（等离子体物理专业论文）非平衡反应磁控溅射迟滞效应的pid神经网络控制仿真研究.pdf

大连理工大学硕士学位论文 摘要 反应磁控溅射制备a 1 n 薄膜时，强非线性迟滞效应会造成溅射系统不稳定，并影响 薄膜的沉积速率和性能。迟滞效应表现为沉积速率 、。 一终 。 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 电子在电场e 作用下，在飞向基片过程中与氩原子发生碰撞，使其电离出a r + 和一 个新的电子。电子飞向基片，a r + 在电场作用下加速飞向阴极靶，并以高能量轰击靶表 面，使靶材发生溅射。在溅射粒子中，中性的靶原子或分子则沉积在基片上形成薄膜。 心心心义心心父心测 b h 。莨 e r n r 、一一 nsn 图i 4 平面磁控溅射原理图 f i g ，1 4 s k e t c ho fm a g n e 仃o ns p u t t e r i n g 溅射靶 从阴极发射的二次电子，一旦离开靶面，就同时受到电场和磁场的作用。为了便于 说明电子的运动情况，我们可以近似认为：二次电子在阴极暗区时，只受电场作用：一旦 进入负辉区就只受磁场作用。从靶面发出的二次电子，首先在阴极暗区受到电场加速， 飞向负辉区。进入负辉区的电子具有一定速度，并且垂直于磁力线运动。由于受到洛仑 兹力的作用，电子绕磁力线旋转，旋转半周之后，重新进入阴极暗区，受到电场减速。 当电子接近靶面时，电子又在电场的作用下再次飞离靶面，开始一个新的运动周期。电 子就这样周而复始，跳跃式地朝以电场) b ( 磁场) 所指的方向漂移。二次电子在环状 磁场的控制下，运动路径不仅很长，而且被束缚在靠近靶表面的等离子体区域内，在该 区中电离出大量的氩离子用来轰击阴极靶，从而实现了磁控溅射高速沉积的特点。随着 碰撞次数的增加，电子的能量逐渐降低，同时逐步远离阴极靶面。低能电子将沿着磁力 线，在电场e 作用下最终到达基片。由于该电子的能量很低，传给基片的能量很小，致 使基片温升较低。另外，由于磁极轴线处的电场与磁场平行，电子将直接飞向基片。但 是在磁极轴线处离子密度很低，所以飞向基片的电子很少，对基片温升作用极微。 w i n d o w s 和p j k e l l y 等人在文酬1 1 】中磁控溅射做了较为详细的叙述。从“常规磁 控”、“平衡磁控 技术发展到“非平衡磁控 技术，“非平衡磁控 技术与“多源 大连理工大学硕士学位论文 闭合磁场”系统的结合更是弥补了常规碰控溅射技术的缺点，使系统的等离子体参数可 以在报大的范围内调节u “。 非平衡就是通过对磁体的改进，将其某一磁极的磁场对于另一极性相反磁极的磁场 增强或减弱，形成磁场分布的“非平衡”。这样在保证靶面水平磁场分量有效地约束二次 电子运动，可以维持稳定的磁控溅射放电的同时，另一部分电子沿着强磁极产生的垂直 靶面的纵向磁场，可以使逃选出靶面的电子飞向镀膜区域。这些飞离靶面的电子还会与 中性粒子产生碰撞电离，进一步提高镀膜空何的等离子体密度，有利于提高沉积速率。 图15 是非平衡磁控溅射与常规磁控溅射技术的示意图。 ( a )( b ) 圈1 5 平面磷控溅射靶的磁场分布( a ) 平衡( b ) 非平衡 f 嘻1 5 ( a ) b a l a n c e da n d ( ”u n b a l a n c e dp l a n a r m a g c e h o ns p m t e r i n g t a r g e t s 非平衡磁控溅射技术的进一步发展是非平衡闭合磁场磁控溅射【l ”，其特征为使用多 个按照一定方式安装的非平衡磁控溅射源，用于克服利用单靶在复杂衬底表面均匀沉积 薄膜所面临的巨大困难。在多靶系统中，相邻两个靶的关系可以是平行放置，也可以相 对放置。相邻靶材中的磁场方式也有2 种，如图1 6 所示，相邻磁极相反时，称为闭合 磁场方式；相邻磁极相同时，称为镜面磁场方式。在闭舍磁场方式中，磁力线在不同靶 材之阃闭合，被器壁损失的电子少，村底表面的等离子体密度高，到达衬底表面的离子 与原子比是镜面磁场方式或单靶非平衡磁场的2 3 倍以上当衬底与靶材间距增大时， 闭台磁场对衬底表面的离子与原子比率的影响更加显著。