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Enregistrement W2169202900 · doi:10.1115/1.4000835

Robust Control Synthesis Techniques for Multirate and Multisensing Track-Following Servo Systems in Hard Disk Drives

2010· article· en· W2169202900 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Dynamic Systems Measurement and Control · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRobust controlRobustness (evolution)Track (disk drive)Parametric statisticsServoControl theory (sociology)Control engineeringServomechanismLinear matrix inequalityControl systemMathematical optimizationControl (management)EngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes controller design methods, specially for track-following control of the magnetic read/write head in a hard disk drive (HDD). The servo system to be considered is a general dual-stage multisensing system, which encompasses most of the track-following configurations encountered in the HDD industry, including the traditional single-stage system. For the general system, a robust track-following problem is formulated as a time-varying version of the robust H2 synthesis problem. Both dynamic and real parametric uncertainties, which are typical model uncertainties in track-following control, are taken into account in the formulation. Three optimal robust controller design techniques with different robustness guarantees are applied to solve the synthesis problem. These are mixed H2/H∞, mixed H2/μ, and robust H2 syntheses. Advantages and disadvantages of each method are presented. Multirate control, which is inherent to control problems in HDDs, is obtained by reducing multirate problems into linear time-invariant ones, for which there are many useful theories and algorithms available. Most of the techniques proposed in this paper heavily rely on efficient numerical tools for solving linear matrix inequalities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,190 · 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