CN119472313A 交变湿热试验箱湿度梯度补偿方法及装置 （广东科明环境仪器工业有限公司）

术产业开发区北部工业城工业北四路行空间湿度梯度分布分析，并进行离散插值拟数据对三维湿度梯度趋势网络进行动态湿度扩监测参数对三维湿度梯度趋势网络进行环境变2步骤S1：基于多维度传感器阵列获取试验箱状态监测步骤S2：对交变湿热试验箱进行内部动态气流扩散分析，步骤S3：基于试验箱动态气流扩散数据对三维湿度梯度步骤S4：获取试验箱外部环境监测参数；基于试验箱外步骤S5：根据环境波动下湿度梯度变化关联数据对动态步骤S6：基于环境波动下湿度梯度补偿扩散规律对多3.根据权利要求2所述的交变湿热试验箱湿度梯对每一个节点的空间位置坐标进行传感器节点分布分析，从而得基于传感器节点分布数据对试验箱状态监测参数进行区域参数分对多个试验箱区域监测参数进行逐个区域湿度计算，提取每一个对每一个试验箱区域的湿度参数进行区域间湿度差异计算，以生成区域间湿度差异步骤S21：对交变湿热试验箱进行内部几何形态分析，以得到试验箱内部几何形态数3步骤S22：对试验箱内部几何形态数据进行空间拓扑结构识别，提取空间拓扑结构数步骤S34：基于动态湿度扩散路径数据对三维湿度梯度趋势网络进行动态湿度扩散渲步骤S42：对试验箱外部环境监测参数进行环境参数变化分析，生成环境参数变化数步骤S52：基于环境波动下湿度梯度变化关联数据对多个区域孪生模型进行湿度补偿4步骤S64：基于环境波动下湿度梯度补偿扩散规律及每一个区域的湿度补偿值对试验湿度梯度趋势模块，用于基于多维度传感器阵列获取试验箱状气流扩散模块，用于对交变湿热试验箱进行内部动态气流扩散分析，从湿度扩散路径模块，用于基于试验箱动态气流扩散数据环境变化关联模块，用于获取试验箱外部环境监测参数；基于试湿度补偿扩散模块，用于根据环境波动下湿度梯56步骤S14：根据试验箱温度变化数据对三维湿度梯度分布特征进行湿度变化趋势些数据有助于理解湿度在不同温度下的变化规律，为湿度补偿模型的建立提供重要信息，7[0011]本发明通过提取所有的传感器节点，确保了试验箱内各个关键位置都有监测覆步骤S23：对空间拓扑结构数据进行三维拓扑点云建模，构建试验箱三维结构模步骤S24：基于试验箱状态监测参数对试验箱三维结构模型进行内部空气流动挖8步骤S31：基于试验箱动态气流扩散数据对三维湿度梯度分布特征进行湿度扩散步骤S34：基于动态湿度扩散路径数据对三维湿度梯度趋势网络进行动态湿度扩9步骤S52：基于环境波动下湿度梯度变化关联数据对多个区域孪生模型进行湿度补偿流动模拟数据进行湿度梯度补偿扩散演变，生成环境波动下湿度梯度补偿扩散规律，步骤S62：基于预设试验箱湿度值对每一个区域模型的湿度分布值进行湿度偏差步骤S64：基于环境波动下湿度梯度补偿扩散规律及每一个区域的湿度补偿值对步骤S66：对自适应湿度补偿优化参数进行迭代补偿学习，构建智能湿度补偿策[0021]本发明通过计算多个区域的当前湿度分布，可以获取每个区域模型的湿度分布自适应湿度梯度补偿，可以根据环境波动和各区域的湿度补偿值对试验箱进行湿度补偿，选的插值方法对湿度梯度数据进行拟合，生成连续的湿度分布模型，这可以通过Python中别湿度分布的模式和异常区域，将构建的三维湿度梯度趋势网络的参数记录在数据集中，境温度和湿度等，选择合适的计算流体动力学（CFD）软件进行动态气流扩散分析，如气的密度和粘度并选择合适的湍流模型（如k_ε模型或LES模型以更好地模拟气流的行时监测数据与已有的动态模型相结合，确保孪生模型能够实时反映试验箱内的湿度变化，器、气压传感器、光照传感器等，以全面监测环境变化，使用微控制器（如Arduino或梯度变化之间的关系，使用选定的方法分析外部环境监测参数与湿度梯度变化之间的关[0035]本实施例中，确保多个区域的湿度孪生模型已经构建并步骤S14：根据试验箱温度变化数据对三维湿度梯度分布特征进行湿度变化趋势化数据格式（如CSV或数据库确保每个节点的基本信息完整，包括位置标识和传感器类步骤S23：对空间拓扑结构数据进行三维拓扑点云建模，构建试验箱三维结构模步骤S24：基于试验箱状态监测参数对试验箱三维结构模型进行内部空气流动挖何形态数据，这些设备可以生成高精度的三维点云数据，对获取的原始几何数据进行清洗使用选定的方法对几何形态数据进行分析，提取试验箱的空间拓扑结构，识别不同区域及其相互连接关系，将提取的拓扑结构数据记录在数据库中，包括每个拓扑元素的性质和连接信息，将提取的空间拓扑结构数据转化为三维点云模型，使用点云处理软件（如CloudCompare或Meshlab）进行处理，选择适合的三维建模软件（如Blender、AutoCAD、括温度、湿度、气流速度和压力等，以便对空气流动进行全面分析，选择计算流体动力学力变化和流动方向等数据，整理从CFD模拟中获得的空气流动特征数据，包括时间序列数来分析气流在试验箱内的扩散特性，对动态气流数据进行扩散分析，生成气流在试验箱内步骤S31：基于试验箱动态气流扩散数据对三维湿度梯度分布特征进行湿度扩散步骤S34：基于动态湿度扩散路径数据对三维湿度梯度趋势网络进行动态湿度扩式（如CSV或数据库确保每个参数的数据完整且时间戳一致。计算各个环境参数的变化的时序数据进行分析，生成环境参数时序变化曲线。这可以通过使用数据分析软件（如环境参数的变化趋势。选择合适的算法进行突变点识别，如CUSUM（累积和控制图）、步骤S52：基于环境波动下湿度梯度变化关联数据对多个区域孪生模型进行湿度步骤S62：基于预设试验箱湿度值对每一个区域模型的湿度分布值进行湿度偏差步骤S64：基于环境波动下湿度梯度补偿扩散规律及每一个区域的湿度补偿值对步骤S66：对自适应湿度补偿优化参数进行迭代补偿学习，构建智能湿度补偿策[