CN114251295A - 泵监视装置、真空泵、泵监视方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种泵监视装置、真空泵、泵监视方法及计算机可读存储介质。本发明的课题在于预测真空泵的异常，并事先向用户提示与真空泵的更换相关的信息。泵监视装置(16)包括：波形数据获取部(511)，获取表示真空泵(13)的运转状态的物理量的波形数据；特征量获取部(512)，获取波形数据的特征量；第一机器学习部(513)，基于特征量对波形数据进行聚类；第二机器学习部(514)，读取经聚类的波形数据的时间序列数据群；以及信息提示部，基于预测波形数据，提示与真空泵(13)的更换相关的信息。

Description

泵监视装置、真空泵、泵监视方法及存储介质
技术领域
本发明涉及一种泵监视装置、真空泵、泵监视方法及计算机可读存储介质。
背景技术
半导体、液晶面板等的制造中的干式蚀刻、化学气相沉积(Chemical vapordeposition，CVD)等工序是在经真空处理的工艺腔室内执行。向通过真空泵排出内部的气体的工艺腔室导入工艺气体。由此，在工艺腔室内被维持在规定的压力的状态下执行这些工序。在干式蚀刻、CVD等工序中，在将工艺腔室内的气体排出时，有时反应生成物随着气体的排出而堆积于真空泵内。
下述专利文献1公开了与泵监视装置相关的发明。所述泵监视装置获取真空泵的电流值的波形数据，并基于实测波形数据与基准波形数据的一致度，判定真空泵的负荷增大引起的异常。
[现有技术文献]
[专利文献]
[专利文献1]日本专利特开2020-41455号公报
发明内容
[发明所要解决的问题]
通过利用专利文献1的监视泵，可判定真空泵的异常。但是，由于为判定真空泵发生了异常的构造，因此有时来不及保护真空泵。视情况，有时真空排气系统会发生障碍。
本发明的目的在于预测真空泵的异常，并事先向用户提示与真空泵的更换相关的信息。
[解决问题的技术手段]
依照本发明的一方面的泵监视装置包括：波形数据获取部，获取表示真空泵的运转状态的物理量的波形数据；特征量获取部，获取波形数据的特征量；第一机器学习部，基于特征量对波形数据进行聚类；第二机器学习部，读取经聚类的波形数据的时间序列数据群，并输出预测波形数据；以及信息提示部，基于预测波形数据，提示与真空泵的更换相关的信息。
[发明的效果]
根据本发明，可预测真空泵的异常，并事先向用户提示与真空泵的更换相关的信息。
附图说明
图1是本实施方式的真空处理装置的概略图。
图2是本实施方式的真空泵的剖面图。
图3是本实施方式的泵控制器及泵监视装置的功能框图。
图4是表示马达电流值的实测波形数据的图。
图5是表示本实施方式的第一机器学习方法的流程图。
图6是表示本实施方式的第二机器学习方法的流程图。
图7是表示本实施方式的泵更换信息提示方法的流程图。
图8是本实施方式的泵监视装置的结构图。
[符号的说明]
1：真空处理装置
2：旋转支撑部
3：旋转体
11：工艺腔室
12：阀
13：真空泵
14：泵控制器
15：主控制器
16：泵监视装置
17：通信线
21：基底
22：泵壳体
23：定子叶片
25：定子
26：吸气口
27：排气口
28：排气端口
30：转子轴
30a：轴心
31：泵转子
33：转子叶片
35：转子圆筒部
41a、41b：紧急用机械轴承
42a、42b：径向磁轴承(磁轴承)
42c：轴向磁轴承(磁轴承)
43：马达
45：转速传感器
51：控制部
52：操作部
53：显示部
54：存储部
55：警报部
81：加热器
82：冷媒配管
141：马达控制部
142：磁轴承控制部
511：波形数据获取部
512：特征量获取部
513：第一机器学习部
514：第二机器学习部
515：判定部
HP：霍尔维克泵
Ia：马达电流值
MD：存储介质
