CN115826636A - 一种cvd设备的压力控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理领域，公开了一种CVD设备的压力控制方法及系统，用于提高对CVD设备的压力控制的准确率。方法包括：基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据；通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

Description

一种CVD设备的压力控制方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种CVD设备的压力控制方法及系统。

背景技术

CVD设备被广泛用于半导体行业中，CVD设备具有加热速度快、反应气体控制精密、加热温度高等优点被用于半导体的制造，尤其是需要加热到高温的CVD设备。

但是现有方案中对CVD设备的设备监控不够智能，通常是由技术人员实时监管和操控，也无法准确对压力数据进行控制，即现有方案的准确率较低。

发明内容

本发明提供了一种CVD设备的压力控制方法及系统，用于提高对CVD设备的压力控制的准确率。

本发明提供了一种CVD设备的压力控制方法，所述CVD设备的压力控制方法包括：基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据；通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

本发明中，所述通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数，包括：通过所述自适应算法对所述气体流量数据进行流量权重因子计算，确定对应的流量权重因子；通过所述流量权重因子对所述气体流量数据进行压力数据分析，确定对应的待处理压力数据；对所述待处理压力数据进行压力权重因子分析，生成对应的压力权重因子；通过所述压力权重因子进行压力评价参数计算，确定对应的压力评价参数。

本发明中，所述通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间，包括：将所述压力评价参数输入预置的压力预测模型进行向量转换，确定对应的压力评价向量；基于所述压力评价向量，通过所述压力预测模型对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间。

本发明中，所述基于所述压力评价向量，通过所述压力预测模型对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，包括：基于预置的评价向量数据库，将所述压力评价向量输入所述压力预测模型进行相似度计算，确定对应的相似度计算结果；对所述相似度计算结果进行排序，确定对应的排序列表；对所述排序列表进行数据筛选，确定候选预测压力数据；通过所述压力预测模型对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，得到所述第二时间区间内的所述预测压力数据。

本发明中，所述对所述排序列表进行数据筛选，确定候选预测压力数据，包括：对所述排序列表进行数据抽取，确定至少一个待处理预测压力数据；对所述至少一个待处理预测压力数据进行均值计算，确定对应的目标均值；

判断所述目标均值是否满足预设的阈值要求，当满足所述预设的阈值要求时，对所述至少一个待处理预测压力数据进行数据筛选，确定候选预测压力数据。

本发明中，所述通过所述压力预测模型对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，得到所述第二时间区间内的所述预测压力数据，包括：将所述候选预测压力数据输入所述压力预测模型进行模拟工况计算，确定对应的模拟工况数据；对所述模拟工况数据进行标准化处理，确定对应的标准化数据；通过所述标准化数据对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，确定所述第二时间区间内的所述预测压力数据。

本发明中，所述通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制，包括：获取预置的蝶阀开度数据映射表，通过所述自适应算法对所述蝶阀开度数据映射表进行函数转换，生成目标数据转换函数；通过所述目标数据转换函数对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

本发明还提供了一种CVD设备的压力控制系统，所述CVD设备的压力控制系统包括：

采集模块，用于基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据；

转换模块，用于通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；

预测模块，用于通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；

计算模块，用于通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

本发明提供的技术方案中，基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据，通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。本方案中，服务器通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，可以有效提升对CVD设备的数据模拟的准确度，进而服务器通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，可以实现对CVD设备的有效控制，进一步提升对CVD设备的压力控制的准确率。

附图说明

图1为本发明实施例中CVD设备的压力控制方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中通过压力评价参数对CVD设备进行压力数据预测的流程图；

图3为本发明实施例中通过压力预测模型对CVD设备进行压力数据预测的流程图；

图4为本发明实施例中CVD设备的压力控制系统的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种CVD设备的压力控制方法及系统，用于提高对CVD设备的压力控制的安全性。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中CVD设备的压力控制方法的一个实施例包括：

S101、基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为CVD设备的压力控制系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据，需要说明的是，该第一时间区间可以根据实际情况进行设置，例如，设置从13点到14点为第一时间区间，进一步的，服务器通过该CVD设备中预置的流量传感器进行数据采集，得到对应的气体流量数据。

S102、通过预置的自适应算法对气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；

具体的，服务器首先确定CVD设备的损伤模式，对CVD设备的物理模型进行简化，并建立简化后的物理模型，获取CVD设备实际服役时的载荷工况参数，确定CVD设备部件的材料性能参数，建立CVD设备安全评价与风险预警数字孪生模型，获得CVD设备部件的全场损伤分布云图，进而服务器根据该全场损伤分布云图，通过预置的自适应算法对气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数。

S103、通过压力评价参数对CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，第一时间区间与第二时间区间为相邻时间区间；

