传统热处理设备的温度精度存在温度均匀度差、温控精度较低等问题，导致热处理不充分、温度控制不精确，从而影响最终产品的质量。针对传统热处理设备温度均匀度差、温控度较低的问题，催化出许多新型的、现代化的测温技术；温度信号的转换与处理趋于数字化、微机化和智能化，通过对热处理温度控制系统进行再设计[15]，基于虚拟仪器LabVIEW，对热处理设备内温度的数据采集与自动控制，智能控制理论与技术日渐成为温度控制的基本理论与技术。论文网

PID控制是最早发展起来的控制策略之一。在连续-时间控制系统中，PID控制器应用得非常广泛。其设计技术成熟，长期以来形成了典型的结构，参数整定方便，结构更改灵活，能满足一般的控制要求。数字PID控制比连续PID控制更为优越，因为计算机程序的灵活性，很容易克服连续PID控制中存在的问题，经修正而得到更完善的数字PID算法。

经过几代研究和工程人员的努力， PID 及基于PID 的各种改进型的控制器的研究和应用已相当成熟， 是当前控制工程的主流控制器， 其实用性和有效性均毋庸置疑。 

PID控制器仍有许多不足和需要进一步改进之处， 特别是把PID 型控制器用于复杂对象的控制时，例如时延较大、参数时变较快、不确定性明显和非线性严重的控制对象，控制质量还是比较差的。通过对控制结构的一些改进来提高控制性能。如对积分环节的改进，得到积分分离控制算法、遇限削弱积分控制算法等；对微分环节进行改进，得到不完全微分控制算法、微分先行控制算法、带死区的PID 控制算法等。它们在不同程度上克服了传统PID 控制的缺点。积分分离算法克服了积分饱和， 可以显著降低系统的超调，缩短过渡时间。因此，如何成功地把PID 控制器用于复杂对象的控制，如何在理论上，对基于软计算科学的各类模型，如模糊模型、粗集模型、小波模型、运动模式模型、非参数预测模型、叠代学习模型、专家系统模型以及其它人工智能模型等的工作机理进行更深刻的认识，使智能PID控制器的设计方法更趋于结构化，从而构造出更快、更正确的自适应机制，并与上述作为底层的鲁棒PID 控制器整合成更有效的智能自适应PID 控制器，无疑是当前解决复杂系统控制的重要而切实可行的研究方向之一。

随着工业装置越建越大，控制回路越来越多，操作越来越复杂，使得PID调节器的参数往往难以整定到理想状态，影响回路控制的效果，对产品质量、原料消耗、能耗等都会带来不利的影响，更严重的会影响到生产装置的安全操作[16]。所以现在对PID的参数整定方法在实际生产中的应用成为研究的热点。尤其是针对不稳定的、积分对象的PID自整定。此外，伴随着控制理论和计算机软硬件技术的不断发展和传感器集成化程度的提高， 智能PID控制必将是极有发展前途的研究和应用方向