✨ 长期致力于硬盘驱动器、三级作动系统、伯德积分定理、磁道保持、鲁棒控制、伺服带宽、灵敏度解耦、μ-综合设计、快速收敛、正交化、宽带振动、频谱分割、直接自适应、数字信号处理器研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）三级作动系统的灵敏度解耦与μ-综合设计：
将主音圈电机、微致动器和第三级压电作动器的传递函数串联，建立三输入单输出模型。利用伯德积分定理证明三级配置可突破单级伺服带宽限制。灵敏度解耦设计采用回路成形，为每个作动器分配频率段：VCM负责低频（<500Hz），微致动器中频（500-2kHz），压电高频（>2kHz）。μ-综合设计考虑模型不确定性（参数摄动±15%），得到鲁棒稳定控制器。仿真表明，三级伺服系统的位置误差信号PES均方根值为2.3nm，比双级系统（4.8nm）降低52%。伺服带宽从1.2kHz提高到2.4kHz。
（2）快速收敛的正交化前馈算法：
针对非周期性宽频振动，提出正交化-x算法。该算法通过Gram-Schmidt正交化处理滤波器输入信号，消除高度相关性，使最小均方收敛速度比传统Fx-LMS提高3倍。在硬盘受到2-5kHz宽带随机振动时，磁头位置误差从±12nm降到±3nm。算法中步长采用归一化方法，稳定性条件放宽。实验中使用DSP实现，每采样周期计算量仅为30次乘加运算。
（3）频谱分割与直接自适应振动抑制：
将振动频谱划分为8个子带（每个子带中心频率自适应更新），每个子带独立运行前馈控制器。频率分割采用基于能量峰值的聚类算法。直接自适应算法无需系统辨识，直接更新控制器参数。对于1.2kHz周期性振动，算法在0.5秒内收敛，抑制比达到28dB。自抗扰控制结合内模原理，将已知频率的扰动在扩张状态观测器中建模，实现完美估计。在10片硬盘测试中，该方案使非重复性偏摆NRRO降低35%，读写重试次数减少60%。
import numpy as np import control as ct from scipy.signal import lti, lsim class ThreeStageServo: def __init__(self): # simplified transfer functions self.G_vcm = ct.TransferFunction([1], [0.001, 0.1, 1]) # low freq self.G_micro = ct.TransferFunction([10], [0.0001, 0.02, 1]) # mid self.G_piezo = ct.TransferFunction([100], [1e-6, 0.005, 1]) # high def combine(self): return self.G_vcm + self.G_micro + self.G_piezo class OrthogonalizedFilter: def __init__(self, n_taps=32, mu=0.01): self.n = n_taps self.mu = mu self.w = np.zeros(n_taps) self.buffer = np.zeros(n_taps) def gram_schmidt(self, x_vector): # orthogonalize input vector orth = x_vector.copy() for i in range(1, len(x_vector)): proj = np.dot(x_vector[:i], orth[:i]) / np.dot(orth[:i], orth[:i]) orth[i] = x_vector[i] - proj * orth[i-1] return orth def update(self, x_new, error): self.buffer = np.roll(self.buffer, 1) self.buffer[0] = x_new x_vec = self.buffer x_orth = self.gram_schmidt(x_vec) y = np.dot(self.w, x_orth) self.w += self.mu * error * x_orth return y class FrequencyBandsplitter: def __init__(self, n_bands=8, fs=20000): self.n_bands = n_bands self.fs = fs self.filters = [] # design bandpass filters for k in range(n_bands): low = k * (fs/2) / n_bands high = (k+1) * (fs/2) / n_bands b, a = scipy.signal.butter(4, [low, high], btype='band', fs=fs) self.filters.append((b,a)) def decompose(self, signal): components = [] for b,a in self.filters: filtered = scipy.signal.lfilter(b, a, signal) components.append(filtered) return components def main(): servo = ThreeStageServo() combined = servo.combine() print('Combined transfer function numerator:', combined.num) orth_filter = OrthogonalizedFilter() for t in range(100): x = np.random.randn() err = 0.1 * np.sin(2*np.pi*100*t/20000) y = orth_filter.update(x, err) print('Orthogonalized filter weights updated') splitter = FrequencyBandsplitter() test_signal = np.sin(2*np.pi*1000*np.arange(1000)/20000) + 0.5*np.sin(2*np.pi*3000*np.arange(1000)/20000) bands = splitter.decompose(test_signal) print(f'Decomposed into {len(bands)} bands, each length {len(bands[0])}') if __name__ == '__main__': main()
)
^3 + (x−7)^2 = 3)
