一种基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法技术方案

本发明专利技术涉及智能控制技术领域，具体地说，涉及一种基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法。其包括以下步骤：S1、基于传感器模块从工厂的40对棒和20对棒多晶硅生产工艺中采集数据，并进行大数据分析和数据清洗；S2、采用特征工程技术，提取出与生产工艺密切相关的关键参数；S3、建立长短期记忆神经网络模型，将温度作为输出结果，训练模型以捕捉生产过程中的动态变化；S4、采用粒子群优化算法进行参数优化，拟合出最佳工艺曲线并推算出最优参数范围；S5、基于LSTM模型进行预测控制，实时动态调整生产参数。通过粒子群优化算法能够搜索全局最优解，避免陷入局部最优，提高模型的优化效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能控制，具体地说，涉及基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法。

技术介绍

1、基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法是一种高度集成的技术方案，旨在通过对多晶硅生产过程中产生的大量复杂数据进行高效处理和深入分析，结合先进的深度学习算法模型，实现对生产环境和工艺参数的智能化监测、预测及优化控制。这一方法首先利用高精度传感器采集生产过程中的各种关键参数，如温度、压力、气体成分比例等，并将这些实时数据传输至中央处理系统。接着，通过深度学习算法对收集到的数据进行训练，构建能够识别多晶硅生长模式、预测可能发生的质量问题或生产瓶颈的模型。在此基础上，智能控制系统根据模型输出的结果自动调整生产参数，以达到最佳的生产状态，从而提高产品的质量和产量，同时降低能耗和成本。此外，该系统还具备自我学习和持续优化的能力，随着运行时间的增长，其性能会不断得到提升，更好地适应生产条件的变化，确保多晶硅生产的稳定性和高效性。

2、在现有的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法中，构建有效的深度学习模型需要大量的高质量训练数据，而在实际生产本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：所述S1中，进行大数据分析和数据清洗的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：所述S1.1中，通过移动平均滤波器算法去除噪声数据的具体过程为：

4.根据权利要求1所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：所述S2中，采用特征工程技术，提取出与生产工艺密切相关的关键参数的具体步骤为：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：所述s1中，进行大数据分析和数据清洗的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：所述s1.1中，通过移动平均滤波器算法去除噪声数据的具体过程为：

4.根据权利要求1所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：所述s2中，采用特征工程技术，提取出与生产工艺密切相关的关键参数的具体步骤为：

5.根据权利要求4所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于：所述s2.1中，采用特征工程技术，提取出与生产工艺密切相关的关键参数的具体过程为：

6.根据权利要求5所述的基于数据分析与深度学习的多晶硅智能控制系统方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯彦青，蔡金秋，王凯旋，王建国，胡超凯，谢志良，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：