关键词：化学机械研磨；灰色模型；克隆选择；预测控制；Run-to-Run控制
摘 要：针对化学机械研磨(chemical mechanical polishing,CMP)过程非线性、时变、产品质量不能在线测量的特性,为了提高CMP过程R2R(Rum-to-Run)控制的精度,提出了一种基于灰色模型和克隆选择免疫算法的CMP过程R2R预测控制器GIPR2R.通过离线测量获得历史批次少量数据,构建CMP过程的在线灰色GM(1,N)预测模型,解决了复杂CMP过程难以建立精确数学模型的难题提高了预测模型的精度.通过基于克隆选择免疫算法的CMP过程预测控制的滚动优化,避免了基于导数的优化技术易陷入局部最优的问题,进而提高了控制精度.仿真结果表明,CMP过程GIPR2R控制器的控制精度优于EWMA(exponentially weighted moving average)方法,有效抑制了过程漂移,减小了不同批次间产品的差异,材料去除率(material removal rate,MRR)的均方根误差在总批次与控制目标不同这2种情况下分别降低了18.09％和16.84％.