基于模糊控制的HVPE生长设备温度控制系统

王 超，孙文旭，马晓静，陈纪旸，栾义忠，马思乐,2

（1.山东大学海洋研究院，山东 青岛 266237；2.山东大学控制科学与工程学院，山东 济南 250061）

近年来，随着半导体生长工艺及其设备制造技术的迅速发展，在半导体材料生长过程中对温度场的控制要求越来越高［1］。在半导体材料生长尤其在氢化物气相外延（hydride vapor phase epitaxy，HVPE）生长氮化镓（GaN）时，电阻加热炉被广泛应用。在材料加热过程中，须实现加热炉温度的精准调控以保持温度场的恒定，因而高精度恒温场加热方式成为研究的重点。

目前，在生长大尺寸GaN厚膜材料时，由于设备体积及衬底尺寸的增大，在HVPE生长设备反应室内会形成流场涡流，这会加剧寄生反应，致使大尺寸GaN衬底更难均匀、稳定和高质量地生长［2］。另外，现有加热炉存在温度均匀性较差（温度梯度大）、加热控制精度低、控温方式不合理等缺陷，在温度控制过程中，存在大滞后、强耦合、未知干扰和不确定性等非线性控制难题［3］。

本文通过仿真研究并结合HVPE生长试验，对现有HVPE生长设备反应室的结构进行优化。加热炉体采用立式圆柱形腔体结构，共分为5个温区，通过在高铝炉管自上而下缠绕5组电阻丝进行加热。各工艺气体通道管路围绕反应室的进气法兰中心呈环状轴对称分布，在反应室内形成容积较大的立体对称聚焦型加热空间，使工艺反应区与生长区的温度保持均匀、稳定。在控制策略方面，常规的PID（proportion integration differentiation，比例积分微分）控制适应性较差，控制效果极不理想，致使GaN的生长质量不高，而模糊控制则可以通过运用专家的经验知识实现对非线性复杂对象的高性能控制［4］。所以，本文将模糊逻辑应用到PID控制中，设计模糊自适应整定PID控制器，以期提高温度控制精度，实现GaN长时间稳定、高质量地生长。同时，针对市面上HVPE生长设备无法满足6 in（15.24 cm）衬底生长要求的现状，笔者研制了6 in GaN衬底HVPE生长设备，重点研究其大尺寸腔室及腔体高温热管理问题，并完成6 in GaN衬底材料的生长验证，为大尺寸HVPE生长设备的国产化和实用化奠定基础。

1 HVPE生长设备整体设计

HVPE生长设备运行于常压高温下，主要由反应室、气路控制系统、加热炉与上位机监控系统等组成［5］。图1所示为HVPE生长设备实物图。

1.1 工艺过程的温度控制要求

HVPE生长是制备高质量GaN衬底材料的首要方式［6］。对于大尺寸HVPE生长设备，加热炉主要是对镓源处的反应区与石墨托盘衬底表面的生长区进行加热。在温度控制过程中，须满足控制精确、加热均匀以及调整时间短的要求。加热炉包含5个温区，温度控制范围为50～1 100℃，温度不均匀度低于±2℃。其中：反应区的最高温度为1 000℃；生长区的温度为500～1 100℃；其他温区为辅助控制区。应保证反应区和生长区互不影响，反应区的温度保持在850～900℃，生长区的温度保持在500～800℃，均保持稳定至少30 min。整套温度控制系统应持续稳定地运行，以实现GaN的长时间稳定生长。

图1 HVPE生长设备实物图Fig.1 Physical drawing of HVPE growth equipment

1.2 温度控制系统的设计

HVPE生长设备温度控制系统主要由PLC（programmable logic controller，可编程逻辑控制器）、可控硅调功器、变压器、热电偶、炉体加热装置等硬件设备以及上位机监控系统组成。加热炉体上布置有外径为210 mm的石英管。加热炉由5组加热单元组成，从上到下总有效高度为900 mm，每相邻两区设有绝热挡板以减小温区间的相互影响，同时消除烟囱效应。加上上下两端的绝缘层，设备整体高度不高于1 100 mm。加热炉的结构如图2所示。HVPE生长设备温度控制系统的硬件组成如图3所示。

