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

本发明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。