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。

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。