KR20020025197A - 계획된 변수들을 가진 학습 알고리즘을 사용하는 반복되는런아웃 보상 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 디스크 드라이브(100)에서 기록 시에 일어나는 반복되는 런아웃의 보상을 위한 방법과 장치에 관한 것이다. 보상값들은 학습 이득, 서보 이득 등과 같은 학습 과정에서의 변수들이 반복 회수의 함수가 되는 반복적인 학습 과정을 통하여 결정된다. 또한, 학습 과정은 디스크 저장 시스템(100)의 액추에이터의 공칭 이중 적분기 모델을 사용한다. 학습 과정도 역시 영상 저대역 필터의 함수가 된다.

Description

계획된 변수들을 가진 학습 알고리즘을 사용하는 반복되는 런아웃 보상 {REPEATABLE RUNOUT COMPENSATION USING A LEARNING ALGORITHM WITH SCHEDULED PARAMETERS}
디스크 드라이브는 디스크상의 동심원 트랙을 따라 정보를 읽거나 저장한다. 디스크상 특정한 트랙에 위치시키기 위하여 디스크 드라이브는 대개 디스크상에 내장된 서보 필드들(embedded servo fields)을 사용하게 된다. 이런 내장된 필드들은 헤드를 특정한 트랙에 위치시키기 위하여 하나의 서보 서브시스템에 의하여 이용된다. 이 필드들은 디스크 드라이브가 제작될 때 디스크상에 쓰여지고, 그 후에 단순히 헤드의 위치를 정하기 위하여 디스크 드라이브에 의해 읽혀진다. 다중율 서보 시스템(multi-rate servo system)은 특정한 비율로 어떤 특정한 트랙에 대한 헤드의 위치를 샘플링하고, 측정된 위치 샘플들 사이의 헤드 위치를 측정함으로써 샘플링 비율의 배수인 비율로 헤드의 위치를 조정한다.
가장 이상적인 것은 트랙의 중심을 따르는 헤드가 디스크 주위를 완전한 원 모양으로 움직이는 경우이다. 그러나, 두 가지 종류의 에러가 헤드로 하여금 완전한 원모양 경로를 따르지 못하게 한다. 첫번째 에러는 서보 필드의 생성 과정에서 발생하는 기록 에러(written-in error)이다. 서보 필드를 생성하기 위해 사용된 기록 헤드(write head)가 디스크상에서 움직일 때 공기역학적으로 예측 불가능한 압력의 영향을 받게 되고, 헤드를 지지하는데 쓰이는 짐벌(gimbal)이 진동하는 영향도 있는데 이런 영향으로 인하여 헤드가 항상 완전한 원모양 경로를 따르는 것은 아니기 때문에 기록 에러가 발생하게 된다. 이런 기록 에러 때문에 서보 기록 헤드(servo write head)에 의한 경로를 완전히 따라가는 헤드는 원모양 경로를 따르지 않을 것이다.
원모양의 경로를 방해하는 두번째 종류의 에러는 트랙 추적 에러(track following error)라고 알려져 있다. 이 에러는 헤드가 서보 필드에 의하여 정해진 경로를 따라 가려고 할 때 발생한다. 이 트랙 추적 에러는 기록 에러를 발생시키는 경우와 동일하게 공기역학적인 영향과 진동에 의한 영향에 의해서 발생할 수 있다. 뿐만 아니라, 트랙 추적 에러는 서보 시스템이 서보 필드에 의해 정해지는 경로의 고주파 변화에 대하여 충분한 빠르기로 응답하지 못하기 때문에도 발생할 수 있다.