镜面方式中，磁力线被引向器 壁，二次电子沿着磁力线运动被器壁消耗，导致衬底表面的等离子体密度降低。 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 “”- m f i e l dc o n f l 9 ”“馏恕懈磐嚣p 一。d - 。f i e l 。d 。c o n 。f i g 。u r e ，“o n 图16 般靶非平衡闭合磁场磁控溅射结构图 f i g 1 6s c h e m a t i c s o f 小e d u a lo p p o s i t eu n b a l a n c e d m a g n e t r o ns p u i _ t e r i n gs y s t e m 在非平衡磁控溅射技术基础上，堆近又出现了可变磁场强度磁控溅射技术，其特征 为磁极的位置可调，通过改变两个磁极与靶材表面的距离，实现靶材表面磁场强度的改 变。在沉积梯度薄膜及多层薄膜时，该技术可以实现各种薄膜性能的最佳组合。该技术 还可以控制靶材溅射刻蚀特征，实现靶材的均匀溅射。 反应磁控溅射技术是将一种反应气体加入到惰性溅射气体中，与被溅射出来的靶材 金属原子发生反应从而在衬底上形成化合物的一种薄膜制各方法。在反应溅射中，由于 可以方便地采用高纯的金属和高纯的气体，因此有可能制备高纯的薄膜，所以反应溅射 近年来日益受到重视，井成为沉积各种功能化合物薄膜的一种主要方法，它可用来制造 i i i - v 族、i i - v i 和i v 1 v 族化台物、难熔半导体以及各种氧化物等。通常反应溅射过程 中有以下三种反应： ( 1 ) 靶面反应 靶面金属与反应气体之间的反应极大地影响淀积膜的质量和成分由于靶面反应形 成一层化合物层，即所谓靶“中毒”。并且一般的化合物的溅射速率比金属的溅射速率 小，靶面形成化合物后的溅射产额会小于纯金属靶的溅射产额。在反应溅射化合物时， 需要避免靶“中毒”。 ( 2 1 气相反应 靶面逸出的原于在到达基片之前会与由等离子体放电形成的离子和活性基团发生 反应生成化合物。当然，靶面发射出的二次电子也可能会使部分化合物解离。 ( 3 ) 基片反应 大连理工大学硕士学位论文 基片表面要生成理想的化合物薄膜，首先需要保证达基片时的金属离子和反应气体 离子比例合适，那么在保证通入的反应气体的流量合适的同时，也需要保证靶不会“中 毒”，维持金属离子流不变。 1 2 2 薄膜制备装置 本实验采用多功能真空镀膜设备完成薄膜制备，利用中频脉冲直流磁控溅射方法制 备a l n 薄膜。 该设备具有三种镀膜模式：多弧离子镀，磁控溅射，真空阴极蒸镀。磁控溅射可选 平衡和非平衡方式。该设备主要由真空室、电弧靶、磁控溅射靶、中频脉冲直流电源、 直流电源、空心阴极蒸发源( h c d 带有l a b 6 热电子增强发射体) 、样品旋转台、泵抽 系统、真空测量系统、温度控制系统和操作系统组成。真空由2 x 3 0 旋片泵预抽，再由 前级t r p 6 0 旋片泵和两台f f 2 5 0 1 5 0 0 分子泵精抽，真空度可达l o p a 数量级。真空室 内装有加热棒，可对真空室均匀加热到4 0 0 。 磁控溅射靶的磁场由一个固定磁场和一个激励电流可调的电磁线圈所产生的磁场 耦合而成。电磁线圈通入电流，产生一个外磁场与永磁场耦合，形成非平衡磁场，改变 电磁线圈中的电流可以改变非平衡磁场的大小。电磁线圈的激励电流在0 2 a 之间，溅射 靶的固定磁场由n d f e b 永磁材料形成，轴向磁场强度如图1 7 所示。 图1 7 不同电磁线圈电流时轴向磁场强度 f i 9 1 7 t h em a g n e t i cf i e l ds t r e n g t hw i t hd i f f e r e n tm a g n e tc u r r e n t 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 1 3 反应溅射迟滞效应 反应溅射的成膜过程与众多的工艺参数有关，反应气体和溅射材料之间的反应机理 会引起反应溅射的稳定性问题。