真空退火爐一般分為內熱式和外熱式兩種,近年來，隨著對零件性能精度耍求的提高，真空退火爐越來越受到人們的重視，在普通的冶金熱處理方面，人們已做過許多有關冶金退火爐基于熱區溫度為目標參數的建模和優化工作，并有一些相關的論文發表，但有關真空退火爐的建模和優化方面的詳細研究尚未見報道 

        本文通過對退火爐工作機理的分析，以現場真空爐內實際采集的熱區和工件溫度為基礎，利用神經網絡建立該對象的模梨并利用遺傳算法對神經網絡的權值進行優化，得出了一種真空退火爐工件溫度控制的優化數學模型經反復仿真實驗并將此模型用于真空退火爐的實際控制中均取得了較好的效果。 

        本文所討論的對象是內熱式真空退火爐為使工件受熱均勻，分別在爐子的頂部、底部及側部安裝了電加熱牲和熱區熱電偶，同時在工件中部安裝了工件熱電偶真空退火爐在工作過程中，爐內的真空度保持在104Pa，由傳熱學理論可知，在此工作環境中，爐內電加熱絲所產生的熱量主耍是以熱輻射的方式傳給工件，同時還有一部分熱量通過爐壁以熱傳導的方式傳給外界各加熱器本身存在遲滯，各加熱器之間因本身特性及空間分布不同存在熱量約交叉藕合綜合考慮各方向的影響可知，此退火爐是一個典型的非線比大時滯存在變量間交叉藕合的復雜控制對象。

        高真空退火爐主要用于精密機械制造航天、國防等工業生產過程本文針對其特殊的使用要求，提出了一種建立實際的高真空退火爐優化數學模型的方法，并將依此方法建立的模型用于實際控制中，實現了建模與控制相結合對于不同的工件在線滾動優化，達到了控制目標，產品合格率從以前的85%上升到98%，不但解決了退火工件溫度的控制，同時也降低了能耗縮短了退火時間、降低了廢品率，效果顯著。