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基于强化学习的准分子激光器能量控制算法研究
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上传时间: 2021-02-13
详细说明:光刻用准分子激光器的能量特性在集成电路的光刻过程中至关重要,直接影响光刻机曝光线条的精度。为了实现对于衡量能量特性的能量稳定性和剂量精度的精确控制,从放电电压调节的角度对激光脉冲的能量特性控制进行了研究。为了设计能量特性控制算法,首先对准分子激光器的放电特性建立了仿真模型,并验证了模型的有效性。然后,设计了基于强化学习的准分子激光器能量特性控制算法。最后在仿真模型上,分别采用Z-N(Ziegler-Nichol)参数整定的比例积分(PI)算法、粒子群优化(PSO)整定的PI算法和基于强化学习的算法对出光脉冲进行了控制,将最终的结果进行对比。实验结果证明,在基于强化学习的能量控制算法的控制下,激光器的能量稳定性小于4%,剂量精度小于0.3%,并且动态性能要优于Z-N参数整定的PI算法、PSO整定的PI算法。证明了算法的优越性,提高了光刻用准分子激光器的鲁棒性和实用性,满足了半导体光刻需求。
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