加热炉体采用立式整体非开合式结构，两端开口，由固定支架固定于HVPE生长设备框架上。功率控制系统和温度控制系统集中在一个控制柜内。具体而言，在加热炉每一温区内均安设一个热电偶，且其分别与由可控硅调功器、变压器等电气元件组成的串级电路连接，通过温度控制算法的计算后输出相应的控制量来自动调节各加热单元的功率，以此实现各个温区温度的精准调控［7］，进而在反应室内形成多个温度梯度带，以降低热量流失、扩大恒温区范围，确保反应区和生长区温度场的均匀、稳定。

图2 HVPE生长设备加热炉的结构Fig.2 Structure of HVPE growth equipment heating furnace

图3 HVPE生长设备温度控制系统的硬件组成框图Fig.3 Hardware block diagram of temperature control system of HVPE growth equipment

根据现场实际情况，温度控制器采用西门子S7-1200 PLC，上位机界面由组态王6.55编写，上位机可与PLC通讯。根据工艺要求设定各温区温度，在各温区内部设置温度传感器；将收集到的温度信号经A/D转换后进入PLC，PLC通过比较加热期间的实际温度值与设定值，结合模糊控制算法计算控制量并输出；输出信号经D/A转换发送至可控硅调功器，可控硅调功器通过改变其占空比大小来控制电阻炉的加热功率，实现加热控制［8］。

1.3 上位机界面设计

采用组态王6.55设计上位机界面，如图4所示。界面上有“启动”“停止”“返回首页”“参数设置”“历史数据”等按钮；温度控制界面用来直观显示实际运行中的温度数据，以曲线或表格形式显示系统运行状态，便于实验人员作后期分析和处理。

2 模糊PID温度控制算法

2.1 温度控制模型的建立

查阅相关文献［9-11］并进行大量试验分析后可知，HVPE生长设备加热炉各温区的温升过程具有自平衡能力和非振荡特性。其传递函数可近似为有时滞的一阶惯性环节［12］，可表示为：

图4 HVPE生长设备的上位机界面Fig.4 Upper computer interfacet of HVPE growth equipment

式中：K为静态增益；T为惯性时间常数；τ为延迟时间。

2.2 单温区模糊自适应整定PID控制器设计

HVPE生长设备加热炉单温区模糊自适应PID控制器选用二输入三输出的设计［13］，在MATLAB软件中运用Fuzzy Logic Toolbox进行构建。控制器以温度偏差e与温度偏差变化率ec作为输入，对应输出为PID控制参数的调整值Δkp、Δki、Δkd，其实时校正公式为：

式中：kp0、ki0、kd0为PID控制参数的起始值，通常由试凑法获得。

HVPE生长设备加热炉包含5个温区，在每个温区都配置单独的模糊自适应整定PID控制器。单温区模糊自适应整定PID控制器结构如图5所示。

按照系统实际的需求，将系统输入输出变量的模糊论域分为7个等级，分别为NB（负大）、NM（负中）、NS（负小）、ZO（零）、PS（正小）、PM（正中）和PB（正大）。分析现场试验数据，将E、Ec的模糊论域设为{-6，-4，-2，0，2，4，6} ，而 Δkp、Δki、Δkd的模糊论域分别为[-0.3，0.3]，[-0.06，0.06]，[-5，5]，划分等级与E、Ec的相同。同时，模糊规则的设计也是重中之重［14］，综合考虑专家经验与现场实际调试情况，给出Δkp、Δki、Δkd的模糊推理规则，如表1至表3所示。