기록 에러는 헤드가 트랙을 따라 움직일 때마다 같은 에러를 일으키기 때문에 때로는 반복되는 런아웃 에러(Repeatable Runout Error)라고 불린다. 트랙의 밀도가 증가함에 따라 이런 반복되는 런아웃 에러는 트랙 피치(track pitch)를 제한하기 시작한다. 구체적으로는, 서보 필드에 의해 발생된 이상적인 트랙의 경로와 실제의 경로의 차이는 안쪽의 트랙의 경로가 바깥쪽의 경로와 충돌하게 하는 결과를 낳게 된다. 이는 특별히 첫번째 기록 에러가 헤드를 안쪽 트랙의 이상적인 원형 경로의 바깥쪽에 있게 만들고 두번째 기록 에러가 헤드를 바깥쪽 트랙의 이상적인 원형 경로의 안쪽에 있게 만드는 경우에 더욱 격렬해진다. 트랙 피치의 제한을 피하기 위해서는, 반복되는 런아웃 에러를 보상하기 위한 시스템이 필요하다.
본 발명은 이에 대해 해답과 다른 문제점을 제시하고, 선행기술에 대한 다른 유리한 점을 제공한다.
본 발명은 일반적으로 디스크 드라이브 데이터 시스템과 관련된 것이다. 더욱 구체적으로는, 본 발명은 서보 시스템 내 에러의 보상에 관련된 것이다.
도 1은 본 발명의 디스크 드라이브의 평면도이다.
도 2는 이상적인 트랙과 실제 기록 트랙을 보여주는 디스크 부분의 상면도이다.
도 3은 본 발명에 따른 서보 루프에 쓰이는 학습 과정의 블록도이다.
본 발명은 이미 언급된 문제점을 해결하기 위하여 디스크 드라이브 내의 반복되는 기록 에러를 보상하기 위한 방법과 기구를 제공한다. 하나의 관점에서는 디스크 드라이브에서의 반복되는 런아웃(RRO) 에러는 보상값들을 사용하여 회전하는 디스크의 표면의 트랙에 대한 헤드의 위치를 정하기 위해 보상값들을 가진다. 이 보상값들은 디스크 드라이브의 액추에이터(actuator)의 공칭값(P n )을 사용한 학습 과정을 통하여 결정할 수 있다. 다른 관점에서는 학습 과정이 반복적이고 그 과정에서 얻어진 이득은 학습 반복 숫자(n)의 함수가 된다. 또 다른 관점에서는 서보 루프의 이득이 학습 반복 숫자(n)의 함수가 된다. 또한 이러한 학습 과정은 영상 저대역 필터(zero-phase low pass filter)를 포함하게 된다.
도 1은 밑판(102)과 위 덮개(104)를 가진 하우징을 포함한 디스크 드라이브(100)의 평면도이다(위 덮개(104)의 부분들은 명확히 보이기 위하여 생략되었다). 디스크 드라이브(100)는 또한 디스크 팩(106)을 포함하는데, 이는 스핀들 모터(미도시됨) 위에 올려진다. 디스크 팩(106)은 중심축 주위로 함께 회전하도록 장착된 여러 개인 별개의 디스크들을 포함한다. 각 디스크의 표면은 이 표면과 통신이 되게끔 되어 있는 디스크 드라이브(100)에 설치된 합동의 헤드 짐벌 어셈블리(head gimbal assembly, HGA)(112)를 가지고 있다. 각 HGA(112)는 하나 이상의 판독 및 기록 헤드를 운반하는 짐벌과 슬러이더를 포함한다. 각 헤드 짐벌 어셈블리(HGA)(112)는 액추에이터 어셈블리(122)의 트랙 액세싱 암(track accessing arm)(120)에 차례로 부착되어 있는 현가 장치(118)에 의하여 지지된다. 이 경우 120은 대개 고정되어 있는 것으로 알려져 있다.
액추에이터 어셈블리(122)는 굴대(126) 주위를 보이스 코일 모터(voice coil motor)(124)에 의하여 회전하게 되는데 이 모터는 내부 회로(128) 안에 있는 서보 제어 회로 소자에 의하여 제어된다. 헤드 짐벌 어셈블리(112)는 디스크 내부의 직경(132)과 디스크 바깥 직경(134)사이에서 아치형의 궤적을 그리며 움직인다. 헤드가 적절하게 위치된 경우에는 내부 회로(128) 안에 있는 기록 회로가 디스크에 저장하기 위한 데이터들을 인코딩하고 인코딩된 신호를 헤드 짐벌 어셈블리(112)에있는 헤드로 보내서 디스크 위에 정보를 기록하게 한다. 헤드가 적절치 못하게 위치된 경우에는 헤드 짐벌 어셈블리(112)에 있는 판독 헤드가 디스크로부터 저장된 정보를 읽어서 회복된 신호를 내부 회로(128) 내의 탐지 회로소자와 디코더 회로 소자에 제공하여 회복된 데이터 신호를 생성하게 된다.
