基于模糊神经网络的晶圆清洗机过滤器建模

发布时间：2017-09-02 01:38

  本文关键词：基于模糊神经网络的晶圆清洗机过滤器建模

  更多相关文章： 晶圆清洗机 模糊神经网络 过滤器流量预测 模糊聚类

【摘要】：晶圆的清洗是半导体生产过程的重要工艺环节,晶圆对微污染物的存在非常敏感,晶圆的清洗质量直接关系到芯片的成品率,是关乎生产成本的关键因素之一。目前湿法清洗是被广泛采用的清洗技术,湿法清洗技术关键是对过滤器更换的控制,而控制的重要依据是清洗机内化学品的流量和浓度。论文研究了晶圆清洗机液态化学品过滤器的流量预测模型,并基于该流量预测模型对过滤器及生产线的更换进行优化,解决过早更换过滤器造成的过滤器未物尽其用的浪费和延迟更换过滤器导致流量EP (Excursion Prevention)报警造成的晶圆废品,有效的降低了生产成本。论文的主要研究工作如下：(1)对晶圆清洗机过滤器流量预测进行了研究。通过现场实际采样,选取构建模糊神经网络的训练样本集和检测样本集数据；对采集的数据进行标准化去除噪声处理。(2)进行模糊神经网络建模和学习算法的研究。建立模糊神经网络模型,并进行了实例验证；研究该模型的预测精度及误差原因,并提出改进措施。(3)对模糊神经网络模型的算法进行改进研究。提出了基于新目标函数的模糊聚类算法。该算法将输入量的变化引入到模型的输入空间,改善模型的结构。通过改进的聚类算法确定模糊神经网络的结构和网络参数、权值,确定模糊神经网络神经元个数和规则数,利用改进型模糊神经网络对晶圆清洗机过滤器流量进行预测研究。(4)搭建实验平台,进行实践平台的实际测试,包括模型结构的确定,参数的估计及实践平台的应用流程。在研究中,通过理论分析和实践验证,本文提出的基于模糊神经网络的预报方法可以实现自动预报,实现过滤器自动更换。
【关键词】：晶圆清洗机 模糊神经网络 过滤器流量预测 模糊聚类
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN305
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究领域及应用价值8-10
• 1.1.1 研究领域8-9
• 1.1.2 应用价值9-10
• 1.2 国内外研究概况10-11
• 1.3 神经网络模型及国内外研究现状11-14
• 1.4 本文主要研究工作14-15
• 2 晶圆清洗机(JK751)过滤器工作原理15-18
• 2.1 晶圆清洗机简介15-16
• 2.2 过滤器的数学模型16-17
• 2.3 本章小结17-18
• 3 基于模糊神经网络的晶圆清洗机过滤器流量预测建模18-31
• 3.1 模糊神经网络18
• 3.2 基于模糊神经网络的建模和学习算法18-21
• 3.3 过滤器流量原始数据的获得及去噪处理21-23
• 3.4 系统输入量的选择23-24
• 3.5 基于模糊神经网络的过滤器流量的预测研究24-30
• 3.6 本章小结30-31
• 4 基于改进型模糊神经网络的建模方法31-45
• 4.1 改进型模糊神经网络建模31-33
• 4.1.1 模糊模型的描述31
• 4.1.2 模糊神经网络结构31-33
• 4.2 基于目标函数的模糊聚类分析33
• 4.3 改进模糊聚类的模糊神经网络辨识33-38
• 4.4 基于改进型模糊神经网络的过滤器流量预测研究38-44
• 4.5 本章小结44-45
• 5 实物实践平台的搭建45-51
• 5.1 应用设计要求45
• 5.2 JK751型晶圆清洗机过滤器更换规程45-46
• 5.3 实物实践平台的应用流程46-47
• 5.4 实践平台47-50
• 5.5 本章小结50-51
• 结论51-52
• 参考文献52-55
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况55-56
• 致谢56-57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨云;付彦丽;;基于T-S模型模糊神经网络的PM2.5质量浓度预测[J];陕西科技大学学报(自然科学版);2015年06期

2 胡蓉;徐蔚鸿;甘岚;;一种连续增量学习模糊神经网络[J];模式识别与人工智能;2013年08期

3 郭晓岩;;变风量空调系统的模糊神经网络预测控制[J];沈阳工业大学学报;2013年01期

4 任伟建;王喜刚;王思宇;;基于模糊神经网络的抽油机故障诊断方法[J];自动化技术与应用;2012年04期

5 许哲万;李晶皎;王爱侠;郭先日;;一种基于改进T-S模糊推理的模糊神经网络学习算法[J];计算机科学;2011年11期

6 蔡青龙;;浅谈晶圆代工产业崛起的蓝海战略与激烈竞争下的各公司层战略[J];东方企业文化;2010年08期

7 任耀华;康冬妮;;单晶圆清洗技术的研究[J];科技情报开发与经济;2009年29期

8 戴文战;娄海川;杨爱萍;;非线性系统神经网络预测控制研究进展[J];控制理论与应用;2009年05期

9 张伟锋;周国安;詹阳;;CMP后的晶圆清洗过程研究[J];电子工业专用设备;2008年06期

10 张正荣;汪辉;;半导体化学溶液的浓度控制[J];电子与封装;2008年01期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 陈东辉;基于目标函数的模糊聚类算法关键技术研究[D];西安电子科技大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 蔡静颖;模糊c-均值算法的研究[D];辽宁师范大学;2010年

，

本文编号：775642