生长氮化镓薄膜的智能高精度温度控制器的研究

摘要

氮化镓(GaN)材料已成为宽带隙半导体材料中一颗璀璨的明珠，它的研究与应用是现今全球半导体研究的前沿和热点。目前，金属有机物化学气相沉积(MOCVD)是制备GaN薄膜最为广泛的工艺。
　　温度是MOCVD系统中材料生长的一个至关重要的影响因素。本文具体研究了氮化镓薄膜生长中温度控制系统部分。被控对象是一个具有非线性、大惯性、纯滞后、多变量、时变参数的复杂温度系统，工作机理复杂。为了达到较高的控制精度，本文设计建立了一种基于模糊规则切换的比例-模糊-PID(P-Fuzzy-PID)复合温度控制系统，用不同控制方式分段实现控制。这种分段控制算法综合了P、Fuzzy、PID三种控制的长处。通过PID线性控制器、模糊控制器和P控制器的并行结合,实现了三种控制器的优势互补，控制性能明显改进。当温度偏差很大时，用比例控制，以提高系统的响应速度，加快响应过程；当温度偏差较大时，切换到模糊控制，以提高系统的阻尼性能，减小响应过程中的超调；当温度偏差较小时，采用PID线性控制，使其静态性能良好,满足系统精度要求。
　　采用模糊推理完成比例、模糊和PID控制器之间的“无扰切换”，克服了常规阈值切换存在扰动的问题，保证了三种控制的平稳过渡。
　　在模糊控制器的参数整定上,借助于模糊传递函数的定义,建立了模糊控制器比例因子与PID线性控制器整定参数的近似对应关系,于是模糊控制器的最佳参数便可通过较少的试凑被整定出来,简化了模糊控制器的设计。采用遗传算法对PID控制器的三个系数进行整定，它是一种不需要任何初始值信息并可以寻求全局最优解、高效的优化组合方法。最后再做适当的调整直至满意的结果。
　　在MATLAB环境下，对该温度控制系统进行了阶跃、鲁棒性、抗干扰能力和温度跟踪特性的仿真，仿真结果表明，对比常规的阈值切换方法，该控制系统有较小的超调量，较强的鲁棒性，较强的抗干扰能力和较好的温度跟踪特性。

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第一章 绪 论

1.1 氮化镓材料的发展历程、特性与应用

1.2 氮化镓晶体的生长——MOCVD法

1.3 课题背景与意义

1.4 温度控制

1.5 模糊控制算法

1.6 课题的内容安排

第二章 MOCVD控制系统组成

2.1 MOCVD系统组成

2.2 MOCVD控制

第三章 温度控制系统的特点及常见算法

3.1 温度控制系统的特点和要求

3.2 温度系统常见控制算法

第四章 温度控制系统的设计与实现

4.1 算法的选择

4.2 P-FUZZY-PID控制器的结构

4.3 PID控制器

4.4 模糊控制理论[35]

第五章 计算机模拟和仿真分析

5.1 仿真模型

5.2 参数整定

5.3 阶跃响应

5.4 鲁棒性和稳定性

5.5 抗干扰性能

5.6 系统跟踪特性

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 进一步研究工作

致谢

参考文献

附录