P1、P2、P3：期间(工艺期间)
R1、R2：流路
S11～S14、S21～S24、S31～S35：步骤
t：时间
t1、t1a、t1b、t1c、t1d、t1e、t1f、t1g、t2、t3、t4：时刻
TP：涡轮泵
具体实施方式
接着，参照随附的附图对本发明的实施方式的泵监视装置及真空泵的结构进行说明。
(1)真空处理装置的结构
图1是搭载有实施方式中的泵监视装置16的真空处理装置1的整体图。真空处理装置1例如是蚀刻处理装置或成膜处理装置。如图1所示，真空处理装置1包括：工艺腔室11、阀12、真空泵13、泵控制器14、主控制器15及泵监视装置16。
真空泵13经由阀12安装于工艺腔室11。泵控制器14对真空泵13进行驱动控制。在泵控制器14连接有监视真空泵13的状态的泵监视装置16。此外，在图1所示的例子中，在泵监视装置16连接有一台泵控制器14，但泵监视装置16也可连接于多台泵控制器14，来监视多个真空泵13。
主控制器15对包括真空泵13的真空处理装置1的整体进行控制。阀12、泵控制器14及泵监视装置16经由通信线17连接于主控制器15。为了预测真空泵13的异常，泵监视装置16监视表示真空泵13的运转状态的物理量。作为本说明书中的泵异常的例子，为堆积于真空泵13的内部的反应生成物的量超过允许量的情况。
此外，图1所示的真空处理装置1的结构为一例。例如，真空泵13也可设为包括泵控制器14及泵监视装置16的结构。
(2)真空泵的结构
图2是表示真空泵13的结构的剖面图。本实施方式中的真空泵13是磁轴承式的涡轮分子泵。真空泵13包括：旋转体3，包括转子轴30、泵转子31、转子叶片33及转子圆筒部35；以及旋转支撑部2，包括基底21、泵壳体22、定子叶片23及定子25。通过转子轴30由马达43旋转驱动，旋转体3一体地相对于旋转支撑部2旋转。转子轴30以轴心30a为中心进行旋转驱动。
在泵转子31，在上游侧形成有多级转子叶片33，在下游侧形成有转子圆筒部35。与这些对应，在固定侧设置有多级定子叶片23以及圆筒状的定子25。通过多个转子叶片33与定子叶片23隔开上下方向的间隙地交替排列，构成涡轮泵TP。由沿上下方向通过多个转子叶片33及多个定子叶片23的区域形成流路R1。在转子圆筒部35或者定子25的任一者设置有未图示的螺纹槽。由转子圆筒部35及定子25构成霍尔维克(Holweck)泵HP。由形成于转子圆筒部35与定子25之间的微小间隙形成流路R2。
转子轴30由设置于基底21的径向磁轴承42a、径向磁轴承42b与轴向磁轴承42c磁悬浮支撑，并由马达43旋转驱动。各磁轴承42a～磁轴承42c包括电磁铁及位移传感器，通过位移传感器来检测转子轴30的悬浮位置。转子轴30的转速由转速传感器45检测。在磁轴承42a～磁轴承42c未运行的情况下，转子轴30由紧急用机械轴承41a、紧急用机械轴承41b支撑。
在基底21的上部固定有形成真空泵13的外形的筒状的泵壳体22。在泵壳体22的上端形成有吸气口26。吸气口26经由阀12连接于工艺腔室11。在基底21的排气口27设置有排气端口28，在所述排气端口28连接有辅助泵。当通过马达43使紧固有泵转子31的转子轴30高速旋转时，吸气口26侧的气体分子在流路R1及流路R2中流动，并从排气端口28排出。
在基底21设置有加热器81、及供冷却水等冷媒流动的冷媒配管82。在冷媒配管82连接有未图示的冷媒供给配管。通过设置于冷媒供给配管的电磁开闭阀的开闭控制，调整向冷媒配管82供给的冷媒流量。当在真空泵13中排出反应生成物容易堆积的气体时，为了抑制生成物堆积于螺纹槽泵部分或下游侧的转子叶片33，进行温度调整。具体而言，通过加热器81接通/断开，及在冷媒配管82中流动的冷媒的流量接通/断开，进行温度调整，以使例如定子固定部附近的基础温度成为规定温度。
(3)泵控制器及泵监视装置的结构
