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Glass-RTP system의 모델링 및 제어에 관한 연구

초록/요약

이 논문에서는 고속 열처리 공정 (RTP) 에 대한 모델링 및 최적의 디자인을 설계하는 연구를 수행하였다. RTP장비에는 bulb형태의 텅스텐-할로겐 램프가 사용되었으며 유리의 온도분포를 나타낼 수 있는 동적 모델을 수립하였다. 모델링에 필요한 실험은 2G용 RTP 장비가 사용되었으며, 4G용 RTP 장비에 대한 최적 램프 배열이 모델을 통해 결정되었다. 반복 학습 제어기가 제어기로 사용되어 원하는 오차 내에서 제어를 해 낼 수 있음이 시뮬레이션과 실험을 통해서 증명 되었다. 또한 많은 반복 학습 제어기가 오차의 제곱의 합을 최적화 하도록 제어기가 작동하는 반면, 온도의 균일성을 중시하는 RTP 공정과 같은 경우에 적합하도록, 오차의 제곱의 최대값을 최적화 하도록 하는 제어기가 제안되었다.

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초록/요약

The problem of modeling and generating an optimal design of a rapid thermal processing (RTP) system for the flat panel display glass was addressed. An RTP equipment using bulb-type tungsten-halogen lamps was considered, and a dynamic model to describe the glass temperature distribution was established. The power dispersion function comprising the model was identified in an experimental RTP setup for 2G display glass. The model was used to determine an optimal lamp arrangement for a 4G glass RTP system such that the maximum temperature error meets the specification while both the heating power and the lamp occupation area are moderate. An iterative learning control method was applied and found to be able to closely reach the predicted ultimate temperature error in dynamic situations with model uncertainty. Also for the practical reasons, Multi-input multi-output (MIMO) ILC formulation that minimizes the maximum sum of squared error among the output signals is proposed while MIMO iterative learning control (ILC) algorithms have been normally formulated to minimize the sum of squared errors for all output signals over a batch horizon in the next run.

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