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龍圖騰網獲悉淄博市檢驗檢測計量研究總院;山東森榮新材料股份有限公司申請的專利聚四氟乙烯專用燒結爐及其檢定方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119642564B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510181611.9，技術領域涉及：F27B9/16；該發明授權聚四氟乙烯專用燒結爐及其檢定方法及系統是由于萌;王軍;高翔;董昌利;祝淑婷;王鵬飛;褚海寧;榮欽功設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本聚四氟乙烯專用燒結爐及其檢定方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于塑料加工技術領域，具體涉及聚四氟乙烯專用燒結爐及其檢定方法及系統，燒結爐包括爐體、設于爐體內部的檢定裝置、設置在爐體一側的控制裝置，控制裝置上設置有與其配合使用的報警器，控制裝置中設有數據處理模塊，數據收發模塊，數據采集模塊，采集控制模塊；方法包括通過采集控制模塊啟動檢定裝置運作，獲取爐體內部不同位置的溫度數據與壓力數據，基于支持向量機，建立故障類型模型，存在異常時控制報警器報警；系統包括數據采集子系統，故障類型模型建立子系統，異常判斷子系統和產品質量合格判斷子系統。本發明有助于精確掌握燒結爐內的實際情況，及時發現溫度不均勻，以便對燒結工藝進行優化，提高聚四氟乙烯制品的燒結質量。

本發明授權聚四氟乙烯專用燒結爐及其檢定方法及系統在權利要求書中公布了：1.聚四氟乙烯專用燒結爐的檢定方法，其特征在于，聚四氟乙烯專用燒結爐包括爐體（1）、設于爐體（1）內部的檢定裝置、設置在爐體（1）一側的控制裝置（2），其中： 檢定裝置包括檢定器（9）以及設于檢定器（9）上的溫度傳感器（10）和壓力傳感器（11），溫度傳感器（10）用于對爐體（1）內部溫度進行檢測，壓力傳感器（11）用于對爐體（1）內部壓力進行檢測； 爐體（1）中設置有用于放置聚四氟乙烯的架體（5），架體（5）下端延伸至爐體（1）外部，且架體（5）下端安裝有第一驅動電機（6），第一驅動電機（6）安裝在爐體（1）底部； 爐體（1）內底部設置有加熱管（7），加熱管（7）上方設置有隔離網（8），爐體（1）頂部設置有鼓風機（4）； 控制裝置（2）上設置有與其配合使用的報警器（3），控制裝置（2）中設有數據處理模塊，數據收發模塊，數據采集模塊，采集控制模塊，其中： 數據采集模塊用于檢測并收集爐體（1）的運行數據，通過數據收發模塊發送給數據處理模塊； 數據處理模塊用于處理爐體（1）運行過程中的運行數據、溫度數據以及壓力數據，并控制處理爐體（1）運行過程中的溫度與壓力； 溫度傳感器（10）用于將爐體（1）內部的溫度數據通過數據收發模塊發送給數據處理模塊；壓力傳感器（11）用于將爐體（1）內部的壓力數據通過數據收發模塊發送給數據處理模塊； 采集控制模塊用于控制檢定裝置進行運作，對爐體（1）內部各點進行溫度數據與壓力數據采集； 數據處理模塊與數據收發模塊、溫度傳感器（10）、壓力傳感器（11）、數據采集模塊、采集控制模塊通信連接； 還包括驅動件，驅動件設置在檢定器（9）背側，用于帶動檢定器（9）進行水平移動； 驅動件下方設置有絲桿（13）以及支架（14），與驅動件配合使用，用于對檢定器（9）進行上下移動； 檢定裝置還包括連接件，連接件設置在檢定器（9）與驅動件之間，用于將檢定器（9）與絲桿（13）進行限位連接； 驅動件包括驅動箱（15）、第二驅動電機（20）、液壓桿（22）、伸縮桿（23）以及卡接件，第二驅動電機（20）、液壓桿（22）、伸縮桿（23）以及卡接件均設置在驅動箱（15）中； 第二驅動電機（20）通過螺絲連接有安裝板（21），第二驅動電機（20）下方設置有兩個嚙合連接的錐齒輪（19），一個錐齒輪（19）設置在第二驅動電機（20）輸出端，另一個錐齒輪（19）連接有移動齒輪（24），移動齒輪（24）設置在驅動箱（15）外部； 液壓桿（22）與伸縮桿（23）成對稱設置，且均通過螺絲安裝在安裝板（21）底部與驅動箱（15）內底部之間，液壓桿（22）用于帶動第二驅動電機（20）以及與其連接的錐齒輪（19）上下移動； 