图3是表示泵控制器14及泵监视装置16的结构的功能框图。还如图2所示，真空泵13包括：马达43、磁轴承42a、磁轴承42b、磁轴承42c及转速传感器45。这些马达43、磁轴承42a、磁轴承42b、磁轴承42c及转速传感器45由泵控制器14控制。泵控制器14包括马达控制部141及磁轴承控制部142。
马达控制部141基于由转速传感器45检测出的旋转信号推定转子轴30的转速，并基于所推定出的转速将马达43反馈控制为规定目标转速。若气体流量变大，则泵转子31的负荷增加，因此马达43的转速下降。马达控制部141对马达电流进行控制，以使由转速传感器45检测出的转速与规定目标转速的差为零，由此维持规定目标转速(额定转速)。如此，在进行一系列的工艺的状态下，马达控制部141进行将转速维持为额定转速的恒定运转控制。磁轴承42a～磁轴承42c包括轴承电磁铁以及用以检测转子轴30的悬浮位置的位移传感器。
泵监视装置16是监视安装于工艺腔室11的真空泵13的状态的装置。泵监视装置16包括：控制部51、操作部52、显示部53、存储部54及警报部55。控制部51包括：波形数据获取部511、特征量获取部512、第一机器学习部513、第二机器学习部514及判定部515。操作部52受理对泵监视装置16的用户操作。操作部52例如包括多个操作按钮。显示部53例如为液晶显示面板，显示与真空泵13的更换相关的信息。存储部54包括随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)及硬盘等。警报部55在泵更换时期到来时发出警报。
泵监视装置16包括中央处理器(Center Processing Unit，CPU)(参照图8)。控制部51是通过CPU使用RAM等存储部54作为工作存储器并执行储存于存储部54中的泵监视程序(参照图8)来实现。即，波形数据获取部511、特征量获取部512、第一机器学习部513、第二机器学习部514及判定部515是通过执行储存于存储部54中的泵监视程序来实现。
在本实施方式中，使用真空泵13的马达电流值作为表示真空泵13的运转状态的物理量。泵控制器14的马达控制部141检测马达电流值。泵监视装置16的波形数据获取部511从泵控制器14获取马达电流值。马达电流值是以预先设定的规定采样间隔获取。波形数据获取部511基于所获取的马达电流值，生成马达电流值的实测波形数据。
(4)每个工艺的波形数据
图4是表示在真空处理装置1中对同一真空处理工艺、例如多块基板连续重复进行蚀刻工艺时的马达电流值的实测波形数据的图。在时刻t1～时刻t2的期间P1中进行针对第一块基板的工艺，在时刻t2～时刻t3的期间P2中进行针对第二块基板的工艺，在时刻t3～时刻t4的期间P3中进行针对第三块基板的工艺。由于重复进行同一工艺，因此各期间P1～期间P3的马达电流值的实测波形数据呈大致相同的波形。以下，将这些期间P1～期间P3称为工艺期间。
在时刻t1，向工艺腔室11搬入第一块基板，工艺腔室11通过真空泵13排气。由此，马达电流值急剧上升，在时刻t1a取极大值。继而，马达电流值在时刻t1a～时刻t1b间下降。继而，在时刻t1b，导入工艺气体而马达电流值再次上升，在时刻t1c成为高值。在时刻t1c～时刻t1d间，通过固定的工艺压力进行工艺处理，因此马达电流值大致固定。在时刻t1d，针对第一块基板的工艺处理结束，工艺气体的导入停止。由此，马达电流值急剧下降，在时刻t1e取极小值。其后，马达电流值在时刻t1f及时刻t1g取极大值，从时刻t1g的极大值急剧下降，在时刻t2取极小值。在此期间搬出第一块基板，搬入第二块基板。在从时刻t2开始的针对第二块基板的工艺期间P2、及从时刻t3开始的针对第三块基板的工艺期间P3中，马达电流值也示出与工艺期间P1同样的变化。
