摘要
数控机床作为现代制造业的关键设备，其加工精度和稳定性直接影响着产品质量。
机床温度是影响机床加工精度的重要因素之一，其异常波动会导致热变形，进而降低加工质量。
因此，对数控机床温度数据流进行异常值检测和恢复，对于保障机床稳定运行、提高加工质量具有重要意义。
本文首先阐述了数控机床温度异常问题，包括温度数据流特点、异常类型等；其次，综述了基于机器学习和深度学习的异常值检测方法，包括聚类分析、分类算法、循环神经网络、自编码器等，并对各种方法的优缺点进行了比较分析；然后，介绍了常用的异常温度数据恢复方法，如统计模型法、插值法、预测模型法等；最后，总结了现有研究成果，并展望了未来的研究方向。
关键词：数控机床；温度数据流；异常值检测；数据恢复；机器学习；深度学习
1.1数控机床温度异常问题概述数控机床在加工过程中，由于切削热、摩擦热、环境温度变化等因素的影响，其部件温度会发生变化，进而产生热变形，影响机床的加工精度。
当温度变化超出正常范围时，就会出现温度异常现象，导致加工零件尺寸精度下降、表面质量变差，甚至造成机床损坏。
1.2温度数据流温度数据流是指由数控机床温度传感器采集的，随时间变化的一系列温度数据。
这些数据通常具有以下特点：数据量大：现代数控机床通常配备多个温度传感器，实时采集数据，形成海量数据流。
数据维度高：每个传感器采集的温度数据构成数据流的一个维度，多个传感器的数据形成高维数据流。
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