芯片是所有现代智能系统的核心部件,也是工业加工领域的最高技术成果之一。在现行纳米级别的加工尺度下,等离子体刻蚀被大量应用在集成电路加工流程中。由于纳米尺度的加工过程极其敏感,传统的“故障-改进”式的工艺保持与改良方法会导致在生产过程中成本的爆炸式增长。在这种情况下,通过对于等离子体刻蚀过程的仿真,我们可以提升对于工艺流程的理解并且实现对于工艺的改进。因此,本文主要提出了一个针对等离子体刻蚀过程的三维多尺度模型,并通过机理模型与数据驱动模型深度融合的方法设计了针对等离子体刻蚀过程的闭环控制与优化系统。首先,我们建立了一个基于电感耦合等离子体刻蚀设备的三维多尺度模型。宏观的等离子体包含了复杂的化学反应与物理现象。微观的刻蚀过程则是具有高度随机性的动态过程,且其中包含着多种刻蚀反应与输运过程。我们建立的多尺度模型包含:流体模型仿真宏观等离子体腔体;动态蒙特卡洛模型仿真微观刻蚀过程。通过时间-空间离散化方法,我们实现了宏观模型与微观模型的同步仿真。其次,流体模型与动态蒙特卡洛模型是具有高精度的仿真模型,其计算复杂度使得这些模型很难直接应用于基于模型的控制与优化计算中。在本工作中,我们采用了神经网络模型仿真加速和模型降阶等方法,降低了对于计算资源的需求。通过开环仿真获取数据,我们搭建了神经网络模型来近似宏观等离子体模型和微观刻蚀模型从而实现仿真的加速。通过应用模型降阶方法,我们应用了本征正交分解求解出偏微分方程的的经验特征函数,进而应用伽辽金方法推导出低阶的常微分方程。最后,我们分别完成了比例积分控制系统,循环神经网络仿真加速及优化应用,基于模型降阶和循环神经网络的模型预测控制系统等工作。仿真结果显示了计算模型的性能符合预期要求,且证明了所设计系统的有效性。