反应溅射工艺中，薄膜的高沉积速率和制备具有最佳原 子摩尔百分比的薄膜相互制约。在多数情况下，造成这种复杂状况的原因是形成的化合 物薄膜不仅沉积在基片上，而且能够沉积在溅射靶的表面，导致溅射速率降低。另外， 如果生成物是绝缘材料，由于电荷会在靶表面积累，导致形成电弧，影响溅射过程的稳 定，降低二次电子的发射率，甚至终止放电，这些现象称为溅射靶中毒。发生靶中毒以 后，反应气体流量需要减d , n 远小于正常的沉积时所需要的流量，溅射过程才能够重新 开始，即发生迟滞效应【1 4 d 引。通过测量靶电压和反应气体分压可以清楚的反应出迟滞效 应。典型的迟滞效应曲线如图1 8 所示。从图中可看出，随着反应气体流量的增加，反 应气体分压变化缓慢，这一阶段称为“金属模式”，当流量达到某一值时，反应气体分 压突然增加，这表示反应气体消耗减少，靶己“中毒 ，此后反应气体分压又缓慢变化， 我们把这一阶段称为“化合物模式 ；随着反应气体流量的减小，可看出系统状态从“化 合物模式 经过某一流量值后变为“金属模式 ，我们把反应气体分压急剧变化时的状 态称为“过渡模式”。 2 e 、_ ， 厶 g 磊 巴 n r e a c t i v eg a sf l o w , q 1 0 t ( s c c m ) 图1 8 反应气体流量和反应气体分压之间的迟滞效应关系 f i g 1 8 t h eh y s t e r e s i sc u r v eo fp a r t i a lp r e s s u r ea n dr e a c t i v eg a sf l o w 为了理解不同参数对反应溅射的影响，s b e r g 等人忽略了一些微观的物理作用，得 出了一个简单的反应溅射的模型【1 9 1 。这个模型能够有效的反映迟滞效应。 反应溅射系统的理论模型如图1 9 所示。 大连理工大学颐士学位论文 t a r g e t 图i9 ( a ) 反应溅射系统的理论等教圈( b ) 沉积到基体的离子瀛 p i g 1 9 【a ) t t l e o r e t i c a le q u i v a l e n t f o r t h er e a c t i v es p t m e r l n g s y s t e m ( 吣l l l u s l 功l i o no f n “o f s p u t t e r e d m a t e r i a l t 0 0 1 es u b s u a t e 假设在真空室中，靶( 面积为4 ) 正对基片( 面积为4 ) ，抽气速率为恒定值s 反应气体的流量记为口。，真空室的反应气体气压为p 。因为靶原子和反应气体反应，靶 的一部分就会生成化合物，记靶上化台物的覆盖率为已。这些化台物分子均匀的分布在 靶表面，为了清楚的表明被化合物分子覆盖部分与剩余的部分表面的成分不周，把占怠 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 的这部分作为一个单独的连续区域。同样的，我们可以用这个方法处理基片，把基底上 化合物的覆盖率记为晓。假设在镀膜过程中，离子电流和电子电流的比率不变，设靶表 面有一致的离子电流密度j 。 单位时间内碰撞单位面积靶面的反应气体分子数鹃反应气体分压席对应关系口o l ， 为 ，：；兰： ( 1 4 ) 4 2 a , , , k b t k 日为波尔兹曼常数，硝等离子体温度，聊为反应气体分子量。 在溅射过程中，靶材料将被溅射刻蚀。金属原子从靶表面( 1 一岔) 部分溅射出来。为简 单起见，材料的表面化合物覆盖部分岔以分子的形式溅射出来。当靶表面处于反应平衡 时，溅射出来的化合物的量等于反应气体分子和靶原子在靶表面生成化合物的量。