CN1363087A - 使用带有预定参数的学习算规的可重复偏离补偿 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种补偿磁盘驱动器(100)中写入可重复偏离的方法和装置。补偿值是通过迭代学习过程来确定的,在该迭代学习过程中,学习过程参数(如,学习增益、伺服回路增益等)是迭代次数的函数。学习过程还使用磁盘存储系统(100)的传动装置的标称二重积分符模型。学习过程也是零相位低通滤波器的函数。

Description

使用带有预定参数的学习算规的可重复偏离补偿

                        发明领域

本发明总的涉及磁盘驱动器数据存储系统。本发明尤其涉及补偿伺服系统中的误差。

                        发明背景

磁盘驱动器沿磁盘上形成的同心磁道进行信息的读、写。为了确定磁盘上的某一特定磁道，磁盘驱动器通常使用磁盘上嵌入的伺服字段。这些嵌入的字段由伺服子系统用来确定磁头在特定磁道上的位置。制造磁盘驱动器时，将伺服字段写到磁盘上，随后只是由磁盘驱动器读取，以确定位置。多速率的伺服系统在特定的取样速率，确定磁头相对于特定磁道的位置，并通过在测得的各位置采样值之间估计磁头的位置，按该取样速率数倍的速率，调整磁头的位置。

在理想情况下，跟随磁道中心的磁头沿磁盘周围完全为圆形的路径运动。但是，有两种类型的差错会阻碍磁头遵循这一理想路径。第一种类型的差错是，在建立伺服字段时出现的写入误差。出现写入误差的原因是，由于磁头在磁盘上飞行的空气动力学和用于支撑磁头的平衡环中的振动会对写入磁头产生不可预知的压力影响，用于产生伺服字段的写磁头不会总是遵循完全为圆形的路径。由于这些写入误差，完全跟踪伺服写磁头所遵循的路径的磁头将不会遵循圆形路径。

第二种偏离圆形路径的差错是磁道跟踪误差。当磁头试图跟随由伺服字段限定的路径时，会出现磁道跟踪误差。磁道跟踪误差可以是由产生写入误差的相同空气动力学效果和振动效果引起。此外，因为伺服系统无法对由伺服字段限定的路径中的高频变化作出足够快的响应，也会出现磁道跟踪误差。

写入误差通常是指可重复偏离误差(rounout error)，因为每当磁头沿磁道移动时，它们都会引起相同的误差。随着磁道密度的增加，这些可重复的偏离误差开始限制磁道间距。具体说来，由伺服字段建立的理想磁道路径与实际磁道路径之间的变化会导致内磁道路径干扰外磁道路径。当第一写入误差使磁头越过内磁道理想圆形路径以外，以及第二写入误差使该磁头越过外磁道理想圆形路径以内时，这一点尤其明显。为了避免对磁道间距的限制，需要有一种系统来补偿可重复的偏离误差。

本发明提供了一种解决这个和那种问题的方法，并且本发明的方法与现有技术相比还具有其他的优点。

                         发明概述

本发明提供了一种补偿磁盘驱动器中写入可重复偏离的方法和装置，从而解决了前述的各种问题。一方面，磁盘驱动器中的可重复偏离(简称为RRO)误差有一个伺服回路，用于使用补偿值来确定磁头相对于旋转磁盘表面上的某一磁道的位置。可以通过一个学习过程来确定补偿值，该学习过程使用磁盘驱动器传动装置的标称值(P_n)。另一方面，学习过程是一个反复迭代过程，学习收益(或称增益(gain))是学习迭代次数的函数。再一方面，伺服回路的增益是学习迭代次数的函数。再另一个方面，学习过程包括一个零相位低通滤波器。

                          附图简述

图1是本发明磁盘驱动器的平面图。

图2是磁盘的一个扇区的俯视图，它示出了一个理想磁道和一个现实的写入磁道。

图3是根据本发明的伺服回路的学习过程方框图。

                     较佳实施例的详细描述

图2是磁盘驱动器100的平面图，该磁盘驱动器包括具有底板102和顶盖104(为清楚起见，去掉了顶盖104的各部分)的外壳。磁盘驱动器100还包括盘片组106，该盘片组安装在主轴电机(未示出)上。盘片组106可包括安装用于绕中心轴作共同旋转的多个独立的磁盘。每一磁盘表面有一个相关的磁头平衡环组件(HGA)112，它安装在磁盘驱动器100上，用于与磁盘表面进行信息交换。每个HGA 112包括平衡环和滑块，带有一个或多个读、写磁头。每个HGA 112由悬臂118支撑，而悬臂安装在传动组件122的磁道访问臂120(通常是一个固定装置)上。

