气动式微滴喷射过程中被喷射液体流体特性变化的监测方法技术

本发明专利技术公开了气动式微滴喷射过程中被喷射液体流体特性变化的监测方法，本方法是在固定喷射参数(包括前述喷射装置几何尺寸、电磁阀导通时间Δt、电磁阀前端气源气压P

【技术实现步骤摘要】
气动式微滴喷射过程中被喷射液体流体特性变化的监测方法
本专利技术属于微滴喷射领域，具体涉及一种气动微滴喷射系统。针对气动式微滴喷射装置在工作过程中待喷射液体的流体特性可能发生变化的问题，提出一种流体特性改变的检测方法。可用于气动微滴喷射装置的实时监控。
技术介绍
微液滴喷射技术除了用于喷墨打印外，还广泛地应用于生物医学、印刷电子、3D制造等领域。传统的微液滴生产方法采用热驱动或压电驱动，在喷墨打印中得到广泛应用。除此之外，近年来一些非标准(non-standard)微液滴喷射方法取得了许多进展。气动微滴喷射是一种有代表性的非标准微滴喷射技术。相较于其他喷射方式，操作简单且适用于各种粘度和温度范围的样品。气动液滴喷射技术广泛应用于电子封装、金属3D打印、生物医药等领域。特别是在生物打印领域，气动喷射过程液体中的剪切应力远远低于压电驱动的情况。用于细胞打印时，气动微滴喷射实现了近100％的细胞存活率，使其成为施加包含细胞生物样品的技术选项。常见的气动微滴喷射装置由微滴喷射系统和监测系统组成，如图1。通过该装置可以获得较为可控的微滴，并记录储液腔内气体压强随时间变化数据与某一时刻下液滴和喷嘴的图像。微滴喷射系统主要包括：储液腔体、喷嘴、高速电磁阀、气压调节器和通气管路(包含进气通道，放气管和T形接头)。喷嘴被固定在储液腔底部，通气管路位于腔体顶部，其中的T形接头三个端口分别连接至腔体、放气管和进气通道，进气通道前端依次连接有受控制及数据处理系统控制的电磁阀和气压调节器。监测系统主要包括：高亮LED灯、用于机器视觉监控的工业相机、用于监测储液器中的气体压力的高速压力传感器可控制及数据处理系统(包含上位机、控制软件和下位机)。控制及数据处理系统会根据用户配置参数，驱动相机在一段延时(相比高速电磁阀开启信号上升沿定义的时间零点)后，记录下微滴状态图像。工业相机用于延时拍摄记录微滴的图像，位于微滴喷射系统储液腔体下方，为保证成像质量，工业相机镜头正对高亮LED灯。高速压力传感器固定在微滴喷射系统储液腔体侧壁。高速电磁阀短暂导通Δt，高速电磁阀前端高压气源P0的气体进入储液腔，并通过放气管释放。在储液腔内产生一个气压脉冲P(t)。微滴的产生是在储液腔内压强脉冲即气压随时间变化P(t)的驱动下实现的。结合相关研究，可以发现进气和放气管通路几何尺寸、储液腔中液面以上空间的体积V、电磁阀导通时间Δt、电磁阀前端气源气压P0等参数。均会对腔内气压振荡波形P(t)产生影响，进而影响微滴的产生。原则上，上述控制参数确定后，P(t)就确定了。但是实际实验中，由于气源气压P0不稳定、高速电磁阀动作重复性差导致Δt取值会在一定范围内波动、工作时腔体内液体表面的波动等原因，会使得气压脉冲P(t)即使在装置正常工作状态下也会存在一定随机涨落，进而造成微滴喷射状态参数的波动。微滴喷射状态可以通过微滴喷射状态参数S描述。最常见的喷射状态参数包括：微滴个数Nd、一定延时下微滴与喷嘴的相对距离Hd。采集上述喷射状态参数的方法是利用延时拍照的方法拍摄微滴和喷嘴的照片，通过图像处理方法测量微滴的个数Nd，以及微滴与喷嘴的相对距离Hd。储液腔内的气体压强脉冲P(t)可以通过高速气压传感器测量。微滴喷射状态主要受气压脉冲P(t)，流体特性，喷嘴浸润性等因素共同影响。通常在喷嘴疏水层稳定情况下，喷嘴的浸润性可以保持一致和稳定。本专利申请就是针对这种情况。除此之外，装置内待喷射液体的流体特性也会随着时间发生变化，比如粘度改变、出现沉淀等情况。这样的变化通常很难检测。液体的流体特性改变同样会影响微滴喷射状态，使得液滴喷射状态参数S发生改变。本专利技术专利申请提出：固定喷射参数(包括前述喷射装置几何尺寸、电磁阀导通时间Δt、电磁阀前端气源气压P0等参数)对稳定流体特性的液体建立对喷射状态参数S的预测模型和预测误差范围，即预测模型的置信区间。在实际喷射过程中，如果预测模型失效，预测值超出置信区间范围。则认为流体特性发生了改变。基于上述方法，选择不同的喷射状态参数会有不同的检测效果。通常情况下，希望每次开启高速电磁阀，仅仅喷射出一个微滴。只有当流体特性发生显著变化时，微滴个数Nd才发生改变。因此，利用Nd的预测模型失效来判定流体特性发生改变是不灵敏的。相比之下，轻微的流体特性改变就会使Hd发生改变。流体特性变化带来的喷射状态参数的系统性改变很容易被装置自身的喷射状态的随机涨落掩盖。由于之前描述的原因，即使微滴喷射控制参数(包括前述喷射装置几何尺寸、电磁阀导通时间Δt、电磁阀前端气源气压P0等参数)不变，气压脉冲P(t)也会起伏涨落。喷射状态的随机涨落主要源于P(t)涨落。值得注意的是：P(t)涨落导致的喷射状态轻微涨落主要体现在Hd的涨落。因此预测模型越能体现P(t)的随机特性，其预测精度会越高。基于预测模型失效对液体的流体特性改变的探测敏感性会越高。本专利技术专利申请中介绍两种预测模型。预测模型1：最直接的预测方法是基于统计学方法。保持微滴喷射控制参数不变，采集大量喷射状态样本集，得到S的平均值则很自然地成为对S的预测值Sp。这个预测模型完全没有考虑P(t)的随机涨落因素。预测模型2：由于微滴喷射是气压脉冲P(t)直接驱动的结果，所以通过机器学习方法建立P(t)对S的预测模型是可行的。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。通过训练BP神经网络，可以构建一个以气压振荡信号P(t)为输入，可以建立微滴喷射状态参数S的预测模型。由于在训练BP神经网络时，装置的自身干扰会通过各种形态的气压振荡波形P(t)表现出来，训练后得到的BP神经网络已将装置的自身涨落考虑在内，从而该模型对液滴喷射状态参数S的预测精度显著高于基于简单统计平均的预测模型。由于前述P(t)的涨落具有随机性，所以根据统计学方法，当微滴喷射样本数量足够多时，喷射状态参数服从正态分布。以液滴相对位置Hd为例，Hd服从正态分布，如图2，图3所示。结合正态分布置信区间及其原理，本专利申请提出：首先设定一个置信区间。并在此基础上提出一种可行的判据。一般地，当喷射状态参数预测误差以某种形式超出范围置信区间时，则可以判定该预测模型发生了失效。这也意味着检测出液体样本的流体特性发生了变化，需要实验人员及时调整液体样本，以免影响打印。由于液体样本的流体特性的变化通常源自于流体成分和形状的改变，如不加干预会影响到打印成品的特性和功能。所以在实际打印过程中需要对生物墨水的流体特性进行实时监测，尽早监测到其流体特性发生变化，向使用人员发出报警。因此，本专利技术针对上述问题，提出了一种监测液体样本的流体特性变化的方法，通过该方法能够灵敏地判断液体的流体特性的变化，并向使用人员发出报警。
技术实现思路
气动微滴喷射系统在工作过程中液体的流体特性随时间发生变化的现象常见于生物医学等个性化应用中。流体特性改变通常源于液体性状、成分改变。微滴喷射过程中液体的流体特性改变的检测比较困难。本专利技术提出了检测液体的流体特性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.气动式微滴喷射过程中被喷射液体流体特性变化的监测方法，其特征在于：建立对微滴喷射状态参数S的预测模型，基于统计平均测量喷射事件的喷射状态参数数据集{S

