超薄玻璃基板化学沉积镀膜智能产线技术中的自适应控制研究.pdf
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1、模具材料及热处理技术超薄玻璃基板化学沉积镀膜智能产线技术中的自适应控制研究石磊(西安石油大学电子工程学院,陕西西安7 1 0 0 6 5)【摘要】随着电子信息技术的快速发展,扁平化显示器、光伏电池等领域对超薄玻璃基板的需求不断增加。化学沉积镀膜技术由于其高效、环保等特点,成为了制备超薄玻璃基板的重要工艺之一。研究了超薄玻璃基板化学沉积镀膜智能产线技术中的自适应控制,结合传统的控制模型和现代的智能控制技术,提出了基于模型预测控制算法的自适应控制方法,该控制方法具有良好的鲁棒性和自适应性,可以有效地提高产线的稳定性和生产效率。关键词:超薄玻璃基板;化学沉积镀膜;智能产线;自适应控制;模型预测控制中
2、图分类号:TG162DOl:10.12147/ki.1671-3508.2023.10.021Adaptive Control Study in Chemical Deposition Coating IntelligentProduction Line Technology on Ultra-Thin Glass Substrate(School of Electronic Engineering,Xi an Shiyou University,Xian,Shanxi 710065,CHN)Abstract With the rapid development of electronic i
3、nformation technology,the demand forultra-thin glass substrates in areas such as flat panel displays and photovoltaic cells continues toincrease.Chemical deposition coating technology has become one of the important processes forpreparing ultra-thin glass substrates due to its high efficiency and en
4、vironmental friendliness.This paper studies the adaptive control in chemical deposition coating intelligent production linetechnology on ultra-thin glass substrates.Combining traditional control models with modernintelligent control technology,an adaptive control method based on model predictive con
5、trolalgorithm is proposed.This control method has good robustness and adaptability,which caneffectively improve the stability and production efficiency of the production line.Key words:ultra-thin glass substrate;chemical deposition coating;intelligent production line;adaptive control;model predictiv
6、e control1引言由于化学沉积和镀膜过程中的复杂反应机理和物理特性,加之超薄玻璃基板的脆弱性和质量要求较高,对产线稳定性和生产效率提出了更高的要求。因此,如何实现产线自适应控制,保证产品质量和生产效率,成为当前化学沉积镀膜产线技术中的研究热点之一。文献标识码:BShi Lei2超薄玻璃基板化学沉积镀膜智能产线技术流程介绍超薄玻璃基板化学沉积镀膜智能产线技术主要分为以下几个步骤:基板清洗表面改性显影一化学沉积烘干腐蚀一镀膜光刻等。其中,化学沉积和镀膜是最主要的工艺步骤。化学沉积过程中,通过先进的气-液相反应技术,在玻璃基板上形成所需模具制造2 0 2 3年第1 0 期71模具材料及热处理技
7、术厚度和结构的多层硅氧化物薄膜;而镀膜则是在化学沉积后,通过真空镀膜工艺在硅氧化物薄膜上均匀地沉积金属或合金材料。3产线自适应控制方法3.1#控制模型的建立在化学沉积镀膜超薄玻璃基板智能产线技术中,掌握各种关键参数的调节,既能够提高生产效率,又能够保证产品质量。针对生产过程中存在的多变量、非线性等问题,采用基于神经网络的建模方法,建立了反应器温度、压力、流量等输人变量与基板厚度和均匀度等输出变量之间的映射模型。在实际操作中,建模是整个自适应控制方法的关键步骤。首先,通过数学公式将产线采集到的生产数据进行处理,再将所得结果作为神经网络的训练样本输入系统,通过BP神经网络的拟合优化运算,得出输人变
8、量和输出变量之间的映射关系,并将所得模型存储到数据库中,以便随时检索和使用。其次,需要确定神经元的数量和层数,因为神经元的数量和层数直接影响模型的准确性和稳定性。然后,将所采集的实际生产数据分成训练集和测试集,利用BP神经网络进行学习和训练,不断调整权重和偏置,以达到输入变量和输出变量之间的最优映射关系。在训练模型的过程中,需要注意调整学习率和动量衰减因子,以避免网络过拟合。通过以上步骤,建立了反应器温度、压力、流量等输入变量与基板厚度和均匀度等输出变量之间的映射模型,使得产线中的生产数据可以被有效地分析和应用于控制过程中。同时,由于BP神经网络具有良好的适应性和泛化能力,可以快速适应不同的操
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