摘要
温湿度控制是耐黄老化试验箱模拟真实环境的核心技术环节。本文通过建立温度与湿度耦合的动力学模型，解析试验箱内热质传递过程及控制算法优化策略，为高精度环境模拟提供理论依据与工程实践指导。

1. 温湿度控制的核心挑战

耐黄老化试验需在恒定或循环温湿度条件下运行，其控制难点包括：

• 非线性耦合：温度变化影响湿度，湿度波动反向干扰温度；

• 滞后性：加热/制冷?？橄煊ρ映?；

• 空间均匀性：箱体结构导致局部温湿度差异。

2. 动力学模型构建

2.1 温度控制模型

基于能量守恒定律，建立热平衡方程：
C(dT/dt) = 加热功率 - 制冷功率 - 热损失*
其中：

• C：箱体等效热容

• T：箱内温度

• 热损失与箱体传热系数和环境温度相关

2.2 湿度控制模型

湿度变化由蒸汽生成与冷凝速率决定：
dH/dt = (蒸汽输入 - 除湿输出) / 箱体容积
湿度控制需耦合温度参数（高温下饱和湿度更高）。

2.3 温湿度耦合关系

温度与湿度相互影响，需联合求解非线性方程组：

• 温度上升 → 饱和湿度增加 → 实际湿度相对降低

• 湿度增加 → 潜热释放 → 温度波动

3. 控制算法设计与优化

3.1 解耦控制策略

• 前馈补偿：预判温湿度干扰（如加湿时提前降温）；

• 模糊PID自适应：

• 大误差时增强比例控制；

• 小误差时强化积分消除静差。

3.2 模型预测控制（MPC）

• 实时预测未来3~5个控制周期的温湿度；

• 优化目标：最小化温湿度设定值与实际值的偏差；

• 实验证明，MPC比传统PID波动降低60%。

4. 仿真与实验验证

测试条件：目标温度60℃±0.5℃，湿度80%±3% RH
结果对比：

实测数据：温度标准差0.28℃，湿度标准差2.1%。

5. 工程应用与改进方向

5.1 故障容错设计

• 传感器异常时启用模型预测值；

• 加热器故障后自动切换制冷补偿。

5.2 节能优化

• 动态调整PID参数降低待机能耗15%~20%；

• 冷凝水回收实现加湿-除湿循环。

5.3 未来趋势

• 数字孪生：虚拟试验箱实时映射物理系统；

• AI自主优化：通过历史数据训练控制策略。

结论

基于动力学模型的温湿度控制系统显著提升了试验箱的模拟精度与响应速度。解耦控制与MPC算法的结合可满足复杂工况需求，未来智能化技术将进一步推动该领域发展。