STRUMENTI PER L'AUTOMAZIONE B Marco

CAP 2-1 Per diagnosticare guasti su di un processo a ciclo chiuso è necessario. esaminare le sole uscite, in quanto tutta l'informazione del sistema è contenuta nel ramo di retroazione. esaminare i soli disturbi agenti, tralasciando ingressi e uscite. esaminare i soli ingressi, in quanto tutta l'informazione del sistema è contenuta nell'azione di controllo. esaminare gli ingressi e le uscite, in quanto un guasto può essere compensato in uscita dal controllore, ma ciò comporta un off set visibile nell'ingresso di controllo.

CAP 2-2 I processi tecnologici sono organizzati su diversi livelli. Partendo dal livello più basso, indicare quali delle seguenti sequenze NON è corretta. Processo, Controllo, Coordinamento. Processo, Controllo, Gestione. Processo, Ottimizzazione, Controllo. Processo, Controllo, Supervisione.

CAP 2-3 Quali delle seguenti azioni NON è propria della diagnosi dei guasti?. Prevenzione dei guasti. Gestione del guasto. Identificazione del guasto. Isolamento del guasto.

CAP 2-4 La supervisione avanzata differisce da quella classica. per la capacità di fornire informazioni aggiuntive provenienti dal supervisore umano. per la capacità di fornire informazioni diagnostiche aggiuntive. per il numero di sensori. per il numero di attuatori.

CAP 2-5 La supervisione avanzata differisce da quella classica. per il numero di attuatori. per il numero di sensori. per la capacità di fornire informazioni aggiuntive provenienti dal supervisore umano. per la capacità di fornire informazioni diagnostiche aggiuntive.

CAP 2-6 Per diagnosticare guasti su di un processo a ciclo chiuso è necessario. esaminare i soli ingressi, in quanto tutta l'informazione del sistema è contenuta nell'azione di controllo. esaminare le sole uscite, in quanto tutta l'informazione del sistema è contenuta nel ramo di retroazione. esaminare i soli disturbi agenti, tralasciando ingressi e uscite. esaminare gli ingressi e le uscite, in quanto un guasto può essere compensato in uscita dal controllore, ma ciò comporta un off set visibile nell'ingresso di controllo.

CAP 3.1 Un guasto è definito come. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema.

CAP 3.2 Una rottura è definita come. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica.

CAP 3.3 Un malfunzionamento è definito come. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica.

CAP 3.4 La ridondanza analitica è usata - MESSA DA PANIERE-. solo per processi di ridotte dimensioni. 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. in alternativa a quella HW quando non esiste un modello del sistema. in alternativa a quella HW quando sono presenti molti componenti dello stesso tipo che operano in parallelo.

CAP 3.5 Un guasto è definito come. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema.

CAP 3.6 Una rottura è definita come. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistem.

CAP 3.7 Un malfunzionamento è definito come. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale.

CAP 3.8 Un sintomo è definito come. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative.

CAP 3.9 La ridondanza analitica è usata - DA VERIFICARE DA PANIERE. solo per processi di ridotte dimensioni. in alternativa a quella HW quando sono presenti molti componenti dello stesso tipo che operano in parallelo. 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. in alternativa a quella HW quando non esiste un modello del sistema.

CAP 3.10 Un sintomo è definito come. un'interruzione permanente della capacità di un sistema di eseguire una funzione richiesta sotto specifiche condizioni operative. una irregolarità intermittente nel soddisfacimento di una funzione desiderata del sistema. una deviazione non permessa di almeno una feature del sistema dalla condizione accettabile/usuale/tipica. il cambiamento di una quantità osservabile dal valore nominale.

CAP 4.1 La connessione in parallelo di sistemi. aumenta sia il failure rate sia il MTTF. aumenta il failure rate, ma diminuisce il MMTF. aumenta il MTTF, ma diminuisce il failure rate. diminuisce sia il failre rate sia il MTTF.

CAP 4.2 Il Mean Time To Failure (MTTF) può essere utilizzato per fornire una misura. della memoria di un sistema. della reliability. della availability. della maintanability.

CAP 4.3 Il Mean Time To Failure (MTTF) può essere utilizzato per fornire una misura. della maintanability. della reliability. della availability. della memoria di un sistema.

CAP 4.4 La "curva a vasca da bagno" descrive. il tempo di vita di un sistema meccanico in funzione del degradamento dei componenti. il failure rate tipico dei sistemi software per fault casuali in funzione del tempo di vita. il failure rate tipico dei sistemi elettro-meccanici per fault casuali in funzione del tempo di vita. l'andamento delle malfunction in un sistema hardware in funzione del tempo di vita.

CAP 4.5 La curva a vasca da bagno descrive. l'andamento delle malfunction in un sistema hardware in funzione del tempo di vita. il tempo di vita di un sistema meccanico in funzione del degradamento dei componenti. il failure rate tipico dei sistemi software per fault casuali in funzione del tempo di vita. il failure rate tipico dei sistemi elettro-meccanici per fault casuali in funzione del tempo di vita.

CAP 4.6 La connessione in parallelo di sistemi. aumenta il failure rate, ma diminuisce il MMTF. aumenta il MTTF, ma diminuisce il failure rate. diminuisce sia il failre rate sia il MTTF. aumenta sia il failure rate sia il MTTF.

CAP 4.7 Quale delle seguenti affermazioni non si applica ai guasti aleatori?. I guasti aleatori possono esser predetti con ragionevole precisione. I guasti aleatori sono dovuti a meccanismi di degradazione. Sono dovuti prevalentemente ad errori umani. I guasti aleatori dipendono dalla qualità dei componenti e dalle condizioni operative.

CAP 4.8 Quale delle seguenti affermazioni non si applica ai guasti sistematici?. I guasti sistematici si possono ridurre usando la ridondanza. I guasti sistematici sono legati in maniera deterministica a una causa specifica. I guasti sistematici possono esser predetti con precisione tramite l'esperienza statistica. I guasti sistematici si possono ridurre migliorando la progettazione.

CAP 5.1 La Event Tree Analysis (ETA). una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). 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. 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.

CAP 5.2 La Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). 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. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. 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.

CAP 5.3 La Hazard Analysis (HA). 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. una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. 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. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti).

CAP 5.4 Un sistema è affidabile se. è riparabile in breve tempo. se i guasti che compaiono in esso sono di breve durata. non arreca danni a cose e/o persone. è in grado di effettuare le funzioni richieste entro i limiti specificati.

CAP 5.5 La Event Tree Analysis (ETA). 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. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). 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. una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema.

CAP 5.7 La Fault Tree Analysis (FTA). 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. una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). 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.

CAP 5.8 La Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). 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. 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. una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema.

CAP 5.9 La Hazard Analysis (HA). una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. 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. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). 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.

CAP 5.10 Un sistema è affidabile se. non arreca danni a cose e/o persone. se i guasti che compaiono in esso sono di breve durata. è riparabile in breve tempo. è in grado di effettuare le funzioni richieste entro i limiti specificati.

