HDD용 고정밀 서보 시스템 설계

Abstract

주기적인 외란을 제거하기 위해 최근에 개발된 오프라인 학습제어는 학습 시스템이 정상상태에서 진동한다는 특징적인 성질을 이용한다. 그러나, 한정된 시간내에 시스템이 정상상태에 도달하기는 실제적으로는 불가능하다. 그럼에도 불구하고, 이전의 연구들은 원하는 정도까지 주기적 외란의 효과를 줄이기 위해서 어느정도 정상상태에 도달해야 하는지에 대해서 명확하게 설명하지 못했다. 이 논문에서는 이런 문제를 선형 시스템에 확대해서 설명한다. 그러므로, 제안하는 학습제어는 매 반복 학습마다 정상상태에 도달해야 한다는 가정이 없어도 된다. 또한 효율적으로 주기적 외란을 제거하면서도 비주기적 외란의 효과를 줄일 수 있다. 사실, 제안하는 학습제어 알고리즘은 비주기적 외란이 존재하더라도 매우 빠른 수렴속도를 보인다. 또한, 여기서는 플랜트 모델링 불확실성이 존재하는 시스템에 대해서 고성능 트랙 팔로잉을 도달할 수 있는 병렬 형태의 루프 쉐이핑 필터 설계에 대해서도 제안한다. 제안하는 제어기는 강인한 안정성 조건을 만족하며서 어떤 폐루프 전달함수의 성능을 최대로 이끌 수 있다.일반적인 H_infinity 제어와 다르게, 제안된 방법은 상태 예측기를 설계해서 원하는 상태를 예측할 수 있으며 부분 분수 확장을 통해서 병렬 형태로 구현할 수 있다. 이는 응답 특성을 좋게할 뿐만 아니라 구현에도 용이한다. 이런 연구의 효율성과 실용성을 엄밀한 수학적 분석 뿐만 아니라 시뮬레이션 및 실제 실험 결과를 통해서 입증한다.