도 2는 완전한 원모양의 이상적인 트랙(200)과 실제의 트랙(202)을 보여주는 디스크의 부분(198)의 상면도이다. 부분(198)은 서보 필드(204,206)와 같은, 여러 개의 방사형으로 뻗어 나가는 서보 필드를 포함한다. 서보 필드들은 디스크의 부분(198)을 따라 실제의 트랙(202)의 위치를 식별하는 서보 정보를 포함하게 된다.
원모양의 트랙(200)으로부터 헤드의 위치가 벗어나는 정도가 위치 에러라고 생각될 수 있다. 원모양의 트랙(200)을 따르지 않는 트랙(202)의 부분이 기록에 있어서의 반복되는 런아웃 에러를 발생시키게 된다. 헤드가 디스크상의 특정 원주의 위치를 지날 때마다 같은 에러가 난다면 이러한 위치 에러는 반복되는 런아웃 에러라고 판단된다. 헤드가 트랙(202)을 정한 서보 필드를 추적할 때마다 헤드가 이상적인 트랙(200)에 대하여 같은 위치 에러를 발생시키기 때문에 트랙(202)은 반복되는 런아웃 에러를 발생시킨다.
본 발명 하에서는, 트랙(202)에 기록하거나 트랙으로부터 판독을 행하는 헤드가 트랙(202)을 따르지 않으며, 그 대신 완벽한 원형 트랙(200)에 보다 근접하여 트랙을 따를 것이다. 이것은 서보시스템이 불규칙적인 형상의 트랙(202)으로부터 발생하는 반복되는 런아웃 에러를 따르는 것을 방지하는 보상신호를 이용하여 달성된다.
배경기술에서 전술한 바와 같이, 헤드의 위치 에러의 주요 원인 중의 하나는 스핀들 모터와 서보 기록 동안의 기록 에러에 의한 반복적인 외란이다(WI-RRO, 다른 말로 하면, 서보 트랙 라이터(servo track writer)에 의한 기록 시의 반복되는 런아웃(RRO)). 또 하나의 중요한 에러 원인은 스핀들 볼 베어링의 결함, 흔들리는 방식, 디스크 진동 등의 원인에 의한 반복되지 않는 외란들이다. 많은 방법들이 이러한 반복적인 외란들을 처리하기 위하여 제안되어 왔다. 이런 방법들은 두 개의 그룹으로 나누어질 수 있다. 첫번째 그룹은 적응성 피드포워드 보상(adaptive feedforward compensation, AFC)이라고 하는 것인데 이 경우 에러들은 주요 피드백 루프에서 벗어나서 생성된 피드포워드에 의해 제거된다. 이런 방법들의 불리한 점은 그것이 과도하게 큰 계산상의 부하를 일으킨다는 점인데, 이는 특히 많은 외란이 한꺼번에 제거되어야 하는 경우에 더욱 뚜렷하다. 두번째 그룹은 에러를 제거하는 신호가 피드백 루프 안에서 발생된 경우의 방법이다. 하나의 방법은 내부 모델에 기초한 반복 제어이다. 이 방법은 하드디스크 드라이브 내에서 반복적으로 발생하는 외란을 제거하는 경우에 효과적이라고 알려져 왔다. 그러나, 이런 방법은 반복적인 외란들의 진동수의 사이에 위치하는 진동수의 반복되지 않는 외란을 증폭시키는 경향이 있다.