卡接件包括卡接塊（18）與連接塊（16），卡接塊（18）通過桿子安裝在與第二驅動電機（20）輸出端連接的錐齒輪（19）底部，連接塊（16）安裝在絲桿（13）上端，且連接塊（16）內部設置有與卡接塊（18）相適配的連接槽（17）； 連接槽（17）包括連接部與卡接部，連接部設置在卡接部的下方，卡接部內壁設置有與卡接塊（18）相適配的凹槽，卡接塊（18）不與連接部內壁相接觸； 當第二驅動電機（20）以及與其連接的錐齒輪（19）上移時，卡接塊（18）上移與卡接部裝配使用，用于帶動絲桿（13）進行轉動，當第二驅動電機（20）以及與其連接的錐齒輪（19）上移時，卡接塊（18）下移與連接部裝配使用，用于帶動移動齒輪（24）進行轉動； 驅動箱（15）背部上下對稱設置有滑塊（25），滑塊（25）滑動連接有側板（27），側板（27）靠近驅動箱（15）一側通過螺絲安裝有前面板（28），側板（27）通過螺絲安裝在爐體（1）內側壁上； 側板（27）上開設有與滑塊（25）相適配的滑槽，側板（27）內側底部設置有齒軌（26），移動齒輪（24）嚙合設置在齒軌（26）上； 連接件包括滑動座（12）、連接座（30）、移動板（29）以及限位件（31），滑動座（12）呈L形，滑動座（12）套設在絲桿（13）與支架（14）上，且與絲桿（13）螺紋連接，絲桿（13）與支架（14）均安裝在驅動箱（15）底部，支架（14）呈L形，絲桿（13）下端安裝在支架（14）內側底部； 連接座（30）設置在滑動座（12）外側上，移動板（29）對稱設置在檢定器（9）背部，且與連接座（30）滑動連接； 限位件（31）呈對稱設置，且設置在連接座（30）內部，限位件（31）包括交叉部與限位部，交叉部一端連接有限位部，交叉部另一端延伸至連接座（30）外部，兩個限位件（31）中的交叉部轉動連接，且呈交叉設置，兩個交叉部連接處外部安裝有扭簧（32），限位部延伸至連接座（30）外部，且貫穿于移動板（29），移動板（29）上開設有與卡接部相適配的卡槽（33）； 基于上述聚四氟乙烯專用燒結爐的檢定方法，包括以下步驟： 通過采集控制模塊啟動檢定裝置運作，獲取爐體（1）內部不同位置的溫度數據與壓力數據； 基于支持向量機，建立故障類型模型； 獲取爐體（1）內部的溫度相關數據與壓力相關數據，建立溫度分布模型與壓力分布模型，得到預測溫度分布與預測壓力，分別判斷爐體（1）內是否存在異常熱傳遞狀況與壓力異常，并確定異常熱傳遞狀況等級與壓力異常等級，異常熱傳遞狀況等級包括異常狀況一級、異常狀況二級，壓力異常等級包括異常一級、異常二級： 若異常狀況二級與異常二級中有一個存在，則控制報警器（3）報警； 獲取爐體（1）內部的歷史數據集，建立產品質量預測模型，得到產品質量預測值，判斷預測的產品質量是否合格： 若不合格，則判斷故障類型，并進行調節； 若合格，則繼續進行檢測； 建立故障類型模型，包括以下步驟： 獲取歷史溫度異常數據與歷史壓力異常數據以及對應的故障類型，得到異常數據集，建立徑向基核函數； 將異常數據集分為訓練集和測試集，將訓練集導入支持向量機中，對支持向量機進行訓練； 將測試集導入至訓練后的支持向量機中，對支持向量機進行測試，得到故障類型模型； 徑向基核函數的表達式為： ； 式中，為與之間的徑向基核函數值，為第g個輸入樣本特征向量，為第h個輸入樣本特征向量，為核函數參數； 的表達式為： ； 式中，a為維度編號，m為特征向量的維度，為第a個維度第g個輸入樣本特征向量，為第a個維度第h個輸入樣本特征向量； 判斷爐體（1）內是否存在異常熱傳遞狀況與壓力異常，并確定異常熱傳遞狀況等級與壓力異常等級，包括以下步驟： 獲取爐體（1）的基本數據，基本數據包括爐體（1）長度、爐體（1）寬度、爐體（1）高度； 基于基本數據，將爐體（1）內部區域離散為多個相互連接的單元，每個單元都有自己的節點，在單元內，得到單元內的溫度表達式，將其代入熱傳導方程，得到代數方程，并在單元上進行積分和推導，得到單元的剛度矩陣和荷載向量； 將各個單元的代數方程按照節點的連接關系進行組裝，形成爐體（1）內部區域的總體代數方程組； 運用迭代法求解總體代數方程組，得到各個節點的預測溫度值，即為得到爐體（1）內部的預測溫度分布； 將爐體（1）內部的預測溫度分布與獲取的爐體（1）內部不同位置的溫度數據進行比對，得到溫度比對差值的絕對值，將溫度比對差值的絕對值與數據庫中存儲的溫度偏差值范圍進行比對： 若溫度比對差值的絕對值落入溫度偏差值范圍內，則爐體（1）內存在異常熱傳遞狀況，且記為異常狀況一級； 