整体式半导体自动物料搬运系统解死锁算法

为了有效地解决300mm晶圆制造中整体式自动物料搬运系统的设备缓冲约束引起死锁的问题,构建了基于图论的两阶段解死锁算法.首先对问题域进行了形式化描述,在此基础上,证明了死锁产生和解除的充分条件,以关键设备死锁解除时间最小化为目标,建立了数学规划模型,并构造了解死锁算法.该启发式算法使用存储柜转存晶圆批来释放死锁的小车资源,并应用图论理论构造了多个并行路径来解除死锁.最后,对算法进行了仿真实验,结果表明该算法能有效求解设备缓冲约束引起的死锁问题.与其他解死锁方法相比,上述算法能有效减少解死锁时间,提高了关键设备的可用率.     

基于Markov链的集束型晶圆制造设备预防性维护建模

为了有效提高集束型晶圆制造设备的运行可靠性,同时降低其维护成本,提出了基于Markov链的预防性维护建模方法.根据集束型晶圆制造设备的特点,将设备使用情形分为运行状态、预防性保养状态、保养未能回复状态、预防性维修状态和维修无法回复状态,建立了设备状态转移模型.在此基础上,建立了集束型晶圆制造设备的预防性维护成本模型,进行了仿真实验分析.结果表明,该模型可有效分析不同参数组合下的单位时间预防性维护期望成本.     

基于Buck变换的新型逆变器及其稳定性分析

提出一种基于Buck变换的新型逆变器,通过建立电路的低频平均模型,用经典控制理论分析了该逆变器在各种经典控制方式下的稳态响应性能和暂态稳定性能,从而得到最优的控制策略———PD控制策略.实验结果表明该逆变器具有良好的暂态稳定性能和鲁棒性,从而验证了理论分析的正确性.     

基于混合蚁群算法的半导体生产线炉管区调度方法

炉管区是半导体生产线的主要瓶颈之一,对整个生产线的性能影响较大.当前针对炉管区调度研究以规则调度为主,且考虑约束较为简单,忽略了存在前后道工序影响的多机台调度以及晶圆加工的重入特性.针对具有等待时间约束、不兼容工艺菜单和重入特性的炉管区β_1→β_2调度问题,构建了目标为最小化晶圆平均流动时间的β_1→β_2调度模型.将该调度问题分成组批、设备选择及批排序3个阶段,提出了一种基于混合蚁群优化算法的炉管区调度算法.针对组批阶段,设计了一种可变阈值控制策略.针对批排序阶段,设计了混合蚁群优化算法.进行了历史生产数据的不同规模54组算例实验,结果表明:混合蚁群算法的性能均优于几种常用启发式规则和遗传算法的性能.将所提出的混合蚁群算法应用于实际晶圆生产线,能够有效减少生产过程中晶圆的流动时间.     

基于规则的批处理设备调度方法在半导体晶圆制造系统中应用

针对半导体炉管区瓶颈设备的批处理调度问题,提出满足工艺约束和设备限制的组批调度算法.在考虑产品动态到达的基础上,根据半导体制造系统大规模、多重入、混合型生产等特征,针对晶圆平均等待时间进行优化,实现多产品、多机台的实时组合派工.仿真实验在一个虚拟的晶圆制造系统上进行.结果表明,该算法在实时派工中对瓶颈设备填充率和利用率显著提升,有效地缩短了产品加工周期.
     

网络控制系统多时延模型及切换策略研究

针对一类具有时变时延的网络化控制系统,为有效减少网络诱导时延对系统的影响,提出了一种网络控制系统多时延模型,基于切换系统理论提出了切换控制策略,并运用李雅普诺夫稳定判据分析了切换策略的稳定性;仿真结果表明:多时延切换模型能取得良好的暂态性能和稳态性能,具有很好的实时性.     

带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法

为了有效解决集束型晶圆制造设备群加工过程中存在的重入调度问题,构建了带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法.首先分析了双集束型晶圆制造设备中重入约束特征.在此基础上,建立调度问题域,并以系统加工周期最小为目标,建立调度模型.采用分解策略,将双集束型晶圆制造设备调度问题分解成单个设备调度问题,并提出了一种全新的机械手调度顺序搜索的启发式算法.最后对调度算法进行仿真实验分析,结果表明该算法是有效的.     

考虑多晶圆流的集束型设备群调度方法

为有效解决集束型设备群多品种晶圆调度问题,构建考虑多晶圆流集束型设备群调度算法.统筹考虑多晶圆流、驻留和资源约束等特征,并以系统Makespan最小为目标,建立数学模型.集束型设备群调度分解为外层晶圆序列决策和内层机械手调度两个阶段,采用蚁群寻觅结合双向搜索策略,将蚁群算法融合到晶圆时间约束集搜索算法迭代过程中.在此基础上,提出了ASTC(ant systems and time constraints)调度算法.对该调度算法进行仿真实验分析,结果表明该算法的有效性.     

基于PSCAD单芯电力电缆故障暂态仿真建模

通过PSCAD建立了多回路高压单芯电缆仿真模型,分别对主绝缘故障和外护套绝缘故障进行了仿真.结果表明:主绝缘故障时,故障相导体中的初始暂态电流与本相金属护层中初始暂态电流极性相同;外护套绝缘故障时,故障相金属护层中的初始暂态电流与本线路非故障相金属护层中的初始暂态电流极性相反.     

基于多示例学习径向基函数神经网络的刻蚀设备异常侦测

针对晶圆制造系统刻蚀设备工作过程中的"时间-晶圆-设备参数"三维结构数据导致常规分析方法难以应用的难题,提出了一种基于多示例学习径向基函数(RBF)神经网络的异常侦测方法.该方法应对常规点间距离无法解决示例间不匹配程度衡量问题的不足,改进了距离计算方式,可用既含正常数据又含异常数据的数据包来训练和侦测.运用实验设计理论优化了神经网络参数,使用交叉验证方法将采集到的刻蚀设备运行数据按晶圆加工批次划分为不同示例,作为RBF网络的训练和测试数据,来侦测刻蚀设备异常,提高侦测的稳定性.实验结果表明,该方法可识别多批次多变量情况下的设备异常,适合于刻蚀设备运行过程中多种产品并存情况下的异常侦测.