大規(guī)模集成電路和太陽能光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對硅單晶的品質(zhì)和尺寸提出了更高要求,直拉法是制備高品質(zhì)硅單晶的有效方法。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)基于視覺測徑,通過加熱器和提拉速度控制CZ硅單晶生長過程,但因關(guān)鍵變量耦合復(fù)雜不易實(shí)現(xiàn)解耦控制�；谝曈X測徑的恒拉速控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),如何調(diào)節(jié)加熱功率控制熱場溫度穩(wěn)定是本文研究的重點(diǎn)。加熱功率-熱場溫度的熱傳輸過程具有非線性、時(shí)變、大滯后特性,基于模型的算法更利于熱場溫度的有效控制。生長過程的機(jī)理建模困難且求解復(fù)雜,本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模思想。生長過程的非線性時(shí)變特性隨時(shí)間累積較為嚴(yán)重,數(shù)據(jù)驅(qū)動的全局一次辨識和控制很難取得理想效果�；诖�,本文提出分段辨識和分段控制策略。在模型辨識方面,選擇等徑階段受充分激勵(lì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段和濾波處理,利用模糊逼近和行列式比值法確定滯后階次和模型階次;模型結(jié)構(gòu)確定后,對于生長變化簡單的數(shù)據(jù)段一,基于一次改進(jìn)的蟻獅優(yōu)化算法辨識模型參數(shù);對于生長變化復(fù)雜的數(shù)據(jù)段二,基于本文提出的新型T-S模糊辨識方法結(jié)合二次改進(jìn)的蟻獅優(yōu)化算法辨識含噪聲的模型參數(shù)。仿真表明,本文兩次改進(jìn)的蟻獅優(yōu)化算法具有更好的全局優(yōu)化能力;新型T-S模糊辨識較傳統(tǒng)辨識...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 直拉硅單晶生長簡介
        1.2.1 生長過程及制備方法
        1.2.2 生長需求與挑戰(zhàn)
    1.3 CZ硅單晶生長控制研究現(xiàn)狀
        1.3.1 CZ硅單晶生長過程特性分析
        1.3.2 CZ硅單晶生長建模研究現(xiàn)狀
        1.3.3 CZ硅單晶生長控制研究現(xiàn)狀
    1.4 論文研究的主要內(nèi)容和章節(jié)安排
2 CZ硅單晶生長控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.1 關(guān)鍵變量分析
        2.1.1 加熱器對熱場溫度的作用
        2.1.2 提拉速度對熱場溫度的作用
    2.2 CZ硅單晶控制結(jié)構(gòu)
        2.2.1 基于視覺測徑的雙閉環(huán)控制系統(tǒng)
        2.2.2 基于視覺測徑的恒拉速串級控制系統(tǒng)
    2.3 CZ硅單晶恒拉速生長控制策略
    2.4 本章小結(jié)
3 蟻獅優(yōu)化算法及其改進(jìn)
    3.1 蟻獅優(yōu)化算法
        3.1.1 蟻獅優(yōu)化算法原理
        3.1.2 蟻獅優(yōu)化算法缺點(diǎn)
    3.2 蟻獅優(yōu)化算法一次改進(jìn)
        3.2.1 Levy變異機(jī)制
        3.2.2 精英自適應(yīng)競爭機(jī)制
    3.3 蟻獅優(yōu)化算法二次改進(jìn)
        3.3.1 半徑連續(xù)收縮機(jī)制
        3.3.2 動態(tài)隨機(jī)搜索機(jī)制
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 LEALO算法測試
        3.4.2 RDALO算法測試
    3.5 本章小結(jié)
4 數(shù)據(jù)驅(qū)動的等徑階段熱場溫度建模
    4.1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
        4.1.1 數(shù)據(jù)采集與選取
        4.1.2 數(shù)據(jù)分段與預(yù)處理
        4.1.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.2 模型結(jié)構(gòu)辨識
        4.2.1 滯后階次辨識
        4.2.2 模型階次辨識
        4.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 模型參數(shù)辨識
        4.3.1 數(shù)據(jù)段一的模型參數(shù)辨識
        4.3.2 數(shù)據(jù)段二的模型參數(shù)辨識
        4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 等徑階段熱場溫度控制
    5.1 模型預(yù)測控制算法
        5.1.1 廣義預(yù)測控制算法
        5.1.2 改進(jìn)的廣義預(yù)測控制算法
        5.1.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    5.2 基于數(shù)據(jù)段一模型的熱場溫度控制
        5.2.1 預(yù)測模型一的獲取
        5.2.2 基于數(shù)據(jù)段一模型的改進(jìn)廣義預(yù)測控制算法
        5.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    5.3 基于數(shù)據(jù)段二模型的熱場溫度控制
        5.3.1 預(yù)測模型二的獲取
        5.3.2 預(yù)測模型在線修正
        5.3.3 基于數(shù)據(jù)段二模型的改進(jìn)廣義預(yù)測控制算法
        5.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    5.4 模型切換控制
        5.4.1 模型切換不穩(wěn)定性分析
        5.4.2 模型切換控制策略
        5.4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
研究成果



本文編號：4004457