常用PID调节器/温控仪控制算法包括常规PID、模糊控制、神经网络、Fuzzy-PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等算法。

常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型；模糊控制基于规则库，并以或增量形式给出控制决策；神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构，并用简单处理单元连接成复杂网络；Puzzy-PID为线性控制，且结合模糊与PID控制优点。

温度控制系统是变参数、有时滞和随机干扰的动态系统，为达到满意的控制效果，具有许多控制方法。

遗传PID控制是将控制器参数构成基因型，将性能指标构成相应的适应度，利用遗传算法来整定控制器的参数，不要求系统是否为连续可调，能否以显式表示。基于遗传算法的自适应PID控制的原理框图如7。遗传PID温控系统将测量值与给定值进行比较，用遗传算法来优化PID参数，然后将控制量输出，实现将PID参数串接构成完整染色体，从而构成遗传空间中的个体，过通过繁殖交叉和变异遗传操作生成新一代群体，经过多次搜索获得适应度值的个体。

有过长时间使用无线温度验证仪经验的人都知道，即便市面上口碑的无线验证仪，都存在一定的故障概率。如果每年只做一次前校准，意味着一旦出现故障，上一次前校准之后的数据都将受到质疑。我们尽管能通过交叉对比或替换法锁定数据明显异常的故障探头，却无法确定明显异常与轻微异常之间的临界点和异常发生在什么时候，更无法证明这种故障是间歇性的还是持续性存在。

当所有温度验证仪厂商都号称无线探头只需每年校准一次时，销售人员一方面为迎合客户对“免前后校“和”布点更方便”的诉求，而以此作为无线产品优于有线产品的卖点（无线产品的利润更高）。另一方面，验证仪销售员不愿因提出必须做前校准和后校验的建议，而令客户误解并产生对其产品质量的担忧。