일링 팩터(들) 중 상기 다른 하나의 스케일링 팩터를 갱신하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제3항에 있어서,

l) 상기 위치 샘플 및 상기 계산된 개산 위치(estimated position)를 모니터하는 단계; 및

m) 임계값을 초과하는 상기 위치 샘플과 상기 계산된 개산 위치 사이의 차이를 사용하여 성능지수(figure of merit)가 계산된 때에 상기 셋 타임을 세팅하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제1항에 있어서,

d) 셋 타임에서 고정 측정 시간 동안 일정한 포화 제어를 행하는 단계;

e) 상기 스케일링 팩터(들) 및 윈디지 효과를 고려한 후 단계 d)에서 주행길이의 실제값에 대한 예측값의 비율을 결정하는 단계;

f) 단계 e)에서의 상기 비율로부터 스케일링 팩터(들) 중 최소한 하나의 스케일링 팩터의 공칭값에 대한 실제값의 비율을 계산하는 단계; 및

g) 상기 스케일링 팩터(들)을 갱신하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제2항에 있어서, 단계 c)의 예측값을 계산하는 단계가 상기 윈디지 효과를 추가적으로 조정함으로써 상기 예측값을 계산하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
디스크 파일은 한 데이터 트랙으로부터 타겟 데이터 트랙으로 헤드를 탐색 재위치(seek repositioning)시키기 위해 보이스 코일 모터(voice coil motor: VCM)액츄에이터(actuator)를 구비하고, 상기 VCM은 헤드 위치에 대한 미리 정해진 관계(predetermined relationship)에 따라 변하는 특성 토크 팩터(characteristic torque factor)를 가지며, 서보 시스템은 코일 전류에 대한 헤드 가속도(head acceleration) 관계에 따라 VCM을 비포화 탐색 모드(nonsaturated seek mode)로 구동할 수 있고 또한 저주파 변동(low frequency variation)을 갖는 최대 전류 레벨에서 상기 VCM을 포화 탐색 모드로 구동할 수 있으며, 또한 이산 샘플링 시간마다 헤드 위치 서보 정보(위치 샘플)를 샘플링하고 타겟 트랙으로 주행할 거리를 계산하고 VCM 전류를 나타내는 개산된 VCM 제어값을 계산하고 상기 위치 샘플에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도를 포함한 VCM 현재 상태 개산값(estimates)을 계산하고, 상기 제어값에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도의 예측값을 계산하고, 상기 비포화 계산은 평균 비율로부터 측정된 오프셋을 포함하는, 측정된 토크 팩터에 대한 공칭 토크 팩터의 비율을 계산하여, 상기 VCM을 구동하기 위한 디지털 제어 신호를 발생하는 데이터 레코딩 디스크 파일을 위한 서보 시스템에 있어서,

a) 공칭 전류 레벨 값에 대한 측정된 최대 전류 레벨값의 비율을 나타내는 제 1 스케일링 팩터를 저장하는 단계;

b) 공칭 토크 팩터에 대한 측정된 토크 팩터의 비율을 나타내는 제 2 스케일링 팩터를 저장하는 단계;

c) 상기 제 1 스케일링 팩터 및 상기 제 2 스케일링 팩터에 의해 상기 개산된 VCM 제어값을 스케일링하는 단계; 및

d) 상기 현재 상태값과 상기 스케일링된 제어값으로부터 포화 탐색 모드에서 VCM의 상태에 대한 예측값을 계산하는 단계를 포함하는, 포화 탐색 모드에서 최대 전류 레벨의 변동을 보상하고 VCM의 토크 팩터의 차이를 보상하기 위한 방법.
제7항에 있어서, 셋 타임에서

e) 공칭 토크 팩터에 대한 평균 토크 팩터 간의 비율에 대해 오프셋을 측정하는 단계;

f) 공칭 전류 레벨 값에 대한 최대 전류 레벨간의 비율을 측정하는 단계; 및

g) 상기 오프셋 및 상기 제 1 스케일링 팩터를 갱신하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 최대 전류 레벨의 변동을 보상하고 VCM의 토크 팩터의 차이를 보상하기 위한 방법.
제8항에 있어서,

