PC-KNN故障检测方法在半导体批次过程中的应用研究

摘要

本文研究了基于PCA数据降维的PC-KNN故障检测方法，将该方法在数据变量具有非线性和多工况等特点的半导体批次过程进行研究。基于K近邻的故障检测方法FD-KNN存在计算复杂、存储密集，对时间和存储空间需求较高等问题，对故障检测的准确性与可靠性产生较大影响。应用PCA将原始数据空间降维，在主元空间应用FD-KNN方法进行故障检测可以有效降低计算的复杂度和过程对系统资源的占用要求，有效提高故障检测的性能，同时可以降低数据非线性和多工况特点对检测方法的影响。通过在半导体批次生产过程监测的应用，证明PC-KNN处理非线性和多工况的能力，仿真结果进一步验证本文方法的有效性。