在材料老化測試領域，溫濕度、輻照度與光譜參數的協同控制直接影響測試結果的準確性。傳統設備往往各自獨立調節各參數，難以模擬真實環境中多因素耦合作用。為此，可通過硬件升級、智能算法優化、數據融合三位一體的方案，實現真正意義上的協同精準控制。
硬件層面，需構建高精度感知與執行系統。采用 MEMS（微機電系統）溫濕度傳感器、雙光柵光譜輻射計與熱電堆輻照度傳感器，將測量精度分別提升至 ±0.3℃、±1.5% RH、±2% 輻照度偏差，確保數據采集的準確性。執行端引入變頻控溫裝置、脈沖寬度調制（PWM）加濕器及可調諧濾光片組，實現溫濕度的快速響應與光譜波段的精準調節。例如，通過 PWM 技術控制加濕器的霧化頻率，可在 10 秒內將濕度調節 10% RH，滿足動態測試需求。
算法層面，依托自適應模糊 PID 控制算法與多變量協同模型。傳統 PID 算法在多參數耦合場景下易出現調節滯后問題，而模糊 PID 算法通過建立溫濕度、輻照度、光譜強度的模糊規則庫，實時調整控制參數。例如，當輻照度增加導致箱內溫度上升時，算法可自動預判并提前啟動制冷裝置，避免溫度超調。同時，基于歷史測試數據訓練的多變量協同模型，可模擬不同材料在特定環境下的參數變化趨勢，提前規劃調節策略，實現參數間的動態平衡。
數據層面，建立多源異構數據融合平臺。通過邊緣計算技術，將傳感器采集的溫濕度、光譜、輻照度數據進行實時預處理，剔除異常值后傳輸至中央控制系統。利用卡爾曼濾波算法融合不同類型數據，消除傳感器間的測量誤差。例如，當光譜儀檢測到特定波段強度變化時，系統自動關聯溫濕度數據，判斷環境變化對光譜分布的影響，進而同步調節各執行單元，確保參數協同變化。
在實際應用中，可采用模塊化設計實現系統升級。將溫濕度控制模塊、光譜調節模塊、輻照度調節模塊集成于統一的通信總線，通過標準協議實現數據交互與指令協同。例如，某光伏材料測試場景中，該方案使溫濕度波動范圍縮小至 ±0.5℃、±2% RH，輻照度與光譜分布偏差控制在 ±3% 以內，顯著提升測試數據的重復性與可靠性。通過硬件、算法與數據的深度協同，該方案將為材料老化測試提供更精準、高效的環境模擬能力。
