基于BP神经网络的多腔体扩散炉耦合加热的PID控制方法

本发明涉及一种基于BP神经网络的多腔体扩散炉耦合加热的PID控制方法，包括如下步骤：获取扩散炉中各个腔体的温度测量数据，计算各腔体温度与预设目标温度间的误差；以当前时刻温度误差、历史时刻温度误差、当前时刻温度值、历史时刻温度误差和上一时刻控制量作为训练后的BP神经网络的输入，预测得到PID控制参数；基于所述PID控制参数，通过增量式PID控制，计算扩散炉各腔体的加热单元功率输出值，调节对应的加热单元的功率，其中，通过构建扩散炉的ARX模型确定所述BP神经网络的超参数。本发明可降低设备操作人员的培训成本，提高扩散炉在不同工况下的稳定性，在半导体制造领域具有广泛的应用前景。