基于模糊神经网络的模型预测硅单晶直径控制

为了生产大尺寸、高质量、低能耗的直拉单晶硅棒,文中通过在直拉硅单晶生产车间采集的大量数据,通过模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks, FNN)和模型预测控制(Model predictive control, MPC)进行建模,得到了等径阶段的直径预测模型和直径控制模型。直径预测模型测试结果表明：平均相对误差仅为0.028 7%,预测精度极高。通过仿真并与常规PID控制进行对比分析得出,MPC比常规PID控制的调节速度快53.66%,并且MPC的控制过程非常稳定,其超调量基本为0;由加热器功率调控变化过程可知,MPC减少了调节过程的能耗,并提高了热场稳定性及单晶硅棒质量。通过预测模型建立的直径控制模型能提高控制精度并促进硅单晶高质量生产。