一种基于多模态传感器的碳化硅研磨装置故障智能检测方法

本发明提供了一种基于多模态传感器的碳化硅研磨装置故障智能检测方法，属于深度学习的半导体加工监测技术领域；首先，采集碳化硅研磨过程中的工件接触面应力数据、研磨区域温度数据、研磨液电导率数据和研磨电机振动信号数据；然后，构建研磨装置状态特征提取模块对四种数据进行特征提取与融合获得融合特征；将获得的融合特征输入构建的碳化硅研磨装置故障检测网络获得碳化硅研磨装置故障检测结果；最后，设计动态增量学习优化方法，对当前研磨装置状态特征提取模块和碳化硅研磨装置故障检测网络的参数进行动态更新。本发明实现了对研磨装置运行状态的全维度动态感知，解决现有静态模型无法长期适应环境变化的问题，确保故障检测的持续可靠性。