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龙图腾网恭喜北京珂阳科技有限公司申请的专利一种半导体制造机台的控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119472448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510017551.7，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种半导体制造机台的控制方法及系统是由李树盛;许莹;冯白羽设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半导体制造机台的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种半导体制造机台的控制方法及系统，涉及半导体技术领域，包括获取设备腔室的运行参数，建立包含制造成本、制造质量和制造效率的多目标优化模型。采用深度强化学习算法训练该模型，生成优化预测结果。将预测结果与目标参数进行偏差分析，并将偏差特征向量输入基于长短期记忆网络构建的补偿量计算模型，生成补偿控制指令。将补偿指令输入多目标优化模型，采用动态权重分配的多目标优化算法计算最优参数组合，生成参数调节指令。最终，将调节指令发送至执行单元，实现半导体制造过程的自适应反馈调控，从而降低制造成本，提高制造质量和制造效率。

本发明授权一种半导体制造机台的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种半导体制造机台的控制方法，其特征在于，包括：获取半导体制造过程中设备腔室的运行参数，所述运行参数包括温度参数、压力参数、气体流量参数、射频功率参数以及等离子体密度参数；建立包含制造成本目标、制造质量目标以及制造效率目标的多目标优化模型，所述制造成本目标由单位时间能源消耗量与原材料利用率构成，所述制造质量目标由工艺均匀性指标与缺陷密度指标构成，所述制造效率目标由设备利用率与产品产出率构成；采用深度强化学习算法训练所述多目标优化模型，构建所述运行参数与优化目标之间的映射关系，生成优化预测结果；将所述优化预测结果与预设的目标参数进行偏差分析；基于所述偏差分析结果构建偏差特征向量；将所述偏差特征向量输入补偿量计算模型，所述补偿量计算模型基于长短期记忆网络构建，生成补偿控制指令，所述补偿控制指令包括温度补偿量、压力补偿量、气体流量补偿量、射频功率补偿量以及等离子体密度补偿量；将所述补偿控制指令输入所述多目标优化模型，采用多目标优化算法计算最优参数组合，所述多目标优化算法通过动态权重分配实现所述制造成本目标、所述制造质量目标以及所述制造效率目标的平衡优化；根据所述最优参数组合生成参数调节指令，所述参数调节指令包括温度调节量、压力调节量、气体流量调节量、射频功率调节量以及等离子体密度调节量；将所述参数调节指令发送至对应的执行单元，所述执行单元包括加热器、压力控制阀、气体流量控制器、射频发生器以及等离子体发生器，实现所述半导体制造过程的自适应反馈调控；构建深度强化学习训练网络，所述深度强化学习训练网络包括状态编码器、动作生成器与价值评估器；所述状态编码器将归一化运行参数编码为状态特征向量；所述动作生成器基于所述状态特征向量生成调节动作；所述价值评估器基于所述状态特征向量与所述调节动作评估状态动作价值；构建奖励计算模块，将所述调节动作作用于所述归一化运行参数得到优化后的运行参数；将所述优化后的运行参数输入所述多目标优化模型，获取对应的优化目标输出；基于所述优化目标输出计算即时奖励值，并结合历史奖励值计算累积奖励值；训练所述深度强化学习训练网络：将所述状态特征向量输入所述动作生成器生成调节动作；将所述调节动作输入所述价值评估器得到状态动作价值；基于所述累积奖励值与所述状态动作价值的差值计算价值损失；基于所述价值损失更新所述深度强化学习训练网络的网络参数；重复训练过程直至所述价值损失收敛，得到训练完成的深度强化学习模型；采用所述深度强化学习模型构建所述运行参数与所述优化目标之间的映射关系：输入待优化的运行参数至所述状态编码器得到当前状态特征向量；将所述当前状态特征向量输入所述动作生成器得到优化调节动作；基于所述优化调节动作对所述运行参数进行调整，生成优化后的运行参数；将所述优化后的运行参数输入所述多目标优化模型，生成优化预测结果。

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