Lista delle Domande

Filtra per: Il Il Fault Il Mean Time Il T-test Il beating Il controllo Il filtraggio Il machine Il metodo Il t-test è Reset filtro
19 / 160 domande visibili
ID Domanda Risposte Risposta Esatta Azioni
551 Il Mean Time To Failure (MTTF) può essere utilizzato per fornire una misura
  • 1)
    Della memoria di un sistema
  • 2)
    Della reliability
  • 3)
    Della availability
  • 4)
    Della maintainability
 2
571 Il beating
  • 1)
    È un segnale costante che da la misura della differenza tra due segnali con andamento sinusoidale
  • 2)
    È un segnale periodico che da la misura della differenza tra due segnali con andamento costante
  • 3)
    È un segnale caratterizzato da frequenza e ampiezza costanti
  • 4)
    È un segnale caratterizzato da frequenza costante e ampiezza modulata cosinusoidalmente
 4
572 Il beating
  • 1)
    È il segnale che si crea andando a sottrarre due oscillazioni di uguale frequenza e con la stessa ampiezza
  • 2)
    È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni di uguale frequenza e con la stessa ampiezza
  • 3)
    È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni con frequenza simile e con la stessa ampiezza
  • 4)
    È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni di uguale frequenza e con ampiezze diverse
 3
574 Il rilevamento della soglia on-line
  • 1)
    Può esser effettuato anche in presenza di un numero limitato di dati
  • 2)
    Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria
  • 3)
    Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie
  • 4)
    Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati
 2
576 Il rilevamento guasti con soglia sulla derivata permette di avere
  • 1)
    Maggiore facilità di calcolo, soprattutto per segnali rumorosi
  • 2)
    Minore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto
  • 3)
    Maggiore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto
  • 4)
    La predizione del segnale
 3
577 Il rilevamento della soglia off-line
  • 1)
    Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati
  • 2)
    Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria
  • 3)
    Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie considerando le loro proprietà statistiche
  • 4)
    Tutte le altre risposte sono corrette
 4
579 Il rilevamento guasti con soglia è il modo più semplice per rilevare un guasto e consiste
  • 1)
    Nel valutare direttamente l'ingresso al componente/apparato/sistema per verificare quando questo esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento)
  • 2)
    Nella misura dei livelli di riferimento entro i quali i segnali di ingresso e uscita sono tipicamente confinati nelle normali condizioni di funzionamento
  • 3)
    Nel valutare indirettamente ingresso e uscita del componente/apparato/sistema per verificare quando questi escono dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento)
  • 4)
    Nel valutare direttamente la grandezza di interesse del componente/apparato/sistema per verificare quando questa esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento)
 4
580 Il rilevamento di guasti in linea richiede
  • 1)
    Un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine
  • 2)
    Un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine
  • 3)
    Un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine
  • 4)
    Un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine
 2
582 Il t-test è preferibile allo z-test quando
  • 1)
    Non si conosce la deviazione standard della popolazione
  • 2)
    Si vuole testare la varianza
  • 3)
    Il numero di campioni è elevato
  • 4)
    Il numero di campioni è pari a quello della popolazione
 1
584 Il T-test
  • 1)
    Per un elevato numero di campioni, converge allo Z-test
  • 2)
    Assume che la distribuzione sia di tipo gaussiano
  • 3)
    Non richiede la consultazione delle tavole della distribuzione t
  • 4)
    Consente di non dover calcolare i valori critici che identificano la zona di accettazione dell'ipotesi
 1
645 Il classificatore basato su reti neurali è
  • 1)
    Preferibile nei casi in cui la distribuzione di probabilità è ignota
  • 2)
    Sempre preferibile al classificatore polinomiale, anche quando è nota la distribuzione di probabilità dei sintomi ed essa è polinomiale
  • 3)
    Sempre preferibile al classificatore di Bayes, anche quando è nota la distribuzione di probabilità dei sintomi ed essa è Gaussiana
  • 4)
    Preferibile solo quando le altre tipologie di classificazione falliscono
 1
652 Il controllo in presenza di guasti può essere attuato mediante
  • 1)
    Controllo riconfigurabile o robusto
  • 2)
    Solo controllo riconfigurabile
  • 3)
    Solo controllo robusto
  • 4)
    Manutenzione predittiva
 1
653 Il Fault Detection and Isolation (FDI) ha lo scopo di
  • 1)
    Individuare e isolare i guasti per minimizzare le conseguenze sul sistema
  • 2)
    Prevenire guasti prima che si verifichino
  • 3)
    Eliminare guasti attraverso manutenzione programmata
  • 4)
    Individuare guasti ma non isolarli
 1
654 Il controllo robusto è utile per
  • 1)
    Mantenere le prestazioni accettabili in presenza di incertezze
  • 2)
    Sostituire completamente la necessità di diagnosi dei guasti
  • 3)
    Evitare qualsiasi tipo di guasto
  • 4)
    Ridurre il consumo energetico del sistema
 1
657 Il Fault Tolerant Control (FTC) è basato su
  • 1)
    Ridondanza e riconfigurazione
  • 2)
    Solo ridondanza
  • 3)
    Solo riconfigurazione
  • 4)
    Monitoraggio passivo senza intervento sul sistema
 1
658 Il controllo riconfigurabile può essere implementato mediante
  • 1)
    Riprogettazione offline del sistema di controllo
  • 2)
    Adattamento online della legge di controllo
  • 3)
    Intervento manuale dell’operatore
  • 4)
    Sostituzione dell’hardware di controllo
 2
683 Il filtraggio di Kalman è utilizzato nella diagnosi dei guasti per
  • 1)
    Stimare lo stato del sistema riducendo il rumore di misura
  • 2)
    Rilevare guasti senza bisogno di modelli
  • 3)
    Identificare guasti strutturali nei componenti hardware
  • 4)
    Sostituire completamente i sensori di misura
 1
685 Il machine learning nella diagnosi dei guasti è particolarmente utile perché
  • 1)
    Può apprendere pattern di guasto senza un modello esplicito del sistema
  • 2)
    Non richiede dati di addestramento
  • 3)
    Funziona solo per sistemi lineari
  • 4)
    Elimina completamente la necessità di sensori fisici
 1
694 Il metodo k-Nearest Neighbors (k-NN) è utile nella diagnosi dei guasti perché
  • 1)
    Classifica nuovi dati in base alla similarità con esempi precedenti
  • 2)
    Richiede un modello matematico esplicito del sistema
  • 3)
    Funziona solo per dati lineari
  • 4)
    Non può gestire dati rumorosi
 1