音圈电机124使传动组件122绕轴杆126旋转，它由内部电路128内的伺服控制电路来控制。HGA 112在磁盘内直径132与磁盘外直径134之间的弓形路径130上移动。当磁头定位恰当时，内部电路128内的写电路对数据进行编码，用于存储到磁盘上，并将经编码的信号发送到HGA 112中的磁头，由该磁头将信息写到磁盘上。在其他时候，HGA 112中的读磁头从磁盘上读取所存储的信息，并向内部电路128内的检测器电路和解码器电路提供恢复信号，以产生恢复的数据信号。

图2是磁盘的扇区198的俯视图，图中示出理想情况下的完全为圆形的磁道200和实际磁道202。扇区198包括多个径向延伸的伺服字段，如，伺服字段204和206。伺服字段包括伺服信息，该伺服信息标识沿磁盘扇区198的实际磁道202的位置。

离开圆形磁道200的磁头的位置的任何变化都被看作是一种位置误差。不遵循圆形磁道200的磁道202的各个部分会产生写入可重复偏离位置误差。如果每当磁头通过磁盘上某一特定圆周位置时产生相同的误差，则将位置误差看作是可重复偏离误差。磁道202产生可重复偏离误差，因为每当磁头跟踪限定磁道202的伺服字段时，它都会产生相对于理想磁道200的相同的位置误差。

在本发明的情况下，试图将信息写到磁道202上或从磁道202读取信息的磁头将不会跟踪磁道202，而将会更紧密地跟踪完全为圆形的磁道200。这一点的实现要使用补偿信号，该补偿信号可防止伺服系统跟踪因磁道202的不规则形状而产生的可重复偏离误差。

如“背景技术”部分中所描述的那样，主磁头定位误差来源之一是由主轴电机所引起的可重复干扰以及伺服写入(WI-RRO，即，伺服磁道写入器写入的可伺服偏离(RRO))误差。另一误差来源是如主轴球轴承缺点、摇摆模式、磁盘振动等来源引起的不可重复干扰。人们已经建议采用许多方法来对付可重复干扰。这些方法可分成两组。在第一组方法中，例如，AFC(自调谐前馈补偿)，误差主要由主反馈回路外生成的前馈项抑制。这些方法的缺点是：计算量太大，特别是在要求抑制多个干扰的时候。第二组方法中，误差抑制信号是在反馈回路内生成的。一种方法是内部模型重复控制。已经证明，这种方法可以有效地抑制硬盘驱动器中的可重复干扰。但是，这种方法倾向于放大处于可重复干扰之间的频率下的不可重复干扰。

为了对付WI-RRO，一种可能的方法是称作“零加速度路径(ZAP)”的概念，这通常是值“可重复偏离补偿”。它是一种在反馈控制器C(s)之前补偿WI-RRO的非自调谐前馈技术。这与AFC(自调谐前馈补偿)技术不同，后者用于抑制由主轴电机引起的RRO。在AFC技术中，补偿是在反馈控制器C(s)之后发生的。

为了理解ZAP概念，可参考图2。磁道202表示伺服写过程之后的磁道中心。由于在伺服写过程期间出现各种干扰，因此，磁道中心不是如理想中的那样光滑，并且很难由传动装置跟踪。这将会产生可重复的“位置误差信号(PES)”。但是，如果从每个伺服扇区/采样处的位置测量信号中减去一个合适的纠正量，则原来的锯齿形路径会变得光滑，即，磁道中心变成一个完全的圆，例如，磁道200。如果忽略不可重复位置干扰，则可以利用“零传动装置加速度”(ZAP)技术来跟踪这个完全为圆形的磁道中心。

