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文檔簡介
1、半導(dǎo)體制造企業(yè)中設(shè)備的運行狀態(tài)對企業(yè)的生產(chǎn)能力影響重大,而半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備造價極其昂貴,提高設(shè)備維修效率、降低設(shè)備故障停機時間是提高企業(yè)生產(chǎn)能力、控制生產(chǎn)成本的一種重要途徑。因此,為設(shè)備提供方便實用、性能可靠的故障診斷已經(jīng)成為半導(dǎo)體企業(yè)的迫切需要,而設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜也給故障診斷帶來了極大的挑戰(zhàn)。
與人工智能相結(jié)合,向智能化方向發(fā)展是故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢。其中,基于專家系統(tǒng)的診斷技術(shù)能在特定領(lǐng)域模仿人類專家的思維來求解復(fù)雜問
2、題,是人工智能領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的分支之一。然而,目前開發(fā)的專家系統(tǒng)大都依賴傳感器采得的數(shù)據(jù)或設(shè)備的具體結(jié)構(gòu),因此只能用于該設(shè)備或結(jié)構(gòu)類似的設(shè)備的故障診斷,通用性不強。針對于此,本文致力于充分利用診斷領(lǐng)域的專家知識,開發(fā)可以在工廠內(nèi)通用的故障診斷專家系統(tǒng)。
本文首先對故障診斷及專家系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行了簡要的介紹,隨后闡述了在某半導(dǎo)體封裝測試工廠中開發(fā)故障診斷專家系統(tǒng)的必要性和可行性。在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計了一個故障診斷專家系統(tǒng),其中,由于
3、專家知識的故障現(xiàn)象與故障原因之間在邏輯上存在因果關(guān)系,采用產(chǎn)生式規(guī)則表示法表示半導(dǎo)體設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的專家知識;另外,還因為知識的證據(jù)、規(guī)則和結(jié)論都具有概率型不確定性的特點,文中選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行知識的推理。在將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于本專家系統(tǒng)的過程中,為了方便領(lǐng)域?qū)<业呐袛?,采用改進(jìn)的因果關(guān)系調(diào)查表幫助建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?;為了讓專家更?zhǔn)確和快速地定義概率,采用概率刻度表將人們常用的對概率的口頭表達(dá)和實際的數(shù)值概率對應(yīng)起來定義推理過程所需
4、要的先驗概率和條件概率值。最后,本文分析了系統(tǒng)的需求,并給出了半導(dǎo)體設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)的實現(xiàn)。該系統(tǒng)包括知識模塊、推理模塊和輔助模塊三大模塊,其中知識模塊和推理模塊是系統(tǒng)的核心模塊。
該系統(tǒng)已經(jīng)在Windows平臺上用Microsoft Visual Studio2008集成開發(fā)環(huán)境和Microsoft SQL Server2000數(shù)據(jù)庫實現(xiàn),并通過實例運行驗證了系統(tǒng)的快速性和準(zhǔn)確性。該系統(tǒng)已經(jīng)成功應(yīng)用于該半導(dǎo)體公司的實際故
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