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深度學習算法通過構建多層神經網絡，能夠對大量復雜數據進行特征提取與模式識別。在快速溫變試驗箱溫控系統中，利用深度學習構建的自整定模型，以試驗箱的實時溫度、設定溫度、加熱 / 制冷功率等數據作為輸入，經過神經網絡的層層運算，輸出當前工況下 PID 參數。具體而言，首先收集大量不同工況下的試驗數據，包括正常運行數據、干擾數據以及各種故障數據等，對神經網絡進行訓練，使其學習到不同工況與PID 參數之間的映射關系。在試驗箱運行過程中，模型根據實時采集的數據，快速計算并輸出適配當前工況的 PID 參數，實現 PID 參數的自動整定與優化。
自適應能力強：該算法能夠實時感知試驗箱工況變化，自動調整 PID 參數，無需人工干預。無論是試驗過程中的負載突變，還是環境溫度波動，都能迅速做出響應，保持高精度溫控。例如，當試驗樣品從低發熱狀態切換到高發熱狀態時，模型能快速調整 PID 參數，避免溫度失控，確保試驗持續穩定進行。
精度顯著提升：通過深度學習對海量數據的學習，挖掘出復雜系統中隱藏的規律，使溫控精度得到極大提升。相比傳統人工整定的 PID 控制，溫度過沖可降低 50% 以上，調節時間縮短 30% - 50%，有效減少了試驗誤差，為科研與生產提供更可靠的數據支撐。
魯棒性增強：面對復雜多變的干擾因素，如電網電壓波動、設備老化等，基于深度學習的自整定算法能保持良好的控制性能。即使在部分傳感器數據出現噪聲干擾時，模型依然能夠準確輸出合理的 PID 參數，維持試驗箱溫度穩定，保障測試過程不受影響。
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