若溫度比對差值的絕對值小于溫度偏差值范圍的最小值，則爐體（1）內不存在異常熱傳遞狀況； 若溫度比對差值的絕對值大于溫度偏差值范圍的最大值，則爐體（1）內存在異常熱傳遞狀況，且記為異常狀況二級； 熱傳導方程為： ； 式中，為爐體（1）的材料密度，c為爐體（1）的比熱容，為梯度算子，T為溫度，t為時間，為溫度隨時間的變化率，為對流密度的散度，k為熱導率，為溫度梯度，Q為爐體（1）內部熱源強度； 溫度表達式為： ； 式中，為在空間坐標為處的溫度，為形函數，為單元節點i的溫度，I為單位節點數量； 總體代數方程組為： ； 式中，為總體剛度矩陣，為節點溫度向量，為總體荷載向量； 基于理想氣體狀態，得到理想氣體狀態方程，分析得到爐體（1）內氣體的理論壓力； 引入泄露模型，確定氣體泄露情況； 根據質量守恒定律，結合理想氣體狀態方程，推導出考慮泄露情況下壓力隨時間變化的方程，得到壓力修正值，結合理論壓力，得到預測壓力； 將爐體（1）內部的預測壓力與獲取的爐體（1）內部不同位置的壓力數據進行比對，得到壓力比對差值的絕對值，將壓力比對差值的絕對值與數據庫中存儲的壓力偏差值范圍進行比對： 若壓力比對差值的絕對值落入壓力偏差值范圍內，則爐體（1）內存在壓力異常，且記為異常一級； 若壓力比對差值的絕對值小于壓力偏差值范圍的最小值，則爐體（1）內不存在壓力異常； 若壓力比對差值的絕對值大于壓力偏差值范圍的最大值，則爐體（1）內存在壓力異常，且記為異常狀況二級； 理想氣體狀態方程為： ； 式中，P為爐體（1）內部壓力，V為氣體所占體積，n為物質的量，R為普適氣體常量，為爐體（1）內部溫度； 泄露模型為： ； 式中，為泄露質量流量，為流量系數，為泄露面積，為氣體密度，為壓力差； 考慮泄露情況下壓力隨時間變化的方程為： ； 式中，為時刻t時的壓力，為氣體的溫度，E為泄露系數，為積分常數，為初始時刻的壓力，為外界環境壓力，t為時間點編號； 壓力修正值的計算公式為： ； 式中，為壓力修正值，為理想狀態下的壓力； 預測壓力的計算公式為： ； 式中，為預測壓力； 判斷預測的產品質量是否合格包括以下步驟： 歷史數據集包括歷史溫度數據、歷史壓力數據、歷史產品質量數據，產品質量數據包括產品密度、產品拉伸強度、產品熔點、產品介電常數； 對歷史數據集進行數據清洗，檢查歷史數據集中是否存在缺失值，若存在缺失值，對其進行中位數填充； 查找是否存在異常值，若存在，刪除異常值； 對歷史數據集進行特征工程，得到歷史特征數據集，歷史特征數據集包括溫度平均值、溫度標準差、溫度變化率、壓力平均值、壓力標準差、產品密度平均值、產品密度標準差、產品拉伸強度平均值、產品拉伸強度標準差、產品熔點平均值、產品熔點標準差、產品介電常數平均值、產品介電常數標準差； 將歷史特征數據集劃分為訓練集和測試集，將訓練集導入隨機森林回歸模型； 設定隨機森林回歸模型的參數，包括確定樹的數量，控制決策樹的最大深度，確定節點分裂所需的最小樣本數； 從訓練集中有放回地隨機抽取樣本數據構建多顆決策樹進行訓練，得到產品質量預測模型，并通過測試集對產品質量預測模型進行測試； 將獲取的爐體（1）內部當前的不同位置的溫度數據與壓力數據輸入至產品質量預測模型中，得到預測的產品質量數據，綜合分析得到產品質量預測值，預測的產品質量數據包括預測產品密度、預測產品拉伸強度、預測產品熔點、預測產品介電常數； 將產品質量預測值與產品質量的合格閾值進行比較，若產品質量預測值高于產品質量的合格閾值，則合格； 若產品質量預測值低于產品質量的合格閾值，則不合格； 產品質量預測值的計算公式為： ； 式中，為產品質量預測值，為預測產品密度，為預測產品拉伸強度，為預測產品熔點，為預測產品介電常數，Md為產品密度，Ls為產品拉伸強度，Rd為產品熔點，Jd為產品介電常數，為的權重因子，為的權重因子，為的權重因子，為的權重因子，e為自然常數； 判斷故障類型包括以下步驟： 將獲取的爐體（1）內部當前的不同位置的溫度數據與壓力數據輸入中故障類型模型中； 若存在異常狀況一級，但不存在異常一級，則將溫度數據與故障類型模型中存儲的各異常溫度數據進行依次比對，獲取最相近的異常溫度數據對應的故障類型，并輸出； 若存在異常一級，但不存在異常狀況一級，則將壓力數據與故障類型模型中存儲的各異常壓力數據進行依次比對，獲取最相近的異常壓力數據對應的故障類型，并輸出； 若異常狀況一級與異常一級均不存在，則進行檢修。

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