傳統單級制冷循環在 -40℃以下低溫環境模擬時效率顯著下降，難以滿足測試需求。雙級制冷循環由高溫級與低溫級壓縮機串聯構成，通過中間換熱器實現能量傳遞。高溫級壓縮機先將制冷劑壓縮至中溫中壓狀態，低溫級壓縮機在此基礎上進一步壓縮至低溫高壓，經膨脹閥降壓后，可實現 -70℃甚至更低的極限溫度。在電動汽車電池低溫性能測試中，某型號試驗箱借助雙級制冷循環，在 -50℃環境下仍保持 ±0.5℃的控溫精度，確保電池在低溫下的充放電性能測試數據可靠。

傳統 PID 算法在面對復雜工況時，參數需人工反復調試，難以適應快速變溫需求。AI 自適應 PID 技術引入機器學習算法，通過實時采集箱內溫度、升溫速率、環境干擾等多維數據，構建動態模型并自主優化比例、積分、微分參數。在芯片熱循環測試中，試驗箱需在 1 分鐘內完成 -40℃至 125℃的快速切換，AI 自適應 PID 系統可根據歷史數據預測溫度變化趨勢，提前調整制冷 / 加熱功率，將過沖幅度從傳統 PID 的 ±2℃降低至 ±0.3℃，大幅提升測試效率與精度。