ZAP概念所实现的改进取决于从各个扇区处的位置测量采样值中被减去的纠正值的精确度。“ZAP纠正值随每个磁道的扇区的关系”是一个确定的分布图，它也可被视作主轴电机速度保持恒定时的一个确定的时间函数。确定该分布图实际上是动态系统中的曲线辨认问题，它又可以被视作是最佳控制或动态最优化问题。

可以使用几种不同的技术来选取确定的WI-RRO分布图或计算纠正值。但是，典型的过程涉及复杂的计算，并要求每个磁道旋转许多次。所以，实用而且廉价地实现ZAP概念一直很难。难点在于，寻找一种在实践上可执行的方法来确定ZAP分布图。计算应当在一种较便宜的处理器中进行，并且令人满意的精确度应当是在10次旋转内实现的。

图3是根据本发明一个实施例的伺服控制系统300的简化方框图。控制系统300包括标识为C(z)的伺服控制器302。传动装置304被模拟为P(s)，传动装置306的标称模型被模拟为P_n(s)。ZAP补偿值是根据学习更新规则308来确定的。图3简化的方框图示出伺服控制器系统300。与其他技术相比的不同之处在于，为ZAP分布图学习而使用音圈电机(传动装置)VCM的标称模型P_n(s)。图3中，被置于实际磁头位置y_磁头上的位置干扰信号具有可重复(d_w)分量，和不可重复(d_n)分量。ZAP分布图学习的更新规则由以下等式给出：

其中，d_ZAP ^k(t)是扇区数目t的第k次学习迭代的ZAP分布图；γ_k是第k次学习迭代的学习增益(收益)；ZPF(ω_k，z，z^-1)是具有第k次学习迭代预定的截止频率ω_k的零相位低通滤波器；PES_k是第k次学习迭代的位置误差信号；P_n(s)是标称的VCM(传动装置)模型，它是具有从测量中获得的标称增益的二重积分符；u_fb是发送到传动装置304的控制信号。

当SNR(信噪比：即RRO对NRRO的变化比率)很小时，为了使不可重复偏离(NRRO)对ZAP学习性能的影响最小，最好使用等式(1)中几次旋转的平均PES_k和u_fb。但是，当伺服控制器的设计良好、SNR很高时，不要求采用这种平均过程。

当NRRO分量占支配地位时，应该使用去平均数、去趋势块310来去掉u_fb中的时间(temperal)趋势。同样，在发送到块306之前，还应当用块310去掉PES_k中的平均值。

本发明一方面包括确认可使用等式(1)来实现改善的学习，在等式(1)中，各种参数是“排定的”，也就是说，参数将这些值变成是学习迭代次数的函数。例如，零相位低通滤波器(ZAF)从截止频率可以是按照k(学习反复迭代次数)的函数来变化。例如，截止频率可以从低值(例如，伺服回路带宽频率的几倍)变成近似为系统的尼奎斯特(Nyquist)频率的某一值。另一方面，伺服回路的增益γk可以按照是学习迭代次数的函数来变化。例如，伺服回路的增益可从一个更小的值变成随后重复定点的一个较大的值。这些被称作“排定参数”。最好等式(1)的学习增益是作为学习迭代次数的函数来变化。例如，可以调整学习增益，使得等式(1)一开始就知道写入可重复偏离的低频内容。

本发明中，可以根据学习更新规则来了解ZAP分布图。最好未知但是是确定的可重复(WI-RRO)可被视作是虚拟控制输入。通过尝试不同的虚拟控制输入，可以记录不同的跟踪误差(即PES)。对于当前的试验输入(即d_ZAP ^k-1(t))，所知道的值由前面的控制成果d_ZAP ^k(t)和产生的跟踪误差PES_k构成。一般而言，学习更新规则可以写成：

其中，ι(·)是普通形式的学习运算符。可以使用以下线性形式：

在偏离补偿中，可以证明：

其中，r是可被认为是0而不失去普遍性的设置点。

通过迭代等式(4)，可以获得以下等式： $=(1-\frac{l}{1+\mathrm{PC}}){\mathrm{PES}}^k-\frac{1}{1+\mathrm{PC}}(d_n^{k-1}-d_n^k)$

