Control of the Plate Movement in Extreme Ultraviolet Scanners Based on Optimal Performance Algorithms

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This article discusses the control of the lithographic plate movement in extreme ultraviolet scanners using optimal performance algorithms. The relevance of the topic is due to the new requirements of the semiconductor industry for positioning accuracy during the exposure of silicon substrates. Issues arising from chatter — unwanted oscillations caused by magnetostrictive drives — are addressed. An approach based on the Pontryagin's maximum principle and sliding mode control methods is proposed for damping oscillations. Various control functions, including the signum function and hyperbolic tangent, are investigated to minimize the negative impact of chatter on the mechanical system. Simulation results show that the use of smooth control functions effectively suppresses oscillations and increases positioning accuracy, which is critical for the fabrication of complex integrated circuits.

About the authors

E. V. Petrakov

Institute of Physics of Microstructures RAS

Email: pet.e@mail.ru
Nizhny Novgorod, Russia

D. V. Balandin

Nizhny Novgorod State University named after N.I. Lobachevsky

Nizhny Novgorod, Russia

References

  1. ASML (2024) AnandTech. https://www.anandtech.com/show/21297/asml-delivers-first-2nm-generation-low-na-euv-tool-twinscan-3800e
  2. Kontaras N., Heertjes M., Zwart H. // IFAC-PapersOnLine. 2016. V. 49. Iss. 13. P. 76. https://www.doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.930
  3. Rozario R., Voorhoeve R., Aangenent W., Oomen T. // IFAC-PapersOnLine. 2017. V. 50. Iss. 1. P. 14575. https://www.doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.2100
  4. Бобцов А.А., Бойков В.И., Быстров С.В., Григорьев В.В., Карев П.В. Исполнительные устройства и системы для микроперемещений. СПБ ГУ: ИТМО, 2011. 131 с. eLIBRARY ID: 46536644
  5. Beijen M.A. Disturbance feedforward control for vibration isolation systems: analysis, design, and implementation. Eindhoven: Technische Universiteit Eindhoven, 2018. 170 p.
  6. Благодатских В.И. Линейная теория оптимального управления. М.: Издательство МГУ, 1978. 96 с.
  7. Осколков К.И. Лекции по оптимальному управлению. М.: Издательство МГУ, 1984.
  8. Атанс М., Фалб П. Оптимальное управление. М.: Машиностроение, 1968.
  9. Utkin V.I. Sliding Modes in Control and Optimization. Berlin: Springer Verlag, 1992. 286 p. https://doi.org/10.1007/978-3-642-84379-2
  10. Edwards C., Spurgeon S. Sliding mode control: theory and applications. London: CRC Press, 1998. 237 p. https://doi.org/10.1201/9781498701822
  11. ЧUtkin V., Poznyak A., Orlov Y., Polyakov A. Road Map for Sliding Mode Control Design. Springer Cham, 2020. 127 p. https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-41709-3
  12. Shlessel Y., Edwards C., Fridman L., Levant A. Sliding Mode Control and Observation. Basel: Birkhauser, 2014. 373 p. https://doi.org/10.1007/978-0-8176-4893-0
  13. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Физматгиз, 1961. 391 с.
  14. Зеликин М.И., Борисов В.Ф. // Труды Математического института AH CCCP. 1991. T. 197. C. 85.
  15. Zelikin M.I., Borisov V.F. Theory of Chattering Control with Applications to Astronautics, Robotics, Economics, and Engineering. Boston, MA: Birkhauser, 1994. 244 p.
  16. Телесин В.Р. // Труды МИАН. 1984. T. 166. C. 235.
  17. Chkhalo N.I. // Russian Microelectronics. 2024. V. 53. № 5. P. 397. https://www.doi.org/10.1134/S1063739724600511
  18. Тимошенко С.П., Янг Д.H., Уивер У. Колебания в инженерном деле. М.: Машиностроение, 1985. 472 с.
  19. Ерофеев В.И., Кажаев В.В., Лисенкова Е.Е., Семерикова Н.П. // Вестник научно-технологического развития. 2009. № 8. C. 18.
  20. Бидерман В.Л. Теория механических колебаний. М.: Высшая школа, 1980. 149 с.
  21. Петраков Е.В. // Проблемы прочности и пластичности. 2019. T. 81. № 1. C. 94. https://www.doi.org/10.32326/1814-9146-2019-81-1-94-102
  22. Петраков Е.В., Лотфи Пур Х., Дробный E.В. // Проблемы прочности и пластичности. 2019. T. 81. № 4. C. 429. https://www.doi.org/10.32326/1814-9146-2019-81-4-429-442
  23. Han J., Morag C. The influence of the sigmoid function parameters on the speed of backpropagation learning. // From Natural to Artificial Neural Computation. Lecture Notes in Computer Science. 1995. V. 930. P. 195. https://doi.org/10.1007/3-540-59497-3_175

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).