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Quale tra le seguenti non causa variazione nei residui durante il normale funzionamento di un sistema |
1) Guasti
2) Rumore o disturbi sui sensori
3) Errori di modellazione
4) Rumore e disturbi sugli attuatori o sul processo
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3 |
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Quale tra le seguenti non è una strategia per il controllo robusto? |
1) Utilizzo di modelli semplificati
2) Approccio H-infinity
3) Approccio basato su variabili di stato
4) Approccio basato su teoria della probabilità
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1 |
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Quale tra le seguenti affermazioni è corretta riguardo ai sistemi Fault Tolerant? |
1) I sistemi Fault Tolerant eliminano completamente la necessità di manutenzione
2) La tolleranza ai guasti può essere ottenuta mediante ridondanza hardware o analitica
3) Solo la ridondanza hardware può garantire la tolleranza ai guasti
4) Un sistema Fault Tolerant non può essere riconfigurato
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2 |
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Quale tra le seguenti affermazioni è corretta riguardo alla ridondanza temporale? |
1) Prevede l’utilizzo di più sensori per la stessa misura
2) Si basa sulla ripetizione di calcoli o misure nel tempo per verificare la coerenza dei risultati
3) Richiede hardware aggiuntivo per funzionare
4) È meno affidabile della ridondanza hardware
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2 |
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Quale tra le seguenti non è una tecnica utilizzata per il Fault Detection? |
1) Analisi dei residui
2) Modelli basati su reti neurali
3) Analisi della risposta in frequenza
4) Sostituzione periodica dei componenti
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4 |
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Quale tra le seguenti affermazioni è vera riguardo alla diagnosi dei guasti basata su modelli? |
1) Richiede un modello matematico accurato del sistema
2) Non è influenzata da errori di modellazione
3) Funziona solo per sistemi lineari
4) Non necessita di sensori aggiuntivi
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1 |
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Quale tra le seguenti affermazioni è corretta riguardo agli approcci basati su modelli nella diagnosi dei guasti? |
1) Richiedono una conoscenza approfondita della dinamica del sistema
2) Non necessitano di dati storici
3) Funzionano meglio per sistemi altamente non lineari senza adattamenti
4) Non sono influenzati da errori di modellazione
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Quale tra le seguenti affermazioni è corretta riguardo ai metodi basati su support vector machines (SVM) per la diagnosi dei guasti? |
1) Le SVM sono utili per separare guasti da condizioni normali attraverso iperpiani ottimali
2) Le SVM richiedono un modello fisico dettagliato del sistema
3) Le SVM non possono essere utilizzate per problemi non lineari
4) Le SVM non necessitano di dati di addestramento
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