接下来，用以下等式来表示ρ(ω)：

其中，ρ(ω)代表如下所示的学习速率。通过迭代等式(4)，可以获得：

其中， 是d_n ^k-1-d_n ^k-1的上限，＿即，

。收敛条件是用下式得到的：

其中，ω_s是取样频率。同样，从等式(3)开始，可以得到：

从等式(9)中可证明，只要ρ_ω＜1，d_ZAP ^k就收敛于-d_w(WI-RRO)。如果没有任何先验信息，d_ZAP ⁰通常应该设置为0。

采用ZAP概念，最好找到一个重复学习运算符ι(·)，使得PES只在几个学习迭代中就可被减少到所需的水平。当等式(8)中的ρ_ω是零时，学习只在一次迭代重复中就收敛。这意味着，理想的学习运算符应该选作：

l(jω)＝1+P(s)C(z)，ω                                等式(10)

但是，这并不现实，因为磁盘驱动器系统中总有不确定因素。通过使用本发明的排定参数，可以实现改善的学习(learning)。本发明的学习增益最好安排在一开始就知道低频RRO。本发明中，参照图3，学习运算符写成：

l(·)＝γ_kZPF(ω_k，z，z^-1)[1+P_n(s)C(z)]                等式(11)

一方面，伺服回路的开环增益在学习期间被“排定”。在ZAP分布图学习期间使用排定参数可以在改善学习性能方面提供额外的好处。下文提供有关伺服环增益排定的深入讨论。

通过在ZAP学习过程中调整伺服回路增益K_α，可以改善学习性能。假设在第k次重复迭代处，(K_α)_k＝α_kK_-α ^*，其中K_-α ^*是从系统K_α表格中获得的标称K_α(从外直径到内直径)。根据等式(1)的学习更新规则，学习速率由以下等式给出：

如上所述，从等式(12)中可见，r_k和ω_k用于规定超过感兴趣的频率范围的学习速率ρ(ω)。现在，定义灵敏度函数为：

S^k(jω)＝1/(1+α_kPC)(jω)                             等式(13)

假设ZAP学习过程从一个较小的α_k开始的，那么随着学习迭代次数的增加而增加α_k，即：

α_k＞α^k-1                                            等式(15)

对于伺服控制系统：

S^k(jω)＜S^k-1(jω)                                    等式(17)

事实是，在低频频带处：

这是一个重要的特征，它可以用来规定学习速率。这里的学习速率由以下等式给出：

通过在PES/u_fD数据收集之前设置环增益，可以实现环增益排定。K_-α ^*的减少太多可能不会带来预期的改善。但是，使用α₁＝-3dB而α₂＝-2dB通常会提供改善的学习。

相位前进(advance)排定可以用来解决P_nC(jω)与PC(jω)之间的失配，即：

其中，相位前进步骤m是另一排定参数。当重复迭代的总数很大时，这一点特别有用。但是，排定这个参数可能在ZAP分布图学习方面不是特别有利，因为通常需要在学习过程中尽可能使用较少的重复迭代。

为了解决高频噪声问题，可使用信号平均和参数排定。可以重新检查等式(4)中的PES的速率极限。等式(6)可以写成：

注意，灵敏度转换函数1/(1+PC)实际上是一个高通滤波器，它意味着等式(21)中的 可以按很高的频率放大。所有的重复学习方法中都存在这个问题。需要权衡频率域，合适的筛选至关重要。但是，当d_n沿时间(扇区)轴和迭代次数(旋转次数)轴具有一些特殊的特征时，仍然可以实现更好的结果。例如，如果d_n在多个重复迭代(旋转)时有一些重复性或接近零平均值，则通过对许多旋转使用一种代数平均方法，d_n的效果可以减少到可接受的水平。在只有几个初步重复迭代期间，高频放大仍然存在，但可能不是很重要。ZAP分布图学习中所要求的旋转次数取决于SNR(RRO对NRRO的变化比率)。如果SNR很高，则每次重复有一次旋转对于初步学习迭代而言可能就足够了。通常，由于SNR和高频放大的考虑，学习过程中的参数排定可以加以成功的运用，使得符合各种应用限制，以及改善学习速率与精确度之间的权衡。