CAP 5.11 La Fault Tree Analysis (FTA). 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. inizia con il failure del sistema (nodo principale) e determina le possibili cause che lo hanno generato (guasti nei componenti). una procedura di base che permette di acquisire consapevolezza e informazioni sui componenti e stati che possono pregiudicare la sicurezza (safety) del sistema. 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.

CAP 5.12 Safety, dependability e system integrity sono qualità. misurabili quantitativamente tramite un indicatore. esprimibili in maniera discorsiva o tabellare. di scarsa importanza in un sistema di automazione. del tutto equivalenti a reliability, availability e maintainability.

CAP 6.1 In riferimento ai modelli matematici di processo, un modello a scatola grigia richiede che. I parametri siano noti. I parametri possono esser sconosciuti ma devono esser costanti nel tempo. I parametri possono essere sconosciuti e una loro stima va effettuata. Sia nota la struttura del modello.

CAP 6.2 In riferimento ai modelli matematici di processo, e in particolare in riferimento ad un modello a scatola nera, indicare l'affermazione sbagliata. Può esser descritto tramite reti neurali. Richiede che i segnali di ingresso e di uscita siano noti. Richiede che siano note le equazioni fisiche che governano il processo da modellare. Richiede qualche assunzione sulla struttura del modello.

CAP 6.3 In riferimento ai modelli matematici di processo, un modello a scatola bianca è costituito da. Reti neurali. Equazioni differenziali. Equazioni differenziali con stima dei parametri. Nessuna delle altre risposte è corretta.

CAP 6.4 Nei guasti di tipo moltiplicativo il cambiamento subito dalla variabile di uscita. Nessuna delle altre risposte è corretta. Dipende dallo stato. Dipende dall'ingresso. È indipendente da ogni altro segnale.

CAP 6.5 I guasti di tipo abrupt (guasti improvvisi) hanno un andamento temporale. Nessuna delle altre risposte è corretta. A gradino. Intermittente. A rampa.

CAP 6.6 Nei guasti di tipo additivo il cambiamento subito dalla variabile di uscita. Nessuna delle altre risposte è corretta. Dipende dallo stato. È indipendente da ogni altro segnale. Dipende dall'ingresso.

CAP 6.7 I guasti di tipo incipient (guasti lenti) hanno un andamento temporale. A rampa. A gradino. Intermittente. Nessuna delle altre risposte è corretta.

CAP 6.8 La diagnosi dei guasti basata su modello ha il vantaggio di --DA VERIFICARE--. non richiedere conoscenza a priori del processo reale. poter essere sempre applicata a prescindere dal processo in esame. essere di semplice progettazione. poter diagnosticare fault non noti a priori.

CAP 6.9 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 abrup.

CAP 6.10 La diagnosi dei guasti basata su modello ha il vantaggio di --DA VERIFICARE--. poter diagnosticare fault non noti a priori. non richiedere conoscenza a priori del processo reale. essere di semplice progettazione. poter essere sempre applicata a prescindere dal processo in esame.

CAP 6.11 Un guasto di tipo incipient è tipicamente. difficile da individuare quanto un guasto abrupt. più difficile da individuare rispetto a un guasto abrupt. costante nel tempo. più semplice da individuare rispetto a un guasto abrup.

CAP 7.1 Per diagnosticare un guasto su una variabile aleatoria è bene scegliere come parametro/i da valutare. l'ampiezza, la frequenza e la fase. il modulo e la fase. il valor medio e la varianza. il valore assoluto e la sua derivata.

CAP 7.2 Per diagnosticare un guasto su una variabile periodica è bene scegliere come parametro/i da valutare. il valor medio e la varianza. l'ampiezza, la frequenza e la fase. il modulo e la fase. il valore assoluto e la sua derivata.

CAP 7.3 In riferimento al rumore bianco, indicare quale tra le seguenti affermazioni NON è corretta. È un segnale realizzabile. È un segnale stocastico. È un segnale statisticamente indipendente. Ha densità di potenza costante per tutte le frequenze.

CAP 7.4 Il beating. È un segnale costante che da la misura della differenza tra due segnali con andamento sinusoidale. È un segnale periodico che da la misura della differenza tra due segnali con andamento costante. È un segnale caratterizzato da frequenza e ampiezza costanti. È un segnale caratterizzato da frequenza costante e ampiezza modulata cosinusoidalmente.

CAP 7.5 Per diagnosticare un guasto su una variabile "aleatoria" è bene scegliere come parametro/i da valutare. l'ampiezza, la frequenza e la fase. il valor medio e la varianza. il valore assoluto e la sua derivata. il modulo e la fase.

CAP 7.6 Per diagnosticare un guasto su una variabile "aleatoria" è bene scegliere come parametro/i da valutare. l'ampiezza, la frequenza e la fase. il valor medio e la varianza. il valore assoluto e la sua derivata. il modulo e la fase.

CAP 7.7 Per diagnosticare un guasto su una variabile "periodica" è bene scegliere come parametro/i da valutare. il valore assoluto e la sua derivata. il valor medio e la varianza. l'ampiezza, la frequenza e la fase. il modulo e la fase.

CAP 8.1 Il rilevamento della soglia on-line. Può esser effettuato anche in presenza di un numero limitato di dati. Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria. Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie. Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati.

CAP 8.2 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 i limiti di validità di un test statistico. È un'affermazione che specifica la legge di distribuzione della probabilità di una variabile casuale.

CAP 8.3 Il rilevamento guasti con soglia sulla derivata permette di avere. maggiore facilità di calcolo, soprattutto per segnali rumorosi. minore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. maggiore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. la predizione del segnale.

CAP 8.4 Il rilevamento della soglia off-line. Richiede che tutti i dati siano stati immagazzinati. Consente di rilevare il superamento di soglia di una variabile aleatoria. Può essere utilizzato anche per processi descritti da variabili aleatorie considerando le loro proprietà statistiche. Tutte le altre risposte sono corrette.

CAP 8.5 Le tecniche basate su "Hypothesis Testing" non sono utili per (DA PANIERE). rilevare guasti a partire da misure sensoriali marginalmente affette da rumore. determinare se parametri caratteristici di un segnale aleatorio sono mutati nel tempo. rilevare anomalie in serie storiche. rilevare guasti a partire da misure sensoriali rumorose.

CAP 8.6 Il rilevamento guasti con soglia è il modo più semplice per rilevare un guasto e consiste. nel valutare direttamente l'ingresso al componente/apparato/sistema per verificare quando questo esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento). 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 indirettamente ingresso e uscita del componente/apparato/sistema per verificare quando questi escono dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento). nel valutare direttamente la grandezza di interesse del componente/apparato/sistema per verificare quando questa esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento).

CAP 8.7 Il rilevamento guasti con soglia sulla derivata permette di avere. minore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. maggiore prontezza rispetto a quello basato sul valore assoluto. maggiore facilità di calcolo, soprattutto per segnali rumorosi. la predizione del segnale.

CAP 8.8 Il rilevamento di guasti in linea richiede. un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine. un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine. un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine. un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine.

CAP 8.9 Le tecniche basate su ?Hypothesis Testing? non sono utili per. rilevare guasti a partire da misure sensoriali rumorose. rilevare anomalie in serie storiche. rilevare guasti a partire da misure sensoriali marginalmente affette da rumore. determinare se parametri caratteristici di un segnale aleatorio sono mutati nel tempo.

