扫描隧道显微镜精密工作台的神经网络控制

　　扫描隧道显微镜(STMOScanning Tunneling Microscopy)是一种基于量子力学隧道效应理论的物体表面形貌测量和加工工具,具有纳米级分辨率[1-2],其探针扫描范围被局限在极小的区域内。为了增大其测量范围,需要有高精度的定位工作台。传统的机械位移和传动方式,如伺服电机驱动的滚珠丝杠机构,由于存在摩擦、间隙和惯性等缺点,其定位精度很难达到纳米级[3]。压电陶瓷结构简单、频率响应高、动态反应快、承载大,能够提供推动工作台的微位移力并保证足够的刚度,被广泛应用于STM精密驱动和定位中。但是,压电陶瓷本身所固有的非线性、迟滞和蠕变特性,使工作台的机械参数发生变化,PID控制对这一类系统的控制效果明显降低,从而影响了工作台的定位精度。本文在分析STM精密工作台原理的基础上,提出了一种基于神经网络理论的微定位工作台闭环控制系统,提高了工作台的位移速度和定位精度。

　　1　微定位工作台

　　STM的微定位工作台由微位移机构、位移检测装置和控制器组成,如图1所示。微位移机构采用压电陶瓷驱动器和柔性铰链组合的整体式结构,压电陶瓷为层叠式,机构原理如图2所示。图中,U是压电陶瓷驱动器的驱动电压; R是电源的内阻; x是压电陶瓷驱动器的位移; k1是传动部件的刚度; k2是柔性铰链的刚度;μ为柔性铰链的阻尼系数; m是工作台的质量; y是工作台的位移。

　　压电陶瓷驱动器可以等效为电阻R2电容C的充放电电路,根据电致伸缩效应方程[4]和工作台质量块的动力学方程[5],得出工作台的位移y(t)为

其中为工作台的稳态输出位移,为压电陶瓷驱动器的稳态输出位移, N为层叠式压电驱动器的片数, M为压电陶瓷伸缩系数, h为每片陶瓷的厚度;为工作台的无阻尼自然振荡频率,为工作台的阻尼振荡频率为相位角。

　　从式(1)看出, y(t)是一个幅度按指数规律衰减的振荡过程,时间常数τ=2 m/μ。为提高响应速度,柔性铰链中填充了粘胶,以增大阻尼系数μ。

　　位移检测装置用于测量工作台的实际位移,其测量精度在很大程度上决定了精密工作台的定位精度。在STM中,对位移检测装置的要求是高精度、高分辨率和高频响。位移检测装置一般采用光栅测量仪、激光干涉仪、电阻应变式传感器、电容式传感器和差动变压器传感器等[6]。

　　2　微定位工作台控制系统

　　为使STM工作台达到纳米级的位移和定位精度,除了提高零部件的加工精度和装配精度以外,还需要采用精确的控制方法。闭环控制系统由于能够提供误差反馈信号用以修正输出位移,在提高位移精度的同时,还可以降低控制系统内部对被控对象参数变化的灵敏度,从而在过程控制中得到了广泛的应用。PID控制器结构简单、实现容易、鲁棒性强,是工业过程控制中最常用的一种控制方法,但对于非线性、时变不确定系统,控制器参数在整个工作过程中难以达到最优。STM系统包含具有非线性特性的压电陶瓷,而且外部干扰以及样品表面不同区域电特性的不同和功函数的不一致性,使得工作台参数甚至模型结构都可能发生变化[7]。此时采用传统PID控制难以达到满意的控制结果。神经网络由于能够尽可能准确地逼近任意连续函数,对不确定系统具有自学习和自适应能力,将人工神经网络和PID控制相结合,能够提高控制系统的性能[8-9]。