一种基于自适应学习的实验电炉温度控制方法、设备、介质及产品

本申请公开了一种基于自适应学习的实验电炉温度控制方法、设备、介质及产品，涉及实验电炉温度控制领域，该方法包括基于长短期记忆网络和模糊PID控制算法，构建温度复合控制模型；温度复合控制模型采用长短期记忆网络将输入的温度参数预测实验电炉未来设定时间段的温度偏差；通过模糊PID控制算法根据温度偏差确定的实验电炉的偏差等级动态调整PID参数；根据当前的温度参数，采用温度复合控制模型，确定更新后的PID参数；根据更新后的PID参数对实验电炉内加热元件的功率进行动态补偿；并根据实时的温度参数迭代优化温度复合控制模型。本申请能够提高实验电炉温度远程控制的精度、协同性以及安全性。