資料介紹
半導體生產(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準化和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近鄰集進行標準化,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,進而對工業(yè)過程故障進行在線檢測。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)。局部近鄰標準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對一個實際半導體生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進行故障檢測實驗,并將實驗結(jié)果與PCA、kPCA、LOF和FD-kNN方法的結(jié)果進行對比分析,驗證了本文方法的有效性。
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