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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。

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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。

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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。

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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.

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