Lista delle Domande

Filtra per: La La Event Tree La Failure La Fast La Fault La Fault Tree La Hazard La PCA può La PCA è La PCA è una La curva a La diagnosi La forma La formula La ridondanza La risposta La tecnica La tolleranza Le relazioni Le reti Le soglie Le tecniche Lo stadio di L’analisi L’uso delle L’uso di L’utilizzo Reset filtro
48 / 160 domande visibili
ID Domanda Risposte Risposta Esatta Azioni
543 La supervisione avanzata differisce da quella classica
  • 1)
    Per la capacità di fornire informazioni aggiuntive provenienti dal supervisore umano
  • 2)
    Per la capacità di fornire informazioni diagnostiche aggiuntive
  • 3)
    Per il numero di sensori
  • 4)
    Per il numero di attuatori
 2
548 La ridondanza analitica è usata
  • 1)
    Solo per processi di ridotte dimensioni
  • 2)
    In alternativa o in sinergia a quella HW quando è possibile ricavare delle relazioni funzionali che legano un componente a misure provenienti da altri componenti
  • 3)
    In alternativa a quella HW quando non esiste un modello del sistema
  • 4)
    In alternativa a quella HW quando sono presenti molti componenti dello stesso tipo che operano in parallelo
 2
550 La connessione in parallelo di sistemi
  • 1)
    Aumenta sia il failure rate sia il MTTF
  • 2)
    Aumenta il failure rate, ma diminuisce il MMTF
  • 3)
    Aumenta il MTTF, ma diminuisce il failure rate
  • 4)
    Diminuisce sia il failure rate sia il MTTF
 3
552 La curva a vasca da bagno descrive
  • 1)
    Il tempo di vita di un sistema meccanico in funzione del degradamento dei componenti
  • 2)
    Il failure rate tipico dei sistemi software per fault casuali in funzione del tempo di vita
  • 3)
    Il failure rate tipico dei sistemi elettro-meccanici per fault casuali in funzione del tempo di vita
  • 4)
    L'andamento delle malfunction in un sistema hardware in funzione del tempo di vita
 3
555 La Event Tree Analysis (ETA)
  • 1)
    Una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema
  • 2)
    Inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti)
  • 3)
    È una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema
  • 4)
    Inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema
 4
556 La Failure Mode and Effects Analysis (FMEA)
  • 1)
    Inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema
  • 2)
    Inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti)
  • 3)
    Una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema
  • 4)
    È una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema
 4
557 La Hazard Analysis (HA)
  • 1)
    Inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema
  • 2)
    È una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema
  • 3)
    È una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema
  • 4)
    Inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti)
 2
560 La Fault Tree Analysis (FTA)
  • 1)
    Inizia con l'evento primario (e.g. un evento indesiderato come il guasto di un componente) e continua attraverso tutti gli eventi ad esso collegati per individuare le conseguenze sull'intero sistema
  • 2)
    Una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema
  • 3)
    Inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti)
  • 4)
    È una procedura formalizzata per considerare tutti i componenti, le loro funzioni, i loro possibili guasti e le cause di guasto per l'intero sistema
 3
578 Le tecniche basate su "Hypothesis Testing" non sono utili per
  • 1)
    Rilevare guasti a partire da misure sensoriali marginalmente affette da rumore
  • 2)
    Determinare se parametri caratteristici di un segnale aleatorio sono mutati nel tempo
  • 3)
    Rilevare anomalie in serie storiche
  • 4)
    Rilevare guasti a partire da misure sensoriali rumorose
 4
583 Le soglie adattative sono così chiamate perché adattano il loro valore a quello
  • 1)
    Del residuo
  • 2)
    Del fault
  • 3)
    Dell'ingresso
  • 4)
    Dell'uscita
 1
586 La Fast Fourier Transform è utile a livello diagnostico perché
  • 1)
    Permette di individuare guasti in frequenza, anche in real-time
  • 2)