h) 상기 위치 샘플 및 상기 계산된 개산 위치(estimated position)를 모니터하는 단계; 및

i) 임계값을 초과하는 상기 위치 샘플과 상기 계산된 개산 위치 사이의 차이를 사용하여 성능지수(figure of merit)가 계산된 때에 상기 셋 타임을 세팅하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 최대 전류 레벨의 변동을 보상하고 VCM의 토크 팩터의 차이를 보상하기 위한 방법.
디스크 파일은 한 데이터 트랙으로부터 타겟 데이터 트랙으로 헤드를 탐색 재위치(seek repositioning)시키기 위해 보이스 코일 모터(voice coil molor: VCM)액츄에이터(actuator)를 구비하고, 상기 VCM은 헤드 위치에 대한 미리 정해진 관계(predetermined relationship)에 따라 변하는 특성 토프 팩터(characteristic torque factor)를 가지며, 서보 시스템은 코일 전류에 대한 헤드 가속도(head acceleration) 관계에 따라 VCM을 비포화 탐색 모드(nonsaturated seek mode)로 구동할 수 있고 또한 최대 전류 레벨에서 상기 VCM을 포화 탐색 모드로 구동할 수 있으며, 또한 이산 샘플링 시간마다 헤드 위치 서보 정보(위치 샘플)를 샘플링하고 타겟 트랙으로 주행할 거리를 계산하고, VCM 전류를 나타내는 개산된 VCM 제어값을 계산하고 상기 위치 샘플에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도를 포함한 VCM 현재 상태 개산값(estimates)을 계산하고 상기 제어값에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도의 예측값을 계산하고 상기 비포화 계산은 평균 비율로부터 측정된 오프셋을 포함하는 측정된 토크 팩터에 대한 공칭 토크 팩터의 비율을 계산하는 것을 포함하며, 상기 VCM을 구동하기 위한 디지털 제어 신호를 발생하는 데이터 레코딩 디스크 파일을 위한 서보 시스템에 있어서,

a) 측정된 토크 팩터에 대한 공칭 토크 팩터의 비율을 인버트(invert)함으로써 계산된 토크 스케일링 팩터를 저장하는 단계;

b) 상기 토크 스케일링 팩터에 의해 상기 개산 VCM 제어값을 스케일링하는 단계; 및

c) 상기 현재 상태값과 상기 스케일링된 제어값으로부터 포화 탐색 모드에서 VCM의 상태에 대한 예측값을 계산하는 단계를 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM의 토크 팩터의 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제10항에 있어서,

d) 고정 측정 시간 동안 일정한 비포화 제어를 행하는 단계;

e) 윈디지(windage) 효과를 고려한 후 단계 d)에서 주행 길이의 실제값(actual distance traveled)에 대한 예측값의 비율을 결정하는 단계;

f) 단계 e)에서의 상기 비율로부터 공칭 토크 팩터에 대한 평균 토크 팩터의 비율에 대해 오프셋을 계산하는 단계; 및

g) 상기 오프셋을 갱신하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM의 토크 팩터의 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제11항에 있어서,

h) 상기 위치 샘플 및 상기 계산된 개산 위치(estimated position)를 모니터하는 단계; 및

i) 임계값을 초과하는 상기 위치 샘플과 상기 계산된 개산 위치 사이의 차이를 사용하여 성능지수(figure of merit)가 계산된 때에 상기 셋 타임을 세팅하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM의 토크 팩터의 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 단계 c)의 예측값을 계산하는 단계가 상기 윈디지 효과를 추가적으로 조정함으로써 상기 예측값을 계산 하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM의 토크 팩터의 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
디스크 파일은 한 데이터 트랙으로부터 타겟 데이터 트랙으로 헤드를 탐색 재위치(seek repositioning)시키기 위해 보이스 코일 모터(voice coil motor: VCM) 액츄에이터(actuator)를 구비하고, 상기 VCM은 헤드 위치에 대한 미리 정해진 관계(predetermined relationship)에 따라 변하는 특성 토크 팩터(characteristic torque factor)를 가지며, 서보 시스템은 코일 전류에 대한 헤드 가속도(head acceleration) 관계에 따라 VCM을 비포화 탐색 모드(nonsaturated seek mode)로 구동할 수 있고 또한 저주파 변동(low frequency variation)을 갖는 최대 전류 레벨에서 상기 VCM을 포화 탐색 모드로 구동할 수 있으며, 또한 이산 샘플링 시간마다 헤드 위치 서보 정보(위치 샘플)를 샘플링하고 타겟 트랙으로 주행할 거리를 계산하고 비포화 탐색 모드를 위한 VCM 전류를 나타내는 개산된 VCM 제어값을 계산하고, 상기 위치 샘플에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도를 포함한 VCM 현재 상태 개산값(estimates)을 계산하고 상기 제어값에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도의 예측값을 계산하고 상기 비포화 계산은 평균 비율로부터 측정된 오프셋을 포함하는, 측정된 토크 팩터에 대한 공칭 토크 팩터의 비율을 계산하는 것을 포함하며, 상기 VCM을 구동하기 위한 디지털 제어 신호를 발생하는 데이터 레코딩 디스크 파일을 위한 서보 시스템에 있어서,

