无线传感器网络中具有容错能力的连通支配集构造算法

根据无线传感器网络中虚拟骨干节点极易失效的问题,建立了一个具有容错能力的连通支配集。首先提出了一种分布式连通支配集构造算法DACDS;然后在这个算法基础上,根据一般构造容错支配集的规则,提出了容错算法kCDS;最后根据该算法的缺点,对其作了一个改进,并对kCDS和改进kCDS算法进行了仿真。仿真结果表明,改进kCDS算法具有更好的性能。

基于灰色模型的CMP过程免疫预测R2R控制

针对化学机械研磨(chemical mechanical polishing,CMP)过程非线性、时变、产品质量不能在线测量的特性,为了提高CMP过程R2R(Rum-to-Run)控制的精度,提出了一种基于灰色模型和克隆选择免疫算法的CMP过程R2R预测控制器GI-PR2R。通过离线测量获得历史批次少量数据,构建CMP过程的在线灰色GM(1,N)预测模型,解决了复杂CMP过程难以建立精确数学模型的难题提高了预测模型的精度。通过基于克隆选择免疫算法的CMP过程预测控制的滚动优化,避免了基于导数的优化技术易陷入局部最优的问题,进而提高了控制精度。仿真结果表明,CMP过程GIPR2R控制器的控制精度优于EWMA(exponentially weighted moving average)方法,有效抑制了过程漂移,减小了不同批次间产品的差异,材料去除率(material removalrate,MRR)的均方根误差在总批次与控制目标不同这2种情况下分别降低了18.09%和16.84%。

光刻过程RtR控制方法研究进展分析

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。

基于LS-SVM的光刻过程R2R预测控制方法

针对光刻过程非线性、时变和产品质量不易在线测量的特性,提出了一种基于最小二乘支持向量机预测模型和微粒群滚动优化方法的批次控制预测控制器。通过历史批次样本数据构建光刻过程的最小二乘支持向量机预测模型,解决了复杂光刻过程难以建立精确数学模型的难题,提高了预测模型的精度。通过预测误差的反馈校正和微粒群滚动优化算法求解最优控制律,提高了控制精度。性能分析结果表明,与指数加权移动平均方法及非线性模型预测控制方法相比较,批次控制预测控制器控制器减小了不同批次关键尺寸输出的差异,显著降低了关键尺寸输出的均方根误差,有效抑制了过程扰动影响。

基于神经网络的CMP过程智能R2R预测控制

针对化学机械研磨(CMP)过程非线性、时变和不易在线测量的特性,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络和微粒群(PSO)算法的CMP过程run-to-run(R2R)预测控制器NNPR2R。首先通过样本数据用减聚类算法和最小二乘法构建CMP过程的RBF神经网络预测模型,解决了复杂CMP过程难以建立精确数学模型的难题和提高了预测模型的精度。然后通过PSO算法滚动优化求取控制律,解决了基于导数的优化技术易于陷入局部最优的问题并提高了控制精度。仿真结果表明,CMP过程NNPR2R控制器的性能优于常规的EWMA方法,有效抑制了过程漂移和减小了不同批次间产品的差异,显著降低了材料去除率(MRR)的均方根误差。

基于LS-SVM模型和扰动估计的光刻过程智能R2R预测控制

针对光刻过程非线性、时变和产品质量不能在线测量的特性,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型、灰色模型估计扰动和克隆选择滚动优化的智能run-to-run(R2R)预测控制策略;由历史批次样本数据构建光刻过程的离线预测模型和由前驱批次的预测误差通过灰色GM(1,1)模型估计扰动实现反馈校正,提高了预测模型的精度;通过基于克隆选择滚动优化算法求解最优控制律,提高了控制精度;性能分析结果表明,提出的控制策略显著降低了关键尺寸(CD)的均方根误差,与EWMA及NMPC方法相比较,RMSE分别平均降低了66%、63%和51%、48%。

基于模糊模型的CMP过程智能R2R预测控制方法

针对化学机械研磨(CMP)过程非线性、时变和产品质量不易在线测量的特性,提出了一种基于T-S模糊模型的CMP过程智能run-to-run(R2R)预测控制器FIPR2R;通过G-K聚类算法和最小二乘法对CMP过程的T-S模糊预测模型离线辨识,解决了复杂CMP过程难以建立精确数学模型的难题和提高了模型预测精度;通过双指数加权移动平均(dEWMA)中对过程扰动及漂移进行估计的方法实现反馈校正和基于克隆选择算法的滚动优化求取最优控制律,提高了控制精度;性能分析结果表明,FIPR2R控制器的控制性能优于dEWMA方法,有效抑制了过程扰动和漂移的影响。