石榴姐yyds

摘要：半导体晶圆制造中的五个核心概念（Lot、Batch、ProcessStep、Recipe、Equipment）存在多层次的映射关系。Lot是生产管理的基本单位，Batch是设备单次处理的物理晶圆集合，ProcessStep代表工艺操作，Recipe是具体执行参数，Equipment是执行工艺的物理设备。从逻辑流看，Lot按工艺流程依次经过制程步骤，在设备上执行对应Recipe；从物理流看，设备每次运行处理一个Batch。这种架构既支持生产调度与追溯，又兼容设备物理限制，是半导体制造管控的基础。

如果二阶差分和为正，说明温度变化率在这段时间内是逐渐增大的，物体可能在经历一个加速升温或加速降温的过程；如果为负，则温度变化率在逐渐减小，升温或降温过程在变缓。同样，在热学过程中，对于温度随时间变化的函数。一阶差分平均值可以表示温度的平均变化率。，它反映了热传递过程的平均快慢程度。为时间间隔），那么一阶差分平均值。可用于分析经济数据的变化趋势。二阶差分代表温度变化率的变化。可用于检测信号的突变点。

你可以根据实际情况选择不同的方法进行组合，以达到最佳性能。同时，要注意避免过拟合和欠拟合问题，通过交叉验证等方法评估模型的泛化能力。通过上述方法的综合运用，可以逐步调整线性回归模型，提高其性能，使其更好地拟合数据和具有更好的预测能力。请根据实际数据和问题的特点，灵活运用这些技术，观察不同方法对模型性能的影响。转换为包含原始特征、原始特征的平方和交叉项的新特征矩阵。在线性回归的基础上添加 L2 正则化项，防止过拟合。值表示较弱的正则化，较大的值表示较强的正则化。包含要搜索的超参数及其可能的值。

分析一个模拟温度变化信号中的频率成分，该信号可能包含多种周期性变化，例如由于昼夜温差、设备运行周期等因素导致的温度波动。使用计算机软件（如 Python 的 NumPy 库）生成一个模拟温度时间序列信号。假设这个信号包含两个主要的周期性成分：一个是 24 小时周期的昼夜温度变化，另一个是 4 小时周期的设备散热导致的温度波动。

目录1 监测的重要性2 监测方法3 状态监测系统的构成与功能4 灯丝温度的变化趋势预测 4.1 基于历史数据的时间序列分析方法4.2 基于物理模型的预测方法4.3 机器学习方法在温度预测中的应用 5 如何寻找影响因子构建线性回归模型5.1 识别潜在影响因子5.2 数据收集与预处理5.3 构建线性回归模型6 灯丝温度特征如何选取 6.1 基于物理原理的特征选取6.2 从统计学角度选取特征6.3 考虑时间序列特性的特征选取7 实际案例中，设备的功率、灯丝的热容量以及周围的散热条件是如何影响灯丝温度特征的？7.1

异常检测分为以及两种.

详细介绍了线性回归模型的基本原理和过程，展示了线性回归模型的scikit-learn实现，包括：普通线性回归、基于L1正则化的线性回归、基于L2正则化的岭回归、基于L1和L2正则化融合的ElasticNet回归四种，最后基于ElasticNet Regression 在波士顿房价数据集上进行了实践展示，从结果来看，ElasticNet 回归对房价的预测值和房价的真实值基本吻合。当上面的损失函数L（w,b）取最小值时意味着所有样本的预测值与实际值之间的差距是最小的，这时候相当于我们模型的预测效果是最好的。

我们将探索时序，这是信号处理中的关键技术之一。信号在我们的日常生活中无处不在，从声音到图像，从传感器数据到金融市场的波动。理解信号的特征对于分类、检测和监测至关重要。因此，让我们深入了解这三类特征分析，它们分别基于统计域、谱域和时域。

3)严格的研判逻辑：指很多时候允许中间有一些小的波动，例如，​“持续上升”只要求大部分时间是“上升”​，允许中间偶尔小的下降，但不允许快速下降。保持条件：当前时刻不满足目标趋势的条件，但在一定范围内，趋势仍暂时保持，但不记入累计持续时间，而记入累计保持时间。·开始条件：根据累积量或当前量确定某个持续趋势的开始，例如，​“持续大风”的开始条件就是“当前风速>10m/s”;结束条件：根据累积量或当前量，决定目标趋势不再满足，例如，​“快速上升”趋势研判，比如当前点下降斜率过大，或保持时间过长等。

