咱们国家的工信部、发展改革委、财政部也都陆续出台了支持3D打印产业的政策。在2015年2月还制定了《国家增材制造产业发展推进计划（2015 - 2016年）》。这份报告里说呀，3D打印产业会给传统行业带来很大的影响，像传统行业的工艺流程、生产线、工厂模式、产业链这些方面都会被影响到，它在制造业里可是那种能带来颠覆性改变的技术呢。咱们国家特别重视3D打印技术的发展，还把它放到《中国制造2025》里面了。报告里还提到，新的科技革命和产业革命正在慢慢起来了，全球好多国家都把3D打印技术当成制造业变革的新起点呢。3D打印技术和信息网络技术也在慢慢地联系得越来越紧密了，新的材料技术、新的技术理念也都开始加快融合，这样就能让3D打印产业发展得更红火啦。所以说啊，3D打印现在在国内外都是大家研究的热门呢。
以前传统的工业过程质量监控，主要是用统计过程控制（也就是SPC）这种方法。这个方法就靠过程数据就行，不用特意去建立什么机理模型，而且通用性很强，所以用得挺广泛的。但是呢，传统的SPC方法主要就盯着关键过程和结果的特性，没太注意那些复杂的数据结构。大部分现有的研究都是用线性的方法和工具来说明数据的常规结构，比如说主频率、方差这些。所以在抓住数据的非线性动力学特性这方面，就有点困难啦。在实际打印产品的时候呀，系统里的热传导、时空状态变化这些动力学行为常常都是非线性的特点，这样一来，传统的SPC方法就没办法满足增材制造过程监测和故障诊断的需要啦。所以呢，把非线性理论（比如说递归分析）和SPC方法合在一起用，不但能把增材制造过程中的非线性动力学特性找出来，而且还能通过控制这些非线性特性，来实现对打印过程的监测和故障诊断呢。
3D打印技术发展得更好，保证加工出来的产品质量好，很多专家学者都已经做了下面这些研究啦，像打印过程参数控制呀，分析材料性能呀，优化打印路径呀，还有建立更准确的模型等等。工况过程监测呢，就是通过分析打印机工况里面机械结构的运动机理，还有打印机的结构，同时利用传感器技术、信号处理技术这些方法来分析信号和不同打印工况之间的联系。从找到的这些联系里，就能判断出新输入信号的工况模式，这样就能对打印工况做出识别和判断啦。