【技术特征摘要】
1.气动式微滴喷射过程中被喷射液体流体特性变化的监测方法，其特征在于：建立对微滴喷射状态参数S的预测模型，基于统计平均测量喷射事件的喷射状态参数数据集{Sn}，计算平均值其中N为喷射事件的总数；将作为对未来未知喷射状态参数的预测值Sp，预测值固定不变；
利用喷射状态参数与喷射驱动气压P(t)之间关联特性，测量储液腔内的气压波形P(t)；采集气压波形数据集{Pn(t)}和喷射状态参数{Sn}；采用机器学习方法，建立起驱动气压脉冲波形P(t)对喷射状态参数S的BP神经网络的预测模型，并得到预测值Sp，Sp依赖于气压波形；
建立BP神经网络的预测模型后，喷射设置参数包括高速电磁阀前端气压P0，高速电磁阀导通时间Δt不变，保持液体的流体特性稳定，采集喷射事件组成测试集；实际测量值Sm与预测值的差别即预测误差em＝Sm-Sp也构成数据集{em}，其中m为测试集样本编号；设定一个σθ使得θ×100％的em处于±σθ范围内，称为置信区间；喷射装置在实际使用过程中，每次喷射微滴监测系统将实时采集气压信号Pl(t)和液滴喷射状态参数的实际值Sl；通过BP神经网络的预测模型计算预测值Sp，以及预测误差el＝Sp-Sl；l是实际使用喷射装置过程中喷射事件的编号；对预测误差el进行某种平滑处理，得到当平滑后的误差超出预测模型的置信区间±σθ，则判定BP神经网络的预测模型失效，即判定流体特性发生改变，系统发出警示信号。


2.根据权利要求1所述的气动式微滴喷射过程中被喷射液体流体特性变化的监测方法，其特征在于：基于BP神经网络的预测模型的建立过程如下：
步骤1、采集常规条件下的喷射数据：
采集系统收集{Pn(t)}波形和液滴喷射状态参数的测量值{Sn}的大数据；对气压振荡信号P(t)进行采集，以fs为采样频率，采样间隔时间为的高速采集；实际采集过程中，会从同步信号的上升沿开始，对两组信号进行同时采集，获得i个离散时刻的气压信号P(ti)；
对采集到的数据进行处理：读取气压波形P(ti)样本，对波形进行滤波操作和截取，从而获得波形样本P(ti)；
步骤2、对样本进行归一化：
(1)对获得的波形样本进行全局归一化；
使用归一化函数对波形样本进行全局归一化，归...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志海，包伟捷，王飞，王一玮，杨宝俊，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11