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龙图腾网获悉淄博市检验检测计量研究总院;山东森荣新材料股份有限公司申请的专利聚四氟乙烯专用烧结炉及其检定方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119642564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510181611.9，技术领域涉及：F27B9/16；该发明授权聚四氟乙烯专用烧结炉及其检定方法及系统是由于萌;王军;高翔;董昌利;祝淑婷;王鹏飞;褚海宁;荣钦功设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本聚四氟乙烯专用烧结炉及其检定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于塑料加工技术领域，具体涉及聚四氟乙烯专用烧结炉及其检定方法及系统，烧结炉包括炉体、设于炉体内部的检定装置、设置在炉体一侧的控制装置，控制装置上设置有与其配合使用的报警器，控制装置中设有数据处理模块，数据收发模块，数据采集模块，采集控制模块；方法包括通过采集控制模块启动检定装置运作，获取炉体内部不同位置的温度数据与压力数据，基于支持向量机，建立故障类型模型，存在异常时控制报警器报警；系统包括数据采集子系统，故障类型模型建立子系统，异常判断子系统和产品质量合格判断子系统。本发明有助于精确掌握烧结炉内的实际情况，及时发现温度不均匀，以便对烧结工艺进行优化，提高聚四氟乙烯制品的烧结质量。

本发明授权聚四氟乙烯专用烧结炉及其检定方法及系统在权利要求书中公布了：1.聚四氟乙烯专用烧结炉的检定方法，其特征在于，聚四氟乙烯专用烧结炉包括炉体（1）、设于炉体（1）内部的检定装置、设置在炉体（1）一侧的控制装置（2），其中： 检定装置包括检定器（9）以及设于检定器（9）上的温度传感器（10）和压力传感器（11），温度传感器（10）用于对炉体（1）内部温度进行检测，压力传感器（11）用于对炉体（1）内部压力进行检测； 炉体（1）中设置有用于放置聚四氟乙烯的架体（5），架体（5）下端延伸至炉体（1）外部，且架体（5）下端安装有第一驱动电机（6），第一驱动电机（6）安装在炉体（1）底部； 炉体（1）内底部设置有加热管（7），加热管（7）上方设置有隔离网（8），炉体（1）顶部设置有鼓风机（4）； 控制装置（2）上设置有与其配合使用的报警器（3），控制装置（2）中设有数据处理模块，数据收发模块，数据采集模块，采集控制模块，其中： 数据采集模块用于检测并收集炉体（1）的运行数据，通过数据收发模块发送给数据处理模块； 数据处理模块用于处理炉体（1）运行过程中的运行数据、温度数据以及压力数据，并控制处理炉体（1）运行过程中的温度与压力； 温度传感器（10）用于将炉体（1）内部的温度数据通过数据收发模块发送给数据处理模块；压力传感器（11）用于将炉体（1）内部的压力数据通过数据收发模块发送给数据处理模块； 采集控制模块用于控制检定装置进行运作，对炉体（1）内部各点进行温度数据与压力数据采集； 数据处理模块与数据收发模块、温度传感器（10）、压力传感器（11）、数据采集模块、采集控制模块通信连接； 还包括驱动件，驱动件设置在检定器（9）背侧，用于带动检定器（9）进行水平移动； 驱动件下方设置有丝杆（13）以及支架（14），与驱动件配合使用，用于对检定器（9）进行上下移动； 检定装置还包括连接件，连接件设置在检定器（9）与驱动件之间，用于将检定器（9）与丝杆（13）进行限位连接； 驱动件包括驱动箱（15）、第二驱动电机（20）、液压杆（22）、伸缩杆（23）以及卡接件，第二驱动电机（20）、液压杆（22）、伸缩杆（23）以及卡接件均设置在驱动箱（15）中； 第二驱动电机（20）通过螺丝连接有安装板（21），第二驱动电机（20）下方设置有两个啮合连接的锥齿轮（19），一个锥齿轮（19）设置在第二驱动电机（20）输出端，另一个锥齿轮（19）连接有移动齿轮（24），移动齿轮（24）设置在驱动箱（15）外部； 液压杆（22）与伸缩杆（23）成对称设置，且均通过螺丝安装在安装板（21）底部与驱动箱（15）内底部之间，液压杆（22）用于带动第二驱动电机（20）以及与其连接的锥齿轮（19）上下移动； 