李金涛，颜向乙，尚美杰，张继静

(中国电子科技集团公司第四十五研究所，北京 101601)

半导体产品的制造加工质量与一致性对工艺温度的依赖亦逐渐加深，因此某些半导体专用设备对温度控制系统提出了更高要求。而半导体制造工序的高精度、高准确度、多样性、流水线式、批量化的生产特点决定了半导体专用设备的温度控制有着自己独特的一面与难度，如：半导体制造对温度控制的高精度要求、反复进出料对设备工作模块的温度冲击、为适应不同型号产品加工而更换工作台所造成的温度控制对象的巨大变化对温度控制系统提出了高精度、高稳定性、抗冲击、强适应性等要求。本文针对半导体对温度控制的高要求，结合某半导体专用设备加工工艺特点，提出了一种基于模糊理论、模型自适应、PID参数自整定温度控制结构，并将该控制结构应用于半导体加工设备中。

1 模糊PID自整定算法

1.1 模糊算法引进

模糊模型使用模糊语言和规则描述一个系统的动态特性及性能指标。其特点是不需要知道被控对象的精确模型，易于控制不确定对象和非线性对象，对被控对象参数变化有强适应性，对控制系统干扰有较强抑制能力。然而，模糊控制的局限性在于对控制系统设计分析和标准缺乏系统的方法步骤，规则库缺乏完整性，没有明确的控制结构。PID控制器结构简单，明确，能满足大量工业过程的控制要求，特别是其对控制对象的强针对性能较好适应高精度控制。但PID本质是线性控制，过于依赖控制对象的准确数学模型，而模糊控制具有智能性，属于非线性领域，因此，将模糊控制与PID结合将具备两者的优点，即用PID调节来控制单种状态下的控制输出，用模糊规则自学习当前的工作状态，然后指导PID控制做出相应的参数调整，这样的方法主要的问题就是要合理地获得PID参数的模糊校正规则，其实质是一种以模糊规则调节PID参数的自适应控制，即在一般PID控制系统基础上，加上一个模糊控制规则环节。

1.2 模糊PID自整定算法

传统的PID控制器以设定值R（t）与实际控制结果 y（t）之差 e（t）作为控制器输入，通过比例、积分、微分3个环节输出控制量，其控制规律为：

式中：Kp为比例系数，适当调节此系数可以减小系统的稳态误差，提高系统的稳态精度；KI为积分系数，适当的调节此系数可以改善系统的稳态性能。KD为微分系数，适当的调节此系数可以产生有效地早期修正信号，增加系统的阻尼程度，可改善系统的稳定性。

通过调整3个参数可实现被控对象的小范围精度控制，但3个系数的调整是建立在准确被控对象精确模型基础之上的，在不确定控制对象及控制动态性方面具有一定的局限性。为适应半导体工艺中高精度、抗冲击要求，引入模糊控制算法，将比例积分微分3个参数在运行范围内模糊化，利用温度控制系统运行过程中温度偏差和温度偏差变化率实时进行调整，以达到适应控制对象变化、改善控制系统动态性能的目的。以温度误差为例模糊模型隶属度如图1所示。

图1 温度误差隶属度模型

根据温度调整规律，结合PID控制器特性，以温度误差及温度误差变化率为标准，分别建立比例、积分、微分系数模糊化规则表，在此以积分系数为例，列举模糊化规则表，如表1所示。

（其中纵坐标为温度控制误差，横坐标为温度控制误差变化率）。

表 1 积分系数模糊规则

模糊规则表是进行PID实时调整的依据，设定温度误差为 e（t），温度误差变化率为 σ（t），温度误差隶属于模型ξ区间的隶属度为Re(t)*ξ，温度误差变化率隶属于模型ψ区间的隶属度为Rσ(t)*ψ，积分系数取自规则表ξ*ψ区间的指数为RKI*ξ*ψ，权重为 KI*ξ*ψ，则自整定关系可表示为：

以上为81条隶属度传递关系，则积分值提取计算量可表示为：

将上式在计算机语言中实现，则每个控制更新周期控制量可近似为：

通过以上处理过程得到每个控制更新周期PID控制器积分参数，其中比例参数和微分参数可通过类似过程得到，在此不作累述。

2 控制模型自学习

通过模糊PID自整定控制器可提高系统动态性和抗干扰性。但对于热控制对象的大幅度剧烈变化，模糊规则表权重参数KI*ξ觹ψ仍需根据实际情况进行校正，如控制结构前向通道整体DC增益随工作台热容量变化大幅度变动。

对于整个温度控制系统中整个温度控制对象，可视为大滞后环节和大惯性环节的组合，其传递函数可表示为：

其阶跃响应曲线如图2所示。

通过对控制对象分析，可得到对象模型试验测定方法，在温度驱动系统中给定固定功率输出，可得到温度响应时间曲线，其中纯延迟环节可通过响应空白时间段τ确定，大惯性环节时间常数可通过温度0.63区段过度时间确定，而惯性环节

比例系数可通过温度过度最终值确定。

图2 热控对象阶跃响应曲线

在温度控制系统中通过1～3次功率阶跃，得到热控对象的粗略模型。在预先进行的模型仿真实验中验证PID控制器与控制模型的对应关系，即因被控对象引起的巨大变化即可通过以上方法适当改变PID模糊规则表中的对应权值，以达到控制器对控制对象大幅度变化的强适应能力。

3 控制系统整体结构

温度控制器中模糊PID自整定模块处理温度冲击，提高系统动态响应特性，模型辨识模块处理PID模糊规则表权值，以适应因设备工作台变化引起的控制对象特性大幅度变化，控制系统整体结构如图3所示。

图3 控制系统整体结构

在实际的温度控制系统实现设计中，除控制系统整体结构中所提到的模块外，仍有许多附属模块，如：用于积分量限制保护的积分饱和模块、用于适应功率驱动单元功率上限的处理模块、检测反馈回路的滤波及拟合模块等，在此不做赘述。

4 设计结果验证

本设计在系统实现中，以AVR系列mega128型单片机为控制器CPU，使用K型热电偶为检测传感器，以隔离式固态继电器为功率转换模块，使用定频变占空比PWM为驱动方式，设计了三路温度控制通道，在此以其中一路通道为例在某型号半导体专用设备热加工工作台进行试用试验验证。

实验一：以热台为控制对象，加热功率上限400 W，验证单一PID控制器与本设计结构控制器控制结果，以超调、过度时间、稳态精度为指标，验证结果见表2。

表2 试验结果对比（初始温度：室温，目标温度：220℃）

实验二：以热台为控制对象，加热功率上限400 W，在系统稳定在220℃情况下，在热工作台上加一铜块，给以热台温度干扰，验证系统抗干扰能力,结果见表3。通过以上两组实验可以看出，自学习模糊自整定控制器在控制精度方面与单一PID结构控制器相似，在动态性能、抗干扰冲击等方面明显优于单一PID结构控制器。

表3 实验结果对比（初始温度：220℃，回复温度220℃）

5 结 论

本文通过半导体专用设备对温度控制的要求分析，提出了一种基于模糊算法、对控制对象适应能力较强的变参数温度控制系统，并对模糊控制器的设计步骤，温控对象辨识及控制器整体结构进行了介绍，最后通过与一种单一PID结构温度控制器作对比，在某半导体专用设备热工作台上进行了温度验证试验和设备运行验证试验，经验证：所设计控制结构控制精度高，响应速度快，过度平稳，抗干扰能力强。最后，该款温度控制器已成功应用于半导体设备。

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