基于数控机床温度数据流的异常值检测与恢复任务书
2020-03-16 13:51:03
1. 毕业设计(论文)主要内容:
在工业制造业中,热误差已成为影响数控机床加工精度的主要因素之一,而温度数据的质量能够影响热误差补偿系统的稳定性和可靠性。
本文主要对数控机床温度数据的异常情况进行研究。
首先分析采集到的数据可能存在哪些干扰,然后针对这些干扰对数据进行预处理,如频谱分析、滤波等。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
(1)查阅相关文献资料15篇以上(其中近5年外文文献不少于3篇),了解本研究领域的基本理论、关键技术与研究现状。
(2)完成开题报告。
(3)研究温度数据建模的方法,利用matlab软件来建立模型,并完成数据预处理、异常数据检测以及异常数据恢复三个功能,并统计实际数据与恢复数据之间的残差,对所提出的算法进行评价。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
(1)第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。
(2)第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。
(3)6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。
4. 主要参考文献
[1] 庞景月. 滑动窗口模型下的数据流自适应异常检测方法研究[d]. 哈尔滨工业大学, 2013.
[2] 龙滢, 裘晓峰. 基于滑动窗口的单传感器数据异常检测[j]. 软件, 2014(12):49-57.
[3] p.j. rousseeuw, and m. hubert, “robust statistics for outlier detection,” wiley interdisciplinary reviews data mining amp; knowledge discovery, issue 1, vol. 1, pp. 73-79, 2011.