기록 시의 반복되는 런아웃(WI-RRO) 에러를 처리하기 위하여 가능한 접근 방법은 때때로 반복되는 런아웃 보상(Repeatable Runout Compensation)으로 불리는 제로 가속 경로(Zero Acceleration Path, ZAP)라는 발상이다. 이것은 피드백 제어기 C(s)의 앞에서 기록 시의 반복되는 런아웃(WI-RRO)을 보상해 주는 비적응성 피드포워드 방식이다. 이는 스핀들 모터에서 유발된 반복되는 런아웃(RRO)을 제거해 주므로 적응성 피드포워드 보상(AFC) 방법과는 다르다. 적응성 피드포워드 보상에서의 보상은 피드백 제어기 C(s)의 뒤에서 일어난다.
제로 가속 경로(ZAP) 방식을 이해하기 위하여는 도 2를 고찰해야 한다. 트랙(202)이 서보 기록 과정 후에 트랙의 중심을 보여 준다. 서보 기록 과정에서 일어나는 다양한 외란들로 인하여, 트랙의 중심은 이상적으로 매끄럽지 않고 액추에이터가 트랙의 중심을 따라가지 못하게 된다. 이것은 반복적인 위치 에러 신호(Positional Error Signal, PES)의 결과를 낳게 된다. 그러나, 각 서보 섹터/샘플에서의 위치 측정 신호에서 적절한 보정량이 감해진다면 원래의 지그재그 모양의 경로는 매끄럽게 된다. 즉, 트랙 중심은 트랙(200)처럼 완전한 원이 된다. 만약에 반복되지 않는 위치의 외란이 무시된다면, 이 완전한 원형의 트랙 중심은 제로 가속 경로 방식으로 추구될 수 있을 것이다.
제로 가속 경로 방식에 의하여 개선되느냐 하는 것은 각각의 섹터에서 위치 측정 샘플로부터 감해진 보정값의 정확성에 의존한다. 각 트랙의 섹터에 대한 제로 가속 경로의 보정값은 스핀들 모터의 속도가 일정하게 유지될 때, 결정적 시간의 함수로도 여겨질 수 있는 결정적인 프로파일이 된다. 이런 프로파일을 결정하는 것은 동적인 시스템에 있어서 커브를 일치시키는 문제인데, 이것은 최적화 제어 또는 동적 최적화 문제로 간주될 수 있다.
몇몇의 다른 기술들이 결정적 기록 시의 반복되는 런아웃의 프로파일을 끌어내거나, 보정값을 계산하기 위하여 사용될 수 있다. 그러나, 전형적인 방식들은복잡한 계산을 요구하며, 각 트랙마다 많은 회전을 요구한다. 그래서 실용적이고 비용이 적게 드는 제로 가속 경로 방식의 실행은 어려운 것이 사실이었다. 제로 가속 경로의 프로파일을 결정하기 위하여 실제 실용적으로 실행될 만한 방법을 찾는 것이 도전 과제이다. 계산들은 비용이 적게 드는 방법으로 쉽게 수행되어야 하며, 만족할 만한 정확도가 10회전 내에 얻어져야 할 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서보 제어 시스템(300)의 단순화된 블록도이다. 제어 시스템(300)은 C(z)로 나타내는 서보 제어기(302)를 포함한다. 액추에이터(304)는 P(s)로 모델링되었으며, 액추에이터(306)의 공칭 모델은P n (s)으로 모델링되었다. 제로 가속 경로의 보상값들은 학습 갱신 법칙(308)에 따라 결정된다. 단순화된 블록도인 도 3은 서보 제어 시스템(300)을 보여준다. 다른 기술들과 대조할 점은 제로 가속 경로의 프로파일을 알기 위한 보이스 코일 모터(액추에이터)(VCM) 의 공칭 모델의 사용이다. 도 3에서 실제의 헤드 위치(yhead) 위에 더하여진 위치 외란 신호는 반복되는(dw) 구성요소와 반복되지 않는(dn) 구성요소를 가진다. 제로 가속 경로의 프로파일을 알기 위한 갱신 법칙은 다음과 같이 주어진다.