然后，采用四分位距(Interquartile Ranges，IQR)准则方法找出异常点，如图所示，即计算一组数据的中位数(M)、25分位(Q1)、75分位(Q3)，IQR=Q3-Q1，以(M±1.5IQR)为上下限，上下限之外的就认为是异常点。不同于单点噪声，毛刺具有一定宽度（含有几个异常点）​，如图所示。如果时序存在趋势特征，可以采用STL方法进行时序分解，将时序数据分解为趋势分量、周期分量和残差项，如下图所示，在消除趋势分量后（如果毛刺是非周期性发生的，周期分量也可以去掉）​，进行下一步分析。

用的行星齿轮箱数据采集自图1中的多级齿轮传动系统实验台中，在实验过程中，分别模拟了8种行星齿轮箱的健康状态，包括正常、第一级太阳轮点蚀、第一级太阳轮齿根裂纹、第一级行星轮齿根裂纹、第一级行星轮剥落、第一级行星轮轴承裂纹、第二级太阳轮剥落与第二级太阳轮缺齿，如图3-6所示。在行星齿轮箱的壳体上安装振动传感器采集不同健康状态下轴承的振动信号，每种健康状态的振动信号均在电动机转速为2 100r/min、磁粉制动器的加载电流为0.5A的工况下采集，信号的采样频率设置为25.6kHz，采样时长为10s。

4)根据故障过程数据：在设备的故障过程（可能是加速故障实验）中，有相对完整、密集的环境、工况、设备状态的演化过程数据，通过插值等方式，获取相对精确的剩余寿命估算。1)根据性能指标：如果是领域公认的健康性能指标，且指标可以相对密集地获得，则可以通过插值，相对直接地估算剩余寿命；2)根据故障结果数据和诱因数据（如环境、累积冲击）​：通过生存分析，预测剩余寿命或故障概率，以初步评价剩余寿命；3)故障结果数据与设备状态监测数据：通过设备状态的相似度或状态轨迹变化的相似度，相对精准地估计设备的故障概率；

对发电机线棒管道线棒管道进行定子冷却水流量分配实验，实验结果表明，16号槽下层线棒流量值为16.7L/min，小于其他线棒值冷却水流量值，与平均值相比偏差为-23%，超过±20%的厂家标准，证明管道冷却水流量不足。在2月16日10时左右，16号槽下层线棒温度超过了75℃，采用逐步降功率运行的手段，温度上升速度放慢，但仍在持续上升，1h后，16号槽下层线棒温度上涨在89℃，后面采用快速降功率的措施，温度仍然持续直线上升，直到上升到96℃，果断采取汽轮机打闸操作。2017年，冷却水总流量增加后，温差减小。

短时序（例如示功图、一次机加工过程）分类问题，通常的思路是采用时序再表征、时序聚类或特征提取的方式，将原始的时序转化为特征向量，然后采用通用的分类算法进行建模，整体路线如图4所示。例如，Shapelet能够表征某个类别的相位无关(Phase-Independent)的子序列，也就是说Shapelet出现在序列的什么位置不重要（重要的是有没有出现）​。3)在聚类中，采用允许不同长度的时序相似度评价方法（例如DTW）进行聚类，后面利用聚类信息进行分析。2)记录间可以做聚类（提取典型变化）​（如图3所示）

在多尺度、多变量、时序依赖度等维度上，也有不少常用的算法组合策略，例如，用Wavelet提取多尺度的时空特征，然后采用PCA/CNN做特征降维或提取；2)短时序的分类问题，即判断一个时序的类别，例如根据检测数据（如手持仪器的检测数据）进行设备状态类别研判，又如，根据批次生产过程数据（例如每支钢轨的轧制过程、生物发酵过程）​，研判产品质量。2)存在外生变量的影响（工况）或未知影响因素，例如设备的本身一些状态、一些临时性未被记录的操作动作，数据和模型都需要从业务场景的角度去审视，提高思考的全面性；

