針對(duì)快速溫變?cè)囼?yàn)箱溫度變化快、波動(dòng)大的特點(diǎn)，將傳統(tǒng) PID 算法升級(jí)為動(dòng)態(tài)分段 PID 控制。在升溫或降溫初期，增大比例（P）參數(shù)，使加熱或制冷系統(tǒng)快速響應(yīng)，縮短溫度變化時(shí)間；當(dāng)溫度接近目標(biāo)值時(shí)，減小比例參數(shù)并增強(qiáng)積分（I）作用，消除靜態(tài)誤差；在溫度穩(wěn)定階段，通過微分（D）參數(shù)抑制超調(diào)。例如，在從 80℃驟降至 - 40℃的測(cè)試中，動(dòng)態(tài)分段 PID 算法可使系統(tǒng)提前預(yù)判溫度變化趨勢(shì)，制冷系統(tǒng)提前啟動(dòng)，相比傳統(tǒng)算法節(jié)省 30% 的溫變時(shí)間，且超調(diào)量降低至 ±0.5℃以內(nèi)。
傳統(tǒng) PID 算法的固定參數(shù)無法適應(yīng)快速溫變?cè)囼?yàn)箱不同測(cè)試場(chǎng)景需求。引入自適應(yīng)粒子群優(yōu)化（PSO）算法，實(shí)時(shí)優(yōu)化 PID 參數(shù)。該算法通過模擬鳥群覓食行為，在設(shè)定參數(shù)范圍內(nèi)搜索解根據(jù)試驗(yàn)箱當(dāng)前溫度、溫變速率、負(fù)載等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，每秒鐘更新一次 PID 參數(shù)。以新能源電池測(cè)試為例，當(dāng)電池樣品因充放電產(chǎn)生額外熱量時(shí)，自適應(yīng) PSO 算法可迅速調(diào)整 PID 參數(shù)，確保箱內(nèi)溫度始終穩(wěn)定在目標(biāo)值，控溫精度提升 40%。
融合智能技術(shù)，增強(qiáng)算法預(yù)測(cè)能力
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