[수학식 1]
여기서 는 섹터 번호 t에 대한 k번째 반복 학습 수행의 경우의 제로 가속 경로의 프로파일이고, γ k 는 k번째 반복 학습 수행의 경우의 학습 이득이고; 각 경우의 k에 있어서 차단 진동수를 ω k 라고 하며, ZPF(ω k , z, z-1)는 이런 차단 진동수를 가지는 영상 저대역 필터(ZeroPhase low-pass Filter, ZPF)이며; PES k 는 k번째 반복 학습 수행의 경우의 위치 에러 신호(Positional Error Signal)이고;P n (s)는 유효하게 측정된 공칭 이득을 가지는 이중적분기인 공칭 보이스 코일 모터(액추에이터)(VCM) 모델이며u fb 는 액추에이터(304)에 전달되는 제어 신호이다.
잡음률(signal to noise ratio, SNR; 다른 말로 하면 반복되는 런아웃(RRO)의 반복되지 않는 런아웃(NRRO)에 대한 편차 비율)이 작은 경우, 제로 가속 경로의 반복 학습 수행에 미치는 반복되지 않는 런아웃(NRRO)의 영향을 최소화하기 위하여는, 수학식 1에서 사용하는u fb 와 PES k 의 값은 여러 차례의 회전을 거쳐서 얻어진 평균값으로 하는 것이 좋다. 그러나 서보 제어기가 잘 설계 되어 있고, 잡음률이 큰 경우에는, 이러한 평균값을 얻는 과정이 필요하지 않다.
반복되지 않는 런아웃의 구성요소가 지배적인 경우에는u fb 에서의 일시적 트렌드가 평균값 제거, 트렌드 제거 블록(310)에 의하여 반드시 제거되어야 한다. 또한, PES k 의 평균값은 액추에이터(306)로 전달되기 전에 평균값, 트렌드 제거 블록(310)에서 제거되어야 한다.
본 발명의 또 하나의 관점은 여러 변수들이 계획된 수학식 1을 사용하여 보다 개선된 학습의 결과가 얻어질 수 있다는 인식을 하는 것이다. 다시 말하면, 변수들은 반복 학습 과정의 반복 회수의 함수로 값들을 변화시킨다는 것이다. 예를 들면, 영상 저대역 필터(ZPF)의 차단 진동수는 반복 학습의 회수인 k의 함수로 변화할 수 있다. 구체적으로 보면, 차단 진동수는 낮은 값들(예를 들면, 서보 루프의 주파수 대역폭들의 여러 배수값들)로부터 그 시스템의 대략적인 나이퀴스트 진동수로 변화할 수 있다. 또 다른 관점에서는 서보 루프의 이득 γ k 도 반복 학습 회수의 함수로 변화할 수 있다. 예를 들면, 서보 루프의 이득은 계속적인 반복 시도를 하는 동안 더 작은 값으로부터 보다 큰 값으로 변화할 수 있다. 이 값들은 "계획된 변수들(scheduled parameters)"이라고 불리운다. 바람직하게는, 수학식 1에서 학습으로 얻은 이득은 반복 학습의 회수의 함수로 변화한다. 예를 들면, 학습으로 얻은 이득은 수학식 1이 최초부터 기록 시의 반복되는 런아웃의 낮은 주파수 값들을 알 수 있도록 조정될 수 있다.
본 발명으로 제로 가속 경로의 프로파일은 학습 갱신 법칙에 따라 얻어질 수 있다. 알려지진 않았으나 결정적인, 기록 시의 반복되는 런아웃(WI-RRO)은 가상의 제어 입력으로 간주되는 것이 더 나을 것이다. 여러 서로 다른 가상의 제어 입력들을 시도해 봄으로 인하여 서로 다른 추적 에러들(즉, 다시 말하면 위치 에러 신호(PES)들)이 기록된다. 라는 입력을 시도할 때, 주어진 값은 이전의 제어 노력인 와 결과로 나타난 추적 에러(PES k )로 구성된다. 대개는 학습 갱신 법칙은 다음과 같이 표시될 수 있다.
[수학식 2]
여기서l(·)은 일반적인 식인 학습 오퍼레이터이다. 다음의 선형적인 식이 사용될 수 있다.
[수학식 3]
런아웃 보상에서 이렇게 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
여기서 γ는 보편성을 잃지 않고 0(도 3 참조)으로 간주될 수 있는 설정점이다.
