MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2000251225 · doi:10.1002/acs.994

Multiple robust track‐following controller design in hard disk drives

2007· article· en· W2000251225 sur OpenAlexaff
Jongeun Choi, Ryozo Nagamune, Roberto Horowitz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adaptive Control and Signal Processing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIterative Learning Control Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrack (disk drive)Computer scienceController (irrigation)Control theory (sociology)Tracking (education)Set (abstract data type)Robust controlOptimal controlControl engineeringMathematical optimizationControl (management)Control systemMathematicsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a new technique for track‐following control in hard disk drives, in order to achieve high tracking precision of magnetic read–write headsuniformlyfor a huge number of disk drives. The basic idea in this technique is to classify the disk drives into several sets depending on dynamics properties, and to apply a robust controller to each set. The problem of designing the optimal classification of dynamics and the corresponding optimal robust controllers is formulated as a nonconvex optimization problem, for which sub‐optimal solutions are to be found numerically. A numerical simulation shows the usefulness of the proposed technique by illustrating a tracking performance improvement. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Adaptive Control and Signal ProcessingMême sujetIterative Learning Control SystemsTravaux en français237 207