具体的，服务器对压力评价参数进行数据预处理，得到预处理后的压力数据，基于预处理后的压力数据构建压力预测模型，对CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，需要说明的是，第一时间区间与第二时间区间为相邻时间区间，例如第一时间区间为从13点到14点，则第二时间区间为14点到15点。

S104、通过自适应算法对预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过蝶阀开度数据对CVD设备进行控制。

具体的，获取预测压力数据，根据预测压力数据计算排气蝶阀目标开度值，预测压力数据包括CVD设备运行模式及相关状态参数，具体的，服务器获取预置的蝶阀开度数据映射表，通过自适应算法对蝶阀开度数据映射表进行函数转换，生成目标数据转换函数，通过目标数据转换函数对预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过蝶阀开度数据对CVD设备进行控制。

本发明实施例中，服务器基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据，通过预置的自适应算法对气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；通过压力评价参数对CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，第一时间区间与第二时间区间为相邻时间区间；通过自适应算法对预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过蝶阀开度数据对CVD设备进行控制。本方案中，服务器通过压力评价参数对CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，可以有效提升对CVD设备的数据模拟的准确度，进而服务器通过自适应算法对预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，可以实现对CVD设备的有效控制，进一步提升对CVD设备的压力控制的准确率。

在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

（1）通过自适应算法对气体流量数据进行流量权重因子计算，确定对应的流量权重因子；

（2）通过流量权重因子对气体流量数据进行压力数据分析，确定对应的待处理压力数据；

（3）对待处理压力数据进行压力权重因子分析，生成对应的压力权重因子；

（4）通过压力权重因子进行压力评价参数计算，确定对应的压力评价参数。

具体的，通过自适应算法对气体流量数据进行流量权重因子计算，确定对应的流量权重因子，其中，服务器预先构建权重因子计算模型，根据权重因子计算模型，计通过自适应算法对气体流量数据进行流量权重因子计算，进一步的，服务器通过流量权重因子对气体流量数据进行压力数据分析，确定对应的待处理压力数据，其中，服务器通过该流量权重因子对气体流量数据进行加权计算，确定对应的加权气体流量数据，进一步的，服务器根据该加权气体流量数据进行压力数据映射，确定对应的待处理压力数据。进而服务器对待处理压力数据进行压力权重因子分析，生成对应的压力权重因子，其中，在进行压力权重公因子分析时，对CVD设备的历史压力数据进行采集，得到历史压力数据，进一步的，服务器根据该历史压力数据进行影响因子分析，确定多个影响因子，进而服务器根据该多个影响因子对待处理压力数据进行压力权重分析，生成对应的压力权重因子，最终服务器通过压力权重因子进行压力评价参数计算，确定对应的压力评价参数。

在一具体实施例中，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

（1）获取预置的蝶阀开度数据映射表，通过自适应算法对蝶阀开度数据映射表进行函数转换，生成目标数据转换函数；

（2）通过目标数据转换函数对预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过蝶阀开度数据对CVD设备进行控制。

具体的，获取预置的蝶阀开度数据映射表，通过自适应算法对蝶阀开度数据映射表进行函数转换，生成目标数据转换函数，其中，服务器获取蝶阀开度数据映射表中相同压力条件下的蝶阀开度历史数据，基于蝶阀开度历史数据变化趋势，自适应算法对蝶阀开度数据映射表进行函数转换，生成目标数据转换函数，通过目标数据转换函数对预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过蝶阀开度数据对CVD设备进行控制。

在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

S201、将压力评价参数输入预置的压力预测模型进行向量转换，确定对应的压力评价向量；

S202、基于压力评价向量，通过压力预测模型对CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，第一时间区间与第二时间区间为相邻时间区间。

具体的，服务器将压力评价参数输入预置的压力预测模型进行向量转换，确定对应的压力评价向量，进一步的，服务器通过神经网络模型对压力评价向量进行识别，在融合神经网络的分类决策树模型中，融合两个BP神经网络模型，进而完成对压力评价向量的识别，最终通过压力预测模型对CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，第一时间区间与第二时间区间为相邻时间区间。

在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S202的过程可以具体包括如下步骤：

S301、基于预置的评价向量数据库，将压力评价向量输入压力预测模型进行相似度计算，确定对应的相似度计算结果；

S302、对相似度计算结果进行排序，确定对应的排序列表；

S303、对排序列表进行数据筛选，确定候选预测压力数据；

S304、通过压力预测模型对候选预测压力数据进行误差消除处理，得到第二时间区间内的预测压力数据。

具体的，基于预置的评价向量数据库，将压力评价向量输入压力预测模型进行相似度计算，确定对应的相似度计算结果。其中，服务器对需要进行相似度匹配的数据，建立以数据为部分节点的树状图，以信息量为基础，对数据进行相似度计算，以属性为基础，对数据进行相似度计算，对数据相似度进行加权计算，得到相似度计算结果，进一步的，服务器对相似度计算结果进行排序，确定对应的排序列表，对排序列表进行数据筛选，确定候选预测压力数据，通过压力预测模型对候选预测压力数据进行误差消除处理，得到第二时间区间内的预测压力数据。