수학식 4의 반복을 통하여 다음을 얻을 수 있다.
[수학식 5]
다음에 의하여 ρ(ω)를 나타내면,
[수학식 6]
여기서 ρ(ω)는 아래에 보여지는 학습 비율을 나타낸다. 수학식 4의 반복을 통하여 다음을 얻을 수 있다.
[수학식 7]
여기서 는 의 상한 한계이다. 수렴 조건은 아래와 같이 얻어진다.
[수학식 8]
여기서 ωs는 샘플링 주파수이다. 유사한 방법으로 수학식 3으로부터 아래와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 9]
수학식 9로부터 기록 시의 반복되는 런아웃에서 ρω<1인 한 는 -dw로 수렴함을 보일 수 있다. 어떤 선행된 정보도 없다면, 는 보통 0으로 된다.
제로 가속 경로의 발상으로 인해 더욱 좋은 것은 반복 학습 오퍼레이터l(·)을 찾음으로써 단지 몇 번의 반복 학습만으로도 위치 에러 신호(PES)가 만족스러운 수준으로 줄어들 수 있다는 것이다. 수학식 8의 ρω가 0이면 학습은 단 한 차례만으로 수렴된다. 이것은 이상적인 학습 오퍼레이터는 다음과 같이 선택되어야 한다는 것을 암시한다.
[수학식 10]
그러나, 디스크 드라이브 시스템이 언제나 불확실성을 갖기 때문에 이는 현실적이지가 않다. 본 발명의 계획된 변수들의 사용을 통하여 개선된 학습이 가능해진다. 바람직하게는, 본 발명의 학습 이득이 최초에는 낮은 주파수의 런아웃(RRO)을 학습하도록 계획된다. 본 발명에서 도 3을 참조하면 학습 오퍼레이터는 다음과 같이 쓰여진다.
[수학식 11]
l ( · ) = γ k ZPF(ω k , z, z -1 )[1+ P n (s) C (z)]
하나의 관점에서 보면 서보 루프의 개루프 이득은 학습하는 동안에 "계획"된다. 제로 가속 경로의 프로파일을 학습하는 동안 계획된 변수들을 사용하면 이는 학습 수행을 개선하는데 있어 추가적인 이점을 줄 수 있다. 이하에서는 서보 루프 이득의 계획 과정에 대하여 보다 심도있는 논의를 한다.
제로 가속 경로의 학습 과정에서 서보 루프 이득K α 를 조정함으로써 학습 수행은 개선될 수 있다. 만약에 k번째 반복이라면 가 성립한다. 여기서 는 시스템K α 테이블(바깥에서 안쪽 직경으로)에서 얻어진 공칭K α 이다. 수학식 1의 학습 갱신 법칙에 따르면 학습 비율은 다음과 같이 주어진다.
[수학식 12]
위에서 논의한 대로 수학식 12에서 γ k 와 ω k 는 관심있는 주파수 영역에 대하여 학습 비율 ρ(ω)을 설정하기 위하여 사용된다. 이제 민감도 함수를 정의한다.
[수학식 13]
[수학식 14]
제로 가속 경로의 학습 과정이 더 작은 α k 와 더불어 시작하고, 학습 반복 회수의 증가에 따라 α k 를 증가시킨다면, 즉,
[수학식 15]
α k > α k-1
이다.
서보 제어 시스템에 대하여;
[수학식 16]
[수학식 17]
S k ( j ω)< S k-1 ( j ω)
낮은 주파수대에서는 다음과 같다.
[수학식 18]
이것은 중요한 특징인데, 이 특징은 학습 비율을 조절하기 위해서 사용될 수 있기 때문이다.
여기서 학습 비율은 다음과 같이 주어진다.
[수학식 19]
루프 이득 계획은 PES/u fb 의 데이터를 수집하기 전에 루프 이득을 정해줌으로써 달성된다. 지나치게 를 적극적으로 감소시키는 것은 기대되는 개선 효과를 가져 오지 못하게 할 수 있다. 그러나, α1= -3dB와 α2= -2dB를 사용하면 대체로 개선된 학습이 가능하다.
