基于扰动状态估计的批间控制器设计与性能评估
发布时间：2021-10-20 11:08
批间控制广泛应用于半导体制造业。在现代晶圆生产工厂中,一台设备同时生产加工不同类型产品的混合生产模式已经是一种常态。单一线程批间控制方法由于数据反馈不及时,量少产品信息缺乏,会导致产品不良率的显著增加,非线程批间控制策略为解决该问题提供了一种有效的方法。本文在非线程批间控制的框架下,对混合制程的状态估计及其控制器设计方法展开研究,其主要研究内容如下:（1）针对非线程批间控制中,模型的状态观测矩阵存在缺秩的问题,提出一种基于ANOVA模型和贝叶斯估计理论的状态估计法。该方法结合晶圆生产过程中常见的IMA（1,1）扰动,利用输出残差项,构建状态观测矩阵,采用贝叶斯估计法更新机台与产品的相对状态向量,进而调整制程的输入,使系统输出接近最优。该方法避免了状态矩阵的逆运算,提高了算法的运算效率。此外,对该算法的计算复杂度进行了分析。最后通过数值仿真实验和逆向工程仿真,验证了贝叶斯状态估计法的有效性。（2）针对批间控制和晶圆自身生产特性造成的测量时延问题,提出了一种基于EMEWMA的测量时延估计方法。根据期望最大化（EM）算法,构造关于测量时延的似然函数,设置系统收敛条件,通...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：129 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
混合产品生产测量时延示意图
图 3.5 批间控制的时延形式Fig. 3.5 The form of metrology delay in RtR control次测得晶圆品质数据为 ( )ty t - τ；但若11t tτ τ-+ < ，得到及时测量，则取 ( ) ( )11t ty t τ y t τ-- = - - 作为第 t量时延做如下假设： $ D N*，使得 " t N*都有tτ ￡ D成立. 则称 D 为为正整数集合。在第 t 批次的测量时延为 {1 ,2, , ,}tτ d D，结合量时延的扰动估计式为： ( ) ( )( ( ))t ta t = a t - τ - λ T - y t - τ批次的测量时延 τ=d 的概率为 ( )( )p d = P τ = d，
本文编号：3446801
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：129 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
混合产品生产测量时延示意图
图 3.5 批间控制的时延形式Fig. 3.5 The form of metrology delay in RtR control次测得晶圆品质数据为 ( )ty t - τ；但若11t tτ τ-+ < ，得到及时测量，则取 ( ) ( )11t ty t τ y t τ-- = - - 作为第 t量时延做如下假设： $ D N*，使得 " t N*都有tτ ￡ D成立. 则称 D 为为正整数集合。在第 t 批次的测量时延为 {1 ,2, , ,}tτ d D，结合量时延的扰动估计式为： ( ) ( )( ( ))t ta t = a t - τ - λ T - y t - τ批次的测量时延 τ=d 的概率为 ( )( )p d = P τ = d，
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