本書基于當前半導體行業(yè)制造過程中存在的問題，介紹了多種改進的批間控制和過程監(jiān)控算法及其性能。第1章為半導體制造過程概述，包括國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。第2、3章介紹批間控制、控制性能和制造過程監(jiān)控。第4～7章討論機臺干擾、故障、度量時延對系統(tǒng)性能的影響，提出多種批間控制衍生算法，包括雙產(chǎn)品制程的EWMA批間控制算法、變折扣因子EWMA批間控制算法、偏移補償批間控制算法、基于T-S模糊模型的批間控制算法。第8～11章介紹半導體制造過程的性能和過程監(jiān)控方法，包括：設(shè)計模型評價指標進行建模質(zhì)量評估；提出基于時間序列模型的批間控制系統(tǒng)過程監(jiān)控方法，進一步提出二維動態(tài)批次過程的建模和穩(wěn)定性評價指標；提出基于數(shù)據(jù)的故障預測方法。
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目錄
序
前言
第1章 半導體制造過程概述 1
1.1 引言 1
1.2 半導體制造過程 3
1.2.1 半導體制造流程 3
1.2.2 半導體制程控制/監(jiān)控框架 4
1.3 半導體制程的批間控制 5
1.3.1 預估算法 5
1.3.2 控制方法 7
1.3.3 控制性能評估 10
1.4 半導體制程的故障診斷 11
1.4.1 半導體制程數(shù)據(jù) 12
1.4.2 統(tǒng)計過程控制和統(tǒng)計過程監(jiān)控 12
1.4.3 混合產(chǎn)品制程監(jiān)控 14
1.4.4 故障分離 15
第2章 批間控制 16
2.1 引言 16
2.2 批間控制設(shè)計原則 17
2.3 EWMA算法介紹 20
2.4 DEWMA算法介紹 22
2.5 基于時間序列的干擾模型 23
2.5.1 時間序列模型 23
2.5.2 模型階次的選擇 24
2.5.3 制程干擾模型 24
2.6 本章小結(jié) 26
第3章 控制性能和制造過程監(jiān)控 27
3.1 引言 27
3.2 控制性能監(jiān)控方法 28
3.2.1 控制性能監(jiān)控的目的 28
3.2.2 性能評估基準 30
3.2.3 控制性能評估/監(jiān)控的基本方法 33
3.3 制造過程監(jiān)測方法 36
3.3.1 Shewhart控制圖 36
3.3.2 主元分析 36
3.4 本章小結(jié) 38
第4章 雙產(chǎn)品制程的EWMA批間控制 39
4.1 引言 39
4.2 EWMA批間控制方法 40
4.2.1 基于機臺的控制方法 40
4.2.2 基于產(chǎn)品的控制方法 41
4.3 單一產(chǎn)品制程 42
4.3.1 制程干擾為白噪聲 43
4.3.2 制程干擾為帶有漂移的IMA(1,1) 44
4.4 具有簡單規(guī)律的雙產(chǎn)品制程 46
4.4.1 基于機臺的控制方法 46
4.4.2 基于產(chǎn)品的控制方法 51
4.5 具有復雜規(guī)律的雙產(chǎn)品制程 55
4.5.1 基于機臺的控制方法 55
4.5.2 基于產(chǎn)品的控制方法 67
4.6 基于機臺/產(chǎn)品控制方法的比較 75
4.7 本章小結(jié) 79
第5章 變折扣因子EWMA批間控制 80
5.1 引言 80
5.2 變折扣因子的作用 80
5.2.1 變折扣因子的引入 81
5.2.2 仿真示例 84
5.3 周期重置折扣因子EWMA算法 85
5.3.1 固定折扣因子產(chǎn)生的輸出偏差 88
5.3.2 周期重置折扣因子容錯控制算法 91
5.3.3 仿真示例 95
5.4 本章小結(jié) 100
第6章 偏移補償批間控制 101
6.1 引言 101
6.2 周期預測EWMA算法 101
6.2.1 第t(t≥1)周期時的周期預測EWMA算法 104
6.2.2 系統(tǒng)的輸出分析 106
6.2.3 第0周期時的周期預測EWMA算法 111
