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產品分類 / PRODUCT
更新時間：2025-03-22 
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溫濕度控制是耐黃老化試驗箱模擬真實環境的核心技術環節。本文通過建立溫度與濕度耦合的動力學模型，解析試驗箱內熱質傳遞過程及控制算法優化策略，為高精度環境模擬提供理論依據與工程實踐指導。
耐黃老化試驗需在恒定或循環溫濕度條件下運行，其控制難點包括：
非線性耦合：溫度變化影響濕度，濕度波動反向干擾溫度；
滯后性：加熱/制冷模塊響應延遲；
空間均勻性：箱體結構導致局部溫濕度差異。
基于能量守恒定律，建立熱平衡方程：
C(dT/dt) = 加熱功率 - 制冷功率 - 熱損失*
其中：
C：箱體等效熱容
T：箱內溫度
熱損失與箱體傳熱系數和環境溫度相關
濕度變化由蒸汽生成與冷凝速率決定：
dH/dt = (蒸汽輸入 - 除濕輸出) / 箱體容積
濕度控制需耦合溫度參數（高溫下飽和濕度更高）。
溫度與濕度相互影響，需聯合求解非線性方程組：
溫度上升 → 飽和濕度增加 → 實際濕度相對降低
濕度增加 → 潛熱釋放 → 溫度波動
前饋補償：預判溫濕度干擾（如加濕時提前降溫）；
模糊PID自適應：
大誤差時增強比例控制；
小誤差時強化積分消除靜差。
實時預測未來3~5個控制周期的溫濕度；
優化目標：最小化溫濕度設定值與實際值的偏差；
實驗證明，MPC比傳統PID波動降低60%。
測試條件：目標溫度60℃±0.5℃，濕度80%±3% RH
結果對比：
| 控制方法 | 溫度波動 | 濕度波動 | 穩定時間 |
|---|---|---|---|
| 傳統PID | ±1.2℃ | ±8% RH | 25分鐘 |
| 模糊MPC | ±0.3℃ | ±2.5% RH | 18分鐘 |
實測數據：溫度標準差0.28℃，濕度標準差2.1%。
傳感器異常時啟用模型預測值；
加熱器故障后自動切換制冷補償。
動態調整PID參數降低待機能耗15%~20%；
冷凝水回收實現加濕-除濕循環。
數字孿生：虛擬試驗箱實時映射物理系統；
AI自主優化：通過歷史數據訓練控制策略。
基于動力學模型的溫濕度控制系統顯著提升了試驗箱的模擬精度與響應速度。解耦控制與MPC算法的結合可滿足復雜工況需求，未來智能化技術將進一步推動該領域發展。
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