CAP 8.10 Il rilevamento guasti con soglia è il modo più semplice per rilevare un guasto e consiste. nel valutare direttamente la grandezza di interesse del componente/apparato/sistema per verificare quando questa esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento). 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 indirettamente ingresso e uscita del componente/apparato/sistema per verificare quando questi escono dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento). nel valutare direttamente l'ingresso al componente/apparato/sistema per verificare quando questo esce dai limiti consentiti (ritenuti di normale funzionamento).

CAP 8.11 Il rilevamento di guasti in linea richiede. un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine. un numero limitato di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine. un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più semplice da portare a termine. un numero maggiore di misure rispetto a quello fuori linea e, pertanto, risulta mediamente più complicato da portare a termine.

CAP 8.12 Le tecniche basate su "Hypothesis Testing". permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se la fase di un segnale varia nel tempo. permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se l'ampiezza di un 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.

CAP 8.13 Le tecniche basate su "Hypothesis Testing". 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. permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se l'ampiezza di un segnale varia nel tempo. possono funzionare a prescindere dalla conoscenza sul tipo di distribuzione. permettono di calcolare, con un certo margine di errore, se la fase di un segnale varia nel tempo.

CAP 9.1 In un t-test. I gradi di libertà sono pari alla numerosità campionaria. 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 N (con N il numero delle variabili). I gradi di libertà sono pari al numero di parametri noti della popolazione.

CAP 9.2 Il t-test è preferibile allo z-test quando. non si conosce la deviazione standard della popolazione. si vuole testare la varianza. il numero di campioni è elevato. il numero di campioni è pari a quello della popolazione.

CAP 9.3 Le soglie adattative sono così chiamate perché adattano il loro valore a quello. del residuo. del fault. dell'ingresso. dell'uscita.

CAP 9.4 Il t-test è preferibile allo z-test quando. il numero di campioni è elevato. non si conosce la deviazione standard della popolazione. il numero di campioni è pari a quello della popolazione. si vuole testare la varianza.

CAP 9.5 Le soglie adattative sono così chiamate perché adattano il loro valore a quello. del residuo. dell'uscita. dell'ingresso. del fault.

CAP 9.6 Il T-test. Per un elevato numero di campioni, converge allo Z-test. Assume che la distribuzione sia di tipo gaussiano. Non richiede la consultazione delle tavole della distribuzione t. Consente di non dover calcolare i valori critici che identificano la zona di accettazione dell'ipotesi.

CAP 9.7 Un test a due code (bilaterale): Non consente di conoscere la direzione della variazione della media. Nessuna delle altre affermazioni è corretta. A parità di percentuale di distribuzione, è meno significativo del test monolaterale. A parità di percentuale di distribuzione, è più significativo del test monolaterale.

CAP 10.1 La Fast Fourier Transform è utile a livello diagnostico perché. permette di individuare guasti in frequenza, anche in real-time. permette di individuare guasti in frequenza, ma sono off-line. calcola lo spettro di un segnale campionato a prescindere dal numero di campioni. garantisce risultati migliori della Discrete Fourier Transform.

CAP 10.2 La Fast Fourier Transform è utile a livello diagnostico perché. permette di individuare guasti in frequenza, anche in real-time. garantisce risultati migliori della Discrete Fourier Transform. calcola lo spettro di un segnale campionato a prescindere dal numero di campioni. permette di individuare guasti in frequenza, ma sono off-line.

CAP 10.3 In riferimento alla stima parametrica in frequenza e allo strumento della media mobile (Moving Average). È particolarmente adatto a modellare segnali periodici. Lo spettro del segnale viene approssimato con un polinomio. Lo spettro è in grado di rappresentare variazioni arbitrarie dell'ampiezza. Nessuna delle altre affermazioni è corretta.

CAP 10.4 Le tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale consentono di individuare guasti. Sul processo e sui sensori. Sugli attuatori e sui sensori. Sugli attuatori, sul processo e sui sensori. Sul processo e sugli attuatori.

CAP 10.5 Le tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale. Possono essere usate solo in corrispondenza di segnali deterministici. Possono essere usate anche in assenza di informazioni sui segnali caratteristici del processo. Possono essere usate solo in corrispondenza di segnali stazionari. Possono essere usate anche in presenza di modelli parametrici del segnale.

CAP 11.1 In riferimento all'analisi di segnali periodici NON stazionari e alla STFT (Short Time Fourier Trasform) quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. La SFTF prende in considerazione una finestra temporale centrata su un valore variabile nel tempo. La SFTF consente di descrivere come varia nel tempo il contenuto in frequenza del segnale analizzato al variare di un parametro. La SFTF è particolarmente adatta all'analisi di segnali stazionari periodici. La STFT valuta la similarità tra una funzione di riferimento e il segnale analizzato.

CAP 11.2 In riferimento all'analisi delle vibrazioni in macchine rotanti, quale delle seguenti affermazioni NON è corretta?. Nel dominio del tempo, nel caso di poche armoniche, è possibile individuare pulsazione e ampiezza dall'analisi della funzione di autocorrelazione. Nel dominio del tempo si utilizza tipicamente la Fast Fourier Transform per individuare lo spettro del segnale acquisito. Quando il numero di armoniche è elevate è preferibile adoperare tecniche in frequenza. Nel dominio del tempo si utilizza tipicamente l'analisi dell'autocorrelazione.

CAP 11.3 In riferimento all'analisi delle vibrazioni in macchine rotanti, quale delle seguenti affermazioni NON è corretta?. È preferibile usare tecniche nel dominio del tempo in presenza di poche armoniche. È possibile combinare metodi nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza: tipicamente si pre-processa il segnale nel dominio del tempo e poi si applica la FFT. È preferibile usare tecniche nel dominio della frequenza in presenza di molte armoniche. È possibile combinare metodi nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza: tipicamente si applica prima la FFT e poi si processa il segnale nel dominio del tempo.

CAP 11. 4 Se devo diagnosticare un guasto in frequenza a partire da un segnale periodico non stazionario è bene utilizzare. la trasformata Z. la Short Time Fourier Transform (STFT) o la trasformata Wavelet. il confronto a soglia rispetto al valore assoluto. la trasformata di Fourier.

CAP 11.5 Se devo diagnosticare un guasto in frequenza a partire da un segnale periodico non stazionario è bene utilizzare. la Short Time Fourier Transform (STFT) o la trasformata Wavelet. la trasformata di Fourier. il confronto a soglia rispetto al valore assoluto. la trasformata Z.

CAP 12.1 Quali tra le seguenti non è una specifica che si deve prendere in considerazione nella sintesi di un filtro?. Frequenza di taglio a 3dB. Attenuazione. Rumore bianco. Banda di transizione.

CAP 12.2 La risposta di un filtro ideale passa-basso. È uguale a zero per t<0. Ha modulo che tende asintoticamente a zero nella banda proibita. Ha modulo diverso da zero solo nella banda passante. Ha modulo diverso da zero nella banda proibita.