진상(phase advance)된 계획은P n C(jω)와PC(jω) 사이에 부정합을 야기할 수 있다. 다시 말하면,
[수학식 20]
여기서 진상 단계m은 다른 계획된 변수이다. 이는 반복된 회수가 클 때 특별히 유용하다. 그러나, 보통의 경우에는 학습 과정에서 가능한 적은 회수의 반복을 행하는 것이 바람직하기 때문에, 이러한 변수들을 계획하는 것은 제로 가속 경로의 프로파일을 학습하는 경우에는 별로 유리하지 않을 수도 있다.
높은 주파수의 노이즈 문제를 해결하기 위해서는, 신호의 평균치와 변수의 계획의 방법을 사용한다. 수학식 4에서의 위치 에러 신호(PES)의 수렴 한도는 다시 측정되어질 수 있다. 수학식 6은 다음과 같이 쓰여진다.
[수학식 21]
수학식 21에서 1/(1+PC)로 나타나는 민감도 전달 함수는 실제로 수학식 21에서 나타나는 부분을 매우 높은 주파수로 증폭시킬 수 있는 고대역 필터를 나타낸다. 이 문제는 모든 반복적인 학습 방법에서 나타난다. 주파수 도메인 트레이트 오프가 필요하며, 적절한 필터링이 필수적이다.그러나,d n 이 반복 회수(회전수)의 축뿐만이 아니라 시간(섹터)축에 대해서도 특별한 특징들을 가진다면, 더 좋은 결과가 얻어질 수 있다. 예를 들면, 만약에d n 이 여러 번의 반복 회전에 대해서 거의 0의 평균값이거나 어떤 반복성을 가진다면,d n 의 영향은 많은 회전수에 대하여 대수적 평균 방법을 사용하여 적당한 정도로 낮춰질 수 있을 것이다. 높은 주파수의 증폭은 여전히 존재하지만, 많은 수의 초기의 반복 동안에는 별로 중요하지 않을 수도 있다. 제로 가속 경로의 학습에서 요구되는 회전의 수는 잡음률(여기서는 반복되지 않는 런아웃(NRRO)에 대한 반복되는 런아웃(RRO)의 차이의 비율)(SNR)에 의존한다. 만약에 잡음률이 크면, 초기의 반복 학습에 대하여 반복할 때마다 한 번의 회전으로 충분할 것이다. 대체로는 잡음률과 고주파수 증폭에 대한 고려 때문에 학습 과정에서의 변수들의 계획은 성공적으로 사용될 수 있을 것이고, 그래서 실용적인 강제 조건이 만족되고, 학습 비율과 정확도 사이에서 개선된 타협점이 얻어지게 된다.
본 발명은 회전하는 디스크(198)의 표면의 트랙(200)에 대하여 헤드(112)를 위치시키기 위한 서보 루프(300)를 가지는 디스크 드라이브(100)에서의 반복되는 런아웃(RRO) 에러를 보상하기 위한 장치와 방법을 포함한다. 본 발명에서 서보 위치값은 트랙(200)에 대한 헤드(112) 위치를 표시하는 디스크(198)로부터 검색된다. 보상 제로 가속 경로의 값들은 보상값 테이블로부터 검색되고 서보 위치값은 검색된 보상값에 기초하여 보상된다. 하나의 관점에서 보면, 보상값들은 디스크 드라이브(100)의 액추에이터의 공칭P n 을 사용하는 학습 과정을 통하여 결정된다. 반복학습 과정에서 학습 이득 γ k 은 반복 학습 회수의 함수이다. 또한 유사하게, 반복 학습 과정은 반복 학습 회수의 함수인 서보 루프 이득의 함수이다. 그러한 학습 과정은 차단 주파수가 반복 학습 회수의 함수가 될 수 있는 영상 저대역 필터를 포함할 수 있다.