在图4中，假定真空泵13的旋转开始，在t＝t1时最初的工艺开始。工艺期间中，马达电流值取多次的极小值，但在时刻t1、时刻t2、时刻t3、时刻t4···取值最小的极小值(I≒Ia)。由于所述极小值I≒Ia是如图4所示那样在各工艺期间的开始时获取，因此在获得三次极小值I≒Ia的时间点，对两个工艺期间的马达电流值数据进行了采样。
获取以一个工艺期间为时间Δt的电流值I≒Ia即马达电流值的时间间隔相当于一个工艺期间的时间Δt。因此，通过将第(N+1)个电流值I≒Ia的采样时刻与第一个电流值I≒Ia的采样时刻的差分值乘以1/N，计算一个工艺期间的时间Δt。所计算出的一个工艺期间的时间Δt存储于存储部54中。
当计算Δt时，通过获取一个工艺期间的进行采样并蓄积于存储部54中的马达电流值的数据，生成一个工艺的实测波形数据。
重复执行实测波形数据的获取处理，直至真空处理装置1中的一系列的工艺处理停止而真空泵13停止为止。然后，每次新获取一个工艺期间的马达电流值时，计算新的一个工艺期间的实测波形数据，并蓄积于存储部54中。
(5)第一机器学习处理
接着，对本实施方式的第一机器学习处理进行说明。图5是在波形数据获取部511、特征量获取部512及第一机器学习部513中执行的第一机器学习处理的学习工序的流程图。图5所示的处理是通过执行储存于存储部54中的泵监视程序来执行。
在步骤S11中，波形数据获取部511读取实测波形数据。实测波形数据是如图4所示那样与一个工艺期间(Δt时间)对应的马达电流值的数据。波形数据获取部511从存储于存储部54中的经采样的马达电流值的数据中读取Δt时间的实测波形数据。波形数据获取部511在获取实测波形数据的同时还获取获取到的实测波形数据的时间信息。时间信息是对从获取到实测波形数据的真空泵13的使用开始时间点起的运转时间进行累计而得的信息。
接着，在步骤S12中，特征量获取部512提取在步骤S11中读取的波形数据的特征量。在本实施方式中，特征量获取部512获取实测波形数据的方差值作为特征量。例如，若一个工艺的实测波形数据为n点的采样数据，则特征量获取部512获取实测波形数据的n点的值X1、值X2···值Xn的方差值。
接着，在步骤S13中，第一机器学习部513基于由特征量获取部512获取的特征量，进行实测波形数据的聚类。第一机器学习部513通过使用k均等法(k-means法)、自组织映射(Self Organizing Map，SOM)等，对实测波形数据进行聚类。在步骤S14中，判定作为处理对象的所有实测波形数据的读取是否完成。在所有的实测波形数据的读取未完成的情况下，返回步骤S11，并重复处理。当所有的实测波形数据的读取完成后，结束图5所示的第一机器学习处理。
如此，通过由第一机器学习部513学习多个实测波形数据，对表示真空泵13的运转状态的物理量即马达电流值的实测波形数据进行聚类。为了提高学习精度，优选通过在真空泵13中执行各种工艺来学习实测波形数据。另外，优选通过利用多个不同的真空泵13来学习多个实测波形数据。
(6)第二机器学习处理
接着，对本实施方式的第二机器学习处理进行说明。图6是在第二机器学习部514中执行的第二机器学习处理的学习工序的流程图。图6所示的处理是通过执行储存于存储部54中的泵监视程序来执行。
首先，在步骤S21中，读取经聚类的实测波形数据。接着，在步骤S22中，获取在步骤S21中读取的实测波形数据的聚类信息及时间信息。聚类信息是表示第一机器学习部513中的聚类的结果的信息。例如，向各实测波形数据赋予标识符(identifier，ID)作为聚类信息。时间信息是表示获取到实测波形数据的时间的信息。如上所述，时间信息是对从获取到实测波形数据的真空泵13的使用开始时间点起的运转时间进行累计而得的信息。