    Permette di individuare guasti in frequenza, ma solo off-line
  • 3)
    Calcola lo spettro di un segnale campionato a prescindere dal numero di campioni
  • 4)
    Garantisce risultati migliori della Discrete Fourier Transform
 1
588 Le tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale consentono di individuare guasti
  • 1)
    Sul processo e sui sensori
  • 2)
    Sugli attuatori e sui sensori
  • 3)
    Sugli attuatori, sul processo e sui sensori
  • 4)
    Sul processo e sugli attuatori
 3
589 Le tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale
  • 1)
    Possono essere usate solo in corrispondenza di segnali deterministici
  • 2)
    Possono essere usate anche in assenza di informazioni sui segnali caratteristici del processo
  • 3)
    Possono essere usate solo in corrispondenza di segnali stazionari
  • 4)
    Possono essere usate anche in presenza di modelli parametrici del segnale
 2
597 La risposta di un filtro ideale passa-basso
  • 1)
    È uguale a zero per t<0
  • 2)
    Ha modulo che tende asintoticamente a zero nella banda proibita
  • 3)
    Ha modulo diverso da zero solo nella banda passante
  • 4)
    Ha modulo diverso da zero nella banda proibita
 3
612 La formula interpolativa di Lagrange
  • 1)
    Può essere utilizzata solo se i punti da interpolare sono scelti sul cerchio del raggio unitario
  • 2)
    Tutte le altre risposte sono corrette
  • 3)
    Consente di individuare la funzione di trasferimento a partire da N punti (dove N è il grado del sistema)
  • 4)
    È utile per la realizzazione di filtri FIR a campionamento di frequenza
 2
615 Le tecniche di identificazione parametrica si basano su
  • 1)
    La massimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita
  • 2)
    La minimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita
  • 3)
    La massimizzazione dell'affidabilità
  • 4)
    La minimizzazione della funzione di trasferimento
 2
616 La tecnica dei minimi quadrati è applicabile
  • 1)
    Solo ricorsivamente
  • 2)
    Per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di equazione
  • 3)
    Sempre
  • 4)
    Per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di uscita
 3
617 Le tecniche di identificazione richiedono che
  • 1)
    Sia applicabile il metodo dei minimi quadrati
  • 2)
    Sia noto il modello white-box del processo
  • 3)
    Il processo abbia un transitorio di durata limitata
  • 4)
    Il segnale di ingresso vari nel tempo
 4
618 Le tecniche di identificazione mediante funzioni di correlazione possono essere usate se
  • 1)
    Sia la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, sia la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso e quello di uscita sono note
  • 2)
    La funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso non è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso e quello di uscita è nota
  • 3)
    La funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso e quello di uscita non è nota
  • 4)
    Né la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, né la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso e quello di uscita sono note
 1
619 La tecnica dei minimi quadrati ricorsivi permette di
  • 1)
    Stimare i parametri di un processo lineare aumentando l'accuratezza di stima
  • 2)
    Stimare i parametri di un processo lineare in modo adattativo
  • 3)
    Nessuna delle altre risposte
  • 4)
    Stimare i parametri di un processo non lineare a partire dall'errore di uscita
 2
621 Le reti Radial Basis Function (RBF) sono reti neurali tipicamente caratterizzate da
  • 1)
    Un operatore di ingresso che calcola la distanza dal centro e una funzione di attivazione a base radiale
  • 2)
    Un operatore di ingresso a base radiale e una funzione di attivazione che calcola la distanza dal centro
  • 3)
    Un operatore di ingresso e una funzione di attivazione di Gauss
  • 4)
    Un operatore di ingresso e una funzione di attivazione a base radiale
 1
622 Le reti neurali MLP sono tipicamente caratterizzate da
  • 1)
    Più strati nascosti
  • 2)
    Un solo strato nascosto
  • 3)
