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淘豆网网友近日为您收集整理了关于基于ELM的芯片固化炉炉温建模方法的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：基于ELM的芯片固化炉炉温建模方法 【144】第37卷第5期 2015-05(上)基于ELM的芯片固化炉炉温建模方法A temperature modeling method for snap curing oven based on ELM张兴宇,徐康康,王鑫ZHANG Xing-yu, XU Kang-kang, WANG Xin(中南大学机电工程学院,长沙 410083)摘要:利用一种较新的数据学习方法——极限学习机(Extreme learning machine, ELM),对芯片固化炉炉温进行了基于数据的建模与预测。其数据信息由当固化炉在指定温度工作时,在MATLAB/Simulink环境下,通过dSPACE实时仿真平台采集得来。从实验结果看出,该模型预测精度高、运算速度快,对工业上有快速、准确需求的实时自动化控制有较高的实际应用价值。关键词:极限学习机;芯片固化炉;温度建模;dSPACE实时仿真平台中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:15)05(上)-0144-04Doi:10.3969/j.issn.15.0(来源：淘豆网[/p-.html])5(上).43收稿日期:基金项目:国家自然科学基金()作者简介:张兴宇(1990 -),男,辽宁人,硕士研究生,研究领域为温度场的建模与控制。0 引言生产高质量的半导体芯片是当今信息工业发展的重要基础之一。芯片封装中的固化环节是半导体芯片制造工业中非常重要的一步。在此过程中,环氧树脂(或其他封装注入成型混合物胶体)以流体形式被引入裸芯片与基层上,这些物质通常需要根据特定的温度曲线来进行加热以完成凝固过程。快速养护炉(简称固化炉或快速固化炉)是实现该过程的一种设备[1,2]。其简化示意图如图1所示。图1 快速固化炉结构示意图为了提高芯片的固化质量与生产效率,通常希望炉内的工作范围内的温度分布均匀,这便对温度控制提出了较高要求。然而,由于炉内的热过程中很多物理量(如对流、辐射对传热的影响、热量泄露量)很难获得,且边界条件复杂,故整个过程很难用物理模型清晰、准确的表达[3]。同时该热过程具有很强的非线性。这使得一些传统建模方法通常不能准确有效的逼近整个过程。这对(来源：淘豆网[/p-.html])控制器设计、控制器参数计算等带来了很大不便。也造成了对炉内温度控制效果通常不尽如人意。所以,建立一个准确、有效的模型来对炉内的温度进行预测与分析,并依此设计温度实时控制器以及对固化炉结构的改进提供依据与建议,从而提高芯片固化过程的效率与质量。由于该温度场机理模型难以精确获得,故需要一个基于数据的建模方法来逼近实际系统。对于非线性系统,神经网络算法是一种较为常用的传统数据学习方法,它对于大多数非线性过程都具有较好的逼近能力和自适应能力。在其结构基础上形成的误差反向传播神经网络(简称BP网络)已经被广泛应用到建模、控制及数据学习等领域。但BP网络的迭代算法使其的运算速度偏慢,很难满足工业实时控制的需求,其运算也需要大量的内存空间。并且,对于复杂的非线性过程,BP网络也很容易陷入局部极小值的困境[4]。对此,本文利用极限学习机(Extreme LearningMachines,ELM)代替BP网络来进行对固化炉炉温的建模。极限学习机由Huang等人最早提出,是近几年新兴的一种智能数据学习方法。它建(来源：淘豆网[/p-.html])立在单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden layer works,SLFNs)上。ELM的最大特点是,其隐藏层节点的参数并不需要迭代调制。一旦ELM的结构形成,其输入权值与偏置即被随机设定并保持,输出权值根据最小二乘法计算得到。这种算法可以在保持算法精度的基础上,极大的提高了运算速度。这种特性可以使得其能很容易的应用到工业的实时自动控制中,也有效地避免了局部极小值的问题[5,6]。本文通过利用在实验室简易固化炉上得到的“输入—温度”数据,利用ELM对固化炉的炉温进行建模,并与BP神经网络建模方法进行了比较。第37卷第5期 2015-05(上) 【145】1 极限学习机利用极限学习机(ELM)进行对输入信号与温度点之间的动态过程的建模,其基本结构如图2所示。其中ui(t)、yi(t)分别代表第i(i=1,2,…,m)个输入层节点的输入信号和第j (j=1,2,…,n)个输出层节点的输出温度值,其中t=1,2,…,L。wi、wo分别代表输入权值矩阵与输出权值矩阵θs,为第s (s=1(来源：淘豆网[/p-.html]),2,…,k) 个隐藏层节点的偏置。图2 极限学习机的基本机构ELM的运算过程可以分为以下四个步骤:1)设置输入层、隐藏层和输出层节点个数m、k、n;2)随机产生输入权值矩阵wi和隐藏层节点偏置θs;3)计算隐藏层传递矩阵G,并利用最小二乘法估计输出权值矩阵;4)对于每一个新加入系统的输入,通过计算得到对应的输出温度预测值。