基于数控机床温度数据流的异常值检测与恢复开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

数控机床作为现代制造业的关键设备，其精度和稳定性直接影响着加工质量和生产效率。

然而，数控机床在运行过程中，受内部热源和外部环境因素的影响，关键部件的温度会发生波动，进而影响机床的加工精度。

传统的温度补偿方法往往基于经验公式或静态模型，难以适应复杂多变的工况条件。

2. 本选题国内外研究状况综述

异常值检测与恢复是数据挖掘、机器学习和信号处理等领域的重要研究内容，在航空航天、金融、医疗等领域已有广泛应用。

近年来，随着数控机床的智能化和信息化程度不断提高，基于温度数据流的异常值检测与恢复也逐渐成为研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.分析数控机床温度数据流的特点，包括数据来源、数据类型、数据规模、数据分布等。

2.研究和比较现有的异常值检测方法，包括传统的统计方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

3.提出一种或多种适用于数控机床温度数据流的异常值检测方法，并通过实验验证其有效性和可靠性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解数控机床温度误差控制的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术路线。

2.数据采集与分析阶段：搭建数控机床温度数据采集系统，获取真实运行过程中的温度数据流。

对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、特征提取等，为后续的算法设计提供高质量的数据基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的数控机床温度数据流异常值检测方法。

针对现有方法在处理复杂非线性关系和长时序依赖问题上的不足，利用深度学习模型强大的特征提取和模式识别能力，构建基于循环神经网络或自编码器的异常值检测模型，实现对数控机床温度数据流中异常值的准确识别。

2.提出一种基于深度学习和预测模型的数控机床温度数据流异常值恢复方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙伟，刘晓冰，李凯，等. 基于变分模态分解和孤立森林的滚动轴承异常检测[j]. 振动与冲击, 2020, 39(15): 169-175.

[2] 赵鹏, 王伟, 褚金奎. 基于堆叠降噪自编码器和one-class svm的轴承故障诊断[j]. 机械工程学报, 2021, 57(12): 216-224.

[3] 周凯, 彭涛, 程军圣, 等. 基于多尺度卷积神经网络和迁移学习的刀具磨损状态识别[j]. 机械工程学报, 2019, 55(02): 166-173.