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半導體生產過程是典型的間歇過程，針對其過程數據的多模態、多階段、模態結構不同和批次不等長等特點，提出了基于統計模量的局部近鄰標準化和K近鄰相結合的故障檢測方法（SP-LNS-kNN）。首先計算樣本的統計模量，其次對樣本的統計模量使用其局部K近鄰集進行標準化，最后計算樣本與其前K近鄰距離，得到平均累積距離D作為檢測指標，進而對工業過程故障進行在線檢測。統計模量保留了數據的主要信息，將二維樣本數據簡化為一維數據。局部近鄰標準化可以有效降低中心漂移、模態結構差異明顯的影響。SP-LNS-kNN不僅能夠對大故障實現檢測，并且能夠提高對小模態的微弱故障的檢測能力。使用SP-LNS-kNN對一個實際半導體生產過程數據進行故障檢測實驗，并將實驗結果與PCA、kPCA、LOF和FD-kNN方法的結果進行對比分析，驗證了本文方法的有效性。
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