SIA OpenIR  > 信息服务与智能控制技术研究室
基于LS-SVM模型和扰动估计的光刻过程智能R2R预测控制
其他题名LS-SVM Model & Disturbance Estimation Based Intelligent Run-to-Run Predictive Control to Lithography Process
王亮; 胡静涛
作者部门信息服务与智能控制技术研究室
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
发表期刊计算机测量与控制
ISSN1671-4598
2012
卷号20期号:8页码:2124-2126, 2142
收录类别CSCD
CSCD记录号CSCD:4644349
产权排序1
资助机构国家科技重大专项基金(2009ZX02008-003、2009ZX02001-005)资助; 沈阳市科技项目(108155-2-00)资助
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%。
其他摘要For lithography process characteristics of nonlinear,time-varying and not being in-situ measured,this paper proposes a lithography process intelligent run-to-run(R2R) predictive control strategy based on LS-SVM predictive model,the disturbance estimated by grey model and clonal selection receding optimization.LS-SVM off-line predictive model constructed through sample data of historical batches and feedback correction by way of the disturbance estimation obtained from grey GM(1,1) model constructed by previ...
语种中文
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/10324
专题信息服务与智能控制技术研究室
作者单位1.中国科学院沈阳自动化所工业信息学重点实验室
2.中国科学院研究生院
3.沈阳化工大学计算机科学与技术学院
推荐引用方式
GB/T 7714
王亮,胡静涛. 基于LS-SVM模型和扰动估计的光刻过程智能R2R预测控制[J]. 计算机测量与控制,2012,20(8):2124-2126, 2142.
APA 王亮,&胡静涛.(2012).基于LS-SVM模型和扰动估计的光刻过程智能R2R预测控制.计算机测量与控制,20(8),2124-2126, 2142.
MLA 王亮,et al."基于LS-SVM模型和扰动估计的光刻过程智能R2R预测控制".计算机测量与控制 20.8(2012):2124-2126, 2142.
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