配管の影響を考慮した流量制御に対する反復学習制御の適用

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：MEC25027

グループ名：【D】産業応用部門 メカトロニクス制御研究会

発行日：2025/12/10

タイトル(英語)：Mass Flow Rate Control Considering the Effect of a Long Air Tube via Iterative Learning

著者名：黒田 康介(東京大学),服部 光希(東京大学),古関 隆章(東京大学),大西 亘(東京大学)

著者名(英語)： Kosuke Kuroda(The University of Tokyo),Koki Hattori(The University of Tokyo),Takafumi Koseki(The University of Tokyo),Wataru Ohnishi(The University of Tokyo)

キーワード：空気圧バルブ,質量流量制御,弁体位置制御,反復学習制御,むだ時間,気体伝播,Pneumatic valve,Mass flow rate control,Poppet position control,Iterative learning control,Delay,Gas propagation

要約(日本語)：極微細な半導体製造で注目されるALD（原子層堆積法）では、膜材料の超精密流量制御が必要である。実際の成膜装置では、流量制御バルブとプロセスチャンバの間に長い配管があるが、従来研究はバルブ近くの流量制御に止まり、実際に成膜が行われるチャンバの入口流量の制御は未開拓だった。本稿では、チャンバの入口流量に対し反復学習制御を適用することで、指令値追従性能を高め、さらに指令値の立ち上がり速度を変化させることで、配管を通した上で追従可能な流量軌道の限界について考察する。

要約(英語)：ALD (Atomic Layer Diposition) for ultra-fine semiconductor manufacturing requires highly precise mass flow rate control. While a long air tube exists between the valve and the chamber, conventional research only addressed mass flow control near the valve, neglecting the inlet flow of the chamber, where the wafers lie. This study uses iterative learning control to improve tracking performance of the flow rate far from the valve, examining the fastest flow trajectories possible through the long air tube.

本誌：2025年12月13日メカトロニクス制御研究会

本誌掲載ページ：71-76p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,472Kバイト