常用PID調節器/溫控儀控制算法包括常規PID、模糊控制、神經網絡、Fuzzy-PID、神經網絡PID、模糊神經網絡、遺傳PID及廣義預測等算法。

常規PID控制易于建立線性溫度控制系統被控對象模型；模糊控制基于規則庫，并以或增量形式給出控制決策；神經網絡控制采用數理模型模擬生物神經細胞結構，并用簡單處理單元連接成復雜網絡；Puzzy-PID為線性控制，且結合模糊與PID控制優點。

溫度控制系統是變參數、有時滯和隨機干擾的動態系統，為達到滿意的控制效果，具有許多控制方法。

在PID控制的基礎上，加入神經網絡控制器，構成神經網絡PID控制器，如圖5。神經網絡控制器NNC是前饋控制器，通過對PID控制器的輸出進行學習，在線調整自己，目標是使反饋誤差e(t) 或u(t)趨近于零，使自己逐漸在控制中占據主導地位，以減弱或終消除反饋控制器的作用。暉儀表YR-GAD系列人工智能調節器/溫控儀使用的就是神經網絡PID控制控制算法。

當所有溫度驗證儀廠商都號稱無線探頭只需每年校準一次時，銷售人員一方面為迎合客戶對“免前后校“和”布點更方便”的訴求，而以此作為無線產品優于有線產品的賣點（無線產品的利潤更高）。另一方面，驗證儀銷售員不愿因提出必須做前校準和后校驗的建議，而令客戶誤解并產生對其產品質量的擔憂。

雙金屬溫度計與壓力式溫度計應進行示值校準，一般校驗點不少于兩點。如被校儀表已指示環境溫度，可將環境溫度當作一個校準點，另取一個點即可。在二個校準點中，若有一點不合格，則應判被校表不合格。該試驗的操作要點是將溫包或雙金屬溫度計的感溫元件與標準水銀溫度計的感溫液置于同一環境溫度中，注意控制被測介質溫度的變化緩慢而均勻。如多支雙金屬溫度計或壓力式溫度計同時校準，應按正、反順序檢測兩次，取其平均值。