基于LS-SVM模型和扰动估计的光刻过程智能R2R预测控制

• 作者: 王亮 胡静涛
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 光刻过程 最小二乘支持向量机 扰动估计 run-to-run控制 预测控制 克隆选择
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 2124-2126,2142
• 分类号: TP202
• 语种: 中文

摘要

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亮	中国科学院沈阳自动化所工业信息学重点实验室	127	2555	16.0	49.0
10	胡静涛	中国科学院沈阳自动化所工业信息学重点实验室	71	928	17.0	28.0