復(fù)層式恒溫恒濕箱憑借多艙并行試驗(yàn)優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于電子、新能源、生物制藥等行業(yè)，但多腔體協(xié)同運(yùn)行導(dǎo)致故障點(diǎn)隱蔽、排查難度大。故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)的集成應(yīng)用，成為提升設(shè)備運(yùn)行可靠性、降低維護(hù)成本的核心技術(shù)支撐，其通過(guò)全參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)智能分析與精準(zhǔn)診斷，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)維修"到“主動(dòng)預(yù)警"的升級(jí)。

系統(tǒng)采用“感知-傳輸-分析-診斷"四層架構(gòu)。感知層部署多類(lèi)型傳感器，覆蓋各艙體溫度、濕度、氣壓、氣流速度等核心參數(shù)，同時(shí)嵌入振動(dòng)、電流傳感器監(jiān)測(cè)壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)等關(guān)鍵部件運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)全維度數(shù)據(jù)采集。傳輸層通過(guò)工業(yè)以太網(wǎng)與無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)融合技術(shù)，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)高速傳輸至控制中樞，保障多艙參數(shù)同步上傳與指令下發(fā)的時(shí)效性。

核心分析層基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建故障模型，通過(guò)海量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，精準(zhǔn)識(shí)別參數(shù)漂移、部件老化等潛在故障特征。針對(duì)復(fù)層式結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，系統(tǒng)特別優(yōu)化多艙協(xié)同異常診斷邏輯，可快速定位跨艙溫濕度干擾、氣流串腔等專(zhuān)屬故障。診斷層采用分級(jí)預(yù)警機(jī)制，一級(jí)預(yù)警針對(duì)參數(shù)輕微偏離，自動(dòng)觸發(fā)微調(diào)指令；二級(jí)預(yù)警聯(lián)動(dòng)聲光報(bào)警并推送故障類(lèi)型、位置及初步處理方案，大幅降低維護(hù)門(mén)檻。