需要说明的是，在服务器通过压力预测模型对候选预测压力数据进行误差消除处理时，服务器确定预设的卡尔曼滤波器的状态转移矩阵，得到误差消除卡尔曼滤波器，针对候选预测压力数据，通过该误差消除卡尔曼滤波器进行误差消除处理，得到第二时间区间内的预测压力数据。

在一具体实施例中，执行步骤S303的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对排序列表进行数据抽取，确定至少一个待处理预测压力数据；

（2）对至少一个待处理预测压力数据进行均值计算，确定对应的目标均值；

（3）判断目标均值是否满足预设的阈值要求，当满足预设的阈值要求时，对至少一个待处理预测压力数据进行数据筛选，确定候选预测压力数据。

具体的，对排序列表进行数据抽取，确定至少一个待处理预测压力数据，其中，服务器建立抽象数据源层，抽象数据源层加载预设数据源类型列表中的抽取组件，进而服务器通过该抽取组件对排序列表进行数据抽取，确定至少一个待处理预测压力数据，对至少一个待处理预测压力数据进行均值计算，确定对应的目标均值，判断目标均值是否满足预设的阈值要求，当满足预设的阈值要求时，服务器对至少一个待处理预测压力数据进行数据筛选，确定候选预测压力数据。

在一具体实施例中，执行步骤S304的过程可以具体包括如下步骤：

（1）将候选预测压力数据输入压力预测模型进行模拟工况计算，确定对应的模拟工况数据；

（2）对模拟工况数据进行标准化处理，确定对应的标准化数据；

（3）通过标准化数据对候选预测压力数据进行误差消除处理，确定第二时间区间内的预测压力数据。

具体的，服务器需要预先设置对VCD设备模拟的不同工况，以及不同工况下的模拟网格，针对不同工况以及不同工况下的模拟网格，进行模拟工况计算，确定对应的模拟工况数据，对模拟工况数据进行标准化处理，确定对应的标准化数据，通过标准化数据对候选预测压力数据进行误差消除处理，确定第二时间区间内的预测压力数据。

需要说明的是，在服务器对模拟工况数据进行标准化处理时，服务器对该模拟工况数据进行重复数据筛选，确定对应的重复数据，进一步的，服务器对该重复数据进行删除，进而服务器对该模拟工况数据进行缺失值值填充，得到对应的标准化数据。

上面对本发明实施例中CVD设备的压力控制方法进行了描述，下面对本发明实施例中CVD设备的压力控制系统进行描述，请参阅图4，本发明实施例中CVD设备的压力控制系统一个实施例包括：

采集模块401，用于基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据；

转换模块402，用于通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；

预测模块403，用于通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；

计算模块404，用于通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

可选的，所述转换模块402具体用于：通过所述自适应算法对所述气体流量数据进行流量权重因子计算，确定对应的流量权重因子；通过所述流量权重因子对所述气体流量数据进行压力数据分析，确定对应的待处理压力数据；对所述待处理压力数据进行压力权重因子分析，生成对应的压力权重因子；通过所述压力权重因子进行压力评价参数计算，确定对应的压力评价参数。

可选的，所述预测模块还包括：

转换单元，用于将所述压力评价参数输入预置的压力预测模型进行向量转换，确定对应的压力评价向量；

预测单元，用于基于所述压力评价向量，通过所述压力预测模型对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间。

可选的，所述预测单元还包括：

计算子单元，用于基于预置的评价向量数据库，将所述压力评价向量输入所述压力预测模型进行相似度计算，确定对应的相似度计算结果；

排序子单元，用于对所述相似度计算结果进行排序，确定对应的排序列表；

筛选子单元，用于对所述排序列表进行数据筛选，确定候选预测压力数据；

处理子单元，用于通过所述压力预测模型对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，得到所述第二时间区间内的所述预测压力数据。

可选的，所述筛选子单元具体用于：对所述排序列表进行数据抽取，确定至少一个待处理预测压力数据；对所述至少一个待处理预测压力数据进行均值计算，确定对应的目标均值；判断所述目标均值是否满足预设的阈值要求，当满足所述预设的阈值要求时，对所述至少一个待处理预测压力数据进行数据筛选，确定候选预测压力数据。

可选的，所述处理子单元具体用于：将所述候选预测压力数据输入所述压力预测模型进行模拟工况计算，确定对应的模拟工况数据；对所述模拟工况数据进行标准化处理，确定对应的标准化数据；通过所述标准化数据对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，确定所述第二时间区间内的所述预测压力数据。