    Strati di diverso tipo
  • 4)
    Funzioni di attivazione di tipo gaussiano
 1
623 L'identificazione di sistemi non lineari dei quali non si conosce la struttura può essere fatta con
  • 1)
    Nessun metodo
  • 2)
    Reti neurali
  • 3)
    Equazioni di parità
  • 4)
    Metodo dei minimi quadrati
 2
624 La forma interna di un'equazione di parità permette di
  • 1)
    Calcolare il residuo in maniera implicita
  • 2)
    Stimare il valore limite di soglia oltre al quale è lecito affermare la presenza di un guasto
  • 3)
    Scrivere il residuo come una funzione delle variabili interne del sistema
  • 4)
    Esplicitare tutte le grandezze che possono contribuire a causare una variazione del residuo
 3
626 La generazione di equazioni di parità mediante l'approccio in spazio di stato
  • 1)
    È da preferirsi a quella mediante approccio con funzione di trasferimento
  • 2)
    È possibile per i soli sistemi SISO
  • 3)
    È possibile sia per i sistemi SISO sia per i sistemi MIMO
  • 4)
    È possibile per i soli sistemi MIMO
 3
629 La generazione di residui strutturati mediante equazioni di parità
  • 1)
    È più efficiente rispetto a quella di residui primari
  • 2)
    Permette di ottenere residui sensibili solo ad alcuni fault
  • 3)
    Garantisce sempre l'isolabilità dei fault
  • 4)
    Permette di ottenere residui sensibili ai disturbi
 2
637 La PCA è sensibile alla scalatura, cioè se si moltiplica una variabile per uno scalare si ottengono risultati differenti: questo implica che le componenti principali sono dipendenti dall'unità di misura delle variabili originali e dal range di valori che esse assumono. Pertanto è necessario
  • 1)
    Che tutti gli strumenti di misura del processo oggetto di analisi abbiano la stessa unità di misura
  • 2)
    Operare una standardizzazione dei dati prima di procedere con l'analisi delle componenti principali
  • 3)
    Usare la PCA solo per un'analisi di massima
  • 4)
    Distinguere tra le componenti relative alle grandezze fondamentali e quelle relative ai loro sottomultipli
 2
638 La PCA può essere applicata
  • 1)
    Solo se si dispone di un modello del processo
  • 2)
    Solo offline
  • 3)
    Solo online
  • 4)
    Sia online sia offline
 4
639 La PCA è una tecnica basata su
  • 1)
    L'analisi dei dati
  • 2)
    Rilevamento della soglia
  • 3)
    L'analisi dei segnali
  • 4)
    Modello matematico
 1
641 Le tecniche di rilevamento guasti basate su osservatori dello stato sono indicate per
  • 1)
    Guasti additivi
  • 2)
    Guasti moltiplicativi
  • 3)
    Guasti incipienti
  • 4)
    Guasti intermittenti
 3
646 Le relazioni causa-effetto tra guasto e sintomo possono essere determinate tramite
  • 1)
    Reti neurali
  • 2)
    Un albero decisionale
  • 3)
    FTA o ETA
  • 4)
    Un decisore diagnostico basato su inferenza
 3
648 La tolleranza ai guasti si ottiene mediante
  • 1)
    Manutenzione regolare
  • 2)
    Una diagnostica avanzata dei guasti
  • 3)
    Utilizzo di componenti tecnicamente all'avanguardia
  • 4)
    Ridondanza analitica o hardware
 4
649 Lo stadio di degradazione Fail Safe (FS) è tale per cui
  • 1)
    È tollerato un solo failure (i.e. il sottosistema rimane operativo dopo il failure di un componente)
  • 2)
    A prescindere dal numero di failure(s) il sottosistema smette di funzionare
  • 3)
    Dopo uno (o più) failure(s) dei componenti il sottosistema rimane inattivo
  • 4)
    Dopo uno (o più) failure(s) dei componenti il sottosistema possiede uno stato sicuro oppure è portato in uno stato sicuro tramite un'azione speciale
 4
650 La Fault Tolerant Control (FTC) può essere implementata attraverso
  • 1)
    L'introduzione di ridondanza hardware e software
  • 2)
    Solo ridondanza hardware
  • 3)
    Solo ridondanza software
  • 4)
    L'esclusivo utilizzo di modelli predittivi
 1
651 La diagnosi guasti basata su modelli predittivi
  • 1)
    Richiede un modello accurato del sistema sotto analisi
  • 2)
    Può essere effettuata solo su sistemi lineari
  • 3)
    Non richiede alcuna conoscenza del sistema
  • 4)
    È meno efficace della diagnosi basata su soglie
