基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法

本发明属于集成电路制造领域，具体涉及一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法。

背景技术：

1、在集成电路(ic)行业中，流体控制是很关键的环节之一。在ic制造过程中，需要精确地控制液体流量，以确保稳定的输送和加工。特别是在光刻、蚀刻、清洗等工序中，流量的稳定性对于产生高质量的ic产品至关重要。传统的流量控制方法在ic行业中已被广泛应用，如使用流量计和阀门进行手动调节。然而，这些方法存在一些限制，如流量测量误差、无法实时调整和适应系统变化的能力等。这导致在ic制造过程中，流量控制的精确性和稳定性存在挑战。

技术实现思路

1、本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法。

2、本发明提供了一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，用于预测超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤s1，在超洁净波纹管泵的柔性部件表面设置磁性标记物，并在超洁净波纹管泵的外壁设置磁传感器，基于磁定位算法获得柔性部件的位移和速度；

3、步骤s2，在超洁净波纹管泵的出口处设置流量检测计，获得超洁净波纹管泵的出口处的实时流量；

4、步骤s3，采用神经网络算法构建流量预测模型，并将采集得到的位移、速度和实时流量作为训练集对流量预测模型进行训练，通过反向传播算法获得权重和偏置来拟合输入数据与输出结果之间的关系，训练完成后，通过流量预测模型预测得到超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量，

5、其中，磁传感器和流量检测计均通信连接有计算机，位移、速度和实时流量均存储在计算机中，并通过计算机构建流量预测模型，流量预测模型的输入为位移、速度和实时流量，输出为未来时刻流量。

6、在本发明提供的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s1中，包括以下子步骤：

7、步骤s1-1，将磁性标记物不相邻地粘贴在柔性部件的表面，通过磁性标记物在柔性部件上创建磁场变化的标记；

8、步骤s1-2，将磁传感器安装在超洁净波纹管泵的外壁，通过磁传感器探测得到柔性部件上磁性标记物的磁场变化，并转换为电信号；

9、步骤s1-3，超洁净波纹管泵工作时，磁传感器实时采集不同位置的磁场数据，并将磁场数据传输至计算机，计算机通过分析磁场数据，建立磁场分布模型，运用磁定位算法，通过磁场分布模型和磁场数据进行位移反解得到柔性部件的位移和速度，并进行存储。

10、在本发明提供的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s1中，磁性标记物和磁传感器对应设置后，还进行磁场校准和传感器校准。

11、在本发明提供的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s2中，流量检测计通过测量液体经过时的流动速度和相应截面积，得到超洁净波纹管泵的出口处的实时流量，并将实时流量传输至计算机进行存储。

12、在本发明提供的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s3中，使用神经网络的非线性回归方法构建流量预测模型，流量预测模型采用多层隐藏层结构，流量预测模型的输入为位移、速度和实时流量，输出为未来时刻流量。

13、发明的作用与效果

14、根据本发明所涉及的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，首先基于磁定位通过在超洁净波纹管泵的柔性部件上贴附磁标记并对应安放磁传感器，能够实时获取柔性部件的位移和速度信息，准确反馈超洁净波纹管泵工作状态，并进一步获取出口的实时流量数据，采用神经网络算法构建流量预测模型，将位移、速度和实时流量作为训练集进行训练，训练完成后，可通过流量预测模型能够预测未来时间段的流量变化。

15、因此，本发明通过将磁定位和神经网络进行结合，能够在ic制造过程中预测得到超洁净波纹管泵的未来时刻流量，为通过控制减小超洁净波纹管泵流量脉动提供前提条件，为精确的流量控制提供重要依据，便于实现对ic行业中的超洁净波纹管泵的流量精确控制，为ic制造过程中的流体控制提供了一种智能化的解决方案，并确保生产工艺的稳定性和产品质量的一致性，有助于提高生产效率、降低成本并提升产品质量。

技术特征：

1.一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，用于预测超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：

技术总结
本发明提供了一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，用于预测超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量，包括以下步骤：步骤S1，在超洁净波纹管泵的柔性部件表面设置磁性标记物，并在超洁净波纹管泵的外壁设置磁传感器，基于磁定位算法获得柔性部件的位移和速度；步骤S2，在超洁净波纹管泵的出口处设置流量检测计，获得超洁净波纹管泵的出口处的实时流量；步骤S3，采用神经网络算法构建流量预测模型，并将采集得到的位移、速度和实时流量作为训练集对流量预测模型进行训练，通过反向传播算法获得权重和偏置来拟合输入数据与输出结果之间的关系，训练完成后，通过流量预测模型预测得到超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量。

技术研发人员：申慧敏,刘康明,顾晓伟
受保护的技术使用者：上海理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17