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深度学习算法通过构建多层神经网络，能够对大量复杂数据进行特征提取与模式识别。在快速温变试验箱温控系统中，利用深度学习构建的自整定模型，以试验箱的实时温度、设定温度、加热 / 制冷功率等数据作为输入，经过神经网络的层层运算，输出当前工况下 PID 参数。具体而言，首先收集大量不同工况下的试验数据，包括正常运行数据、干扰数据以及各种故障数据等，对神经网络进行训练，使其学习到不同工况与PID 参数之间的映射关系。在试验箱运行过程中，模型根据实时采集的数据，快速计算并输出适配当前工况的 PID 参数，实现 PID 参数的自动整定与优化。
自适应能力强：该算法能够实时感知试验箱工况变化，自动调整 PID 参数，无需人工干预。无论是试验过程中的负载突变，还是环境温度波动，都能迅速做出响应，保持高精度温控。例如，当试验样品从低发热状态切换到高发热状态时，模型能快速调整 PID 参数，避免温度失控，确保试验持续稳定进行。
精度显著提升：通过深度学习对海量数据的学习，挖掘出复杂系统中隐藏的规律，使温控精度得到极大提升。相比传统人工整定的 PID 控制，温度过冲可降低 50% 以上，调节时间缩短 30% - 50%，有效减少了试验误差，为科研与生产提供更可靠的数据支撑。
鲁棒性增强：面对复杂多变的干扰因素，如电网电压波动、设备老化等，基于深度学习的自整定算法能保持良好的控制性能。即使在部分传感器数据出现噪声干扰时，模型依然能够准确输出合理的 PID 参数，维持试验箱温度稳定，保障测试过程不受影响。
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