 1
661 L’isolamento di un guasto implica
  • 1)
    Solo la sua individuazione
  • 2)
    L’identificazione della sua posizione e natura
  • 3)
    La sua eliminazione immediata
  • 4)
    La necessità di fermare immediatamente il sistema
 2
666 La ridondanza passiva in un sistema Fault Tolerant implica
  • 1)
    L’adattamento dinamico del sistema in caso di guasto
  • 2)
    La presenza di componenti duplicati che subentrano in caso di guasto
  • 3)
    La modifica della legge di controllo del sistema
  • 4)
    L’uso di un osservatore dello stato per il rilevamento del guasto
 2
670 La manutenzione predittiva si basa su
  • 1)
    Interventi di riparazione dopo il verificarsi del guasto
  • 2)
    L’analisi di dati storici e in tempo reale per prevedere i guasti
  • 3)
    Manutenzione periodica programmata indipendentemente dalle condizioni del sistema
  • 4)
    Sostituzione immediata di componenti alla prima evidenza di usura
 2
676 L’utilizzo di reti neurali nella diagnosi dei guasti è utile perché
  • 1)
    Richiede meno dati rispetto ai metodi tradizionali
  • 2)
    Permette di individuare pattern complessi nei dati senza un modello esplicito
  • 3)
    Elimina completamente la necessità di sensori
  • 4)
    Funziona solo per sistemi lineari
 2
681 Le tecniche di diagnosi basate su dati
  • 1)
    Sono indipendenti dai dati storici
  • 2)
    Utilizzano pattern e correlazioni nei dati per individuare guasti
  • 3)
    Non richiedono grandi quantità di dati
  • 4)
    Funzionano solo per sistemi con dinamica lenta
 2
682 L’analisi delle serie temporali è utile nella diagnosi dei guasti perché
  • 1)
    Permette di individuare anomalie nel tempo basandosi su dati storici
  • 2)
    Non richiede modelli matematici
  • 3)
    È indipendente dal rumore di misura
  • 4)
    Funziona solo con dati stazionari
 1
687 Le tecniche di Fault Detection basate su reti neurali
  • 1)
    Sono in grado di individuare guasti anche senza un modello matematico del sistema
  • 2)
    Richiedono un modello matematico preciso del sistema
  • 3)
    Non necessitano di dati per l’addestramento
  • 4)
    Sono applicabili solo a sistemi lineari
 1
689 L’analisi delle componenti principali (PCA) nella diagnosi dei guasti viene utilizzata per
  • 1)
    Ridurre la dimensionalità dei dati e identificare pattern anomali
  • 2)
    Sostituire completamente i sensori fisici
  • 3)
    Generare un modello fisico dettagliato del sistema
  • 4)
    Individuare guasti senza la necessità di dati storici
 1
691 Le tecniche di Fault Detection basate su modelli fisici
  • 1)
    Si basano sulla conoscenza dettagliata della fisica del sistema
  • 2)
    Non necessitano di alcuna conoscenza del sistema
  • 3)
    Possono essere applicate senza dati di misura
  • 4)
    Funzionano solo con sistemi lineari
 1
693 L’uso delle reti Bayesiane nella diagnosi dei guasti consente di
  • 1)
    Rappresentare relazioni probabilistiche tra variabili di guasto e sintomi
  • 2)
    Eliminare la necessità di dati storici
  • 3)
    Applicare solo modelli deterministici
  • 4)
    Utilizzare solo dati numerici
 1
695 L’analisi della correlazione incrociata tra segnali in un sistema permette di
  • 1)
    Individuare relazioni nascoste tra variabili e identificare guasti
  • 2)
    Eliminare la necessità di modelli matematici
  • 3)
    Diagnosticare guasti senza dati storici
  • 4)
    Separare completamente guasti sistematici e aleatori
 1
698 L’uso di modelli generativi nella diagnosi dei guasti consente di
  • 1)
    Generare dati sintetici per migliorare il rilevamento dei guasti
  • 2)
    Eliminare la necessità di modelli fisici
  • 3)
    Sostituire completamente l’analisi dei dati reali
  • 4)
    Identificare guasti solo in condizioni ideali
 1
699 Le tecniche di anomaly detection sono particolarmente utili nella diagnosi dei guasti perché
  • 1)
    Permettono di individuare comportamenti insoliti senza modelli predefiniti
  • 2)
    Non richiedono dati storici
  • 3)
    Sono applicabili solo a sistemi deterministici
  • 4)
    Funzionano solo con input categorici
 1