继而，在步骤S23中，第二机器学习部514一并读取聚类信息及时间信息以及实测波形数据，并进行实测波形数据的回归分析。第二机器学习部514所读取的实测波形数据按照经聚类的每个组来保持时间信息。即，实测波形数据为经聚类的每个组的时间序列数据群。第二机器学习部514读取实测波形数据的时间序列数据群，并按照经聚类的每个组获得回归式。在步骤S24中，判定作为处理对象的所有实测波形数据的读取是否完成。在所有的实测波形数据的读取未完成的情况下，返回步骤S21，并重复处理。当所有的实测波形数据的读取完成后，结束图6所示的第二机器学习处理。
如此，通过由第二机器学习部514学习多个实测波形数据，进行表示真空泵13的运转状态的物理量即马达电流值的实测波形数据的回归分析。为了提高学习精度，优选通过在真空泵13中执行各种工艺来学习实测波形数据。另外，优选通过利用多个不同的真空泵13来学习多个实测波形数据。
(7)泵更换信息提示处理
接着，对本实施方式的泵更换信息提示处理进行说明。图7是在波形数据获取部511、特征量获取部512、第一机器学习部513及第二机器学习部514中执行的泵更换信息提示处理的流程图。图7所示的处理是通过执行储存于存储部54中的泵监视程序来执行。在通过图5及图6的处理，第一机器学习部513及第二机器学习部514的学习完成之后，执行图7的处理。即，图7所示的处理是将第一机器学习部513及第二机器学习部514用作学习完毕模型并进行真空泵13的运转状态的预测的处理。
在步骤S31中，波形数据获取部511读取实测波形数据。实测波形数据是如图4所示那样与一个工艺期间(Δt时间)对应的马达电流值的数据。波形数据获取部511在获取实测波形数据的同时还获取获取到的实测波形数据的时间信息。接着，在步骤S32中，特征量获取部512提取在步骤S31中读取的实测波形数据的特征量。在本实施方式中，特征量获取部512获取实测波形数据的方差值作为特征量。
接着，在步骤S33中，第一机器学习部513基于在特征量获取部512中获取的特征量，进行实测波形数据的聚类。由此，获取所读取的实测波形数据的聚类信息。
接着，在步骤S34中，读取经聚类的实测波形数据。此时，将所读取的实测波形数据的聚类信息及时间信息一同输入至第二机器学习部514。由此，第二机器学习部514一并读取聚类信息及时间信息以及实测波形数据，并输出实测波形数据的预测波形数据。例如，第二机器学习部514输出将工艺执行一次～m次之后的将来的马达电流值的预测波形数据。即，基于第二机器学习部514所读取的实测波形数据，进一步输出执行一次工艺之后的预测波形数据、执行两次之后的预测波形数据、执行三次之后的预测波形数据···执行m次之后的预测波形数据。
接着，在步骤S35中，判定部515将基于预测波形数据计算出的值与阈值进行比较，获取泵更换推荐信息。例如，作为阈值，可使用实测波形数据与预测波形数据的电流最大值的差值、电流平均值的差值等。例如，在第k(k为1以上且m以下的整数)次预测波形数据的电流值的最大值或平均值与实测波形数据的电流值的最大值或平均值的差值超过阈值时，判定部515判定为真空泵13在第k次工艺执行后泵更换时期到来。或者，作为阈值，可使用实测波形数据与预测波形数据的波形匹配度。例如，在第k(k为1以上且m以下的整数)次预测波形数据与实测波形数据的波形匹配度低于阈值时，判定部515判定为真空泵13在第k次工艺执行后泵更换时期到来。
判定部515当在第k次预测波形数据中判定为真空泵13的更换时期到来时，向显示部53提示表示泵更换的必要性的信息。判定部515例如提示剩余使用工艺次数作为泵更换推荐信息。例如，当在第k次预测波形数据中判定为更换时期到来时，将比k次少的次数作为剩余使用次数来提示。或者，判定部515例如提示剩余使用时间作为泵更换推荐信息。例如，当在第k次预测波形数据中判定为更换时期来到时，将比k次的工艺时间少的时间作为剩余使用时间提示。作为一次工艺时间，例如可使用Δt。在执行各种工艺的情况下，也可使用Δt的平均时间。
