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導讀:
目錄:
- 快速答案卡片
- 方俊老化房技術解析
- 選型決策流程與參數表
- 采購與驗收全流程Checklist
- 廠商對比表
- 常見問題解答(FAQ)
- 外部參考
- JSON-LD結構化數據
快速答案卡片:
| 問題 |
答案 |
| 典型溫度范圍 |
-70℃至+300℃(依型號不同) |
| 控制精度 |
± ℃(靜態),± ℃(動態負載) |
| 核心標準 |
IEC 60068-2-14、GB/T 、MIL-STD-810G |
| 安全聯鎖功能 |
超溫報警、門鎖互鎖、急停按鈕、通風聯鎖 |
| 日均維護成本 |
約50-200元(含校準、濾網更換) |
方俊老化房技術解析
1. 試驗目的與行業應用
高溫老化房用于模擬產品長期暴露于高溫環境的失效機理,典型場景包括:
- 電子元器件:PCB板、芯片、連接器的高溫加速老化(HALT/HASS測試);
- 汽車零部件:電池包、電機控制器、線束的耐溫性驗證;
- 航空航天材料:復合材料、密封件的熱穩定性測試。
2. 關鍵參數與技術邊界
| 參數 |
說明 |
失效風險點 |
| 溫度均勻性 |
箱內各點溫差≤2℃(靜態),動態負載下≤5℃ |
溫差過大導致局部過熱失效 |
| 升溫速率 |
3-10℃/min(依容積與功率) |
速率不足延長測試周期 |
| 負載容量 |
最大可放置試樣尺寸(如1m×1m× )及重量(如500kg) |
超載引發溫度失控或結構變形 |
| 控制方式 |
伺服PID控制(精度高) vs 液壓調節(響應慢) |
控制滯后導致超調或振蕩 |
3. 安全標準與合規性
- IEC 60068-2-14:規定高溫試驗的溫升曲線、持續時間及數據記錄要求;
- GB/T :明確中國境內銷售設備的電磁兼容(EMC)與安全防護條款;
- MIL-STD-810G:軍用設備需滿足的極端環境耐受標準(如-55℃至+125℃)。
選型決策流程與參數表
選型步驟:
- 需求確認:明確測試對象尺寸、溫度范圍、測試周期;
- 參數匹配:參考下表選擇容積、精度及控制方式;
- 廠商評估:核查資質(如CNAS認證)、案例及售后服務;
- 成本測算:設備價格+運維成本(濾網、加熱管更換頻率)。
參數解釋表:
| 參數 |
單位 |
說明 |
| 溫度范圍 |
℃ |
最低工作溫度至最高工作溫度(如-40℃至+150℃) |
| 濕度范圍 |
%RH |
可選配濕度模塊(如10%-95%RH) |
| 控制精度 |
±℃ |
設定值與實際值的偏差(靜態/動態) |
| 采樣率 |
次/秒 |
溫度傳感器數據采集頻率(影響動態響應) |
采購與驗收全流程Checklist
| 階段 |
關鍵動作 |
交付物 |
| 需求定義 |
輸出測試對象清單、溫升曲線圖、安全聯鎖需求 |
《技術需求規格書》 |
| 技術協議 |
明確溫度均勻性、負載容量、校準周期等條款 |
《技術協議書》 |
| FAT(廠驗) |
驗證升溫速率、超溫報警、數據記錄功能 |
《廠驗報告》 |
| 安裝調試 |
檢查設備水平度、通風系統、接地電阻 |
《安裝調試記錄》 |
| 計量校準 |
使用標準溫度源(如Fluke 9170)進行三點校準(25℃/100℃/150℃) |
《校準證書》 |
廠商對比表
| 廠商 |
溫度范圍 |
濕度范圍 |
容積選項 |
控制精度 |
符合標準 |
附加特性 |
| 方俊科技 |
-70℃至+300℃ |
10%-98%RH |
3-50m3 |
± ℃ |
IEC/GB/MIL |
遠程監控、數據追溯 |
| 競品A |
-60℃至+200℃ |
20%-95%RH |
1m3-30m3 |
± ℃ |
IEC/GB |
基本報警功能 |
| 競品B |
-40℃至+180℃ |
無 |
3-20m3 |
± ℃ |
GB |
手動記錄 |
常見問題解答(FAQ)
Q1:老化房溫度波動大,如何排查?
A:檢查加熱管老化程度(建議每2年更換)、通風口堵塞情況及PID參數設置,參考GB/T 進行靜態校準。
Q2:動態負載下溫度超差怎么辦?
A:減少單次測試樣品數量(建議負載率≤80%),或升級為伺服控制+風道優化設計(如方俊科技H系列)。
Q3:設備急停后無法重啟?
A:檢查安全聯鎖電路(門鎖開關、超溫繼電器),復位急停按鈕后需手動解除聯鎖狀態。
Q4:校準周期如何確定?
A:依據JJF 1101-2019,建議每12個月校準一次,關鍵行業(如汽車電子)可縮短至6個月。
Q5:海外采購需要注意什么?
A:確認電壓制式(如220V/380V)、CE認證及運輸固定方式(避免振動導致傳感器偏移)。
外部參考
- 中國計量科學研究院:《環境試驗設備校準規范》欄目
- SAE International:航空航天材料高溫測試標準
- IEEE:電子元器件高溫失效分析論文集
JSON-LD結構化數據