此外，各输入输出变量均选用三角形隶属度函数，模糊推理运用Mamdani推理法，解模糊的清晰化方法则选择Centroid法［15］。

3 结果与分析

3.1 仿真结果及分析

图5 单温区模糊自适应整定PID控制器结构Fig.5 Structure of fuzzy self-adaptive tuning PID controller of single temperature zone

表1 Δkp的模糊推理规则Table 1 Fuzzy inference rule of Δkp

表2 Δki的模糊推理规则Table 2 Fuzzy inference rule of Δki

表3 Δkd的模糊推理规则Table 3 Fuzzy inference rule of Δkd

传统PID控制与模糊自适应整定PID控制的参数设置是一致的。经过Ziegler-Nichols方法［17-18］的整定，将控制参数起始值设为：Δkp0=0.012，Δki0=0.000 09，Δkd0=4。在传统PID与模糊自适应整定PID控制下系统温度响应仿真曲线如图7所示。

分析图7可知：若系统的稳态误差要求不大于1%，则传统PID控制过程中的超调量为3.1%，调节时间为4 100 s；模糊自适应整定PID控制过程中的超调量为0.04%，调节时间为1 700 s，比传统PID控制的延迟时间短。总的来说，不论是超调量、调节时间还是响应时间，模糊自适应整定PID器的控制效果更好。

受到外界干扰（在第5 300秒添加+5%的脉冲干扰信号到系统输出反馈处）时，传统PID与模糊自适应整定PID控制下系统温度响应仿真曲线如图8所示。分析图8可知：在传统PID与模糊自适应整定PID控制下温度控制系统均能在一定程度上消除干扰信号的影响；模糊自适应整定PID控制器的抗干扰能力更强，对应的调节时间更短，超调量更小。

由Simulink仿真结果可知，相比于传统PID控制器，笔者设计的模糊自适应整定PID控制器的控制效果更好，能较好地满足系统要求，因此选定此方法来实现HVPE生长设备的温度控制。

3.2 实际运行结果及分析

在现场试验过程中通过上位机界面观察在传统PID与模糊自适应整定PID控制下炉温的变化情况，将温度数据绘制成曲线进行动态显示。图9为单温区设定为1 050℃时在传统PID与模糊自适应整定PID控制下系统的实时温度曲线。分析图9可知：在模糊自适应整定PID控制下炉温上升阶段温度曲线平滑，波动较小，温度变化与Simulink仿真基本同步。此外，在模糊自适应整定PID控制下生长的GaN质量良好，进一步证实了将其应用于HVPE生长设备进行温度控制的可行性与有效性。

图6 传统PID与模糊自适应整定PID控制下的温度控制系统仿真模型Fig.6 Simulation modeloftemperature control systemunder traditional PID and fuzzy self-adaptive tuning PID control

图7 传统PID与模糊自适应整定PID控制下系统温度响应仿真曲线Fig.7 Simulation curves of system temperature response under traditional PID and fuzzy self-adaptive tuning PID control

图8 受到外界干扰时传统PID与模糊自适应整定PID控制下系统温度响应仿真曲线Fig.8 Simulation curves of system temperature response under traditional PID and fuzzy self-adaptive tuning PID control with external disturbance

图9 设定温度为1 050℃时传统PID与模糊自适应整定PID控制下系统的实时温度曲线Fig.9 System real-time temperature curves under traditional PID and fuzzy self-adaptive tuning PID control with setting temperature of 1 050℃

4 结 论

根据HVPE生长的工艺要求，对其温度控制系统进行分析，将模糊逻辑应用到PID控制中，通过PLC设计了一套基于模糊控制的HVPE生长设备温度控制系统。Simulink仿真结果和实际应用效果均表明：相比于传统PID控制，不论是超调量、调节时间还是响应时间，模糊自适应整定PID控制器的控制效果更好。整个系统的温度控制精度得到了显著提高，较好地满足了HVPE工艺材料生长的要求。