CAP 12.3 I filtri ideali. Hanno funzione di trasferimento a modulo costante in banda proibita e nullo in banda passante. Possono avere una fase non lineare. Sono sempre causali. Hanno funzione di trasferimento a modulo costante in banda passante e nullo in banda proibita.

CAP 12.4 In riferimento a un filtro passa-basso realizzabile, quale delle seguenti affermazioni NON è corretta?. Il segnale in uscita è simile al segnale in ingresso. Il ritardo nel tempo del segnale in uscita non dipende dalla frequenza. Ha una fase non lineare. Le diverse componenti del segnale hanno ritardi differenti.

CAP 12.5 Quali delle seguenti affermazioni è corretta?. Il filtro di Chebyshev ha un'ottima accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase. Il filtro Ellittico ha un'ottima accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase. Il filtro di Butterworth ha una media accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase. Il filtro di Bessel ha una media accuratezza nell'approssimazione del guadagno e della linearità di fase.

CAP 12.6 I filtri di Butterworth. Soddisfano bene i requisiti solo in banda passante. Soddisfano bene i requisiti sia in banda passante che in banda di transizione. Soddisfano bene i requisiti solo in banda di transizione. Soddisfano i requisiti meglio in banda passante che in banda di transizione.

CAP 12.7 I filtri di Chebyshev, rispetto ai filtri di Butterworth, ... (indicare la risposta sbagliata). Consentono di ottenere una migliore risposta in fase. Consentono di ottenere una migliore attenuazione. Sono più complessi da realizzare. Consentono di ottenere una banda di transizione più stretta.

CAP 12.8 In riferimento al processo di discretizzazione di un filtro, quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. È possibile applicare il fenomeno della sostituzione della derivata con le differenze finite imponendo una condizione affinché la stabilità sia preservata. È possibile applicare il metodo dell'invarianza della risposta impulsiva che corrisponde a mappare i poli dal piano s al piano z. È possibile applicare il metodo della trasformazione bilineare stando attenti al fenomeno della distorsione in frequenza. È possibile applicare il metodo dell'invarianza della risposta impulsiva stando attenti al fenomeno dell'aliasing.

CAP 12.9 In riferimento al processo di discretizzazione di un filtro, la distorsione introdotta negli assi delle frequenze. Nessuna delle altre risposte è corretta. Pone dei problemi nella realizzazione di filtri passa-basso. Non pone dei problemi quando si vogliono realizzare particolari sagomature in frequenza in banda passante. Pone dei problemi nella realizzazione di filtri passa-banda con maschera in frequenza di tipo rettangolare.

CAP 12.10 I filtri IIR (Infinite Impulse Response). Sono tipicamente progettati con metodi diretti in base alle specifiche della funzione di trasferimento. Sono dei filtri non lineari. Sono dei particolari filtri non causali analogici. Sono caratterizzati da una risposta di durata infinita.

CAP 12.11 I filtri FIR (Finite Impulse Response). Sono dei filtri non lineari. Sono tipicamente progettati con metodi diretti in base alle specifiche della funzione di trasferimento. Sono dei particolari filtri non causali analogici. Sono caratterizzati da una risposta di durata infinita.

CAP 12.12 I filtri ideali. Sono filtri passa-basso. Sono fisicamente realizzabili solo in particolari condizioni. Sono sempre fisicamente irrealizzabili. Non hanno una banda proibita.

CAP 13.1 Quale delle seguenti caratteristiche sono proprie dei filtri IIR e FIR e rendono possibile applicare risultati della "Teoria dei Sistemi"?. Linearità, causailtà, stabilità, tempo invarianza. Linearità, causailtà, stabilità, stazionarietà. Linearità, non causailtà, stabilità, stazionarietà. Linearità, causailtà, instabilità, stazionarietà.

CAP 13.2 In riferimento alle tecniche di individuazione guasti basate sul modello di segnale, quale delle seguenti affermazioni non è un motivo per cui il segnale viene filtrato?. Ottenere migliori risultati nel pre-filtraggio per l'analisi della correlazione. Ottenere migliori risultati per l'analisi delle vibrazioni. Ottenere migliori prestazioni per poter discretizzare il segnale. Ottenere migliori prestazioni in termini della banda passante.

CAP 13.3 In riferimento ai sistemi a memoria finita, quale delle seguenti affermazioni NON è corretta?. Tutte le altre risposte sono corrette. Hanno tutti gli autovalori a parte reale negativa o, al limite, nulla. La risposta impulsiva ha durata finita. La risposta in uscita è indipendente dallo stato iniziale dopo un certo intervallo di tempo.

CAP 13.4 Quale delle seguenti affermazioni non è corretta?. I sistemi a memoria finita possono ammettere una struttura non ricorsiva. Le struttura che presentano una retroazione possono ammettere una struttura non ricorsiva. Tutti i sistemi a memoria infinita ammettono una struttura ricorsiva. I sistemi a memoria finita possono ammettere una struttura ricorsiva.

14.1 Un sistema descritto da equazioni lineari alle differenze: È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è propria o strettamente propria. È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è impropria. È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è propria. È causale se e solo se la funzione di trasferimento associata è strettamente propria.

CAP 14.2 La formula interpolativa di Lagrange. Può essere utilizzata solo se i punti sono da interpolare sono scelti sul cerchio del raggio unitario. Tutte le altre risposte sono corrette. Consente di individuare la funzione di trasferimento a partire da N punti (dove N è il grado del sistema). È utile per la realizzazione di filtri FIR a campionamento di frequenza.

CAP 14.3 In riferimento alla procedura da seguire per progettare un filtro numerico, è necessario. Tutte le altre risposte sono corrette. Verificare la sensibilità della struttura. Individuare una funzione di trasferimento che soddisfi tutti i requisiti. Quantizzare i parametri del filtro e verificarne le prestazioni.

CAP 15.1 In riferimento alla progettazione di filtri FIR con il metodo della finestra, un requisito di ottimalità per una finestra è che. Il lobo principale sia il più stretto possibile e tale che vi sia concentrata quanta più energia possibile. Il lobo principale sia il più largo possibile e tale che vi sia quanta più energia possibile. Il lobo principale sia il più largo possibile e tale che vi sia concentrata una quantità minima di energia. Il lobo principale sia il più stretto possibile e tale che vi sia concentrata meno energia possibile.

CAP 17.1 Le tecniche di identificazione parametrica si basano su - DA PANIERE. la massimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita. la minimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita. la massimizzazione dell'affidabilità. la minimizzazione della funzione di trasferimento.

CAP 17.2 La tecnica dei minimi quadrati è applicabile --DA PANIERE--. solo ricorsivamente. per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di equazione. sempre. per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di uscita.

17.3 Le tecniche di identificazione richiedono che. sia applicabile il metodo dei minimi quadrati. sia noto il modello white-box del processo. il processo abbia un transitorio di durata limitata. il segnale di ingresso vari nel tempo.

CAP 17.4 Le tecniche di identificazione mediante funzioni di correlazione possono essere usate se. sia la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, sia la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita sono note. la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso non è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita è nota. la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita non è nota. né la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, né la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita sono note.

