반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.
반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.
The Mass Flow Controller(MFC) has become crucial in semiconductor manufacturing equipments. It is an important element because the quality and the yield of a semiconductor process are decided by the accurate flow control of gas. Therefore, the demand for implementing the high speed and the highly ac...
The Mass Flow Controller(MFC) has become crucial in semiconductor manufacturing equipments. It is an important element because the quality and the yield of a semiconductor process are decided by the accurate flow control of gas. Therefore, the demand for implementing the high speed and the highly accurate control of MFCs has been increasing. It is hard to find an article of the control algorithm applied to MFCs. But, it is known that commercially available MFCs adopt PID control algorithms. Particularly, when the system detects the flow by way of heat transfer, the MFC control problem includes the slow response and the nonlinearity. In this paper, MFC control algorithm with a superior performance to the conventional PID algorithm is discussed and the superiority is demonstrated through the experiment. A fuzzy controller was utilized in order to compensate the nonlinearity and the slow response, and the performance is compared with that of an MFC currently available in the market. The control system, in this paper, consists of a personal computer, the data acquisition board and the control algorithm carried out by LabWindows/CVI program on the PC. In addition, a method of estimating the actual flow from the sensor output with the slow response is presented. In conclusion, according to the result of the experiment, the proposed algorithm shows better accuracy and is faster than the conventional controller.
The Mass Flow Controller(MFC) has become crucial in semiconductor manufacturing equipments. It is an important element because the quality and the yield of a semiconductor process are decided by the accurate flow control of gas. Therefore, the demand for implementing the high speed and the highly accurate control of MFCs has been increasing. It is hard to find an article of the control algorithm applied to MFCs. But, it is known that commercially available MFCs adopt PID control algorithms. Particularly, when the system detects the flow by way of heat transfer, the MFC control problem includes the slow response and the nonlinearity. In this paper, MFC control algorithm with a superior performance to the conventional PID algorithm is discussed and the superiority is demonstrated through the experiment. A fuzzy controller was utilized in order to compensate the nonlinearity and the slow response, and the performance is compared with that of an MFC currently available in the market. The control system, in this paper, consists of a personal computer, the data acquisition board and the control algorithm carried out by LabWindows/CVI program on the PC. In addition, a method of estimating the actual flow from the sensor output with the slow response is presented. In conclusion, according to the result of the experiment, the proposed algorithm shows better accuracy and is faster than the conventional controller.
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