具体来讲,隐藏层传递矩阵G可以由式(1)计算得来:1 1(1)其中g(x)为sigmoid函数,即:(2)一旦输入权值矩阵wi和隐藏层节点偏置 i被随机设定,便一直保持不变。根据单隐藏层神经网络传递规则,(3)其中Y=[y1(t),y2(t),…,yn(t)]T。根据ELM方法建模,计算得到输出权值矩阵的估计值,使其可以满足:(4)根据最小二乘理论,可以计算出输出权值矩阵的估计值,如式(5)所示:Y (5)其中为G的Moore-Penrose广义逆,也称做加号逆。对于每一组新的输入u't,通过计算新的隐藏层传递矩阵G',结合之前得到的输出权值矩阵的估计值,(来源：淘豆网[/p-.html])便可估计出预测的输出温度值,即:(6)2 实验平台本文利用实验室简易固化炉来模拟固化过程,结构按图1所示的固化炉设计,其内部配有4个相同尺寸的700w加热块。载物台上均匀布置16个k型热电偶,编为S1~S16号。传感器布置位置如图3所示。热电偶采集到的温度信息经由信号调理装置(内含变送器、直流电源等)被dSPACE实时仿真平台的DS2002板卡接收,并记录在计算机上。通过MATLAB/Simulink设计的控制回路产生对加热板的控制信号,经由DS2103板卡、继电器传送到加热板上,已完成对加热板的控制。整个信号采集系统硬件配置方案如图4所示。图3 传感器布置方案dSPACE实时仿真平台及其配套的ControlDesk软件是由德国dSPACE研制开发的一成套实时仿真系统。该平台可以利用MATLAB/Simulink中模块化的控制方案来实现对实际系统的实时仿真、控制、测试与监控。借助于Simulink中非常丰富的控制算法,dSPACE系统无需编程,便能将控制策略应用到实际系统中,同时,还可以通过(来源：淘豆网[/p-.html])ControlDesk软件对Simulink的模块参数进行实时监控或修改,为实验室及工业上的研究测试提供了极大的便利。图4 信号采集系统硬件配置示意图实验通过PID控制器将温度控制在180℃附近,实验采集了2000组连续的输入PWM占空比与对应时刻的温度点数据,每个数据点间隔1s。其中前1400组用于建模,后600组用于测试。采集到的实验输入信号如图5所示。【146】第37卷第5期 2015-05(上)0 200 400 600 800 00 00-0.05 00.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3PWM图5 输入信号随时间变化图设定ELM的隐藏层节点个数为100个。经过建模之后,将后600组数据的PWM占空比作为模型的输入,通过模型来预测输出的温度值,并于实验测得的温度值做比较。采用均方根误差(RMSE)指标来衡量该模型的预测精度,其中∑。每一个传感器点的预测温度RMSE值为表1所示。全局的预测RMSE为0.1836,计算用时0(来源：淘豆网[/p-.html]).025561秒。表1 各传感器编号及对应的RMSE值传感器编号 RMSE 传感器编号 RMSE1 0................1707为了更好的展现用ELM进行建模的模型精度,选取了10号传感器观察其预测误差与时间的关系,图6所示是10号传感器在600秒内实际测量的与预测的温度曲线。0 100 200 300 400 500 600 188 196 /s/图6 10号传感器的真实值与估计值比较图7所示是10号传感器600秒内实测温度值与模型预测温度值之间的误差变化曲线,其中,10号温度传感器在600秒内的最大误差为0.5612℃。0 100 200 300 400 500 6(来源：淘豆网[/p-.html])00-0.8-0.6-0.4-0.2 00.2 0.4 0.6图7 10号传感器的预测误差为了展现在同一时刻的在同一平面的温度分布,选取第300秒为固定时刻。将16个点的温度按照位置坐标,经过三阶插值将其化为温度分布曲面。此时的平面预测温度分布、与实际的温度的绝对误差分布分别如图8(a)及图8(b)所示。(a)(b)图8 300秒时平面温度分布(a)与预测误差(b)从以上图中不难看出,利用ELM对于固化炉热过程的温度预测精度是比较高的。由于ELM的隐藏层节点是随机选取的,为了验证该随机性能否影响到预测的准确性,故针对同样的数据做20次试验。20次试验得到平均全局RMSE值为0.1865,其中最大值为0.2007,最小值为0.1741;平均耗时为0.0253秒,其中最大值为0.027533秒,最小值为0.023950秒。所以可以看出,ELM模型在预测过程中的精度与速度都是比较精确、稳定且快速的。第37卷第5期 2015-05(上) 【147】为了表现其建模速度的优势,利用单隐藏层BP神经网络算(来源：淘豆网[/p-.html])法根据同样的数据进行建模与验证。利用MATLAB提供的神经网络工具箱,使用同一台计算机进行计算建模。使用其TRANRP算法时,目标精度为0.0001,隐藏层节点个数为50。同样地,利用该BP网络做20次建模及测试试验,平均全局RMSE为0.4689,最大值为0.5235,最小值为0.4276;平均耗时为26.481847秒,最大值为26.958318秒,最小值为26.194288秒。值得一提的是,通过调节BP网络参数与采用优化算法的确可以提高模型精度,但随之带来的是更长的耗时和对计算机内存和运算能力更高的要求。