工业设备系统在不同的外部条件（即工况）下，往往有多种运行模式，工业生产也往往会分阶段进行，在不同工况下，数据特点可能明显不同。有的阶段划分存在明确的规则（如设备设计的运行规律）​，有的则是自然发生的，对其规律没有显式认知。对于第二种情况，我们希望能从数据中找到一定的规律，自动挖掘出其阶段变化的分割点。

时序分割算法通常基于统计量（例如PELT算法根据均值、方差的变化进行切分）​、局部结构（例如PLA用分段线性模型去逼近原序列）或局部动力学模型（例如AR模型）的稳定性进行显性分割，或者建立全局的生成式概率模型（例如Autoplait用两层HMM模型）进行隐形分割（体现在隐含的状态类别变量上）​，这些假设与领域问题的契合度需要数据分析师的评估研判，因此，在数据分析项目中，常采用通用算法做探索性分割，对于分割结果做业务语义上的探讨，并进行一定的修正。整体过程示意图如图2所示。

大多数功能故障出现之前，有不止一个（常有几个不同）的潜在故障，每个潜在故障都有一个不同的P-F间隔。潜在故障是一种可辨认的实际状态，能显示功能故障将要发生或正在发生，例如，显示轴承临近故障的振动、显示金属疲劳的裂纹、显示齿轮临近故障的齿轮箱润滑油中的颗粒、轮胎胎纹过度磨损等。状态监测技术可分为状态检测技术（探测潜在故障的影响，如振动特性变化、温度变化、润滑油颗粒以及化学效应等）​、产品质量检测技术（设备制造出来的产品有缺陷常与设备本身的缺陷有直接关系）​、主要参数检测技术（如设备的。

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总的来说，预测性维护（Predictive Maintenance）是以状态为依据的维护，在机器运行时，对它的主要（或需要的）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该维护的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。，构建设备等故障诊断模型和故障分析可视化服务，辅助设备工程师实现设备智能运维的场景闭环，直接按APP的提示，在特定时间去执行具体任务，让工程师更专注于解决关键问题本身。

集中趋势与离散程度是数据分布的两个重要特征，但要全面了解数据分布的特点，我们还应考虑数据分布的形状是否为对称、偏斜的程度以及分布的扁平程度等问题。

集中趋势指标将总体各单位标志值的差异抽象化，以反映这些标志值的一般水平，所以平均指标只能综合反映各单位某一数量标志的共性，而不能反映它们之间的差异性，还不能全面描述总体标志值分布的特征。反之，标志变异指标的数值越小，平均数的代表性越高。方差是各变量值与其算术平均数离差平方和的平均数，即标准差的平方，用σ2表示总体的标准差，用S2表示样本的标准差，在今后的统计分析中，这些指标我们经常要用到。=70.00，S=15.00，而相应的标准化数值是：1.93，1.00，0.20，-0.67，-1.61，-3.60。

由计算公式可知，当 标准差 小于 正常标准差 时，即观测值分散程度较小时，k增大，此时分布曲线峰顶的高度大于正常曲线的峰度，称为正峭度，k>3;K值的计算是在概率密度函数标准化后进行的，当转速或载荷变化虽然也发生变化，但其均值和标准差也随之变化，幅值概率密度函数的形状与原工作状况无太大差别，对轴承故障的发展程度反映不很敏感，所以K值变化不大。与峰值因子类似，方根幅值和均方根值（有效值）是对应的，均方根的公式是信号平方和的平均值的算术平方根，方根幅值是算术平方根的平均值的平方（有点绕）。

中位数标准化方法通过 X 的中位数来标准化 X 的每个值,这是一种有用的标准化方法,当需要计算两个混合样本之间的比率时。中,z 分数标准化可能特别关键,以便基于某些距离度量比较特征之间的相似性。另一个突出的例子是 PCA,通常更喜欢使用标准化而不是 Min-Max 缩放,因为关注的是通过。Min-Max 标准化的另一种方法是所谓的 z 分数标准化(或标准化)。z 分数标准化的结果是特征将被重新缩放,使其具有 μ = 0 和 σ = 1 的。即,该方法使用以下公式将特征 X 的值 x 转换为 ̂x,落在。