基于小波神经网络预测的退火炉温控制是一种结合小波分析和神经网络技术的先进控制方法。该方法利用小波变换对温度信号进行多尺度分解，提取不同频段的特征信息，再通过神经网络建立非线性预测模型，实现对退火炉温度的精确预测和优化控制。小波神经网络融合了小波分析的局部时频特性和神经网络的强大学习能力，能够有效处理退火炉温度控制中的非线性、时变性和滞后性问题。通过训练历史温度数据，该模型可以预测未来温度变化趋势，并结合PID控制、模糊控制等策略，动态调整加热功率或冷却速率，确保炉温稳定在设定范围内，提高退火工艺的质量和效率。该方法在工业热处理领域具有广泛的应用前景，能够减少能源消耗、提高产品性能一致性，并适应不同材料和工艺需求。