基于PSO-BP-PID的直拉单晶炉坩埚旋转速度控制系统研究

作者：彭鑫; 高德东^*; 王珊; 徐圣哲; 高俊伟

来源：制造业自动化, 2023, 45(12): 100-104.

• 直拉单晶炉
• 坩埚转速
• PID控制
• 神经网络
• 粒子群优化算法

现在直拉单晶炉中对于坩埚转速的控制一般采用的是PID控制，但其过程中长期存在非线性，大滞后，不确定性等问题，用神经网络优化PID控制时又容易产生局部最优解。因此，在现有单晶炉坩埚旋转控制系统中提出一种用粒子群算法来优化原有控制的办法，通过粒子群算法对神经网络权值的优化，规避神经网络的自身缺陷，之后再优化PID控制，使得PID控制的控制效果达到最佳。仿真实验的结果表明，PSO-BP-PID控制的响应速度比神经网络PID控制和PID控制分别提升了25%和72.7%，控制达到稳定的速度则分别提升了58.7%和69.4%，超调量比PID控制的超调量减少了12.8%，比神经网络PID控制减少了4.6%。通过对坩埚转速控制的优化可以提高单晶硅棒的品质，促进直拉单晶硅的高质量生产。

• 单位
  阳光能源（青海）有限公司; 青海大学