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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지섭 (SEMES Etch) 박상철 (아주대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제26권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
183 - 192 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2021.183

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

반도체 제조 공장 Diffusion Furnace 장비의 온도 예측을 위한 물리 기반 모델과 데이터 기반 모델의 혼합 방법
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이지섭 산업시스템공학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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This paper proposes a hybrid method of physical-based model and data-driven model as a temperature prediction model for Diffusion Furnace, a semiconductor manufacturing equipment. The prediction model takes seven temperature sensors at point k and seven heater power at point k as prediction variables and seven temperature sensor values at point k+Δt as response variables. In this paper, we propose a novel method in the form of a mixture of physics-based and data-driven models. 1) We establish a model in the form of formulas using the first law of thermodynamics, 2) extract features from sensor data corresponding to the form of formulas, and extract the modulus of formulas using regression techniques. This has two differentiating points compared to ANN, a representative black-box model. 1) It is possible to learn models with high prediction accuracy with less data. 2) Interpretation of the model is possible because the coefficients of the learned model have physical meaning. The temperature prediction using the proposed method resulted in 1.5x higher accuracy compared to ANN.
#Diffusion furnace #temperature prediction model #neural network #first law of thermodynamics #optimal control

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 내용
3. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Peng, H., Ozaki, T., Toyoda, Y., Shioya, H., Nakano, K., Haggan-Ozaki, V. and Mori, M., 2004, RBF-ARX Model-based Nonlinear System Modeling and Predictive Control with Application to a NOx Decomposition Process, Control Engineering Practice, 12(2), pp.191-203. google schola Basso, M., Giarre, L., Groppi, S., and Zappa, G., 2005, NARX Models of an Industrial Power Plant Gas Turbine, in IEEE Transactions on Control Systems Technology, 13(4), pp.599-604. doi: 10.1109/TCST.2004.843129. google schola Asgari, H., Chen, X.Q., Morini, M., Pinelli, M., Sainudiin, R., Spina, P.R. and Venturini, M., 2016, NARX Models for Simulation of the Startup Operation of a Single-shaft Gas Turbine, Applied Thermal Engineering, 93, pp.368-376. google schola Hagan, M.T. and Demuth, H.B., 1999, Neural Networks for Control, Proceedings of the 1999 American Control Conference (Cat. No. 99CH36251), 3, pp.1642-1656. doi: 10.1109/ACC.1999.786109. google schola Mjalli, F.S., Al-Asheh, S. and Alfadala, H.E., 2007, Use of Artificial Neural Network Blackbox Modeling for the Prediction of Wastewater Treatment Plants Performance, Journal of Environmental Management, 83(3), pp.329-338. google schola

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