判定部515在判定出剩余使用次数为零或者剩余使用时间为零等真空泵13成为需要更换的状态的情况下，向警报部55通知表示需要更换真空泵的信息。或者，判定部515也可在剩余使用次数为一次等低于规定次数的情况下，或者剩余使用时间为10分钟等低于规定时间的情况下，向警报部55通知更换所需信息。由此，警报部55发出警报。另外，警报部55通知主控制器15转移至停止真空泵13的动作等的保护模式。
(8)技术方案的各构成元件与实施方式的各元件的对应
以下，对技术方案的各构成元件与实施方式的各元件的对应的例子进行说明，但本发明不限定于下述例子。在所述实施方式中，判定部515及显示部53为信息提示部的例子。另外，在所述实施方式中，实测波形数据为波形数据的例子。
作为技术方案的各构成元件，也可使用具有技术方案中所记载的结构或者功能的各种元件。
(9)其他实施方式
在所述实施方式中，泵更换推荐信息是在泵监视装置16所包括的显示部53中显示。作为其他实施方式，显示泵更换推荐信息的显示部也可与泵监视装置16分开设置。或者，也可设为包含显示部53在内将泵监视装置16的整体结构组装于泵控制器14的结构。或者，也可向主控制器15的显示部提示泵更换推荐信息。或者，也可显示于与真空处理装置1连接的计算机的画面上。
在所述实施方式中，作为表示真空泵13的运转状态的物理量，使用了真空泵13的马达电流值。作为表示真空泵13的运转状态的物理量，除此之外，还可使用真空泵13的转速、温度或者旋转轴抖动量等。这些物理量可从设置于真空泵13的转速传感器、温度传感器或者位移传感器等获取。
在所述实施方式中，作为表示真空泵13的运转状态的物理量的特征量，使用了马达电流值的波形数据的方差。作为特征量，除此之外，还可使用马达电流值的波形数据的波形形状、波形微分值等。在使用真空泵13的转速、温度或者旋转轴抖动量等其他物理量作为物理量的情况下，同样地，可使用这些物理量的波形数据的方差、波形形状或者波形微分值等。
在所述实施方式中，以泵监视程序保存于存储部54中的情况为例进行了说明。作为其他实施方式，泵监视程序可保存于存储介质MD中来提供。图8是泵监视装置16的结构图。泵监视装置16的CPU可经由设备接口访问存储介质MD，并将保存于存储介质MD中的泵监视程序保存于存储部54中。或者，CPU可经由设备接口访问存储介质MD，并执行保存于存储介质MD中的泵监视程序。
在所述实施方式中，第二机器学习部514输出预测波形数据。例如，第二机器学习部514输出将来的m次的预测波形数据。作为其他实施方式，泵监视装置16可进行将实测波形数据与预测波形数据进行比较的处理。而且，也可进一步推进第二机器学习部514的学习，以便可缩小实测波形数据与预测波形数据的差。例如，可考虑推进第二机器学习部514的学习，以便提高与实测波形数据及预测波形数据的匹配度等。
在所述实施方式中，设为由第一机器学习部513及第二机器学习部514学习实测波形数据的结构。作为其他实施方式，可设为学习对实测波形数据进行加工而获得的基准波形数据的结构。例如，可使用10个工艺的实测波形数据的同一采样时间点的电流值的平均值来生成基准波形数据。也可设为获取多个所述基准波形数据并由第一机器学习部513及第二机器学习部514学习的结构。
此外，本发明的具体的结构并不限于所述实施方式，能够在不脱离发明的主旨的范围内进行各种变更及修正。
(10)形态
本领域技术人员将理解上文所述的多个例示性的实施方式为以下形态的具体例。
(第一项)
本发明的一形态的泵监视装置包括：
波形数据获取部，获取表示真空泵的运转状态的物理量的波形数据；
特征量获取部，获取所述波形数据的特征量；
第一机器学习部，基于所述特征量对所述波形数据进行聚类；
第二机器学习部，读取所述经聚类的所述波形数据的时间序列数据群，并输出预测波形数据；以及