CAP 17.5 La tecnica dei minimi quadrati ricorsivi permette di. stimare i parametri di un processo lineare aumentando l'accuratezza di stima. stimare i parametri di un processo lineare in modo adattativo. nessuna delle altre risposte. stimare i parametri di un processo non lineare a partire dall'errore di uscita.

CAP 17.6 Le tecniche di identificazione parametrica si basano su --DA PANIERE--. la minimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita. la minimizzazione della funzione di trasferimento. la massimizzazione dell'affidabilità. la massimizzazione dell'errore di equazione oppure di uscita.

CAP 17.7 Le tecniche di identificazione mediante funzioni di correlazione possono essere usate se. la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita non è nota. sia la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, sia la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita sono note. la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso non è nota, mentre la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita è nota. né la funzione di autocorrelazione del segnale di ingresso, né la funzione di cross correlazione tra il segnale di ingresso è quello di uscita sono note.

CAP 17.8 La tecnica dei minimi quadrati ricorsivi permette di. nessuna delle altre risposte. stimare i parametri di un processo lineare aumentando l'accuratezza di stima. stimare i parametri di un processo non lineare a partire dall'errore di uscita. stimare i parametri di un processo lineare in modo adattativo.

CAP 17.9 La tecnica dei minimi quadrati è applicabile. sempre. per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di uscita. solo ricorsivamente. per l'identificazione di sistemi LTI a partire dall'errore di equazione.

CAP 17.10 Le tecniche di identificazione richiedono che. il processo abbia un transitorio di durata limitata. sia noto il modello white-box del processo. il segnale di ingresso vari nel tempo. sia applicabile il metodo dei minimi quadrati.

CAP 18.1 Indicare quale delle seguenti affermazioni è FALSA - DA PANIERE. Le reti neurali RBF hanno caratteristiche locali che decadono esponenzialmente. le reti neurali con dinamica interna possono essere utilizzate per identificare sistemi non lineari dinamici. le reti neurali con dinamica esterna possono essere utilizzate per identificare sistemi non lineari dinamici. le reti neurali MLP hanno caratteristiche locali che decadono esponenzialmente.

CAP 18.2 Le reti Radial Basis Function (RBF) sono reti neurali tipicamente caratterizzate da - DA PANIERE. un operatore di ingresso che calcola la distanza dal centro e una funzione di attivazione a base radiale. un operatore di ingresso a base radiale e una funzione di attivazione che calcola la distanza dal centro. un operatore di ingresso e una funzione di attivazione di Gauss. un operatore di ingresso e una funzione di attivazione a base radiale.

CAP 18.3 Le reti neurali MLP sono tipicamente caratterizzate da. più strati nascosti. un solo strato nascosto. strati di diverso tipo. funzioni di attivazione di tipo gaussiano.

CAP 18.4 Indicare quale delle seguenti affermazioni è FALSA: DA PANIERE. le reti neurali con dinamica esterna possono essere utilizzate per identificare sistemi non lineari dinamici. le reti neurali con dinamica interna possono essere utilizzate per identificare sistemi non lineari dinamici. le reti neurali MLP hanno caratteristiche locali che decadono esponenzialmente. le reti neurali RBF hanno caratteristiche locali che decadono esponenzialmente.

CAP 18.5 Le reti Radial Basis Function (RBF) sono reti neurali tipicamente caratterizzate da - DA PANIERE-. un operatore di ingresso e una funzione di attivazione di Gauss. un operatore di ingresso che calcola la distanza dal centro e una funzione di attivazione a base radiale. un operatore di ingresso a base radiale e una funzione di attivazione che calcola la distanza dal centro. un operatore di ingresso e una funzione di attivazione a base radiale.

CAP 18.6 Le reti neurali MLP sono tipicamente caratterizzate da. un solo strato nascosto. più strati nascosti. strati di diverso tipo. funzioni di attivazione di tipo gaussiano.

CAP 18.7 L'identificazione di sistemi non lineari dei quali non si conosce la struttura può essere fatta con. nessun metodo. reti neurali. equazioni di parità. metodo dei minimi quadrati.

CAP 18.8 L'identificazione di sistemi non lineari dei quali non si conosce la struttura può essere fatta con. reti neurali. metodo dei minimi quadrati. nessun metodo. equazioni di parità.

CAP 21.1 La forma interna di un'equazione di parità permette di. calcolare il residuo in maniera implicita. stimare il valore limite di soglia oltre al quale è lecito affermare la presenza di un guasto. scrivere il residuo come una funzione delle variabili interne del sistema. esplicitare tutte le grandezze che possono contribuire a causare una variazione del residuo.

CAP 21.2 Sia dato un sistema modellabile con una fdt del 1° ordine. E' lecito affermare che una variazione della COSTANTE tempo. genera la comparsa di rumore ad alta frequenza. non genera variazioni del residuo. genera la variazione dei residui solo durante il transitorio, e questo rende difficile la sua individuazione. genera un gradino nei residui.

CAP 21.3 Sia dato un sistema modellabile con una fdt del 1° ordine. E' lecito affermare che una variazione del GUADAGNO. non genera variazioni del residuo. genera la comparsa di rumore ad alta frequenza. genera la variazione dei residui solo durante il transitorio, e questo rende difficile la sua individuazione. genera un gradino nei residui.

CAP 21.4 La forma interna di un'equazione di parità permette di. calcolare il residuo in maniera implicita. scrivere il residuo come una funzione delle variabili interne del sistema. stimare il valore limite di soglia oltre al quale è lecito affermare la presenza di un guasto. esplicitare tutte le grandezze che possono contribuire a causare una variazione del residuo.

CAP 21.5 La generazione di equazioni di parità mediante l'approccio in spazio di stato. è da preferirsi a quella mediante approccio con funzione di trasferimento. è possibile per i soli sistemi SISO. è possibile sia per i sistemi SISO sia per i sistemi MIMO. è possibile per i soli sistemi MIMO.

CAP 21.6 Per la creazione on-line di residui mediante equazioni di parità è necessario utilizzare. la forma computazionale. l' errore di equazione. l'errore polinomiale. la forma interna.

CAP 21.7 Sia dato un sistema modellabile con una fdt del 1° ordine. E' lecito affermare che una variazione della costante tempo. genera la variazione dei residui solo durante il transitorio, e questo rende difficile la sua individuazione. genera un gradino nei residui. genera la comparsa di rumore ad alta frequenza. non genera variazioni del residuo.

CAP 21.8 Sia dato un sistema modellabile con una fdt del 1° ordine. E' lecito affermare che una variazione del GUADAGNO. genera un gradino nei residui. genera la variazione dei residui solo durante il transitorio, e questo rende difficile la sua individuazione. genera la comparsa di rumore ad alta frequenza. non genera variazioni del residuo.

CAP 21.9 La generazione di equazioni di parità mediante l'approccio in spazio di stato. è possibile sia per i sistemi SISO sia per i sistemi MIMO. è possibile per i soli sistemi MIMO. è da preferirsi a quella mediante approccio con funzione di trasferimento. è possibile per i soli sistemi SISO.

CAP 21.10 Per la creazione on-line di residui mediante equazioni di parità è necessario utilizzare. l' errore di equazione. l'errore polinomiale. la forma computazionale. la forma interna.