卡接件包括卡接块（18）与连接块（16），卡接块（18）通过杆子安装在与第二驱动电机（20）输出端连接的锥齿轮（19）底部，连接块（16）安装在丝杆（13）上端，且连接块（16）内部设置有与卡接块（18）相适配的连接槽（17）； 连接槽（17）包括连接部与卡接部，连接部设置在卡接部的下方，卡接部内壁设置有与卡接块（18）相适配的凹槽，卡接块（18）不与连接部内壁相接触； 当第二驱动电机（20）以及与其连接的锥齿轮（19）上移时，卡接块（18）上移与卡接部装配使用，用于带动丝杆（13）进行转动，当第二驱动电机（20）以及与其连接的锥齿轮（19）上移时，卡接块（18）下移与连接部装配使用，用于带动移动齿轮（24）进行转动； 驱动箱（15）背部上下对称设置有滑块（25），滑块（25）滑动连接有侧板（27），侧板（27）靠近驱动箱（15）一侧通过螺丝安装有前面板（28），侧板（27）通过螺丝安装在炉体（1）内侧壁上； 侧板（27）上开设有与滑块（25）相适配的滑槽，侧板（27）内侧底部设置有齿轨（26），移动齿轮（24）啮合设置在齿轨（26）上； 连接件包括滑动座（12）、连接座（30）、移动板（29）以及限位件（31），滑动座（12）呈L形，滑动座（12）套设在丝杆（13）与支架（14）上，且与丝杆（13）螺纹连接，丝杆（13）与支架（14）均安装在驱动箱（15）底部，支架（14）呈L形，丝杆（13）下端安装在支架（14）内侧底部； 连接座（30）设置在滑动座（12）外侧上，移动板（29）对称设置在检定器（9）背部，且与连接座（30）滑动连接； 限位件（31）呈对称设置，且设置在连接座（30）内部，限位件（31）包括交叉部与限位部，交叉部一端连接有限位部，交叉部另一端延伸至连接座（30）外部，两个限位件（31）中的交叉部转动连接，且呈交叉设置，两个交叉部连接处外部安装有扭簧（32），限位部延伸至连接座（30）外部，且贯穿于移动板（29），移动板（29）上开设有与卡接部相适配的卡槽（33）； 基于上述聚四氟乙烯专用烧结炉的检定方法，包括以下步骤： 通过采集控制模块启动检定装置运作，获取炉体（1）内部不同位置的温度数据与压力数据； 基于支持向量机，建立故障类型模型； 获取炉体（1）内部的温度相关数据与压力相关数据，建立温度分布模型与压力分布模型，得到预测温度分布与预测压力，分别判断炉体（1）内是否存在异常热传递状况与压力异常，并确定异常热传递状况等级与压力异常等级，异常热传递状况等级包括异常状况一级、异常状况二级，压力异常等级包括异常一级、异常二级： 若异常状况二级与异常二级中有一个存在，则控制报警器（3）报警； 获取炉体（1）内部的历史数据集，建立产品质量预测模型，得到产品质量预测值，判断预测的产品质量是否合格： 若不合格，则判断故障类型，并进行调节； 若合格，则继续进行检测； 建立故障类型模型，包括以下步骤： 获取历史温度异常数据与历史压力异常数据以及对应的故障类型，得到异常数据集，建立径向基核函数； 将异常数据集分为训练集和测试集，将训练集导入支持向量机中，对支持向量机进行训练； 将测试集导入至训练后的支持向量机中，对支持向量机进行测试，得到故障类型模型； 径向基核函数的表达式为： ； 式中，为与之间的径向基核函数值，为第g个输入样本特征向量，为第h个输入样本特征向量，为核函数参数； 的表达式为： ； 式中，a为维度编号，m为特征向量的维度，为第a个维度第g个输入样本特征向量，为第a个维度第h个输入样本特征向量； 判断炉体（1）内是否存在异常热传递状况与压力异常，并确定异常热传递状况等级与压力异常等级，包括以下步骤： 获取炉体（1）的基本数据，基本数据包括炉体（1）长度、炉体（1）宽度、炉体（1）高度； 基于基本数据，将炉体（1）内部区域离散为多个相互连接的单元，每个单元都有自己的节点，在单元内，得到单元内的温度表达式，将其代入热传导方程，得到代数方程，并在单元上进行积分和推导，得到单元的刚度矩阵和荷载向量； 将各个单元的代数方程按照节点的连接关系进行组装，形成炉体（1）内部区域的总体代数方程组； 运用迭代法求解总体代数方程组，得到各个节点的预测温度值，即为得到炉体（1）内部的预测温度分布； 将炉体（1）内部的预测温度分布与获取的炉体（1）内部不同位置的温度数据进行比对，得到温度比对差值的绝对值，将温度比对差值的绝对值与数据库中存储的温度偏差值范围进行比对： 若温度比对差值的绝对值落入温度偏差值范围内，则炉体（1）内存在异常热传递状况，且记为异常状况一级； 