【摘 要】
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信息产业与新型绿色能源产业是目前人类的两大支柱产业,硅单晶作为两大支柱产业的基础材料尤为重要。随着集成电路和光伏产业的快速发展,对硅单晶的外形尺寸和晶体品质提出了更高的要求。然而,硅单晶的生长过程是一个具有非线性、强耦合、大迟滞和不确定性模型的动态时变过程,传统的控制方法难以确保晶体的品质满足实际的工业要求。因此,研究硅单晶品质预测控制具有重要价值及实际意义。本文从数据驱动建模和控制的角度,提出了
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信息产业与新型绿色能源产业是目前人类的两大支柱产业,硅单晶作为两大支柱产业的基础材料尤为重要。随着集成电路和光伏产业的快速发展,对硅单晶的外形尺寸和晶体品质提出了更高的要求。然而,硅单晶的生长过程是一个具有非线性、强耦合、大迟滞和不确定性模型的动态时变过程,传统的控制方法难以确保晶体的品质满足实际的工业要求。因此,研究硅单晶品质预测控制具有重要价值及实际意义。本文从数据驱动建模和控制的角度,提出了 一种基于软测量模型的硅单晶品质预测控制方法,以实现晶体直径的精准控制及确保晶体品质满足实际工艺要求。1、在实际的直拉硅单晶生长过程中V/G获取困难,因此建立了基于混合变量加权堆栈自编码随机森林（Hybrid Variable Weighted Stacked Autoencoders Random Forest,HVW-SAE-RF）的软测量模型。在该模型中,将每层网络的输入与目标变量间的混合相关性用以设计目标函数,使得提取的深层特征与目标变量形成强相关,并将随机森林模型（Random Forest,RF）作为输出层进行回归预测,最终得到V/G的预测值。2、基于上述建立的软测量模型,并且考虑模型不确定性问题,本文提出了一种基于软测量模型的分层控制策略,以实际控制系统输出性能最佳为目标,采用灰狼优化算法进行求解,实现了晶体直径控制及V/G值的实时在线监控。其中,内层的PID控制用于快速稳定系统;外层模型预测控制用于处理系统约束,增强内层环路控制性能;V/G值监控器用于确保系统输出的V/G满足晶体生长要求。3、基于实际直拉硅单晶生长过程的工业数据,验证了所建模型具有较好的预测性能和泛化能力,以及能够为分层控制策略提供准确的V/G预测值。另外,基于软测量模型的分层控制不仅可以实现晶体直径的精确控制,而且能够对固液界面的V/G值进行实时在线监控,将固液界面V/G控制在晶体生长理论要求的范围内,为保证晶体品质提供了有效的技术手段。
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