申请/专利权人：泓浒(苏州)半导体科技有限公司

申请日：2023-07-28

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117817652B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16;B25J11/00;B65G49/07

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了基于晶圆传送机械臂的晶圆传送故障分析方法，涉及晶圆传送故障分析技术领域，收集历史振动序列集合以及历史压力训练数据，训练出预测振幅序列的神经网络模型，以及评估晶圆所承受的压力值的机器学习模型，在振幅大于振幅阈值时，使用机器学习模型输出预测的压力值，在压力值大于或等于压力阈值时，则发起故障预警，否则，判断是否存在第二减速策略，若存在第二减速策略，控制晶圆传送机械臂实施第二减速策略；否则，发起故障预警；提高了发现振动故障的效率，且减少维修人员检修成本。

主权项：1.基于晶圆传送机械臂的晶圆传送故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在实验环境，收集历史振动序列集合以及历史压力训练数据，基于历史振动序列集合，训练出预测未来预测时间步长内振幅序列的神经网络模型；步骤二：基于历史压力训练数据，训练出评估晶圆所承受的压力值的机器学习模型；步骤三：在工作环境，在晶圆传送机械臂传送晶圆时，实时监测晶圆传送机械臂的振幅，设置故障振动序列，且故障振动序列为空序列；若振幅大于预设的振幅阈值，转至步骤四；步骤四：在后续传送晶圆的每个时刻，继续收集实时的晶圆传送机械臂的振幅作为故障振幅，并将实时的故障振幅添加至故障振动序列；对于实时的故障振幅，使用机器学习模型输出预测的压力值；若预测的压力值大于或等于预设的压力阈值，则发起故障预警；若预测的压力值小于预设的压力阈值，转至步骤五；步骤五：生成第一减速策略，循环执行步骤四至步骤五，直至故障振动序列的长度达到预设的滑动窗口长度时，执行步骤六；步骤六：基于故障振动序列和神经网络模型，获得预测时间步长内的预测故障振幅序列；步骤七：基于预测故障振幅序列和机器学习模型，判断是否存在第二减速策略，若存在第二减速策略，控制晶圆传送机械臂实施第二减速策略；若不存在第二减速策略，发起故障预警；生成第一减速策略的方式为：将压力阈值标记为Y，将预测的压力值标记为P,将故障振幅标记为F，将实时加速度标记为a；设置第一减速度a1，第一减速度a1的计算公式为，其中，c为预设的比例系数；若第一减速度a1绝对值大于实时加速度a的绝对值，第一减速度a1=-|a|；若第一减速度a1绝对值小于或等于实时加速度a的绝对值，第一减速度a1值不变；判断是否存在第二减速策略的方式为：将预测时间步长标记为S，将预测故障振幅序列中的振幅的编号标记为s；其中，s=1,2,3…S；将第s个编号对应的振幅标记为Fs；获得当前时刻对应的传送晶圆的速度v1；从机器学习模型的训练结果的参数中获得机器学习模型的函数表达式h（v，a，f）；其中，v、a和f分别对应速度、加速度和振幅；对于第s个编号，计算对应的第二减速度as；计算对应的第二减速度as的方式为：设置减速度变量ax,构造优化函数目标函数g；其中，优化函数目标函数g的表达式为；设计约束目标集合U，其中约束目标集合U为： ；以最小化优化目标函数g为优化问题的优化目标，以约束目标集合U作为优化问题的约束目标集合，对该优化问题进行求解；若不存在实数解，则判断为不存在第二减速策略；若存在实数解，且实数解ax大于或等于0，则将第二减速度as设置为0，若实数解ax小于0，则将第二减速度as设置为该实数解。

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