所以 靶表面的稳定状态方程为 - a 【o , ：q 2 f ( 1 2 ) g ( 1 5 ) 【为靶表面q 部分的化合物的溅射产额，q 是粘滞系数，口为单位电荷电量，假设反应 气体分子为双原子分子，所以肭系数为2 。在靶表面，反应气体和靶原子反应生成化合 物，消耗反应气体g f ， 级= a t f ( 1 6 ：) 4 ( 1 6 ) 假设所有从靶溅射出来的化合物都沉积在基片上。单位时间从靶上溅射生成的化合物的 量记为只，则 r c = 二e 2 4 ( 1 7 ) g 这些化合物会均匀的沉积于基体表面，但是因为基体表面的只部分已经被化合物覆盖， 所以靶生成的化合物中沉积于这部分的量e 包对基体化合物的面积没有影响。靶生成的 化合物沉积于基体表面1 幺部分，将增大化合物的覆盖面积包。用同样的方法可以分析 靶溅射出来的没有反应的原子，把单位时间溅射的金属原子数记为c ， ， 艺= 二匕( 1 - 印4 ( 1 8 ) g 沉积在基体1 包部分的金属原子数( 1 一) 并不影响包的大小，但是金属原子沉积在基 体包部分将减小晓。设在基体上金属原子和反应气体反应所消耗的反应气体量为q 。，假 设在谚部分金属原子不和反应气体发生反应，那么 大连理工大学硕士学位论文 吼= a c f ( 1 一铭) 4( 1 缈 除了靶和基体消耗的反应气体，还有一部分反应气体g ，会被抽出真空室，抽气泵的 抽气速率为s ，则 郎= s p ( 1 1 0 ) 所以进入真空室的反应气体量为三部分之和，即 = 仍+ 吼+ 郎 ( 1 11 ) 我们可得到g 埘是关于p 的函数q 埘= g 删( p ) 1 4 反应溅射分析 考虑到溅射靶和基体表面上的物质平衡，表面上的气体消耗速率方程f 2 m 3 1 为 d 击o , = f a , ( 1 一1 9 i ) 4 q 一( j p ) r a a , ( 1 1 2 ) 鲁= f a t ( 1 一包) 4 + ( a p ) 儿e 4 ( 1 一e ) 一( j p ) ( 1 只) 4 包 ( 1 1 3 ) q 和口c 为靶和基片上形成的化合物分子数和消耗的反应气体数之比。 方程右边第一项表示靶上金属原子和反应气体反应生成的化合物分子数，第二项溅 射脱离靶的化合物分子数。方程右边第三项表示在基片上被从靶上溅射出的金属离子取 代的化合物分子数。 为了分析方便，把气压、抽气速率和时间无量纲化 p 。丽f = 丽p 小搿，铲p v ( 一f ) ，f 2 = 瓦e k b t ，4 = 鲁( 1 1 4 ) ( ，p ) ( p ) 2 万聊丁4 k 丁 1 、4 2 出 7 4 。 五5 丢，五2 尝，。2 老，弘：丢( 1 1 5 ，y cy c 。 7m|、 所以我们可以把方程表示为 等= 留加吃一( s + q ( 1 一e ) + e t a ( 1 一幺) 4 ) ( 1 1 6 ) o ，、o , ：7 c r , ( p a t ( 1 一只) 墨+ 谚) ( 1 1 7 ) 譬：等嘲1 一包) 一盟盟+ 心( 1 只) 4 x ) 】 ( 1 1 8 ) d f1， 当溅射处于稳定时，方程的导数项等于零，那么可以得到 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 岔：1 一l 一 ( 1 1 9 ) 1 q 峭+ 1 伊= 1 一二一 ( 1 2 0 ) 1 + 0 ( q 以l + 4 ( a , p x l + 1 ) ) = 争n 赤+ 瓦面币孝旨丽丽】 ( 1 2 ) 方程。定义一个包含反应气体流量g 加和靶和基底上化合物覆盖率e 、包的向量x = 主 ， _ d x ：厂( x ) ( 1 2 2 ) 1 - - i 系统稳定时的气体流量和覆盖率组成向量x o ，假设系统在x 。附近有扰动 8 1 - x x 。，那么在附近把系统状态方程用泰勒公式展开，去掉高次相，得到线性方 _ d 6 x ：v x f ( x 。) 以 ( 1 2 3 ) 其中v x f ( x 。) 