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SNMP在半导体装备控制系统中的应用: 2013年; 半导体装备系统通常由具有不同功能的可控部件组成,这些部件共同实现了半导体装备系统的底层输入输出等功能。针对半导体装备控制系统对不同功能的可控部件的一致性控制需求,实现了一种基于简单网络管理协议的分布式I/O通信系统,系统不仅可对所有支持SNMP协议的设备进行通信和控制,还对其他不支持SNMP协议的设备使用一种SNMP封装的方法,使得系统对所有设备能够统一采用SNMP的方式进行通信,从而满足半导体装备控制系统的一致性控制需求。; 王亚楠刘明哲叶家发; 关键词：简单网络管理协议通信系统不间断电源

CMP过程多变量免疫预测R2R控制方法: 2012年; 为了解决多输入多输出和产品质量不易在线测量的化学机械研磨(chemical mechanical polishing,CMP)过程R2R(run-to-run)控制的难题,提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量机(Bayes least squares support vector machine,BLS-SVM)预测模型和克隆选择免疫多目标滚动优化算法的CMP过程多变量R2R预测控制器BSVMPR2R。由LS-SVM和贝叶斯证据框架(Bayes evidence framework,BEF)方法分别构建材料去除率(material removal rate,MRR)和晶圆内非均匀度(within-wafer nonuniformity,WIWNU)的BLS-SVM预测模型,解决了线性预测模型的失配问题;通过预测误差对后续批次过程扰动和漂移进行在线估计实现反馈校正,提高了预测模型精度;将多变量控制问题转化为基于2个预测模型的多目标优化问题,由克隆选择免疫多目标滚动优化算法求解最优控制律提高了控制精度。仿真结果表明,BSVMPR2R控制器的性能优于双指数加权移动平均(double exponential weighted moving average,dEWMA)多变量控制器,抑制了CMP过程扰动和漂移的影响,显著降低了MRR和WIWNU的均方根误差。; 王亮胡静涛; 关键词：化学机械研磨最小二乘支持向量机克隆选择预测控制

光刻过程RtR控制方法研究进展分析被引量：1: 2011年; 首先对光刻过程和RtR(Run-to-Run)控制技术的产生背景进行了介绍,对统计过程控制的不足进行了分析并给出了RtR控制器的一般结构。然后从过程建模和控制算法两个角度对三种主要的光刻过程RtR控制器EWMA,MPC和ANN进行了综述和评价,对这三种控制器在非线性控制、单变量控制、多变量控制的适用性和优化控制效果进行了比较分析。最后指出基于MPC的非线性多变量控制器将成为光刻过程RtR控制器的主要研究方向。; 王亮胡静涛; 关键词：半导体制造过程控制模型预测控制

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国家科技重大专项(2009ZX02001-005)