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半導(dǎo)體生產(chǎn)過(guò)程是典型的間歇過(guò)程，針對(duì)其過(guò)程數(shù)據(jù)的多模態(tài)、多階段、模態(tài)結(jié)構(gòu)不同和批次不等長(zhǎng)等特點(diǎn)，提出了基于統(tǒng)計(jì)模量的局部近鄰標(biāo)準(zhǔn)化和K近鄰相結(jié)合的故障檢測(cè)方法（SP-LNS-kNN）。首先計(jì)算樣本的統(tǒng)計(jì)模量，其次對(duì)樣本的統(tǒng)計(jì)模量使用其局部K近鄰集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，最后計(jì)算樣本與其前K近鄰距離，得到平均累積距離D作為檢測(cè)指標(biāo)，進(jìn)而對(duì)工業(yè)過(guò)程故障進(jìn)行在線檢測(cè)。統(tǒng)計(jì)模量保留了數(shù)據(jù)的主要信息，將二維樣本數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化為一維數(shù)據(jù)。局部近鄰標(biāo)準(zhǔn)化可以有效降低中心漂移、模態(tài)結(jié)構(gòu)差異明顯的影響。SP-LNS-kNN不僅能夠?qū)Υ蠊收蠈?shí)現(xiàn)檢測(cè)，并且能夠提高對(duì)小模態(tài)的微弱故障的檢測(cè)能力。使用SP-LNS-kNN對(duì)一個(gè)實(shí)際半導(dǎo)體生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與PCA、kPCA、LOF和FD-kNN方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了本文方法的有效性。
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