6.2.4 仿真示例 112
6.3 最優(yōu)折扣因子DEWMA算法 116
6.3.1 系統(tǒng)輸出 117
6.3.2 偏移補償控制 119
6.3.3 最優(yōu)折扣因子選擇 120
6.3.4 仿真示例 122
6.4 移動窗口-方差分析算法 125
6.4.1 MW-ANOVA方法 125
6.4.2 仿真示例 128
6.5 本章小結(jié) 131
第7章 帶有隨機度量時延的T-S建模與控制 132
7.1 引言 132
7.2 T-S模糊模型介紹 133
7.3 針對隨機度量時延的T-S建模 134
7.3.1 單產(chǎn)品過程 134
7.3.2 成員函數(shù)計算 135
7.3.3 多產(chǎn)品過程 138
7.4 基于T-S模型的閉環(huán)系統(tǒng)性能和補償控制算法 142
7.4.1 IMA(1,1)干擾 142
7.4.2 均值偏移的表達 143
7.4.3 方差估計 145
7.4.4 偏移補償控制器設(shè)計 146
7.5 仿真示例 148
7.5.1 單產(chǎn)品制程 148
7.5.2 混合產(chǎn)品制程 153
7.6 本章小結(jié) 157
第8章 基于數(shù)據(jù)的EWMA批間控制器的建模質(zhì)量評估 159
8.1 引言 159
8.2 內(nèi)部模型控制框架 160
8.3 干擾估計 163
8.3.1 白噪聲的估計 163
8.3.2 干擾模型的估計 164
8.4 模型質(zhì)量評估指標 165
8.4.1 模型質(zhì)量變量 165
8.4.2 模型評價指標 167
8.4.3 半導體制程的模型失配檢測步驟 169
8.5 仿真示例 169
8.5.1 化學機械研磨過程 169
8.5.2 淺溝道隔離刻蝕過程 173
8.6 本章小結(jié) 176
第9章 帶有時延的閉環(huán)制程的過程監(jiān)控 177
9.1 引言 177
9.2 帶有時延和EWMA的過程監(jiān)控 178
9.2.1 對象描述 178
9.2.2 ARMAX模型和批次過程的關(guān)系 178
9.2.3 參數(shù)重置遞推增廣最小二乘法 179
9.2.4 基于DPCA的故障監(jiān)測 180
9.2.5 基于IMX的故障分離 181
9.3 帶有時延和DEWMA的過程監(jiān)控 182
9.4 仿真示例 185
9.4.1 帶有時延和EWMA的批次過程 185
9.4.2 帶有時延和DEWMA的批次過程 191
9.5 本章小結(jié) 194
第10章 二維動態(tài)批次過程的建模和過程監(jiān)控 195
10.1 引言 195
10.2 基于自適應(yīng)LASSO的2D-ARMA模型辨識 196
10.3 二維動態(tài)批次過程的穩(wěn)定性分析 197
10.3.1 2D-ARMA模型的穩(wěn)定性分析 197
10.3.2 基于迭代學習控制的批次過程穩(wěn)定性分析 200
10.3.3 二維動態(tài)批次過程的建模和穩(wěn)定性監(jiān)測方法 203
10.4 仿真示例 203
10.4.1 2D-ARMA模型辨識 203
10.4.2 2D-ARMA模型穩(wěn)定性監(jiān)測 205
10.4.3 2D-ILC批次過程的穩(wěn)定性監(jiān)測 207
10.5 本章小結(jié) 211
第11章 半導體制程的故障預測 212
11.1 引言 212
11.2 基于變遺忘因子的故障預測方法 212
11.2.1 RLS算法 213
11.2.2 仿真結(jié)果 214
11.3 基于k近鄰非參數(shù)回歸的故障預測方法 217
11.3.1 預測算法 218
11.3.2 帶沖激故障的單產(chǎn)品制程預測結(jié)果和容錯控制器設(shè)計 220
11.3.3 多產(chǎn)品制程輸出預測 223
11.4 本章小結(jié) 224
參考文獻 225
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