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基于SECS/GEM协议的芯片烘箱设备智能故障诊断算法设计
1
作者
梁达平
赵玉祥
张进兵
《电子与封装》
2024年第7期90-97,共8页
针对芯片烘箱设备故障排查困难,提出了一种改进型贝叶斯网络故障诊断算法。利用SECS/GEM通信协议从设备端获取故障报警数据,建立芯片烘箱设备故障树。将故障树映射为贝叶斯网络,通过对贝叶斯网络反向推理计算得到可用于指导维修工作的...
针对芯片烘箱设备故障排查困难,提出了一种改进型贝叶斯网络故障诊断算法。利用SECS/GEM通信协议从设备端获取故障报警数据,建立芯片烘箱设备故障树。将故障树映射为贝叶斯网络,通过对贝叶斯网络反向推理计算得到可用于指导维修工作的诊断决策树。将历史故障样本数据代入算法模型中进行验证分析,验证结果表明,按照诊断决策树进行故障诊断能够将诊断误差率控制在5%左右,满足企业用户要求,具有较高的应用价值。
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关键词
故障树
贝叶斯网络
机器学习
芯片烘箱
SECS/GEM
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题名
基于SECS/GEM协议的芯片烘箱设备智能故障诊断算法设计
1
作者
梁达平
赵玉祥
张进兵
机构
天水师范学院集成电路封装测试教育部工程研究中心
天水
华天科技股份有限公司
出处
《电子与封装》
2024年第7期90-97,共8页
基金
甘肃省科技重大专项(22ZD6GE016)
甘肃省高等学校创新基金(2022A-105)
甘肃省2023年度重点人才项目“集成电路封装测试创新团队建设”(GZTZ202320)。
文摘
针对芯片烘箱设备故障排查困难,提出了一种改进型贝叶斯网络故障诊断算法。利用SECS/GEM通信协议从设备端获取故障报警数据,建立芯片烘箱设备故障树。将故障树映射为贝叶斯网络,通过对贝叶斯网络反向推理计算得到可用于指导维修工作的诊断决策树。将历史故障样本数据代入算法模型中进行验证分析,验证结果表明,按照诊断决策树进行故障诊断能够将诊断误差率控制在5%左右,满足企业用户要求,具有较高的应用价值。
关键词
故障树
贝叶斯网络
机器学习
芯片烘箱
SECS/GEM
Keywords
fault tree
Bayesian network
machine learning
chip oven
SECS/GEM
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
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1
基于SECS/GEM协议的芯片烘箱设备智能故障诊断算法设计
梁达平
赵玉祥
张进兵
《电子与封装》
2024
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