基于时间序列晶圆搬运机械臂运动轨迹的预测方法

专利主权项内容

1.基于时间序列晶圆搬运机械臂运动轨迹的预测方法，其特征在于，包括：获取机械臂历史综合时间序列数据，综合时间序列数据包括特征时间序列数据以及特征时间序列数据对应的历史机械臂振动频率；对特征时间序列数据提取特征，得到特征提取后的特征时间序列数据；基于特征提取后的特征时间序列数据训练出预测未来时刻的机械臂振动频率预测模型，并在隐藏层中加入注意力机制；预设机械臂振动频率阈值区间，将实时采集的特征时间序列数据经过特征提取后输入至训练完成的机械臂振动频率预测模型中，输出预测未来时刻机械臂振动频率并与预设机械臂振动频率阈值区间比对分析；判定是否生成机械臂振动频率异常预警指令；若生成机械臂振动频率异常预警指令为补偿方法指令时，则将补偿方法指令对应的特征时间序列数据标记为异常特征时间序列数据，训练出预测补偿方法编号的补偿分析模型；将异常特征时间序列数据发生的时间标记为异常时间，对异常时间前一时刻末后至异常时间之间的特征时间序列数据进行补偿；若生成机械臂振动频率异常预警指令为维护指令时，则停止机械臂的运行。