随着现代化工业的不断进步，对材料的热处理工艺要求越来越高，真空退火技术的出现大大提高了材料的热处理性能。然而真空退火系统是一个多变量、强耦合的时变系统，耦合会降低其控制系统的调节品质，严重时会使系统无法运行。为了消除这种耦合现象，需对多变量系统，实行解耦控制。传统的解耦控制方法很难满足这类系统的要求，而神经网络解耦控制具有明显的优势，因而将神经网络解耦控制方法引入真空退火系统具有重要意义。本文对真空退火系统进行了建模分析，通过两种方法建立了真空退火系统温控模型，并对模型的可靠性进行了仿真验证。利用所建模型分析了真空退火三温区温度的耦合性。此外，针对多输入多输出系统的解耦控制理论进行了综述和分析。本文对粒子群(PSO)、遗传算法(GA)及它们的混合算法进行了讨论，在此基础上提出一种基于改进PSO-GA混合优化算法的PID神经网络解耦控制方法，并利用Matlab进行了该解耦方法的性能仿真验证。结合真空退火系统，并通过仿真验证该方法的解耦性及解耦效果，还将这种解耦方法与PID神经网络和单纯的PSO算法的PID神经网络解耦控制方法进行了比较，结果表明，本文提出的新方法在解耦控制性上都得到了良好的控制效果。