雅可比矩阵，缸= a e x p ( ) l t ) ，允为方程的特征值，a 为与之对应的特征向 最终结果为( 毋、包去因子益丑) 心a t ( 1 - f o 髯, ) - 巍a c ( 1 - 4 a , pa t 尸4 一仅t p xl 一1 0 ( 1 一晓) + 包勺一( 1 一e ) 一e 5 一尸4 五 只要知道系统的状态参数，就可以求得系统特征方程的特征值名，那么就可以判断系统 的稳定性。图1 1 0 为不同的系统状态参量下，无量纲气压与气体流量的关系以及相应的 最大特征值。以线1 为例，迟滞效应表示为随着气体流量变化方向的改变，无量纲气压 从a 突变到b 或从d 突变到c ，系统不稳定很明显的由两个因素决定，正的特征值和 负斜率( 务 0 ，方程的特征值为负。在过渡模 印 式时孥 o ，则口1 0 ，方程的特征值为正。由李雅普诺夫稳定性定理，当特征值为负 印 时，溅射系统稳定，当特征值为正时，溅射系统不稳定。所以反应溅射在化合物模式和 金属模式时，反应溅射系统自身能够维持稳定。在过渡模式，反应溅射系统不稳定。那 么我们需要给溅射系统加入一个快速反馈自动控制反应气体流量才能维持溅射系统在 过渡模式稳定【4 。 2 2pld n n 控制器 2 2 1 结构和算法 p i d n n 控制器是融入p i d 控制规律的多层神经网络控制器。它同时具有p i d 控制和神 经网络的优点。p i d 神经网络控制器可以实现在线学习，通过改变网络中比例、积分和 微分作用的强弱，使系统具备较好的动态和静态性能，适合对非线性系统的控制。 大连理工大学硕士学位论文 对于一个具有单输入、单输出p i d n n 控制系统，其结构如图2 2 所示 图2 2p i d n n 单变量控制系统结构 f i g 2 2 s t r u c t u r eo fs i n g l e - o u t p u tp i d n nc o n t r o ls y s t e m 图2 2 中，p i d n n 控制器为2 3 1 结构。输入层由两个神经元组成，分别接收系 统的目标值r 和被控变量值y 。隐层由三个神经元组成，分别称为比例元，积分元和微 分元。输出层只有一个输出神经元。( - - 1 ，2 产l ，2 ，3 ) 为输入层至隐层的连接权值， w i ( 肛1 ) 为隐层至输出层的连接权值。 隐层的三个神经元使神经网络具有动态处理功能，它们的状态方程分别是 比例元 材i ( 后) = n e t ：( 七) 积分元 材：( 七) = “：( | j - 1 ) + n e t 2 ( k ) 微分元 甜i ( 七) = n e t ；( k ) - n e t 3 ( k 1 ) 甜( 七) ，n e t ( 七) 分别是神经元在k 时刻的输入和输出。 在控制系统中，p i d n n 控制器采用b p 算法和批处理的训练方式【4 4 1 ，自动调整网络 1肿 权值，使误差函数e = 二【厂( 七) 一】，( 七) 】2 最小( 所为每步采样点数) ，使系统的被控变 历西 量值跟随目标值。 2 2 2 连接权重初值和学习步长选取原则 如果控制系统在控制的整个过程中保持稳定，我们称为系统全过程稳定。只有神经 网络的初始稳定，并且收敛，p i d n n 控制才能实现全过程稳定。神经网络的结构和连 接权重值决定控制系统是否初始稳定，神经网络的学习步长则决定系统是否收敛。 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 根据文酬4 4 1 ，p i d n n 连接权重初值可以与p i d 控制器等价。为了使p i d n n 控制器 在权重取初值时的输出等价于p i d 控制器输出，选取p i d n n 隐含层至输出层的初值为 叫。= k 口，址。= 巧，以，= 如。为了使控制器完成由( ，y ) 专p 映射的功能，p i d n n 控 制器隐含层至输出层的连接权重初值可以选取为，= 1 ，w 2 ，= 1 。这样选取初值能够保 证神经网络的收敛方向不易偏离，不易陷入局部极小点。