基于CPS网络的发动机装配过程数据挖掘方法研究的开题报告开题报告一、选题背景近年来，随着物联网技术、云计算技术、大数据分析技术等科技的不断发展，智能制造、工业互联网等新兴产业蓬勃发展。而对于工业制造领域中的发动机装配过程，通过采集其生产过程中的实时数据，并基于CPS（网络化控制系统）网络，可以实现生产过程的可视化、远程监控、自动控制等目标，进一步提高生产效率和质量。因此，对于发动机装配过程中的数据挖掘方法进行研究，对于发动机装配过程的监控与管理具有重要意义。二、研究目的本研究旨在基于CPS网络，研究发动机装配过程中数据挖掘方法，探究其在发动机装配过程的质量控制、效率提升等方面的应用，以促进智能制造、工业互联网等领域的发展。三、研究内容本研究主要围绕发动机装配过程数据挖掘方法展开研究，其中包括以下方面的内容：1.数据采集与建模：通过传感技术、RFID技术等手段，采集发动机装配过程中的实时数据，并通过建模技术，建立发动机装配过程的数学模型，为后续的数据挖掘提供基础。2.数据预处理：针对采集的实时数据，进行去噪、滤波、缺失值填充等预处理过程，以提高数据的质量和完整性。3.数据挖掘方法：基于采集的实时数据，探究数据挖掘方法在发动机装配过程中的应用，包括聚类分析、分类分析、关联分析、时间序列分析等多种技术。4.数据分析与应用：对挖掘出的数据进行分析，探究其在发动机装配过程的质量控制、效率提升等方面的应用，并结合CPS网络，实现生产过程的可视化、远程监控、自动控制。四、研究意义发动机装配过程是工业制造中的重要一环，其质量和效率直接关系到整个生产过程的效率和质量。通过基于CPS网络的发动机装配过程数据挖掘方法研究，不仅可以提高发动机装配过程的生产效率和质量水平，还有助于推进中国制造2025、工业互联网等相关国家战略的实施。五、研究方法本研究采用文献综述法、实证分析法、数学建模法等方法，进行研究。六、预期成果本研究的预期成果包括：1.发动机装配过程中的数据采集方法和建模方法；2.发动机装配过程中的数据预处理方法；3.发动机装配过程中的数据挖掘方法和分析方法；4.结合CPS网络，实现生产过程的可视化、远程监控、自动控制等应用方法；5.论文若干篇。七、进度安排本研究计划于2019年10月开始，预计为期18个月。进度安排如下：第1-3个月：文献综述、研究方向确定第4-6个月：数据采集方法和建模方法研究第7-9个月：数据预处理方法研究第10-12个月：数据挖掘和分析方法研究第13-15个月：CPS网络应用方法研究第16-18个月：论文撰写、论文答辩八、参考文献1.刘振运，陈鑫.数据挖掘在制造业中的应用研究[J].广东工业大学学报,2011,28(3):64-68.2.蒋正瑜，杨学灵.基于CPS的发动机装配过程质量控制研究[J].机械设计与制造,2017,(5):29-31.3.徐鹏飞，等.基于数据挖掘的汽车质量控制研究[J].中国软科学,2009,(9):130-136.