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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>半導(dǎo)體技術(shù)論文>基于SP-LNS-kNN的半導(dǎo)體生產(chǎn)過程故障檢測方法研究

      基于SP-LNS-kNN的半導(dǎo)體生產(chǎn)過程故障檢測方法研究

      2018-02-10 | rar | 1.25 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　半導(dǎo)體生產(chǎn)過程是典型的間歇過程，針對其過程數(shù)據(jù)的多模態(tài)、多階段、模態(tài)結(jié)構(gòu)不同和批次不等長等特點，提出了基于統(tǒng)計模量的局部近鄰標(biāo)準(zhǔn)化和K近鄰相結(jié)合的故障檢測方法（SP-LNS-kNN）。首先計算樣本的統(tǒng)計模量，其次對樣本的統(tǒng)計模量使用其局部K近鄰集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，最后計算樣本與其前K近鄰距離，得到平均累積距離D作為檢測指標(biāo)，進(jìn)而對工業(yè)過程故障進(jìn)行在線檢測。統(tǒng)計模量保留了數(shù)據(jù)的主要信息，將二維樣本數(shù)據(jù)簡化為一維數(shù)據(jù)。局部近鄰標(biāo)準(zhǔn)化可以有效降低中心漂移、模態(tài)結(jié)構(gòu)差異明顯的影響。SP-LNS-kNN不僅能夠?qū)Υ蠊收蠈崿F(xiàn)檢測，并且能夠提高對小模態(tài)的微弱故障的檢測能力。使用SP-LNS-kNN對一個實際半導(dǎo)體生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測實驗，并將實驗結(jié)果與PCA、kPCA、LOF和FD-kNN方法的結(jié)果進(jìn)行對比分析，驗證了本文方法的有效性。

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