由李雅普诺夫稳定性原理，要 使p i d n n 控制系统在学习过程中收敛，学习步长刁满足0 刁 了1 ，其中 占= 云杀石o e 瓦o y 丽o v 。满足了上面权重初值和步长选取原则，能够保证p i 。n n 控制系统 全过程稳定。 2 3pld n n 控制仿真 l a b v i e w 是一种图形化的编程与开发环境，它可以方便的实现神经网络算法，并 且没有复杂的文字代码，程序直观明了。所以我们用l a b v i e w 来仿真p i d n n 控制器对 反应溅射的控制。 假设瓯= 等g 。，把反应溅射系统的数学模型方程离散化，得到 p ( 后+ 1 ) = 延l ( 七+ d 一2 ( 幼+ p ( 幼 ( 2 4 ) 此式表示p i d n n 控制系统的仿真对象。把p 作为对象的输出，q i l l 作为对象的输入。 设系统的参数为m = 2 8 d a , q = 1 ，吼- - 1 ，i = 2 a ，4 = 1 0 0 c m 2 ，4 = 1 0 0 0 c m 2 ，匕- - 1 5 ， r = o 5 ，v - - 1 m 3 ，s = 2 0 1 s 。在l a b v i e w 环境下仿真反应溅射系统p i d n n 控制。 2 3 1控制系统的稳定性和收敛性分析 为了保证神经网络初始稳定，取p i d n n 隐含层至输出层的权重初值“。= k 。， w 2 。= 巧，以。= c o 。为了确定k 一局、，需要把系统方程线性化。在稳定气体分 压值风附近把q = g ( p ) 进行泰勒展开并舍去高次相。设定系统的输入和输出为不稳 定状态值与稳定状态值的偏差量绋= 绋一q o 卸= p - p o 。我们可以得到控制系统的 传递函数。根据传递函数，可以得到p i d 各环节的系数k 矿局、。 按上述方法选取神经网络的权重初值，我们仿真了控制系统在化合物模式、过渡模 式、金属模式下的稳定性和收敛性。控制反应气体分压分别于0 0 1 p a 、0 0 5 p a 和0 3 p a ， 并取p i d n n 控制器的学习步长矿o 0 1 p a 和旷0 3 p a 时为o 5 ，p = 0 0 5 p a 时为0 1 ，设定 大连理工大学硕士学位论文 每步的采样点数m = 2 0 0 。通过仿真，得到图2 3 中神经网络控制器训练前十步中，目标 函数e 的收敛曲线。图中曲线l 、2 、3 分别为p = 0 3 p a ，尸o 0 5 p a ，矿o 0 1 p a 时e 的收 敛曲线。收敛曲线说明系统初始稳定且收敛，并且在金属模式和化合物模式时，系统收 敛速度比在过渡模式时快。 2 0 x l 铲 1 0 x l a r 2 0 0 6 0 x l 矿 山 3 0 x l 矿 0 0 4 0 x l 矿 2 0 x i o r 6 0 d l 1 i i | 、2 i i l | 3 o1234507i s t e p 图2 3目标函数f 在前1 0 步学习中的收敛曲线 f i g 2 3c o n s t r i n g e n c yc u i v eo fa i mei n10l e a r n i n gs t e p s 2 3 2 过渡模式下反应溅射p i d n n 控制 为了保证溅射沉积的薄膜具有最佳原子摩尔百分比，并且有较高的溅射速率，我们 需要把反应气体分压控制在过渡模式。设控制器稳定系统反应气体分压尸于0 0 5 p a ，我 们得到如图2 3 和图2 4 所示的反应溅射系统p i d n n 控制结果。图2 3 中的曲线2 为目 标函数e 的收敛曲线，它表明目标函数衰减迅速，神经网络控制器学习速度较快。图 2 4 中的实线为p i d n n 控制器训练十步后，反应溅射p i d n n 控制系统的输出响应曲线， 其表明系统输出能够较快的达到稳定，并且无超调，无静差。因为p i d n n 控制器在线 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 学习速度较快，所以能够满足对系统实时控制的要求。 