本发明包括一种补偿磁盘驱动器100中的可重复偏离(RRO)误差的装置和方法，磁盘驱动器具有伺服回路300，用于确定磁头112相对于旋转磁盘198表面上磁道200的位置。在本发明中，从磁盘198中检索伺服位置值，它代表磁头112相对于磁道200的位置。从补偿值表格中检索补偿ZAP值，并根据被检索的补偿值来补偿伺服位置值。一方面，通过学习过程确定补偿值，该学习过程使用磁盘驱动器100传动装置的标称P_n。在重复迭代学习过程中，学习增益γ_k是学习迭代次数的函数。同样，重复迭代学习过程是伺服回路增益的函数，伺服回路增益是迭代次数的函数。学习过程还可以包括零相位低通滤波器，在该滤波器中，截止频率可以是迭代次数的函数。

不言而喻，即使本发明的各种实施例的许多特征和优点以及本发明的各种实施例的结构与功能细节已在前文中作了描述，但这些描述也只是描述性的，按照本发明原理，可以在权利要求书所限定的范围内对部件的结构和排列作各种变更。例如，在不脱离本发明的范围和精神的前提下，可以使用实施本发明的其他学习算法或技术。

Claims (20)

1.一种补偿磁盘驱动器中可重复偏离(RRO)误差的方法，所述磁盘驱动器具有确定磁头相对于旋转磁盘表面上的磁道的位置的伺服回路，其特征在于，它包含：

(a)从所述磁盘表面检索出代表所述磁头相对于所述磁道的位置的伺服位置值；

(b)从一张补偿值表格中检索出补偿值d_ZAP；以及

(c)用所述补偿值d_ZAP，补偿所述伺服位置值；

(d)其中，所述补偿值是通过重复迭代学习过程来确定的，所述重复迭代学习过程使用所述磁盘驱动器传动装置的标称P_n值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，P_n是一个标称VCM转换函数，所述函数是具有集总放大系数(lumped gain)的二重积分运算符。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习过程还是伺服回路增益的函数，所述伺服回路增益是迭代次数的函数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述伺服回路增益随低于所述标称值的某一值的每次迭代而增加。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习过程是零相位低通滤波器的函数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述零相位低通滤波器的截止频率是迭代次数的函数。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述零相位低通滤波器的截止频率随每一迭代次数而增加。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习过程是一个反复迭代学习过程，并且所述学习过程是学习增益的函数，所述学习增益是迭代次数的函数。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，选择所述学习增益，以便能一开始就知道低频值。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习过程包括去掉平均数的步骤。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习过程包括去掉趋势。

12.一种实施如权利要求1所述的方法的磁盘存储系统。

13.一种磁盘存储系统，其特征在于，它包括：

配置成旋转的磁盘，并且包括其上具有磁道的磁盘表面；

传感元件，用来在所述磁盘上读、写信息；

传动装置，用来使所述转换元件在所述磁盘表面上作径向移动；

伺服回路，根据误差信号和补偿值，控制所述传动装置的运动，所述补偿值是通过反复迭代学习过程得到的，所述反复迭代学习过程使用所述传动装置的标称P_n值。

14.如权利要求13所述的磁盘存储系统，其特征在于，P_n是一个音圈电机(VCM)转换函数，所述转换函数包括具有集总增益放大系数的二重积分符。

15.如权利要求13所述的磁盘存储系统，其特征在于，所述学习过程还是伺服回路增益的函数，所述伺服回路增益是迭代次数的函数。

16.如权利要求15所述的磁盘存储系统，其特征在于，所述伺服回路增益随低于所述标称值的某一值的每一迭代而增加。

17.如权利要求13所述的磁盘存储系统，其特征在于，所述学习过程是零相位低通滤波器的函数。

18.如权利要求17所述的磁盘存储系统，其特征在于，所述零相位低通滤波器的截止频率是迭代次数的函数。

19.如权利要求13所述的磁盘存储系统，其特征在于，所述学习过程是一个反复迭代学习过程，所述学习过程是学习增益的函数，所述学习增益是迭代次数的函数。

20.一种磁盘存储系统，其特征在于，它包括：

传感器，用来在磁盘上读、写信息；以及

伺服控制装置，用于根据迭代学习过程，控制所述传感器的运动。

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