發(fā)布時(shí)間：2024-07-09 05:18

　　大規(guī)模集成電路和太陽(yáng)能光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)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(jué)測(cè)徑,通過(guò)加熱器和提拉速度控制CZ硅單晶生長(zhǎng)過(guò)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(jué)測(cè)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(chǎng)溫度穩(wěn)定是本文研究的重點(diǎn)。加熱功率-熱場(chǎng)溫度的熱傳輸過(guò)程具有非線(xiàn)性、時(shí)變、大滯后特性,基于模型的算法更利于熱場(chǎng)溫度的有效控制。生長(zhǎng)過(guò)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(dòng)的建模思想。生長(zhǎng)過(guò)程的非線(xiàn)性時(shí)變特性隨時(shí)間累積較為嚴(yán)重,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全局一次辨識(shí)和控制很難取得理想效果�；诖�,本文提出分段辨識(shí)和分段控制策略。在模型辨識(shí)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(duì)于生長(zhǎng)變化簡(jiǎn)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(shí)模型參數(shù);對(duì)于生長(zhǎng)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(shí)方法結(jié)合二次改進(jìn)的蟻獅優(yōu)化算法辨識(shí)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(shí)較傳統(tǒng)辨識(shí)...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(zhǎng)簡(jiǎn)介
        1.2.1 生長(zhǎng)過(guò)程及制備方法
        1.2.2 生長(zhǎng)需求與挑戰(zhàn)
    1.3 CZ硅單晶生長(zhǎng)控制研究現(xiàn)狀
        1.3.1 CZ硅單晶生長(zhǎng)過(guò)程特性分析
        1.3.2 CZ硅單晶生長(zhǎng)建模研究現(xiàn)狀
        1.3.3 CZ硅單晶生長(zhǎng)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(zhǎng)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(duì)熱場(chǎng)溫度的作用
        2.1.2 提拉速度對(duì)熱場(chǎng)溫度的作用
    2.2 CZ硅單晶控制結(jié)構(gòu)
        2.2.1 基于視覺(jué)測(cè)徑的雙閉環(huán)控制系統(tǒng)
        2.2.2 基于視覺(jué)測(cè)徑的恒拉速串級(jí)控制系統(tǒng)
    2.3 CZ硅單晶恒拉速生長(zhǎng)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(jìng)爭(zhēng)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(dòng)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(cè)試
        3.4.2 RDALO算法測(cè)試
    3.5 本章小結(jié)
4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的等徑階段熱場(chǎng)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(shí)
        4.2.1 滯后階次辨識(shí)
        4.2.2 模型階次辨識(shí)
        4.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 模型參數(shù)辨識(shí)
        4.3.1 數(shù)據(jù)段一的模型參數(shù)辨識(shí)
        4.3.2 數(shù)據(jù)段二的模型參數(shù)辨識(shí)
        4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 等徑階段熱場(chǎng)溫度控制
    5.1 模型預(yù)測(cè)控制算法
        5.1.1 廣義預(yù)測(cè)控制算法
        5.1.2 改進(jìn)的廣義預(yù)測(cè)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(chǎng)溫度控制
        5.2.1 預(yù)測(cè)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(cè)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(chǎng)溫度控制
        5.3.1 預(yù)測(cè)模型二的獲取
        5.3.2 預(yù)測(cè)模型在線(xiàn)修正
        5.3.3 基于數(shù)據(jù)段二模型的改進(jìn)廣義預(yù)測(cè)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(hào)：4004457