硅单晶等径阶段直径模型辨识与控制研究

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硅单晶作为半导体行业基础材料之一,对集成电路产业发展起着重要作用。随着极大规模集成电路发展,对硅单晶提出了大尺寸、高品质等要求。目前制备硅单晶最为重要的方法是基于传统控制结构的直拉法。在传统控制结构中,目标温度跟踪曲线依赖人工经验且控制器参数常通过反复实验获得。除此之外,热场温度控制晶体直径环节存在非线性、大时滞、缓时变特性。为避免目标温度跟踪曲线和控制器参数设置不合理,最有效策略是辨识热场温度-晶体直径非线性动态模型,并采用基于模型的控制策略实现晶体直径控制,从而达到提高晶体品质的目的。本文在硅单晶生长原理及传统硅单晶控制结构研究基础上,提出一种恒拉速热场温度-晶体直径辨识和控制方案。利用等径阶段的热场温度和晶体直径数据及输出相关性时滞确定算法获得热场温度-晶体直径非线性动态模型时滞;采用利普希茨商确定模型输入输出阶次;在模型参数辨识后采用增强型相关检验算法优化模型阶次并对辨识模型进行检验;参数辨识分别基于动态BP神经网络和栈式稀疏自动编码器实现。获得有效热场温度-晶体直径模型后,分别采用基于动态BP神经网络和基于栈式稀疏自动编码器预测模型的广义预测控制算法对晶体直径进行控制仿真实验。实验结果表明:提出的辨识方案可以有效获得热场温度-晶体直径大时滞非线性动态模型;将栈式稀疏自动编码器引入广义预测控制能够有效跟踪设定晶体直径,但该算法在线修正实时性较差。基于动态BP神经网络的广义预测控制算法不仅能够准确跟踪设定晶体直径,同时能够通过在线学习对预测模型予以修正,以适应系统缓时变特征。
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