要用NTC测温，根据3S内温升去预判温度

Question

最近做的一个项目，用一个铜包裹着NTC去测温，要求温度在-20度到200度，
但是NTC接触到物体后实际上升温很慢，200度的电烙铁加热好久也只能让NTC升到70度左右，
现在那边不满意，要求更改，现在是温度检测3S然后根据温度上升的速度去预测最终能到达多少度
但是我并不是很清楚这个该怎么样去操作

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了实现基于3秒内温度上升速度预测最终温度的功能，你需要进行以下几个步骤：

1. 数据采集：

   • 在不同已知温度条件下，记录NTC电阻值随时间变化的数据。
   • 为不同的目标温度，至少准备一组完整的数据，包括初始温度、3秒内的温度变化以及最终稳定温度。

2. 模型建立：

   • 基于数据点，可以考虑使用多项式拟合或其他数学模型（如指数函数、对数函数等）来描述温度上升曲线。
   • 模型的形式取决于实际数据的趋势，可以通过尝试不同的函数类型并比较其R²得分来选择最佳模型。

3. 实时预测：

   • 当你在3秒内测量到NTC的温度变化时，将这些数据代入之前建立的模型中，计算出预计达到的最终温度。

下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用线性回归模型来进行预测。注意，这只是一个基础的示例，实际应用可能需要更复杂的模型。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有以下数据，其中x是时间（秒），y是温度（摄氏度）
data = {
    50: [(0, 20), (1, 25), (2, 30), (3, 35)],
    100: [(0, 40), (1, 50), (2, 60), (3, 70)],
    # ... 对于其他目标温度添加更多数据点
}

def fit_and_predict(initial_temp, temp_change):
    # 根据初始温度找到对应的数据组
    target_temp_data = data[initial_temp]
    
    # 提取时间与温度变化数据
    x = np.array([t for t, _ in target_temp_data])
    y = np.array([temp for _, temp in target_temp_data])

    # 使用线性回归拟合数据
    model = LinearRegression()
    model.fit(x.reshape(-1, 1), y)

    # 预测3秒后的温度
    predicted_final_temp = model.predict([[3]])
    return predicted_final_temp[0]

# 示例：预测初始温度为50度，3秒内温度升高了10度的情况
predicted_final_temp = fit_and_predict(50, 10)
print(f"预测最终温度: {predicted_final_temp:.2f}℃")

请注意，这个示例仅适用于线性关系。如果你发现温度上升并不完全遵循线性规律，可能需要使用更复杂的模型，例如多项式回归、指数函数或其他非线性模型。对于这种情况，你可能需要收集更多的实验数据，并尝试不同的模型来找到最合适的预测方法。