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半导体洁净车间温湿度控制方案【详解 下篇】
2022-07-18 17:00
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随着半导体生产工艺的不断发展， 更精密、集成度更高是行业发展的趋势。目前，制造工艺已经进入亚纳米时代，对生产设备的精度要求越来越严格，因此，除了设备本身的工艺水平需要达到生产要求以外，其所处的生产环境——洁净室的各项指标也必须被严格地控制，包括：洁净度、温湿度、照度、气流方向、振动静电、磁场以及有害气体等。其中的温湿度控制是重点，其控制的效果直接影响着生产的优良率。
目前半导体洁净室对温湿度的控制范围通常为： 温度22±2℃，湿度45±5%RH。本文通过对现有洁净室温湿度控制系统的研究，引入模糊控制，以提高温湿度控制的实际效果。
3、温湿度控制系统实现
基本上， 现在洁净室温湿度要求为22±2℃，45±5%RH，当然根据生产工艺的需求，对温湿度的要求也不尽相同。
3.1 新风空调箱的温湿度控制
3.1.1 新风空调箱基本结构
新风空调箱基本结构如图3 所示，其处理流程如下：空气过滤———包括初效、中效、高效三部分；温度处理———包括预热盘管、一次表冷盘管、再热盘管三部分； 湿度处理———包括一次表冷盘管、二次表冷盘管、蒸汽加湿三部分。
3.1.2 温度处理过程
预热盘管的作用是对外气进行预加热。在外界气温较低，接近零度时，为了避免盘管在气温低于零度时被冻坏，需对外气进行加热，通常是加热到12℃。
控制送风温度时，将送风温度与其设定值进行比较，通过PID 控制算法，得出一个计算值，根据该计算值来确定一次表冷盘管与再热盘管阀门开度的大小，其控制流程如图4 所示。
在整个PID 闭环控制环节中引入分程控制器模型，如图5 所示，将PID 控制算法得出的计算值分为两部分，0-48％及52（％）-100％，它们分别对应一次表冷盘管及再热盘管，这样就避免了冷热水盘管同时打开而导致能源浪费。同时，在冷热水切换的交界处48％-52％，设置了死区，即当外气的温度与送风温度设定值相当接近时，热水阀和冷水阀都处于关闭（阀开度都为0）的状态，以避免冷热水在临界状态时不停地切换， 加速了执行机构的损坏，同时又能减少能源的消耗。
3.1.3 湿度处理过程
为了避免和温度之间的耦合关系，新风出口湿度的设定值通常不采用相对湿度作为控制值，而是通过和温度设定值综合计算后得出其绝对湿度，以露点温度或含湿量来表示。本文以露点温度为例。将计算所得的露点温度设定值作为整个MAU 出口湿度的设定值。根据送风露点温度并与露点温度设定值进行比较，通过PID 控制算法，得出一个计算值，根据该计算值来确定表冷阀和加湿阀开度的大小，其控制流程与温度控制类似，同时也引入了分程控制，避免临界状态下加湿与除湿之间不断切换而导致的湿度控制的波动。
3.2 洁净室温湿度控制
3.2.1 洁净室温度控制
洁净室内的温度PID 控制流程如图6 所示，采用的是基本的PID 控制， 由于洁净室本身的大空间而造成的大惯性、大时滞性，在设置PID 参数时通常将积分时间设置为零，以防止系统过调节而产生振荡。
洁净室温度主要由DCC 来调节， 但同时受新风送风温湿度的影响，如果给定太高的温度，进入洁净室和循环风混合后，DCC 就需要更大量的冷量进行冷却，这就直接导致能源的浪费；如果给定太低的温度， 进入洁净室和循环风混合后， 即使DCC 的开度为零，整个洁净室的温度却仍然太低，这将使得整个洁净室的温度超标。
3.2.2 新风空调箱温湿度设定值控制
新风空调箱送风温度设定值的选取是比较关键的，它必须能够最佳适应当前洁净室内温度的需求。如果给定太高的温度，进入洁净室和循环风混合后，DCC 就需要更大量的冷量进行冷却，这就直接导致能源的浪费；如果给定太低的温度，进入洁净室和循环风混合后，即使DCC 的开度为零，整个洁净室的温度却仍然太低，这将使得整个洁净室的温度超标。因此，对于MAU 新风送风温度设定值的选取是十分重要的，必须在确保系统在控制范围内并尽可能达到节能的目的。在此，我们引入模糊控制的思想，通过对洁净室温度偏差及偏差变化率的模糊规则变换，得出新风空调箱送风温度设定值SP。整个程序运行的流程如图7 所示,程序运行后，将获得新的SP。
基本的模糊控制系统如图8 所示。系统中的模糊控制器是两输入一输出的,其输入量是系统的偏差E 和偏差变化率EC, 而这两个量具有确定的数值, 是两个清晰量。整个模糊控制器由四个部分组成：模糊化，模糊规则库，模糊推理及去模糊化。模糊化的作用是将一个确定的点映射为输入空间的一个模糊集合。通过模糊化处理,得到模糊的偏差量E 以及模糊的偏差变化率EC。其中模糊的偏差量E 语言值集合有七种取值，分别是NB(负大)、NM(负中)、NS( 负小)、O(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)。模糊的偏差变化率EC 的语言值集合也有七种取值,分别是NB (负大)、NM (负中)、NS(负小)、O(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB (正大)。
模糊规则库是由若干个模糊“if-then”规则的总和组成，它是模糊系统的核心部分，系统其他部分的功能在于解释和利用这些模糊规则来解决具体问题。在模糊规则控制器中编辑模糊控制规则,不同的模糊控制器一般有不同的模糊控制规则,因
为模糊控制规则实质上是将操作员的控制经验加以总结而得出一条条模糊条件语句。在本次实际设计中，共采用了49 条“if－then”规则，根据这些规则，得出如表1 所示的模糊控制规则表：
模糊推理将模糊规则库中的模糊“if-then”规则转换成某种映射，即将输入空间上的模糊集合映射到输出空间上的模糊集合。根据这些规则进行模糊推理得到一个模糊集, 即模糊控制量U, 再通过去模糊化环节,将其转化为清晰的数字控制量,达到调节MAU 温度设定的目的。
3.2.2 洁净室相对湿度控制
洁净室相对湿度的控制则由MAU 出口新风湿度进行调节，将洁净室相对湿度测量值与相对湿度设定值进行比较，由此计算出所需要MAU出口新风相对湿度，其计算过程与温度设定值的计算过程类似， 然后配合MAU 出口新风温度设定值，计算出MAU 的出口露点温度设定值， 由此来控制MAU 出口的湿度。
4、结论
实际应用中，通过在洁净室温湿度控制系统中引入模糊控制环节和分程控制环节，发挥模糊控制鲁棒性强、动态响应好、上升时间快、超调小的特点, 大大提高了整个控制系统的动态响应特性，同时又具有PID 控制器的动态跟踪品质和稳态精度， 半导体洁净室的环境温湿度得到了更好的控制，波动更小，同时也减少了能源的浪费。
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