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龍圖騰網恭喜深圳聯鉅自控科技有限公司申請的專利半導體設備的溫控方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119645161B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510175195.1，技術領域涉及：G05D23/20；該發明授權半導體設備的溫控方法、裝置、設備及存儲介質是由劉頌;楊學迪;劉巖山設計研發完成，并于2025-02-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本半導體設備的溫控方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種半導體設備的溫控方法、裝置、設備及存儲介質。該方法：對半導體設備的多個溫控區域進行有限元網格劃分及模態坐標變換，得到溫控區域動態模型；采集溫度傳感器測量數據并進行時頻域變換，生成溫度預測數據序列；進行高斯混合建模得到先驗分布，得到溫度參數概率分布；對溫度控制范圍進行子域劃分，得到溫度域間特征映射矩陣；基于溫控區域動態模型計算溫區間熱耦合系數矩陣，結合溫度預測數據序列與溫度域間特征映射矩陣構建溫度控制目標函數，采用模型預測控制算法求解得到溫度控制量序列。本發明提高了溫度控制的精確性和動態響應速度，保證了溫度控制的穩定性和能源利用效率。

本發明授權半導體設備的溫控方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種半導體設備的溫控方法，其特征在于，包括以下步驟：對半導體設備的多個溫控區域進行有限元網格劃分及模態坐標變換，對模態方程進行特征值分析并選取前兩階模態建立多溫區耦合傳熱方程組，得到溫控區域動態模型；采集所述半導體設備的溫度傳感器測量數據并進行時頻域變換，生成溫度分布特征圖像，通過雙通道深度學習模型提取時空特征，得到溫度預測數據序列；對所述溫控區域動態模型的溫度參數進行高斯混合建模得到先驗分布，將所述先驗分布與測量似然函數的乘積取對數，采用雙高斯過程模型計算后驗概率及證據下限，得到溫度參數概率分布；具體包括：對所述溫控區域動態模型中的溫度分布系數和熱傳導系數建立多分量高斯混合模型，通過期望最大化算法對高斯分量的權重和參數進行迭代優化，得到溫度參數先驗概率分布；將所述半導體設備的溫度傳感器測量數據輸入所述溫控區域動態模型計算溫度響應，構建測量似然函數，對所述溫度參數先驗概率分布與所述測量似然函數的乘積進行對數變換，得到對數后驗函數；將所述對數后驗函數輸入第一高斯過程模型進行概率回歸計算，得到后驗概率擬合函數，將所述后驗概率擬合函數輸入第二高斯過程模型進行變分推斷，得到證據下限函數；采用貝葉斯優化方法構建包含后驗概率項和證據下限項的復合目標函數，通過數值迭代求解得到變分后驗分布參數；對所述變分后驗分布參數進行隨機梯度優化，通過最大化所述證據下限函數更新參數，得到最優后驗分布參數，基于所述最優后驗分布參數重構溫度參數概率分布；根據所述溫度參數概率分布對溫度控制范圍進行子域劃分，構建包含預測誤差項與域間差異項的優化目標函數，通過梯度下降法求解得到溫度域間特征映射矩陣；基于所述溫控區域動態模型計算溫控區間熱耦合系數矩陣，結合所述溫度預測數據序列與所述溫度域間特征映射矩陣構建溫度控制目標函數，采用模型預測控制算法求解得到溫度控制量序列。

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