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本发明公开了基于BP神经网络的气动式微滴喷射状态预测的方法，属于微滴喷射领域。该方法首先建立了基于BP神经网络的微滴状态预测模型，该预测模型以气压振荡信号P(t)为输入，P(t)由腔内高速压力传感器采集，以微滴状态为输出。经验证搭建的模型可以精确地预测微滴喷射状态。常见的喷射状态参数包括：微滴个数Nd、微滴在一定延时(以高速电磁阀驱动信号上升沿为参考时间)相对喷口的距离Hd。在应用举例中，对微滴个数的预测准确率高于99％。相比基于机器视觉和图像处理获得微滴的统计平均位置，通过P(t)和BP神经网络的预测模型对Hd的预测精度可以提高3倍以上。
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