Paniere per esame di Strumentazione Per l'automazione

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE

Docente: Tortorelli Andrea

08. Un guasto di tipo incipient è tipicamente più semplice da individuare rispetto a un guasto abrupt costante nel tempo difficile da individuare quanto un guasto abrupt più difficile da individuare rispetto a un guasto abrupt

09. La diagnosi dei guasti basata su modello ha il vantaggio di essere di semplice progettazione poter essere sempre applicata a prescindere dal processo in esame poter diagnosticare fault non noti a priori non richiedere conoscenza a priori del processo reale

10. Un guasto di tipo incipient è tipicamente costante nel tempo difficile da individuare quanto un guasto abrupt più difficile da individuare rispetto a un guasto abrupt più semplice da individuare rispetto a un guasto abrupt

11. I guasti di tipo incipient (guasti lenti) hanno un andamento temporale A rampa Nessuna delle altre risposte è corretta Intermittente A gradino

Scaricato da Danilo De Luca

1. Il rilevamento guasti con soglia sulla derivata permette di avere:
   • maggiore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto
   • maggiore facilità di calcolo, soprattutto per segnali rumorosi
   • la predizione del segnale
   • minore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto
2. Il rilevamento guasti con soglia è il modo più semplice per rilevare un guasto e consiste:
   • nella misura dei livelli di riferimento entro i quali i segnali di ingresso e uscita sono tipicamente confinati nelle normali condizioni di funzionamento
   • nel valutare direttamente la grandezza di interesse del componente/apparato/sistema per verificare quando questa esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento)

segnale varia nel tempo permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se uno dei parametri caratteristici di un segnale aleatorio (eg valor medio, varianza) varia nel tempo.

Possono funzionare a prescindere dalla conoscenza sul tipo di distribuzione.

Le tecniche basate su "Hypothesis Testing" non sono utili per:

• rilevare anomalie in serie storiche
• determinare se parametri caratteristici di un segnale aleatorio sono mutati nel tempo
• rilevare guasti a partire da misure sensoriali marginalmente affette da rumore
• rilevare guasti a partire da misure sensoriali rumorose

Scaricato da Danilo De Luca (danilo_deluca@hotmail.it)© 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 20/09/2019 09:13:27 - 15/85

lOMoARcPSD|6332279Set Domande: STRUMENTAZIONE PER L'AUTOMAZIONE INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE

Docente: Tortorelli Andrea

08. Il rilevamento guasti con soglia è il modo più semplice per rilevare un guasto e consiste nel valutare indirettamente

1. ingresso e uscita del componente/apparato/sistema per verificare quando questi escono dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento)
2. nel valutare direttamente la grandezza di interesse del componente/apparato/sistema per verificare quando questa esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento)
3. nel valutare direttamente l'ingresso al componente/apparato/sistema per verificare quando questo esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento)
4. nella misura dei livelli di riferimento entro i quali i segnali di ingresso e uscita sono tipicamente confinati nelle normali condizioni di funzionamento

09. Un'ipotesi statistica

Nessuna delle altre risposte è corretta

È una regola che consente di determinare se un campione ha specifiche proprietà statistiche

È un'affermazione che specifica la legge di distribuzione della probabilità di una variabile casuale

È un'affermazione che specifica i limiti di

1. Il rilevamento della soglia on-line
   • Può esser effettuato anche in presenza di un numero limitato di dati
   • Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie
   • Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria
   • Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati
2. Il rilevamento della soglia off-line
   • Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie
   • Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati
   • Può esser effettuato anche in presenza di un numero limitato di dati
   • Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria
3. Le tecniche basate su "Hypothesis Testing" non sono utili per
   • rilevare guasti a partire da misure sensoriali marginalmente affette da rumore
   • determinare se parametri caratteristici di un segnale aleatorio sono mutati nel tempo
   • rilevare guasti a partire da misure sensoriali rumorose
   • rilevare anomalie in serie storiche

DELL'AUTOMAZIONE

Docente: Tortorelli Andrea

Lezione 009

01. In un t-test,

I gradi di libertà sono N (con N il numero delle variabili)

I gradi di libertà rappresentano il numero di unità di informazioni indipendenti in un campione attinenti alla stima di un parametro

I gradi di libertà sono pari al numero di parametri noti della popolazione

I gradi di libertà sono pari alla numerosità campionaria

02. Le soglie adattative sono così chiamate perché adattano il loro valore a quello del residuo dell'ingresso dell'uscita del fault

03. Il t-test è preferibile allo z-test quando

il numero di campioni è pari a quello della popolazione

il numero di campioni è elevato

non si conosce la deviazione standard della popolazione

si vuole testare la varianza

04. Le soglie adattative sono così chiamate perché adattano il loro valore a quello dell'ingresso dell'uscita del residuo del fault

05. Il t-test è

• Test F
• Test di Bartlett
• Test di Levene

statistici possono essere applicati per individuare i cambiamenti nella varianza di una variabile stocastica y(k)?

Scaricato da Danilo De Luca (danilo_deluca@hotmail.it)© 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 20/09/2019 09:13:27 - 17/85lOMoARcPSD|6332279Set Domande: STRUMENTAZIONE PER L'AUTOMAZIONEINGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONEDocente: Tortorelli Andrea

Lezione 0100

1. In riferimento alla stima parametrica in frequenza e allo strumento della media mobile (Moving Average)È particolarmente adatto a modellare segnali periodici
2. Lo spettro del segnale viene approssimato con un polinomio
3. Nessuna delle altre affermazioni è corretta
4. Lo spettro è in grado di rappresentare variazioni arbitrarie dell'ampiezza

02. La Fast Fourier Transform è utile a livello diagnostico perchépermette di individuare guasti in fre