可选的，所述计算模块具体用于：获取预置的蝶阀开度数据映射表，通过所述自适应算法对所述蝶阀开度数据映射表进行函数转换，生成目标数据转换函数；通过所述目标数据转换函数对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

通过上述各个组成部分的协同合作，基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据，通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。本方案中，服务器通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，可以有效提升对CVD设备的数据模拟的准确度，进而服务器通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，可以实现对CVD设备的有效控制，进一步提升对CVD设备的压力控制的准确率。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种CVD设备的压力控制方法，其特征在于，方法包括；

基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据；

通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；

通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；

通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

2.根据权利要求1所述的CVD设备的压力控制方法，其特征在于，所述通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数，包括：

通过所述自适应算法对所述气体流量数据进行流量权重因子计算，确定对应的流量权重因子；

通过所述流量权重因子对所述气体流量数据进行压力数据分析，确定对应的待处理压力数据；

对所述待处理压力数据进行压力权重因子分析，生成对应的压力权重因子；

通过所述压力权重因子进行压力评价参数计算，确定对应的压力评价参数。

3.根据权利要求1所述的CVD设备的压力控制方法，其特征在于，所述通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间，包括：

将所述压力评价参数输入预置的压力预测模型进行向量转换，确定对应的压力评价向量；

基于所述压力评价向量，通过所述压力预测模型对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间。

4.根据权利要求3所述的CVD设备的压力控制方法，其特征在于，所述基于所述压力评价向量，通过所述压力预测模型对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，包括：

基于预置的评价向量数据库，将所述压力评价向量输入所述压力预测模型进行相似度计算，确定对应的相似度计算结果；

对所述相似度计算结果进行排序，确定对应的排序列表；

对所述排序列表进行数据筛选，确定候选预测压力数据；

通过所述压力预测模型对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，得到所述第二时间区间内的所述预测压力数据。

5.根据权利要求4所述的CVD设备的压力控制方法，其特征在于，所述对所述排序列表进行数据筛选，确定候选预测压力数据，包括：

对所述排序列表进行数据抽取，确定至少一个待处理预测压力数据；

对所述至少一个待处理预测压力数据进行均值计算，确定对应的目标均值；

判断所述目标均值是否满足预设的阈值要求，当满足所述预设的阈值要求时，对所述至少一个待处理预测压力数据进行数据筛选，确定候选预测压力数据。

6.根据权利要求4所述的CVD设备的压力控制方法，其特征在于，所述通过所述压力预测模型对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，得到所述第二时间区间内的所述预测压力数据，包括：

将所述候选预测压力数据输入所述压力预测模型进行模拟工况计算，确定对应的模拟工况数据；

对所述模拟工况数据进行标准化处理，确定对应的标准化数据；

通过所述标准化数据对所述候选预测压力数据进行误差消除处理，确定所述第二时间区间内的所述预测压力数据。

7.根据权利要求1所述的CVD设备的压力控制方法，其特征在于，所述通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制，包括：

获取预置的蝶阀开度数据映射表，通过所述自适应算法对所述蝶阀开度数据映射表进行函数转换，生成目标数据转换函数；

通过所述目标数据转换函数对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

8.一种CVD设备的压力控制系统，其特征在于，所述CVD设备的压力控制系统包括：

采集模块，用于基于第一时间区间，通过CVD设备中预置的流量传感器进行气体流量数据采集，得到对应的气体流量数据；

转换模块，用于通过预置的自适应算法对所述气体流量数据进行压力评价参数转换，确定对应的压力评价参数；

预测模块，用于通过所述压力评价参数对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间；

计算模块，用于通过所述自适应算法对所述预测压力数据进行蝶阀开度计算，确定对应的蝶阀开度数据，并通过所述蝶阀开度数据对所述CVD设备进行控制。

9.根据权利要求8所述的CVD设备的压力控制系统，其特征在于，所述转换模块具体用于：

通过所述自适应算法对所述气体流量数据进行流量权重因子计算，确定对应的流量权重因子；

通过所述流量权重因子对所述气体流量数据进行压力数据分析，确定对应的待处理压力数据；

对所述待处理压力数据进行压力权重因子分析，生成对应的压力权重因子；

通过所述压力权重因子进行压力评价参数计算，确定对应的压力评价参数。

10.根据权利要求8所述的CVD设备的压力控制系统，其特征在于，所述预测模块具体用于：

将所述压力评价参数输入预置的压力预测模型进行向量转换，确定对应的压力评价向量；

基于所述压力评价向量，通过所述压力预测模型对所述CVD设备进行压力数据预测，确定第二时间区间的预测压力数据，其中，所述第一时间区间与所述第二时间区间为相邻时间区间。

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