期刊检索

  • 2024年第56卷
  • 2023年第55卷
  • 2022年第54卷
  • 2021年第53卷
  • 2020年第52卷
  • 2019年第51卷
  • 2018年第50卷
  • 2017年第49卷
  • 2016年第48卷
  • 2015年第47卷
  • 2014年第46卷
  • 2013年第45卷
  • 2012年第44卷
  • 2011年第43卷
  • 2010年第42卷
  • 第1期
  • 第2期

主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

期刊网站二维码
微信公众号二维码
引用本文:陈兴林,姜晓明,王岩.扫描光刻系统的分段迭代学习控制策略[J].哈尔滨工业大学学报,2013,45(7):18.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2013.07.004
CHEN Xinglin,JIANG Xiaoming,WANG Yan .Segmented iterative learning control strategy for wafer scanner systems[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2013,45(7):18.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2013.07.004
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 1821次   下载 1528 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
扫描光刻系统的分段迭代学习控制策略
陈兴林, 姜晓明, 王岩
(哈尔滨工业大学 航天学院, 150001 哈尔滨) 
摘要:
结合扫描光刻系统的曝光特点,提出一种分段迭代学习控制方法.该方法继承了非因果迭代学习律充分学习的特点.为改善动态跟踪性能,在加速过程段对前一迭代周期的误差信息进行非因果学习,以保证其沿迭代轴的快速收敛性.为克服非因果迭代学习律盲目学习的缺点,在匀速曝光段不对误差信息进行非因果学习,以保证系统的曝光性能不发生恶化,并改善系统在时间轴的瞬态性能.此外,对该方法的收敛性进行了分析和证明,并结合实例,验证了方法的有效性.
关键词:  迭代学习控制  扫描曝光  分段学习  非因果学习
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2013.07.004
分类号:
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61174037); 国家科技重大专项资助项目(2009ZX02207).
Segmented iterative learning control strategy for wafer scanner systems
CHEN Xinglin, JIANG Xiaoming, WANG Yan 
(School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, 150001 Harbin, China)
Abstract:
Based on exposure characteristics of the wafer scanner, a segmented iterative learning control strategy is presented. The proposed method inherits the advantage of non-causal iterative learning control, which is full learning of errors. In order to improve the dynamic tracking performance, non-causal learning of errors in the last iteration is implemented during the acceleration phase, which guarantees the fast convergence of the system versus iteration domain. For the purpose of overcoming the weakness of blind learning for non-causal iterative learning control methods, errors are not learnt fully during the constant velocity so that exposure performance does not go bad. It improves the transient performance versus time. In addition, the convergence of the proposed method is analyzed and proved. Combining the numerical example, effectiveness of the method is testified.
Key words:  iterative learning control  scan and exposure  segmented learning  non-causal learning 

友情链接LINKS