为了更好的体现p i d n n 控制器的控制性能，我们仿真了反应溅射系统p i d 控制。 根据2 3 1 节整定p i d 环节的系数k p 、墨、k o 。我们得到如图2 4 中虚线所示的p i d 控制系统输出响应曲线。从p i d 控制系统输出响应曲线看出，系统的输出有1 0 的超 调量，并且有静差。图2 4 表明与p i d 控制器相比，p i d n n 控制器有较好的控制性能。 图2 4p i d 控制和p i d n n 控制学习1 0 步后的系统输出响应曲线 f i g 2 4 t h er e s p o n s ec u r v eo fs y s t e mw i t hp i dc o n t r o la n dp i d n nc o n t r o la f t e r10l e a r n i n gs t e p s 图2 5 为p i d 控制和p i d n n 控制学习l o 步后的系统扰动响应曲线。我们设定在 1 0 0 步时，系统有o 0 2 的阶跃扰动，来验证p i d n n 控制的抗干扰能力。从系统的响应 曲线看出，p i d n n 控制器能使系统很快镇定，其抗干扰能力比p i d 控制强。 图2 5p i d 控制和p i d n n 控制学习1 0 步后的系统扰动响应曲线 f i g 2 5 t h ed i s t u r b a n c er e s p o n s ec u r v eo fs y s t e mw i t hp i dc o n t r o la n dp i d n nc o n t r o la f t e r10l e a r n i n g s t e p s 大连理工大学硕士学位论文 如果制备薄膜的o r ，口。，匕，e 等参数不易确定，不能利用s b e r g 模型求出p i d n n 隐含层至输出层的连接权重初值诚，= k 。，w 2 ，= k i ，w 3 。= k o 。则可以把隐含层至输出 层的连接权重初值取为小正数。我们仿真了反应溅射系统的参数改变时，系统p i d n n 控制的结果，取权重初值川，= l ，w 2 ，_ 1 ，诋= 0 1 ，以= o 1 ，诚，- - = o 1 ，取学习步长 为0 1 。得到图2 6 和图2 7 的系统参数圪，r 改变时，p i d n n 的目标函数在前十步的 收敛曲线和p i d n n 控制学习十步后的系统输出响应曲线。图2 6 和图2 7 表明目标函数 的收敛方向和速度以及系统输出响应基本一致，其说明系统模型不明或系统参数改变时 控制器都能够实现系统的控制，并且有较好的控制性能。所以在实际的应用中，如果不 具备系统的模型，p i d n n 控制器也可以实现系统的控制。 0 23456789 s t e p 图2 6 系统的匕，e 不同时，p i d n n 的目标函数e 在前十步的收敛曲线 f i g 2 6c o n s t r i n g e n c y t i l l y e so f a i mei n1 0l e a r n i n gs t e p sf o rd i f f e r e n tv a l u e so f t h es p u t t e r i n gy i e l d 匕，艺 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 图2 7 系统的匕，e 不同时，p i d n q 控制学习l o 步后的系统输出响应曲线 f i g 2 7 t h er e s p o n s eg u l n eo f s y s t e mp i d n nc o n t r o la f t e r1 0l e a r n i n gs t e p sf o rd i f f e r e n tv a l u e so f t h e s p u t t e r i n gy i e l d 匕，e 2 4 结论 本文提出了反应溅射系统p i d n n 控制方案。