基于混合集成建模的硅单晶直径自适应非线性预测控制.docx
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"基于混合集成建模的硅单晶直径自适应非线性预测控制" 硅单晶是最重要的半导体材料,全球95%以上的半导体器件和99%以上的集成电路采用硅单晶作为衬底材料。因此,稳定、高效、高品质的硅单晶生产对信息产业安全可靠发展以及持续技术创新起到至关重要的支撑作用。直拉法(Czochralski法)晶体生长工艺是目前生产大尺寸、电子级硅单晶的主要方法。其原理是将石英坩埚中的多晶硅原料熔化,并经过引晶、放肩、等径和收尾等一系列步骤,最后从硅熔体中提拉出圆柱形的硅单晶。 晶体直径是硅单晶生长过程中一个重要的控制目标,精准的直径控制不但可以避免晶体内部位错缺陷生成的可能性,而且能够提高后续加工的晶体利用率。研究人员提出了多种晶体直径控制方法并应用于实际生产。然而,传统基于模型的控制器设计策略很难应用于实际硅单晶生长过程控制,且晶体提拉速度的不断变化容易导致硅单晶品质降低。 基于混合集成建模的硅单晶直径自适应非线性预测控制是实现高品质硅单晶生长的关键性问题。机理模型和数据驱动模型是晶体直径控制的两种常用模型。然而,机理模型难以建立且很难实际应用于硅单晶生产过程控制。数据驱动控制可以直接利用数据实现复杂工业过程建模和控制,且已受到学术界的广泛关注。 混合集成建模方法综合了不同模型的优点,具有令人满意的预测效果。实际硅单晶生长过程中的数据(加热器功率、晶体直径等)包含了大量反映硅单晶生产运行和产品质量等关键参数的潜在信息。因此,采用混合集成建模方法建立硅单晶生长过程的预测模型,具有无需显式建模晶体生长系统内部状态以及减少建模成本和提高建模精度的优点。 预测控制是工业实践中先进控制的主导技术,具有处理大滞后、非线性、不确定性的良好能力。然而,复杂的硅单晶生长过程使得优化晶体直径目标函数的求解变得十分困难。启发式优化算法对所求解问题的数学模型要求不高,常被用于复杂目标函数的优化求解,如遗传算法(GA)和蚁狮优化(ALO)等。ALO算法是一种无梯度的优化算法,具有可调参数少、求解灵活且易于实现等优点。 因此,本文提出了一种基于混合集成建模的硅单晶直径自适应非线性预测控制方法,旨在实现高品质硅单晶生长。该方法通过混合集成建模方法建立硅单晶生长过程的预测模型,并采用预测控制方法实现晶体直径的自适应控制。同时,使用启发式优化算法对晶体直径目标函数进行优化求解。实验结果表明,该方法能够有效地控制硅单晶的直径,提高硅单晶的品质和生产效率。
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