温度传感器：高精度的热电偶或热敏电阻，分布在试验箱内部不同位置。

湿度传感器：电容式或电阻式湿度传感器，测量湿度。

压力传感器：监测箱内压力变化，保障运行。

快速准确地采集传感器数据，并进行初步的滤波和预处理。

将采集到的数据传数控制单元，常见的接口包括 RS232、RS485 或以太网。

基于历史运行数据和设备特性，建立正常运行状态的数学模型。

运用统计学方法和机器学习算法，确定正常参数范围和变化趋势。

将实时采集的数据与正常模型进行对比。

一旦数据超出预设的阈值或偏离正常趋势，触发故障诊断流程。

连续显示温度、湿度、压力等关键参数的实时值。

以图表形式呈现参数的变化趋势，便于直观分析。

通过网络连接，实现远程访问和试验箱。

方便技术人员随时随地掌握设备运行状态。

当参数接近设定的警戒值时，发出预警信号。

若出现故障，及时发出声光报警，并通知相关人员。

压缩机运行状态、制冷剂压力和温度。

诊断冷凝器和蒸发器的换热效率问题。

监测加热元件的电流和电阻变化。

分析温度上升速率异常的原因。

检查加湿器的工作状态。

识别湿度传感器的精度偏差。

监测风扇转速和风量。

诊断风道堵塞或泄漏问题。

早期发现潜在故障，及时进行维护，减少设备突发故障的概率。

确保试验箱始终在规定的参数范围内运行，提高试验结果的可信度。

减少人工巡检的工作量，提高维护效率，维修成本。

根据设备的运行状态合理安排试验计划，利用设备资源。

利用深度学习算法，进一步提高故障诊断的准确性和预测能力。

实现多台设备的集中监控和数据分析，挖掘共性问题，优化设备设计和维护策略。

在诊断出故障的基础上，具备一定的自动或调整能力，使设备尽快恢复正常运行。