例如,利用同一台计算机,同样的数据,换用TRANBFG算法,全局RMSE可以提高至0.3058,但耗时为788.798056秒;若采用TRANLM算法,MATLAB甚至报“OUT OFMEMORY”的错误。3 结论本文利用极限学习机对芯片固化炉炉温进行了建模分析。根据预测的温度值与实际的温度值对比可以看出,该方法对于该热过程的建模是比较准确的。相对于传统BP网络建模,该方法的建模速度也(来源：淘豆网[/p-.html])非常快。这对工业应用上的控制器设计、固化炉结构优化设计及实时温度控制策略设计都有比较高的应用价值。参考文献:[1] 付俊庆,吴康熊.半导体封装养护炉温控系统在Simulink环境下的实现方法[J].工业加热,-32.[2] 付俊庆.半导体封装快速养护炉炉温分布的计算机仿真[J].工业加热,-17.[3] Deng H,Li H-X,Chen G-R.Spectral-Approximation-BasedIntelligent Modeling for Distributed Thermal Processes [J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2005.Vol.13,No.5:686-699.[4] 刘金琨,沈晓蓉,赵龙.系统辨识理论及MATLAB仿真.[M].北京:电子工业出版社,.[5] Huang G-B,Zhu Q-Y,Siew C-K.Extreme learning machine: theoryand application[J].puting,9-501.[6] Huang G-B,Wang D-H,Lan Y.Extreme learning machine: asurvey[J].Int.J.Mach.Learn.&Cyber.7-122.3 微型机床加工实验本加工实验通过在PMAC数控系统对所要加工零件进行程序编制,实现微型机床的数控加工。所用***为Φ1mm的硬质合金平头立铣刀,零件材料为硬铝,进行微小图案的加工实验,切削深度为1mm。加工实例如图5所示。26mm图5 微型机床加工实例4 结束语本文介绍了微型五轴联动数控系统的结构及电气系统的设计,并对控制系统进行了调试和设置,对各轴的几何精度进行检测,获得了较好的定位精度。在以上调试基础上进行加工实验,切削质量较好。参考文献:[1] 简金辉,焦锋.超精密加工技术研究现状及发展趋势[J].机械研究与应用,-8.[2] 牛景丽,陈东海.现代超精密加工机床的发展及对策[J].机床与液压,):94-97.[3] 赖国庭,吴玉厚,富大伟.基于PMAC的开放式数控系统研究[J].制造业自动化,2002,(09).[4] 路华,文立伟,付云忠,王永章.基于PMAC的数控系统控制性能的研究[J].组合机床与自动化加工技术,2003,(02).[5] 何庆洋.超精密微小型机床的数控系统研究[D].哈尔滨工业大学,.【上接第137页】播放器加载中，请稍候...
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环氧胶水用在锂电池外壳铝与尼龙材料的粘结，不是在电池内部
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KW-4AH-350烤胶机
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UMR-300S红外固化炉
打开电控箱内电源开关，启动面板启动键，红外线加热电路开始自动进行加热，当温度到达温度表设定温度后，加热电路会自动切断电源，停止加热；当温度下降到温度表设定下限值后，红外线加热电路又开始自动进行加热，温度到后再停止加热，从而实现自动恒温区间控制目的；在加热控制过程当中，当温度信号检测线有断线或短路故障、或温度超出温度表上限警告设定值，告警电路会自动进行告警，提醒操作员进行故障排除，确保设备安全。
一、外形尺寸
二、设备参数
外型尺寸L*W*H
L3200mm*W900mm*H1300mm
Approx.500kg
PCB输送部分
PCB传输高度：
0-3500mm/min
传送方向：
L→R（R→L）
传输马达功率
AC220V&120W
调幅方式：
发热管数量：
温区数量：
炉盖打开方式：
发热管类型：
红外发热管
反光罩类型：
不锈钢反光罩
温度调节范围：
室温—150度
MAXW450*L450
PCB板元器件过板高度
三、功能说明
1.&主机架构部分：外壳：使用钢板液压精加工成；底部支架:&固定辅助设备：使用及带胶垫脚杯支撑机体；支架封板：使用冷板液压精加工成型，单面快速型，做电脑白色波纹面烤漆；加热管：使用红外发热管，总功率12KW，均匀安装，设备分3个温区。温度调节范围为室温—150度。
2.&自动输送系统部分：从左到右方向输送，输送导轨：使用专用铝导轨，双边同步安装，总长3200mm；导轨调节器：使用1组调节手轮及2组镀锌固定座4点同步调节轨道有效宽度成50-450mm；输送链条：使用带5毫米加长销型滚子输送链，与铝导轨嵌入式安装，配镀锌同步传动轮；在出口末端装置一套光电感应开关，板到机尾自动停送；驱动电机：使用P电子调速电机，转速快慢可调；炉盖打开方式是气动升降，便于操作。
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