智能盐雾试验箱的故障诊断模型：基于温度、湿度、压力参数异常识别算法

在材料腐蚀测试领域，智能盐雾试验箱的稳定运行直接决定测试数据的可靠性。基于温度、湿度、压力参数异常识别算法构建的故障诊断模型，为设备的高效运维提供了全新解决方案。

模型的核心是三级异常识别逻辑。一级识别采用阈值法，当温度偏离设定值 ±3℃、湿度低于 90% RH 或压力波动超过 ±0.02MPa 时，触发初级报警。二级识别引入趋势分析法，通过滑动窗口算法计算 5 分钟内的参数变化率，例如温度在 10 分钟内持续下降 0.5℃/min，即使未超阈值也判定为潜在故障。三级识别则运用 BP 神经网络，对历史故障数据训练后，可识别参数耦合异常，如 “温度正常但湿度骤降伴随压力波动" 的组合特征，精准定位加热管结垢导致的热交换效率下降问题。