CAP 22.1 Quale tra le seguenti non causa variazione nei residui durante il normale funzionamento di un sistema. guasti. rumore o disturbi sui sensori. errori di modellazione. rumore e disturbi sugli attuatori o sul processo.

CAP 22.2 La generazione di residui strutturati mediante equazioni di parità - DA PANIERE. è più efficiente rispetto a quella di residui primari. permette di ottenere residui sensibili solo ad alcuni fault. garantisce sempre l'isolabilità dei fault. permette di ottenere residui sensibili ai disturbi.

CAP 22.3 Residui creati tramite equazioni di parità mediante l'errore di equazione - DA PANIERE. hanno un comportamento passa-basso per cui non comportano problemi di realizzabilità. possono contenere derivate di ordine elevato che comportano problemi di realizzabilità. possono contenere derivate di ordine elevato che non comportano problemi di realizzabilità. hanno un comportamento passa-basso per cui comportano problemi di realizzabilità.

CAP 22.4 Un guasto si dice fortemente isolabile se. può degenerare in una rottura a seguito di un errato isolamento. ha un valore assoluto più grande rispetto agli altri guasti. l'errore nella valutazione del residuo non comporta l'isolamento di un fault diverso. l'errore nella valutazione del residuo comporta l'isolamento di un fault diverso.

CAP 22.5 Per generare residui strutturati a partire da equazioni di parità. si moltiplica il residuo per una matrice di generazione (W). si calcola il prodotto scalare con un vettore di generazione (w). è necessario applicare una procedura trial-error. si calcola il prodotto vettoriale con un vettore di generazione (w).

CAP 22.6 La generazione di residui strutturati mediante equazioni di parità -- DA PANIERE--. garantisce sempre l'isolabilità dei fault. è più efficiente rispetto a quella di residui primari. permette di ottenere residui sensibili ai disturbi. permette di ottenere residui sensibili solo ad alcuni fault.

CAP 22. 7 Residui creati tramite equazioni di parità mediante l'errore di equazione. possono contenere derivate di ordine elevato che comportano problemi di realizzabilità. hanno un comportamento passa-basso per cui non comportano problemi di realizzabilità. possono contenere derivate di ordine elevato che non comportano problemi di realizzabilità. hanno un comportamento passa-basso per cui comportano problemi di realizzabilità.

CAP 22.8 Quale tra le seguenti non causa variazione nei residui durante il normale funzionamento di un sistema. errori di modellazione. guasti. rumore o disturbi sui sensori. rumore e disturbi sugli attuatori o sul processo.

CAP 22.9 Un guasto si dice fortemente isolabile se. L'errore nella valutazione del residuo comporta l'isolamento di un fault diverso. ha un valore assoluto più grande rispetto agli altri guasti. l'errore nella valutazione del residuo non comporta l'isolamento di un fault diverso. può degenerare in una rottura a seguito di un errato isolamento.

CAP 22.10 Per generare residui strutturati a partire da equazioni di parità. si calcola il prodotto vettoriale con un vettore di generazione (w). si calcola il prodotto scalare con un vettore di generazione (w). si moltiplica il residuo per una matrice di generazione (W). è necessario applicare una procedura trial-error.

CAP 23.1 E' possibile creare un generatore di residui basato sull'osservatore dello stato andando a scegliere come residuo. la stima dello stato. il guasto. l'errore di stima o di uscita. il guadagno dell'osservatore.

CAP 23.2 Dato un sistema LTI affetto da disturbi stocastici. è preferibile generare residui utilizzando un osservatore dello stato. non è possibile generare residui. non è possibile generare residui utilizzando un osservatore dello stato. è preferibile generare residui utilizzando un filtro di Kalman.

CAP 23.3 Che differenza c'è tra la costruzione di un residuo mediante equazioni di parità e mediante osservatore dello stato?. La costruzione mediante equazioni di parità non può essere fatta nel caso in cui il modello del sistema sia espresso in spazio di stato. La costruzione mediante equazioni di parità è mediamente più complessa. La struttura dei residui è simile in tutti i casi, ciò che cambia è il modo in cui le grandezze di ingresso e uscita sono filtrate. Nessuna.

CAP 23.4 E' possibile creare un generatore di residui basato sull'osservatore dello stato andando a scegliere come residuo. il guasto. il guadagno dell'osservatore. la stima dello stato. l'errore di stima o di uscita.

CAP 23.5 . Dato un sistema LTI affetto da disturbi stocastici. è preferibile generare residui utilizzando un filtro di Kalman. non è possibile generare residui. non è possibile generare residui utilizzando un osservatore dello stato. è preferibile generare residui utilizzando un osservatore dello stato.

CAP 23.6 E' possibile creare un generatore di residui basato sull'osservatore dello stato. solo se il modello del sistema da diagnosticare non è osservabile. solo se il modello del sistema da diagnosticare è osservabile e stabile. solo se il modello del sistema da diagnosticare è osservabile. solo se il modello del sistema da diagnosticare è osservabile e instabile.

CAP 23.7 Che differenza c'è tra la costruzione di un residuo mediante equazioni di parità e mediante osservatore dello stato?. La struttura dei residui è simile in tutti i casi, ciò che cambia è il modo in cui le grandezze di ingresso e uscita sono filtrate. La costruzione mediante equazioni di parità è mediamente più complessa. La costruzione mediante equazioni di parità non può essere fatta nel caso in cui il modello del sistema sia espresso in spazio di stato. Nessuna.

CAP 23.8 E' possibile creare un generatore di residui basato sull'osservatore dello stato. solo se il modello del sistema da diagnosticare è osservabile e stabile. solo se il modello del sistema da diagnosticare è osservabile. solo se il modello del sistema da diagnosticare non è osservabile. solo se il modello del sistema da diagnosticare è osservabile e instabile.

CAP 24.1 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) permettono di. stimare l'uscita a prescindere da qualunque disturbo in ingresso. stimare l'uscita a patto di conoscere la matrice di ingresso del disturbo nel sistema. stimarel'uscita a patto di conoscere il disturbo in ingresso. stimare l'ingresso.

CAP 24.2 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) permettono di. stimare l'ingresso. stimare l'uscita a prescindere da qualunque disturbo in ingresso. stimarel'uscita a patto di conoscere il disturbo in ingresso. stimare l'uscita a patto di conoscere la matrice di ingresso del disturbo nel sistema.

CAP 24.3 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono anche detti. osservatori dell'uscita. osservatori dello stato. osservatori dell'ingresso. osservatori trasformato.

CAP 24.4 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono caratterizzati. da una trasformazione dei parametri del sistema originale. dalla trasformata di Laplace delle variabili di stato del sistema originale. da una trasformazione delle variabili di stato del sistema originale. dalla trasformata Zeta delle variabili di stato del sistema originale.

CAP 24.5 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono utilizzati in ambito diagnostico per generare residui che. dipendono dai disturbi ma non dai fault. dipendono dai fault ma non dai disturbi. dipendono sia dai fault sia dai disturbi. non dipendono né dai fault né dai disturbi.

CAP 24.6 . Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono utilizzati in ambito diagnostico per individuare guasti. solo sugli attuatori. sia sui sensori, sia sugli attuatori. solo sui sensori. aleatori.

