摘要: 建立了大面积热丝化学气相沉积衬底温度控制系统的数学模型,提出了一种基于自回归模糊神经网络控制策略,并进行了计算机仿真和试验研究。结果表明,系统具有较强的自适应、自学习能力,对设定轨迹具有良好的跟踪性能,可很好地满足金刚石膜沉积过程中系统的控制性能要求。
中图分类号:
宋胜利;左敦稳;徐锋;王珉. 大面积热丝化学气相沉积系统衬底温度自回归模糊神经网络控制技术[J]. , 2005, 41(7): 136-140.
Song Shengli;Zuo Dunwen;Xu Feng;Wang Min. RECURRENT FUZZY-NEURAL NETWORK CONTROL ON THE SUBSTRATE TEMPERATURE OF THE LARGE-AREA HOT FILAMENT CHEMICAL VAPOR DEPOSITION SYSTEM[J]. , 2005, 41(7): 136-140.