半导体生产过程故障检测：SP-LNS-KNN方法

"这篇论文提出了一种名为SP-LNS-KNN的半导体生产过程故障检测方法，该方法结合了统计模量、局部近邻标准化和K近邻算法，旨在解决半导体生产过程中数据的多模态、多阶段、模态结构差异以及批次长度不一致等问题。通过对样本的统计模量计算和局部K近邻标准化，有效地处理了中心漂移和模态结构差异，提高了对微弱故障的检测能力。实验对比了SP-LNS-KNN与其他几种方法如PCA、KPCA、LOF和FD-KNN的性能，证实了SP-LNS-KNN的有效性。该研究由多个科研基金资助，由来自沈阳化工大学和技术过程故障诊断与安全性研究中心的研究人员共同完成。" 本文研究的焦点在于半导体生产过程中的故障检测，这一过程被定义为典型的间歇过程，其数据具有多模态、多阶段、模态结构差异以及批次长度不规则等特性，这些特点使得故障检测变得尤为复杂。为了解决这些问题，研究者提出了一种新颖的方法——SP-LNS-KNN（统计模量-局部近邻标准化-K近邻）。SP-LNS-KNN的核心思路是首先计算样本的统计模量，这一步骤有助于提取数据的主要信息并将其从二维降维至一维。然后，利用局部近邻标准化对统计模量进行处理，这一步骤可以减少由于中心漂移和模态结构变化导致的影响。最后，通过计算样本与其前K个近邻的距离，求得平均累积距离D作为故障检测的指标，从而实现对半导体生产过程的在线故障检测。 SP-LNS-KNN的优势在于它不仅能够检测出显著的大故障，而且对于小模态的微弱故障也有较高的检测灵敏度。为了验证该方法的有效性，研究者在实际的半导体生产数据上进行了实验，并与PCA（主成分分析）、KPCA（核主成分分析）、LOF（局部离群因子）和FD-KNN（基于距离的K近邻故障检测）等传统方法的检测结果进行了比较。实验结果表明，SP-LNS-KNN在故障检测方面表现出了优越的性能。 这篇论文的研究成果对于半导体制造领域的故障预测和预防具有重要的理论与实践意义，特别是在实时监控和优化生产过程方面，可以显著提升生产效率和产品质量。同时，该方法的通用性也可能使其适用于其他具有类似数据特性的工业过程故障检测。