信息提示部，基于所述预测波形数据，提示与所述真空泵的更换相关的信息。
(第二项)
根据第一项所述的泵监视装置，其中，
与所述更换相关的信息可包括所述真空泵的剩余使用工艺次数。
(第三项)
根据第一项所述的泵监视装置，其中，
与所述更换相关的信息可包括所述真空泵的剩余使用时间。
(第四项)
根据第一项至第三项中任一项所述的泵监视装置，可还包括警报部，
所述警报部在根据与所述更换相关的信息判定为是需要更换所述真空泵的状态的情况下，发出警报。
(第五项)
根据第一项至第四项中任一项所述的泵监视装置，其中，
可将预测波形数据与实测波形数据进行比较，并使所述第二机器学习部学习，以便缩小预测波形数据与实测波形数据的差。
(第六项)
本发明的另一形态的真空泵包括：
根据第一项至第五项中任一项所述的泵监视装置。
(第七项)
本发明的另一形态的泵监视方法包括：
获取表示真空泵的运转状态的物理量的波形数据的工序；
获取所述波形数据的特征量的工序；
基于所述特征量对所述波形数据进行聚类的工序；
读取所述经聚类的所述波形数据的时间序列数据群，并输出预测波形数据的工序；以及
基于所述预测波形数据，提示与所述真空泵的更换相关的信息的工序。
(第八项)
本发明的另一形态的泵监视程序使计算机执行以下处理：
获取表示真空泵的运转状态的物理量的波形数据的处理；
获取所述波形数据的特征量的处理；
基于所述特征量对所述波形数据进行聚类的处理；
读取所述经聚类的所述波形数据的时间序列数据群，并输出预测波形数据的处理；以及
基于所述预测波形数据，提示与所述真空泵的更换相关的信息的处理。

Claims (8)

1.一种泵监视装置，其中，包括：
波形数据获取部，获取表示真空泵的运转状态的物理量的波形数据；
特征量获取部，获取所述波形数据的特征量；
第一机器学习部，基于所述特征量对所述波形数据进行聚类；
第二机器学习部，读取所述经聚类的所述波形数据的时间序列数据群，并输出预测波形数据；以及
信息提示部，基于所述预测波形数据，提示与所述真空泵的更换相关的信息。
2.根据权利要求1所述的泵监视装置，其中，与所述更换相关的信息包括所述真空泵的剩余使用工艺次数。
3.根据权利要求1所述的泵监视装置，其中，与所述更换相关的信息包括所述真空泵的剩余使用时间。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的泵监视装置，还包括警报部，所述警报部在根据与所述更换相关的信息判定为是需要更换所述真空泵的状态的情况下，发出警报。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的泵监视装置，其中，将预测波形数据与实测波形数据进行比较，并使所述第二机器学习部学习，以便缩小预测波形数据与实测波形数据的差。
6.一种真空泵，其中，包括根据权利要求1至3中任一项所述的泵监视装置。
7.一种泵监视方法，其中，包括：
获取表示真空泵的运转状态的物理量的波形数据的工序；
获取所述波形数据的特征量的工序；
基于所述特征量对所述波形数据进行聚类的工序；
读取所述经聚类的所述波形数据的时间序列数据群，并输出预测波形数据的工序；以及
基于所述预测波形数据，提示与所述真空泵的更换相关的信息的工序。
8.一种计算机可读存储介质，其中，包括泵监视程序，使计算机执行以下处理：
获取表示真空泵的运转状态的物理量的波形数据的处理；
获取所述波形数据的特征量的处理；
基于所述特征量对所述波形数据进行聚类的处理；
读取所述经聚类的所述波形数据的时间序列数据群，并输出预测波形数据的处理；以及
基于所述预测波形数据，提示与所述真空泵的更换相关的信息的处理。
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