自適應(yīng)能力強(qiáng)：該算法能夠?qū)崟r(shí)感知試驗(yàn)箱工況變化，自動(dòng)調(diào)整 PID 參數(shù)，無需人工干預(yù)。無論是試驗(yàn)過程中的負(fù)載突變，還是環(huán)境溫度波動(dòng)，都能迅速做出響應(yīng)，保持高精度溫控。例如，當(dāng)試驗(yàn)樣品從低發(fā)熱狀態(tài)切換到高發(fā)熱狀態(tài)時(shí)，模型能快速調(diào)整 PID 參數(shù)，避免溫度失控，確保試驗(yàn)持續(xù)穩(wěn)定進(jìn)行。

精度顯著提升：通過深度學(xué)習(xí)對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，挖掘出復(fù)雜系統(tǒng)中隱藏的規(guī)律，使溫控精度得到極大提升。相比傳統(tǒng)人工整定的 PID 控制，溫度過沖可降低 50% 以上，調(diào)節(jié)時(shí)間縮短 30% - 50%，有效減少了試驗(yàn)誤差，為科研與生產(chǎn)提供更可靠的數(shù)據(jù)支撐。

魯棒性增強(qiáng)：面對(duì)復(fù)雜多變的干擾因素，如電網(wǎng)電壓波動(dòng)、設(shè)備老化等，基于深度學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)出現(xiàn)噪聲干擾時(shí)，模型依然能夠準(zhǔn)確輸出合理的 PID 參數(shù)，維持試驗(yàn)箱溫度穩(wěn)定，保障測試過程不受影響。