【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于传感数据的挤出异常监测方法及系统。
技术介绍
1、随着3d打印技术的发展和人们对于3d打印的需求的提高，越来越多的3d打印设备被应用在各种生产任务中以提高生产效率，而对于3d打印的精度要求也日益提高，如何有效和精确地控制3d打印成为了重要的技术问题。但现有技术在实现对3d打印时的打印材料挤出的监控时，大部分仅通过挤出喷头本身的控制设备的数据分析和监控来实现，没有综合考虑到外部传感器对喷头工作的监控数据来提高监控的精确度，也无法避免因控制设备的数据错误而导致的材料挤出出错。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于传感数据的挤出异常监测方法及系统，能够结合外部传感数据来提高对打印喷头的监测精度，提高3d打印的稳定性，减少打印出错。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于传感数据的挤出异常监测方法，所述方法包括：
3、通过设置在目标打印喷头附近的多个传感...
【技术保护点】
1.一种基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述实时传感数据的数据类型为声音数据、压力数据、红外测距数据、图像数据、温度数据或气压数据。
3.根据权利要求2所述的基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述基于速度识别算法，根据所述多个实时传感数据，确定所述目标打印喷头的实时速度，包括：
4.根据权利要求3所述的基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述速度预测神经网络为LTSM神经网络模型，通过包括有多个对应的数据类型对应的训练传...
【技术特征摘要】
1.一种基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述实时传感数据的数据类型为声音数据、压力数据、红外测距数据、图像数据、温度数据或气压数据。
3.根据权利要求2所述的基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述基于速度识别算法，根据所述多个实时传感数据，确定所述目标打印喷头的实时速度，包括：
4.根据权利要求3所述的基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述速度预测神经网络为ltsm神经网络模型，通过包括有多个对应的数据类型对应的训练传感数据和对应的速度标注的训练数据集训练得到。
5.根据权利要求2所述的基于传感数据的挤出异常监测方法，其特征在于，所述基于挤出流量识别算法，根据所述多个实时传感数据，确定所述目标打印喷头的实时挤...
【专利技术属性】
技术研发人员：何桂华，洪英盛，
申请(专利权)人：深圳市智能派科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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