在材料腐蝕測試領域，智能鹽霧試驗箱的穩定運行直接決定測試數據的可靠性。基于溫度、濕度、壓力參數異常識別算法構建的故障診斷模型，為設備的高效運維提供了全新解決方案。

模型的核心是三級異常識別邏輯。一級識別采用閾值法，當溫度偏離設定值 ±3℃、濕度低于 90% RH 或壓力波動超過 ±0.02MPa 時，觸發初級報警。二級識別引入趨勢分析法，通過滑動窗口算法計算 5 分鐘內的參數變化率，例如溫度在 10 分鐘內持續下降 0.5℃/min，即使未超閾值也判定為潛在故障。三級識別則運用 BP 神經網絡，對歷史故障數據訓練后，可識別參數耦合異常，如 “溫度正常但濕度驟降伴隨壓力波動" 的組合特征，精準定位加熱管結垢導致的熱交換效率下降問題。