CAP 24.7 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono caratterizzati. dalla trasformata Zeta delle variabili di stato del sistema originale. da una trasformazione delle variabili di stato del sistema originale. dalla trasformata di Laplace delle variabili di stato del sistema originale. da una trasformazione dei parametri del sistema originale.

CAP 24.8 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono utilizzati in ambito diagnostico per generare residui che. dipendono dai disturbi ma non dai fault. dipendono dai fault ma non dai disturbi. non dipendono né dai fault né dai disturbi. dipendono sia dai fault sia dai disturbi.

CAP 24.9 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono utilizzati in ambito diagnostico per individuare guasti. solo sugli attuatori. solo sui sensori. sia sui sensori, sia sugli attuatori. aleatori.

CAP 24.10 Gli osservatori a ingresso sconosciuto (UIO) sono anche detti. osservatori dello stato. osservatori trasformati. osservatori dell'uscita. osservatori dell'ingresso.

CAP 27.1 Nella PCA è necessario adottare un criterio per scegliere quante componenti principali andare ad includere nell'analisi. I criteri più diffusi sono: Kaiser, feature selection e percentuale distribuita. Kaiser, Cattel scree e percentuale cumulativa. Kaiser, inferenza fuzzy e neurale. Kaiser, volterra e bilineare.

CAP 27.2 Il numero di componenti principali da utilizzare per la PCA è. sempre pari al numero di variabili originali. scelto utilizzando metodi che vautano la varianza associata alle singole componenti principali. pari a 1, cioè alla componente principale a cui è associata la varianza più elevata. scelto in maniera casuale.

CAP 27.3 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. che tutti gli strumenti di misura del processo oggetto di analisi abbiano la stessa unità di misura. operare una standardizzazione dei dati prima di procedere con l'analisi delle componenti principali. usare la PCA solo per un'analisi di massima. distinguere tra le componenti relative alle grandezze fondamentali e quelle relative ai loro sottomultipli.

CAP 27.4 La standardizzazione delle misure prima dell'applicazione della PCA comporta che: le variabili del dataset abbiano valor medio nullo e deviazione standard unitaria. le variabili del dataset abbiano valor medio nullo e deviazione standard normalizzata. le variabili del dataset abbiano valor medio unitario e deviazione standard normalizzata. le variabili del dataset abbiano valor medio unitario e deviazione standard nulla.

CAP 27.5 Nella PCA è necessario adottare un criterio per scegliere quante componenti principali andare ad includere nell'analisi. I criteri più diffusi sono: Kaiser, feature selection e percentuale distribuita. Kaiser, volterra e bilineare. Kaiser, Cattel scree e percentuale cumulativa. Kaiser, inferenza fuzzy e neurale.

CAP 27.6 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. usare la PCA solo per un'analisi di massima. operare una standardizzazione dei dati prima di procedere con l'analisi delle componenti principali. che tutti gli strumenti di misura del processo oggetto di analisi abbiano la stessa unità di misura. distinguere tra le componenti relative alle grandezze fondamentali e quelle relative ai loro sottomultipli.

CAP 27.7 La standardizzazione delle misure prima dell'applicazione della PCA comporta che: le variabili del dataset abbiano valor medio nullo e deviazione standard normalizzata. le variabili del dataset abbiano valor medio unitario e deviazione standard nulla. le variabili del dataset abbiano valor medio nullo e deviazione standard unitaria. le variabili del dataset abbiano valor medio unitario e deviazione standard normalizzata.

CAP 27.8 Le tecniche di individuazione dei guasti basate sui dati (o data driven) cercano le ridondanze tra i segnali disponibili allo scopo di. filtrare il segnale e generare un residuo a frequenze diverse da quelle sulle quali agiscono i disturbi. generare un modello. implementare la ridondanza hardware. ridurre la dimensione del problema e generare residui diagnostici utili per l'individuazione del fault.

CAP 27.9 Il numero di componenti principali da utilizzare per la PCA è. pari a 1, cioè alla componente principale a cui è associata la varianza più elevata. sempre pari al numero di variabili originali. scelto utilizzando metodi che vautano la varianza associata alle singole componenti principali. scelto in maniera casuale.

CAP 27.10 La Principal Component Analysis trasforma le variabili di partenza in variabili artificiali. al fine di ridurne il numero e facilitare l'analisi. il cui utilizzo è indicato per l'analisi di sistemi di piccole dimensioni e con pochi dati disponibili, debolmente correlati gli uni con gli altri. che non possono essere più trasformate nel dominio di partenza. al fine di incrementarne il numero e rendere più precisa l'analisi.

CAP 27.11 Le tecniche di individuazione dei guasti basate sui dati (o data driven) cercano le ridondanze tra i segnali disponibili allo scopo di. generare un modello. ridurre la dimensione del problema e generare residui diagnostici utili per l'individuazione del fault. implementare la ridondanza hardware. filtrare il segnale e generare un residuo a frequenze diverse da quelle sulle quali agiscono i disturbi.

CAP 27.12 La Principal Component Analysis trasforma le variabili di partenza in variabili artificiali. al fine di incrementarne il numero e rendere più precisa l'analisi. il cui utilizzo è indicato per l'analisi di sistemi di piccole dimensioni e con pochi dati disponibili, debolmente correlati gli uni con gli altri. al fine di ridurne il numero e facilitare l'analisi. che non possono essere più trasformate nel dominio di partenza.

CAP 28.1 La PCA può essere applicata. solo se si dispone di un modello del processo. solo offline. solo online. sia online sia offline.

CAP 28.2 La PCA può essere utilizzata a livello diagnostico. operando un'analisi statistica sulle sole variabili trasformate nel dominio di partenza. operando un'analisi statistica sulla sola differenza tra variabili di partenza e variabili trasformate nel dominio partenza. operando un'analisi statistica sulle sole variabili artificiali. operando un'analisi statistica sulle variabili artificiali, sulle variabili artificiali trasformate nel dominio di partenza, e sulla loro differenza.

CAP 28.3 La PCA è una tecnica basata su. l'analisi dei dati. rilevamento della soglia. l'analisi dei segnali. modello matematico.

CAP 28.4 La PCA è una tecnica caratterizzata da n gradi di libertà, dove n è pari a. 3. 4. 2. 1.

CAP 28.5 La PCA può essere applicata. solo offline. solo se si dispone di un modello del processo. solo online. sia online sia offline.

CAP 28.6 La PCA può essere utilizzata a livello diagnostico. operando un'analisi statistica sulle sole variabili artificiali. operando un'analisi statistica sulle variabili artificiali, sulle variabili artificiali trasformate nel dominio di partenza, e sulla loro differenza. operando un'analisi statistica sulla sola differenza tra variabili di partenza e variabili trasformate nel dominio partenza. operando un'analisi statistica sulle sole variabili trasformate nel dominio di partenza.

CAP 28.7 La PCA è una tecnica caratterizzata da n gradi di libertà, dove n è pari a. 4. 3. 1. 2.

CAP 28.8 La PCA è una tecnica basata su. l'analisi dei dati. l'analisi dei segnali. modello matematico. rilevamento della soglia.

