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PID 算法作為工業控制領域的基石，通過比例（P）、積分（I）、微分（D）三個參數協同調節。比例環節依據當前溫度偏差快速調整控制量，積分環節消除穩態誤差，微分環節則預測溫度變化趨勢以抑制超調。然而，在快速溫變場景下，固定參數的 PID 算法面臨兩大難題：一是溫度突變時響應滯后，導致調節延遲；二是接近目標溫度時易產生超調振蕩，無法滿足高精度需求。

二者融合的核心在于動態互補：系統實時監測溫度數據，當溫度偏差較大時，優先啟用模糊控制，利用其快速響應特性縮小溫差；當溫度接近目標值時，無縫切換至 PID 算法進行微調，確保控溫精度。以 - 40℃至 80℃的快速升溫過程為例，模糊控制可使試驗箱以 8℃/min 的速率逼近目標溫度，超調量控制在 1℃以內；PID 算法則在 ±2℃誤差范圍內將溫度穩定至目標值，最終實現 ±0.3℃的高精度控溫。