在氢燃料电池极板测试、半导体器件可靠性验证等精密实验中，快速温变试验箱需在短时间内完成温度变化，同时保证箱内温场高度均匀。传统单点控制方式难以应对复杂热传导与对流问题，而 “分布式协同控制" 技术，通过多传感器阵列与温场动态均衡算法的深度融合，为试验箱温控带来革命性突破。
多传感器阵列构成了分布式协同控制的 “感知神经"。在试验箱内部，数十个高精度温度传感器呈三维立体布局，覆盖箱体各个角落。这些传感器具备毫秒级响应速度与 ±0.1℃的测量精度，能够实时捕捉温场的细微变化。当局部区域因气流扰动或设备散热产生温差时，传感器阵列可立即将数据同步至控制系统，形成高密度温度监测网络，消除传统单点测温的盲区。
温场动态均衡算法则是实现精准调控的 “智慧大脑"。该算法基于传感器阵列采集的海量数据，采用分布式计算架构，对试验箱内多个独立温控单元进行协同调度。当检测到箱体前部温度高于目标值时，算法会动态降低该区域加热单元功率，同步增强后部制冷单元输出，并优化风机转速与风向，加速热量转移。这种 “全局感知 - 局部调控 - 动态平衡" 的控制模式，打破了传统温控单元各自为战的局限，实现了热量的智能分配与温场的实时优化。
某新能源实验室的实际应用验证了该技术的性能。在 - 30℃至 80℃的快速温变测试中，采用分布式协同控制后，试验箱内温差从传统方案的 ±2.0℃降至 ±0.6℃，温场均匀性提升超 70%。这一突破有效解决了因温场不均导致的测试结果离散问题，确保氢燃料电池极板在全工况模拟下的性能数据真实可靠。 此外，该系统还具备自学习能力。通过机器学习算法，系统可根据历史调控数据与实时温场状态，自动优化控制策略。在持续的测试循环中，算法能逐渐 “记忆" 试验箱的热特性与气流规律，使温场均衡效率提升 30%，大幅减少人工调试时间与成本。
快速温变试验箱的 “分布式协同控制" 技术，以多传感器阵列与动态均衡算法的深度融合，实现了温场控制从 “被动响应" 到 “主动调控" 的跨越。这一技术不仅推动了试验设备的智能化升级，更为材料研发、新能源技术验证等领域提供了坚实的技术支撑。
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