【摘 要】
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半导体制造业在国民经济建设、社会发展和国家安全中处于重要的战略地位,促进了经济的持续增长,推动了信息产业的(通信、计算机、信息家电以及网络技术)发展。在半导体生产过
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半导体制造业在国民经济建设、社会发展和国家安全中处于重要的战略地位,促进了经济的持续增长,推动了信息产业的(通信、计算机、信息家电以及网络技术)发展。在半导体生产过程中,控制器性能的优劣直接关系到晶圆的质量,然而控制器的性能会随着时间推移而退化,要保证生产过程安全、高效、低耗的运行,必须在控制回路中加入性能监控与评估单元。本文从混合制程的特点出发,在批间控制框架下,基于最小二乘算法和贝叶斯理论,针对制程中扰动的多样性,研究批间控制器性能评估问题,其主要内容如下:1.在半导体加工过程中,往往存在模型不匹配现象。为此,本文基于最小二乘辨识算法,提出了一种批间控制器性能评估的可达基准。首先,在分析方差对批间控制器性能影响的基础上,给出可达基准的表达式,并利用滚动时间窗口和最小二乘算法估算出待测参数。然后分别以thread-EWMA控制器与double-EWMA控制器为例,验证本文所提出可达基准的有效性,以及模型不匹配参数对控制器性能的影响。2.针对系统扰动的多样性,本文在最小二乘参数辨识的基础上,依据ARMAX模型和贝叶斯理论,提出了一种基于贝叶斯后验概率的性能评估基准。首先,给出不同扰动的扰动估计的表达式,并建立ARMAX模型;若控制器性能衰退,则制程的ARMAX模型参数发生漂移,将控制器性能信息按加工时间顺序划分为两个相邻的滚动时间窗口,基于贝叶斯后验概率函数,及时捕获后一个滚动时间窗口内参数发生漂移的概率,从而判断控制器性能是否衰退;然后分析模型不匹配、不协调因子、测量时延、高混合制程等各种扰动对该评估基准的影响,最后通过数值仿真验证了本文算法的有效性。
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