基于LS-SVM的光刻过程R2R预测控制方法

摘要：

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.

关键词：光刻过程、关键尺寸、最小二乘支持向量机、预测控制、批次控制、微粒群算法

所属期刊栏目：37

分类号：TN305.7(半导体技术)

资助基金：国家科技重大专项;沈阳市科技项目

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：482-488