тест / Контрольные материалы / вариант _5

ТЕСТ по «Идентификации и диагностике систем» для специальности

«Управление и информатика в технических системах» 5 вариантов по 15 вопросов

Вариант №5

Указания: Все задания имеют 4-5 вариантов ответа, из которых правильный только один. Номер выбранного Вами ответа обведите кружочком в бланке для ответов.

1. Спектральная плотность случайного процесса является:

   1. разложением случайного процесса на спектральные составляющие

   2. разложением случайного процесса в ряд Фурье

   3. разложением мощности случайного процесса по частоте

   4. преобразованием Фурье мощности случайного процесса

   5. разложением дисперсии случайного сигнала по частоте

      1) a

      2) a, e

      3) a, b

      4) c, e

      5) c

2. Параметрическая идентификация включает:

   1. Построение математической модели

   2. выбор структуры математической модели

   3. получение оценок параметров модели

   4. обзор моделей по литературным данным

      1) a

      2) b

      3) c

      4) a, b

      5) b, d

3. Неадаптивные метод идентификации включает:

   1. определение параметров модели на основании результатов всего эксперимента

   2. определение параметров модели по начальной стадии эксперимента

   3. уточнение параметров модели по поверочному эксперименту

   4. уточнение параметров модели в процессе эксперимента

      1) a

      2) b

      3) b, c

      4) b, d

      5) b, c, d

4. Какой закон распределения случайной величины имеет следующую функцию плотности:

1. логанормальный закон распределения

2. нормальный закон распределения

3. равномерный закон распределения

4. показательный закон распределения

1) a

2) b

3) c

4) d

5. График какой функции распределения представлен на рисунке:

1. логнормальный закон распределения

2. нормальный закон распределения

3. равномерный закон распределения

4. показательный закон распределения

1) a

2) b

3) c

4) d

6. Регрессионный анализ достаточен для исследования

   1. функциональной зависимости переменных

   2. зависимости случайной величины от неслучайной

   3. зависимости случайной величины от случайной

      1) a

      2) b

      3) a, b

      4) a, b, c

7. Допущения регрессионного анализа включают требования

   1. распределение входной величины нормальное

   2. распределение выходной величины нормальное

   3. входные переменные стохастически независимы между собой

   4. выходные переменные стохастически независимы между собой

      1) a

      2) a, b

      3) a, b, c, d

      4) b, c

      5) b, c, d

8. Регрессионный анализ включает

   1. метод наименьших квадратов для оценки параметров модели

   2. дисперсионный анализ для оценки значимости и надежности оценок коэффициентов

   3. корреляционный анализ для оценки тесноты связи

      1) a	2) a, b	3) a, b, c	4) a, c

9. Построение нелинейной модели методом линеаризации позволяет

   1. линеаризовать математическую модель

   2. получить оценки параметров модели методом МНК

   3. получить оценки точности математической модели

      1) a

      2) b

      3) c

      4) a, с

      5) b, c

10. Остаточная дисперсия математической модели это:

    1. сумма квадратов отклонения расчетного значения от экспериментального

    2. дисперсия выходного сигнала с учетом дисперсии ошибки измерения

    3. дисперсия временного ряда отклонения расчетного значения от экспериментального

    4. сумма квадратов отклонений расчетного значения от экспериментального, разделенная на число степеней свободы

       1) a

       2) b

       3) a, c

       4) b, c

       5) b, d

11. Коэффициент регрессии значим если:

    1. величина оценки превышает величину доверительного интервала

    2. оценка удовлетворяет t-критерию

    3. оценка удовлетворяет хи – квадрат критерию

    4. оценка удовлетворяет F - критерию

       1) a, b

       2) b

       3) a, c

       4) a, d

12. Какому звену принадлежит данное разностное уравнение:

1. апериодическое звено первого порядка

2. апериодическое звено второго порядка

3. реальное интегрирующее звено

4. идеально интегрирующее звено

1) a

2) b

3) c

4) d

5) a, b, c

13. Полный отказ диагностируемой системы:

    1. отклонение параметров системы от заданных значений

    2. увеличение дисперсии ошибки измерения

    3. увеличение дисперсии ошибки регулирования

    4. полное прекращение работы системы

       1) a

       2) b

       3) c

       4) d

       5) a, b, c

14. Система диагностики должна выявлять:

    1. наличие шума измерения

    2. влияние возмущающего воздействия

    3. изменение характеристик объекта диагностики

    4. изменение характеристик систем управления

       1) a, b, c, d

       2) a, c, d

       3) d, c, d

       4) c, d

       5) b, c, d

15. Диагностическая модель в явном виде:

1. совокупность формальных описаний работоспособного объекта, а также всех его возможных неисправностей и неработоспособных состояний.

2. формальное описание объекта математической модели его физических неисправностей и правило получения по этим данным описания других состояний.

3. прочее

1) a

2) b

3) c

4) a, b