根据s b e r g 反应溅射系统的模型，分 析了反应溅射在过渡模式的不稳定性。仿真了在过渡模式下p i d n n 控制器对反应溅射 系统的控制。通过仿真发现，p i d n n 控制器能够通过在线学习，自适应反应溅射的非 线性过程，能有效的实现反应溅射的稳定。并且p i d n n 控制器学习时间短，控制精确高。 与p i d 控制器相比，有更好的输出响应和抗干扰能力。在实际应用中，p i d n n 控制器 不需要要求系统具备数学模型。 大连理j = 大学硕士学他论立 3 反应磁控溅射系统的放电特性 w i n d o w s 等通过系统的实验研究，得到了非平衡磁控溅射系统的伏安特性，得到放 电电压与放电电流、反应气体气压和靶材种类等的关系1 4 s l 。并且在非平衡磁控溅射工艺 中，靶的放电特性关系到薄膜的沉积速率和成膜质量1 4 7 1 。而非平衡磁场对磁控溅射放电 特性有重要的影响m 】，牟宗信等根据电子在非平衡磁场中的运动特点，研究了非平衡磁 场对放电特性的影响，得到在不同的气压下放电电压随着非平衡磁场的增大都有下降的 趋势 4 9 1 。磁控溅射制备a | n 薄膜时，放电电压和气体流量之间存在迟滞效应现象i s o - 5 2 1 ， 放电特性更为复杂。本文用非平衡磁控溅射在硅基体l ：制备a i n 薄膜，研究了系统的伏 安特性和工艺中的迟滞效应以及非平衡磁场对他们的影响。得到不同反应气体流量下， 非甲衡磁场对伏安特性的影响。得到随着非平衡磁场的增大，放电的电压减小，伏安特 性曲线变平缓，迟滞效应中的放电电压突变减小。理论分析和模拟了磁场对放电特性的 这些影响。 31 反应磁控溅射系统伏安特性 在实验中，电磁线圈的激励电流设置为零，a r 流录为5 0 s c c m 。通过改变溅射功率， 得到如图3l 所示的n ，流量分别为1 0 、2 0 、3 0 、5 0 、7 0 s e e m 时，磁控溅射的伏安特性曲 线。从图中可看出根据溅射电压，溅射可分为化合物模式、金属模式。n ，流量为1 0 s c c m 的放电模式为金属模式，随着电流和气体流罱的增加，放电电压有大幅升高，此时放电 模式由金属模式转变到化台物模式，并且转变时的电流值随着反应气体流量的增大而减 小，当n ，流量增加到为7 0 s c o r n 时，放电模式不再变化，为化合物模式。 嘲3l 不同氰i ；i c 带f 的电流和i n 压关系曲线 f i g3l r e l a t i o nb e t w e e nd i s c h a r g ev o h a g ea n dc u n c m w i t h d i f f e r c n ! n 2f l o w g_口 非平衡反应磁控溅射迟滞效应的p i d 神经网络控制仿真研究 3 2 非平衡磁场的影响 在实验中得到了放电的最低电压和系统的伏安特性与非平衡磁场强度的关系。图 3 2 为对于不同的反应气体流量，系统维持放电的最低电压随电磁线圈电流i b 变化的曲 线。可以看出在各个反应气压下，随着电磁线圈电流的增大，系统维持放电的最低电压 逐渐减小。根据t h o r n t o n 方程，维持系统放电的最低电压表达式为 ：旦 6 e i y ( 3 1 ) w 是产生离子所需要的平均能量( 对a r 离子约为3 0e v ) ，s 。是离子的收集效率，s ，是整个 离子中平均每个一次电子( 在它损失之前) 所产生的离子份额，在溅射过程中e 和基本 不变约等于1 。考虑到在磁控溅射中，靶发射的二次电子有可能重新被靶吸收，以及等 离子鞘层产生的电子也能够离化原子，g b u y l e ，d d e p l a 等【5 3 5 4 1 定义二次电子与气体原 子碰撞几率 在等离子体中电子产生的离子数和没有考虑鞘层产生的电子时电子产生的 离子数之间的比率m ，实际二次电子发射系数为f m r ，贝, l j t h o r n t o n 方程修正为 2 去 ( 3 2 ) 所以，随着磁场的增加，电子更靠近靶运动，所以电子