a) 공칭 전류 레벨 값에 대한 측정된 최대 전류 레벨 값의 비율을 나타내는 제 1 스케일링 팩터를 저장하는 단계;

b) 공칭 토크 팩터에 대한 측정된 토크 팩터의 비율을 나타내는 제 2 스케일링 팩터를 저장하는 단계;

c) 상기 제 1 스케일링 팩터 및 상기 제 2 스케일링 팩터에 의해 상기 개산된 VCM 제어값을 스케일링하는 단계; 및

d) 상기 현재 상태값과 상기 스케일링된 제어값으로부터 포화 탐색 모드에서 VCM의 상태에 대한 예측값을 계산하는 단계

e) 셋 타임(set time)에서 고정 측정 시긴(fixed measurement time) 동안 일정한 비포화 제어(constant nonsaturating control)를 행하는 단계;

f) 윈디지(windage) 효과를 고려한 후 단계 e)에서 주행 길이의 실제값(actual distance traveled)에 대한 예측값의 비율을 결정하는 단계;

g) 단계 f)에서의 상기 비율로부터 공칭 토크 팩터에 대한 평균 비율에 대해 오프셋을 계산하는 단계;

h) 고정 측정 시간 동안 일정한 비포화 제어를 행하는 단계;

i) 토크 변동 및 윈디지(windage) 효과를 고려한 후 단계 h)에서 주행 길이의 실제값(actual distance traveled)에 대한 예측 비율을 결정하는 단계;

j) 단계 i)에서의 상기 비율로부터 공칭 전류 레벨 값에 대한 최대 전류 레벨의 비율을 계산하는 단계; 및

k) 상기 오프셋 및 상기 제 1 스케일링 팩터를 갱신하는 단계를 포함하는, 포화 탐색 모드에서 최대 전류 레벨의 변동을 보상하고 VCM의 토크팩터의 차이를 보상하기 위한 방법.
제14항에 있어서,

l) 상기 위치 샘플 및 상기 계산된 개산 위치(estimated position)를 모니터하는 단계; 및

m) 임계값을 초과하는 상기 위치 샘플과 상기 계산된 개산 위치 사이의 차이를 사용하여 성능지수(figure of merit)가 계산된 때에 상기 셋 타임을 셋팅하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 전류의 최대 레벨의 변동을 보상하고 VCM의 토크 팩터의 차이를 보상하기 위한 방법.
디스크 파일은 한 데이터 트랙으로부터 타겟 데이터 트랙으로 헤드를 탐색 재위치(seek repositioning)시키기 위해 보이스 코일 모터(voice coil motor: VCM)액츄에이터(actuator)를 구비하고, 상기 VCM은 헤드 위치에 대한 미리 정해진 관계(predetermined relationship)에 따라 변하는 특성 토크 팩터(characteristic torque factor)를 가지며, 서보 시스템은 코일 전류에 대한 헤드 가속도(head acceleration) 관계에 따라 VCM을 비포화 탐색 모드(nonsaturated seek mode)로 구동할 수 있고 또한 저주파 변동(low frequency variation)을 갖는 최대 전류 레벨에서 상기 VCM을 포화 탐색 모드로 구동할 수 있으며, 또한 이산 샘플링 시간마다 헤드 위치 서보 정보(위치 샘플)를 샘플링하고 타겟 트랙으로 주행할 거리를 계산하고 상기 비포화 탐색 모드에서 VCM 전류를 나타내는 개산된 VCM 제어값을 계산하고, 상기 위치 샘플에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도를 포함한 VCM 현재 상태 개산값(estimates)을 계산하고 VCM의 상기 상태에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도의 예측값(predictions)을 계산하여, 상기 VCM을 구동하기 위한 디지털 제어 신호를 발생하는 데이터 레코딩 디스크 파일을 위한 서보 시스템에 있어서,

a) 포화 탐색 모드에서 VCM 및 서보 시스템의 팩터 차이의 공칭 값에 대한 측정된 값의 비율을 나타내는 최소한 하나의 스케일링 팩터를 저장하는 단계;

b) 상기 스케일링 팩터(들)에 의해 상기 개산된 VCM 제어값을 스케일링하는 단계;

