1.一種基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根據權利要求1所述的基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述傳感數據包括圖像傳感數據、聲音傳感數據、流量計傳感數據和溫度傳感數據中的至少一種。
3.根據權利要求1所述的基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述根據所有所述噴嘴的所述傳感數據,基于神經網絡算法,預測目標噴嘴對應的流量數據,包括:
4.根據權利要求3所述的基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述流量預測神經網絡為cnn網絡,通過包括有多個對應的所述噴嘴的訓練傳感數據和對應的流量標注的訓練數據集訓練得到。
5.根據權利要求3所述的基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述根據預設的噴嘴間的數據關聯關系,以及每一所述噴嘴對應的預測流量,確定目標噴嘴對應的流量數據,包括:
6.根據權利要求1所述的基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述根據當前打印時間以及所述目標3d打印設備對應的打印計劃,確定所述目標噴嘴對應的參考流量區間,包括:
7.根據權利要求6所述的基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述目標噴嘴為所述打印區域中的非所述噴嘴的噴嘴,其口徑與所述噴嘴的口徑相同。
8.根據權利要求1所述的基于多噴嘴數據的流量數據預測方法,其特征在于,所述根據所述流量數據和所述參考流量區間,判斷所述目標3d打印設備是否存在打印異常,包括:
9.一種基于多噴嘴數據的流量數據預測系統,其特征在于,所述系統包括:
10.一種基于多噴嘴數據的流量數據預測系統,其特征在于,所述系統包括: