[发明专利]用于预测真空泵的转子旋转时的故障的方法及相关的抽吸装置

说明书

技术领域

本发明涉及与处理腔关联的真空泵的预测和预防维护的领域。更具体地说，涉及跟踪来自真空泵的传感器信号并且预测源自泵卡咬(seizing)的故障，以便安排预防维护操作。本发明还涉及相关的抽吸装置。

背景技术

真空泵通常包括操作时被马达驱动以便在泵体(定子)中转动的一个或多个转子。在旋转期间，从处理腔吸入的气体被限制在转子和定子之间的自由空间中，以便向出口排放。

真空泵具体地用于所需压力低于大气压力的制造半导体、平面屏幕或光伏衬底等的方法。然而，在这些方法中使用的气体可能转化成以薄层形式沉积到泵的移动或固定部分的固体副产品，从而导致泵的堵塞和卡咬，因为转子和定子过度的相对摩擦，这可能引起机械装置停止。

其它因素也可能成为真空泵卡咬的原因。例如，在由于逐渐变热的效应使转子扭曲之后发生与热相关的卡咬，真空泵被安装或制造时转子平衡或对准缺陷可能导致转子变得不平衡和真空泵的卡咬。另外，真空泵具有滚动轴承时，他们的劣化也可能是定子中的转子卡咬的原因。

当在相关处理腔内进行生产时，泵的卡咬可能对产品(例如，半导体晶片)和真空泵造成不可逆的损坏。这会不可避免地中断腔内进行的工艺以进行真空泵的更换。生产中的这些计划外中断导致的大的成本。

现在，真空泵的维护基于纠正和预防性措施，最好的情况是能够在真空泵故障并关闭前进行预测式预防维护。

为此，以基于真空泵用于的应用而限定的频率进行预防维护。然而，这个频率不适合使用真空泵的实际条件，可能更取决于生产负荷而变化，并直接影响泵的磨损或阻塞速度，引起不必要的或者晚的维护操作。

为了预测泵的卡咬并预料更换，开发了真空泵故障预测方法。

例如，一种故障预测方法被公知用于检测干式真空泵中何时将发生故障。通过对真空泵的规格(电流，温度，振动，等等)进行统计研究并结合制造工艺的特性(流量，压力，衬底温度，等等)，估计故障前真空泵使用时间。但是，此方法不是自动的。在没有考虑处理操作条件时，不能预测真空泵的寿命。分析系统依靠生产装备提供的信息。这要求在设备和真空泵之间安装通信线路。另外，改变工艺条件，则要求修改分析系统模型，在真空泵正被使用时这不能被容易地完成。

还可从文件EP 1,754,888中了解到一种预测真空线路故障的方法。在此方法中，测量与泵的马达相关的第一功能参数和与泵排气系统相关的第二功能参数的随时间变化。然后，通过统计过程使测量的功能参数相关，以便预测阻塞发生前的真空泵使用时间。因此，真空线路能够在没有与任何外部信号的相关性的情况下进行自诊断。此方法特别适合于跟踪真空线中导致真空泵阻塞的固体产物污染现象的进展。然而，所预测的在通过阻塞的卡咬情况下的真空泵的反常行为仅在故障前很短时间内发生，此方法不能在真空泵停关闭前采取行动。另外，此方法不能预测泵的其它与卡咬相关的故障，例如，由发热或者制造或安装缺陷引起的故障。

因此，问题为预测与卡咬相关的真空泵故障的出现，以便为防止泵在被使用时出现故障而安排预防维护。

该问题还为在不存在处理腔中发生的处理工艺的任何指示的情况下确定真空泵的反常行为。必须能够进行故障预测而不依赖于对真空泵的使用条件(特别是涉及不同的抽吸流量、抽吸气体的特性、使用时长)的了解，或着，换言之，不考虑除来自真空泵的参数之外的特定条件和参数。

另外，预测必须可靠。换句话说，预测的故障必须具有发生的可能性，故障预测具有足够的置信度，如果不能大于80％则必须大于50％。另外，预测必须发生的足够早以便能够安排预防维护。

发明内容

为此，本发明的目的是一种用于预测真空泵转子的旋转故障的方法，该方法包括如下步骤：

记录与所述真空泵函数信号的随时间变化相关的事件序列，

在记录的事件序列内寻找至少一个事件序列与真空泵行为模型的预设关联规则的至少一个前兆模式之间的匹配，通过在一个或多个提取参数的限制下提取知识(knowledge)来建立所述关联规则，所述预设关联规则的前兆模式涉及转子旋转故障，以及

推断时间预测窗口，在所述时间预测窗口期间，在所述真空泵中将出现转子旋转故障。

因此，该故障预测方法可以基于记录的函数信号的随时间改变而可靠地预测由真空泵卡咬导致的故障的出现。然后，可以在使用时，在泵真正发生故障前预测泵的故障，安排预防维护。早期诊断，可以最小化与部件劣化有关的损坏并有助于维护人员监测作业，因此进一步降低了维护成本。