作者：冯立伟; 张成; 谢彦红; 李元; 逄玉俊标准化k近邻多模态故障检测统计模量分析
摘要：半导体生产过程是典型的间歇过程,针对其过程数据的多模态、多阶段、模态结构不同和批次不等长等特点,提出了基于统计模量的局部近邻标准化和K近邻相结合的故障检测方法(SP-LNS-KNN)。首先计算样本的统计模量,其次对样本的统计模量使用其局部K近邻集进行标准化,最后计算样本与其前K近邻距离,得到平均累积距离D作为检测指标,进而对工业过程进行在线故障检测。统计模量保留了数据的主要信息,将二维样本数据简化为一维数据;局部近邻标准化可以有效降低中心漂移、模态结构差异明显的影响。SP-LNS-KNN不仅能够对大故障实现检测,并且能够提高对小模态的微弱故障的检测能力。使用SP-LNS-KNN对一个实际半导体生产过程数据进行故障检测实验,并将实验结果与PCA、KPCA、LOF和FD-KNN方法的结果进行对比分析,验证了方法的有效性。
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