若温度比对差值的绝对值小于温度偏差值范围的最小值，则炉体（1）内不存在异常热传递状况； 若温度比对差值的绝对值大于温度偏差值范围的最大值，则炉体（1）内存在异常热传递状况，且记为异常状况二级； 热传导方程为： ； 式中，为炉体（1）的材料密度，c为炉体（1）的比热容，为梯度算子，T为温度，t为时间，为温度随时间的变化率，为对流密度的散度，k为热导率，为温度梯度，Q为炉体（1）内部热源强度； 温度表达式为： ； 式中，为在空间坐标为处的温度，为形函数，为单元节点i的温度，I为单位节点数量； 总体代数方程组为： ； 式中，为总体刚度矩阵，为节点温度向量，为总体荷载向量； 基于理想气体状态，得到理想气体状态方程，分析得到炉体（1）内气体的理论压力； 引入泄露模型，确定气体泄露情况； 根据质量守恒定律，结合理想气体状态方程，推导出考虑泄露情况下压力随时间变化的方程，得到压力修正值，结合理论压力，得到预测压力； 将炉体（1）内部的预测压力与获取的炉体（1）内部不同位置的压力数据进行比对，得到压力比对差值的绝对值，将压力比对差值的绝对值与数据库中存储的压力偏差值范围进行比对： 若压力比对差值的绝对值落入压力偏差值范围内，则炉体（1）内存在压力异常，且记为异常一级； 若压力比对差值的绝对值小于压力偏差值范围的最小值，则炉体（1）内不存在压力异常； 若压力比对差值的绝对值大于压力偏差值范围的最大值，则炉体（1）内存在压力异常，且记为异常状况二级； 理想气体状态方程为： ； 式中，P为炉体（1）内部压力，V为气体所占体积，n为物质的量，R为普适气体常量，为炉体（1）内部温度； 泄露模型为： ； 式中，为泄露质量流量，为流量系数，为泄露面积，为气体密度，为压力差； 考虑泄露情况下压力随时间变化的方程为： ； 式中，为时刻t时的压力，为气体的温度，E为泄露系数，为积分常数，为初始时刻的压力，为外界环境压力，t为时间点编号； 压力修正值的计算公式为： ； 式中，为压力修正值，为理想状态下的压力； 预测压力的计算公式为： ； 式中，为预测压力； 判断预测的产品质量是否合格包括以下步骤： 历史数据集包括历史温度数据、历史压力数据、历史产品质量数据，产品质量数据包括产品密度、产品拉伸强度、产品熔点、产品介电常数； 对历史数据集进行数据清洗，检查历史数据集中是否存在缺失值，若存在缺失值，对其进行中位数填充； 查找是否存在异常值，若存在，删除异常值； 对历史数据集进行特征工程，得到历史特征数据集，历史特征数据集包括温度平均值、温度标准差、温度变化率、压力平均值、压力标准差、产品密度平均值、产品密度标准差、产品拉伸强度平均值、产品拉伸强度标准差、产品熔点平均值、产品熔点标准差、产品介电常数平均值、产品介电常数标准差； 将历史特征数据集划分为训练集和测试集，将训练集导入随机森林回归模型； 设定随机森林回归模型的参数，包括确定树的数量，控制决策树的最大深度，确定节点分裂所需的最小样本数； 从训练集中有放回地随机抽取样本数据构建多颗决策树进行训练，得到产品质量预测模型，并通过测试集对产品质量预测模型进行测试； 将获取的炉体（1）内部当前的不同位置的温度数据与压力数据输入至产品质量预测模型中，得到预测的产品质量数据，综合分析得到产品质量预测值，预测的产品质量数据包括预测产品密度、预测产品拉伸强度、预测产品熔点、预测产品介电常数； 将产品质量预测值与产品质量的合格阈值进行比较，若产品质量预测值高于产品质量的合格阈值，则合格； 若产品质量预测值低于产品质量的合格阈值，则不合格； 产品质量预测值的计算公式为： ； 式中，为产品质量预测值，为预测产品密度，为预测产品拉伸强度，为预测产品熔点，为预测产品介电常数，Md为产品密度，Ls为产品拉伸强度，Rd为产品熔点，Jd为产品介电常数，为的权重因子，为的权重因子，为的权重因子，为的权重因子，e为自然常数； 判断故障类型包括以下步骤： 将获取的炉体（1）内部当前的不同位置的温度数据与压力数据输入中故障类型模型中； 若存在异常状况一级，但不存在异常一级，则将温度数据与故障类型模型中存储的各异常温度数据进行依次比对，获取最相近的异常温度数据对应的故障类型，并输出； 若存在异常一级，但不存在异常状况一级，则将压力数据与故障类型模型中存储的各异常压力数据进行依次比对，获取最相近的异常压力数据对应的故障类型，并输出； 若异常状况一级与异常一级均不存在，则进行检修。

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