본 발명의 수많은 특징들과 여러 실시예들의 이로운 점들이 위에서 설명되었음에도 불구하고, 본 발명의 여러 실시예들의 구조와 기능의 상세한 부분과 함께 이러한 공개는 예시일 뿐이고 상세한 점들은 변화가 가능하며, 특별히 본 발명의 원리 내에서의 각 부분들의 배열 및 구성 재료들의 변화에 있어서는 부가된 청구항들에서 표현된 어휘들의 일반적인 넓은 의미에 의해 지시되는 최대 범위로도 가능하다는 점이 이해되어야 한다. 예를 들면, 본 발명의 범위나 정신으로부터 벗어남이 없다면 다른 학습 알고리즘이나 기술들이 본 발명을 실시하기 위해 사용될 수 있다.

Claims (20)

  1. 회전하는 디스크 표면 위의 트랙에 대응하여 헤드를 위치시키는 서보 루프를 가지는 디스크 드라이브에서의 반복되는 런아웃 에러의 보상을 위한 방법으로 다음과 같이 구성되어 있는 방법,
    트랙에 대응한 헤드 위치의 디스크 표면에서의 지정으로부터 서보 위치값의 검색;
    보상값의 테이블로부터 보상값 dZAP의 검색; 그리고
    보상값 dZAP으로 서보 위치값 보상;
    위의 구성요소에 있어서, 디스크 드라이브의 액추에이터의 공칭P n 을 사용하는 반복적인 학습 과정을 통하여 결정되는 보상값의 사용.
  2. 제 1항에 있어서,
    P n 은 덩어리 이득(lumped gain)을 가지는 이중 적분기인 공칭 보이스 코일 모터(VCM)의 전달 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    학습 과정이 또한 반복 회수의 함수인 서보 루프 이득의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    서보 루프 이득이 공칭값보다 작은 값으로부터 각각 반복되면서 증가하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    학습 과정이 영상 저대역 필터(zerophase low-pass filter)의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    영상 저대역 필터의 차단 주파수가 반복 학습 회수의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    영상 저대역 필터의 차단 주파수가 각 반복 회수에 따라 증가하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    학습 과정이 반복적이며 학습 과정이 반복 회수의 함수인 학습 이득의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    학습 이득이 최초에 낮은 진동수 값이 알려지도록 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    학습 과정이 평균값 제거(mean removing) 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 1항에 있어서,
    학습 과정이 트렌드를 제거하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 1항의 방법을 실행하는 디스크 저장 시스템.
  13. 디스크 저장 시스템으로서,
    트랙을 가지는 디스크 표면을 포함하고, 회전하도록 형성된 디스크;
    디스크 상의 정보를 읽고 기록하도록 형성된 변환 요소;
    디스크 표면을 가로질러 원형으로 변환 요소를 움직이게 형성된 액추에이터;
    에러 신호와 액추에이터의 공칭P n 을 사용하는 반복적인 학습 과정을 통하여 얻어진 보상값에 대응하는 액추에이터의 움직임을 제어하기 위하여 형성된 서보 루프로 구성된 것을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
  14. 제 13항에 있어서,
    P n 이 덩어리 이득으로 된 이중적분기로 구성된 공칭 보이스 코일 모터(VCM)의 전달 함수임을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
  15. 제 13항에 있어서,
    학습 과정이 또한 반복 회수의 함수인 서보 루프 이득의 함수인 것을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
  16. 제 15항에 있어서,
    서보 루프 이득이 공칭 값보다 작은 값으로부터 각각 반복하면서 증가하는 것을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
  17. 제 13항에 있어서,
    학습 과정이 영상 저대역 필터의 함수인 것을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
  18. 제 17항에 있어서,
    영상 저대역 필터의 차단 주파수가 반복 회수의 함수인 것을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
  19. 제 13항에 있어서,
    학습 과정이 반복적인 학습 과정이며, 반복 회수의 함수인 학습 이득의 함수인 것을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
  20. 디스크 저장 시스템으로서,
    디스크에서 정보를 읽어내거나, 디스크에 정보를 기록하도록 형성된 변환기; 그리고
    반복적인 학습 과정에 기초한 변환기의 제어 동작을 위한 서보 제어 수단으로 구성된 것을 특징으로 하는 디스크 저장 시스템.
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