c) 상기 현재 상태값과 상기 스케일링된 제어값으로부터 포화 탐색 모드에서 VCM의 상태에 대한 예측값을 계산하는 단계:

d) 셋 타임(set time)에서 고정 측정 시간(fixed measurement time) 동안 포화 제어를 행하는 단계;

e) 윈디지(windage) 효과를 고려한 후 단계 d)에서 주행 길이의 실제값(actual distance traveled)에 대한 예측 비율을 결정하는 단계;

f) 단계 e)에서의 상기 비율로부터 상기 스케일링 팩터들 중 또 다른 스케일링 팩터의 공칭값에 대한 실제 값의 비율을 계산하는 단계; 및

g) 상기 스케일링 팩터들을 갱신하는 단계를 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
제16항에 있어서,

h) 상기 위치 샘플 및 상기 계산된 개산 위치(estimated position)를 모니터하는 단계; 및

i) 임계값을 초과하는 상기 위치 샘플과 상기 계산된 개산 위치 사이의 차이를 사용하여 성능지수(figure of merit)가 계산된 때에 상기 셋 타임을 세팅하는 단계를 추가적으로 포함하는, 포화 탐색 모드에서 VCM과 서보 시스템의 팩터 차이(differences of factor)를 보상하기 위한 방법.
일반적으로 동심인 데이터 트랙을 가진 적어도 하나의 회전 가능한 디스크-여기서 데이터 디스크 또는 개별 서보 디스크 위에 서보 정보가 기록됨-; 디스크가 회전하는 동안 서보 정보를 판독하기 위한 적어도 하나의 헤드; 한 데이터 트랙으로부터 타겟 데이터 트랙으로 헤드를 탐색 재위치(seek repositioning)시키기 위해 헤드 위치에 대한 미리 정해진 관계에 따라 변하는 특성 토크 팩터(characteristic torque factor)를 갖는 VCM 액츄에이터; 코일 전류에 대한 헤드 가속도(head acceleration) 관계에 따라 비포화 탐색 모드로 VCM을 구동하기 위한 서보 시스템- 여기서 VCM을 구동하기 위한 서보 시스템은 저주파 변동(low frequency variation)을 갖는 최대 전류 레벨에서 상기 VCM을 포화 탐색 모드로 구동할 수 있음-; 이산 샘플링 시간마다 헤드 위치 정보(위치 샘플)를 제공하기 위해 상기 헤드에 의해 판독된 서보 정보를 처리하기 위한 서보 디지타이징 채널; 및 타겟 트랙으로 주행할 거리를 계산하고 상기 위치 샘플로부터 헤드 위치 및 속도를 포함한 VCM의 현재 상태 개산값(estimates)을 계산하고 상기 VCM의 상태에 관련된 알고리즘 모델로부터 헤드 위치 및 속도의 예측값을 계산하고 상기 VCM을 구동하기 위한 디지털 제어 신호를 발생하기 위한 마이크로 프로세서를 갖는 형태의 데이터 레코딩 디스크 파일용 디지털 서보 제어 시스템에 있어서, 포화 탐색 모드에서 서보 시스템과 VCM 간의 팩터 차이의 공칭값에 대한 비율을 나타내는 적어도 하나의 스케일링 팩터를 저장하기 위한 상기 마이크로 프로세서에 관련된 메모리를 포함하고, 상기 마이크로 프로세서는 상기 스케일링 팩터에 의해 상기 VCM을 스케일링하고, 상기 현재 상태값 및 상기 스케일링 팩터로부터 포화 탐색 모드에서 VCM의 상태 예측을 계산하는 디지털 서보 제어 시스템.
제18항에 있어서,

a) 상기 서보 시스템이 셋 타임(set time)에서 고정 측정 시간(fixed measurement time) 동안 일정한 비포화 제어(constant nonsaturating control)를 행하고;

b) 상기 마이크로 프로세서는 상기 고정 측정 시간 동안 헤드가 주행한 길이를 계산하고, 윈디지(windage) 효과를 고려한 후 주행 길이의 실제값(actual distance traveled)에 대한 예측 값의 비율을 계산하고, 상기 비율로부터 상기 스케일링 팩터(들) 중 최소한 하나의 스케일링 팩터의 공칭값에 대한 실제 값의 비율을 계산하고; 및

c) 상기 스케일링 팩터(들)을 갱신하는 디지털 서보 제어 시스템.
제19항에 있어서, 상기 마이크로 프로세서가 윈디지의 상기 효과를 추가적으로 조정하는 예측값을 계산하는 디지털 서보 제어 시스템.