CAP 29.1 Dato un sistema di diagnosi è possibile incrementare la velocità di individuazione. in maniera indefinita. mai. impattando negativamente sulla robustezza ai disturbi. migliorando contemporaneamente la robustezza ai disturbi.

CAP 29.2 I metodi di diagnosi guasti basati su osservatore dello stato o equazioni di parità sono particolarmente adatti per. guasti stocastici. guasti moltiplicativi. sistemi SISO. guasti additivi.

CAP 29.3 Le tecniche di rilevamento guasti basate su osservatori dello stato sono indicate per. guasti additivi. guasti moltiplicativi. guasti incipienti. guasti intermittenti.

CAP 29.4 Le tecniche di rilevamento guasti basate su equazioni di parità sono indicate per. guasti moltiplicativi. guasti additivi. guasti incipienti. guasti intermittente.

CAP 29.5 Le tecniche di rilevamento guasti basate su osservatori dello stato sono indicate per. guasti additivi. guasti intermittenti. guasti incipienti. guasti moltiplicativi.

CAP 29.6 Le tecniche di rilevamento guasti basate su stima parametrica sono indicate per. guasti additivi. guasti incipienti. guasti moltiplicativi. guasti intermittenti.

CAP 29.7 I metodi di diagnosi guasti basati su osservatore dello stato o equazioni di parità sono particolarmente adatti per. guasti stocastici. sistemi SISO. guasti additivi. guasti moltiplicativi.

CAP 29.8 Dato un sistema di diagnosi è possibile incrementare la velocità di individuazione. mai. impattando negativamente sulla robustezza ai disturbi. in maniera indefinita. migliorando contemporaneamente la robustezza ai disturbi.

CAP 29.9 Le tecniche di rilevamento guasti basate su equazioni di parità sono indicate per. guasti additivi. guasti intermittenti. guasti moltiplicativi. guasti incipienti.

CAP 29.10 Le tecniche di rilevamento guasti basate su stima parametrica sono indicate per. guasti incipienti. guasti moltiplicativi. guasti additivi. guasti intermittenti.

CAP 30.1 Un sistema di diagnosi dei guasti deve essere in grado di. individuare, isolare e identificare i fault. individuare i fault. supervisionare il processo. individuare e isolare i fault.

CAP 30.2 Un sistema di diagnosi efficiente richiede sempre una buona rappresentazione della conoscenza, e in tale ottica risulta importante rappresentare in maniera unificata. i processi. le uscite. gli ingressi. i sintomi.

CAP 30.3 Un sistema di classificazione opera in due fasi consecutive: test e addestramento. addestramento e test. analisi causa-effetto e test. addestramento e analisi causa-effetto.

CAP 30.4 Un sistema di diagnosi dei guasti dovrebbe essere. veloce, robusto ed esclusivamente automatizzato. veloce, robusto e in grado di rilevare guasti non previsti. veloce anche a costo di generare falsi allarmi. veloce, robusto e in grado di fornire informazioni dettagliate ai soli operatori umani.

CAP 30.5 In un sistema di diagnosi dei guasti è preferibile. sfruttare ogni tipo di conoscenza pregressa. sfruttare le conoscenze analitiche sul processo, ma non quelle euristiche perché possono aumentare l'incertezza della diagnosi. sfruttare le conoscenze euristiche, ma non quelle analitiche perché complicano la progettazione. non sfruttare le conoscenze sul processo per ridurre la complessità di calcolo.

CAP 30.6 Un sistema di diagnosi efficiente richiede sempre una buona rappresentazione della conoscenza, e in tale ottica risulta importante rappresentare in maniera unificata. le uscite. i sintomi. i processi. gli ingressi.

CAP 30.7 Un sistema di classificazione opera in due fasi consecutive: test e addestramento. addestramento e analisi causa-effetto. addestramento e test. analisi causa-effetto e test.

CAP 30.8 Un sistema di diagnosi dei guasti dovrebbe essere. veloce, robusto ed esclusivamente automatizzato. veloce anche a costo di generare falsi allarmi. veloce, robusto e in grado di fornire informazioni dettagliate ai soli operatori umani. veloce, robusto e in grado di rilevare guasti non previsti.

CAP 30.9 Un sistema di diagnosi dei guasti deve essere in grado di. supervisionare il processo. individuare, isolare e identificare i fault. individuare e isolare i fault. individuare i fault.

CAP 30.10 In un sistema di diagnosi dei guasti è preferibile. non sfruttare le conoscenze sul processo per ridurre la complessità di calcolo. sfruttare le conoscenze analitiche sul processo, ma non quelle euristiche perché possono aumentare l'incertezza della diagnosi. sfruttare le conoscenze euristiche, ma non quelle analitiche perché complicano la progettazione. sfruttare ogni tipo di conoscenza pregressa.

CAP 31.1 I classificatori diagnostici sono utilizzati. per catalogare i sintomi in base alla loro pericolosità. per diagnosticare guasti a partire da sintomi dei quali sono ben note le relazioni causali. per diagnosticare guasti a partire da sintomi sui quali non ci sono informazioni a priori. per individuare guasti in processi complessi.

CAP 31.2 Il classificatore basato su reti neurali è. preferibile nei casi in cui la distribuzione di probabilità è ignota. sempre preferibile al classificatore polinomiale, anche quando è nota la distribuzione di probabilità dei sintomi ed essa è polinomiale. sempre preferibile al classificatore di Bayes, anche quando è nota la distribuzione di probabilità dei sintomi ed essa è Gaussiana. preferibile solo quando le altre tipologie di classificazione falliscono.

CAP 31.2 Quali tra i seguenti metodi non è un classificatore. albero decisionale. classificatore Bayesiano. classificatore polinomiale. albero dei guasti.

CAP 31.4 I classificatori diagnostici sono utilizzati. per individuare guasti in processi complessi. per diagnosticare guasti a partire da sintomi dei quali sono ben note le relazioni causali. per catalogare i sintomi in base alla loro pericolosità. per diagnosticare guasti a partire da sintomi sui quali non ci sono informazioni a priori.

CAP 31.5 Il classificatore basato su reti neurali è. preferibile solo quando le altre tipologie di classificazione falliscono. sempre preferibile al classificatore polinomiale, anche quando è nota la distribuzione di probabilità dei sintomi ed essa è polinomiale. preferibile nei casi in cui la distribuzione di probabilità è ignota. sempre preferibile al classificatore di Bayes, anche quando è nota la distribuzione di probabilità dei sintomi ed essa è Gaussiana.

CAP 31. 6 Quali tra i seguenti metodi non è un classificatore. classificatore Bayesiano. classificatore polinomiale. albero dei guasti. albero decisionali.

CAP 31.7 In riferimento ai metodi di classificazione per la diagnosi, per utilizzare un classificatore Bayesiano quale delle seguenti affermazioni non è corretta. È necessario il calcolo della densità di probabilità gaussiana. Tutte le altre risposte sono corrette. È necessario il calcolo delle probabilità condizionate. È necessario il calcolo delle probabilità a priori.

CAP 31.8 In riferimento ai metodi di classificazione per la diagnosi, le reti neurali MLP. Hanno la capacità di estrapolare decisioni anche quando si lavora su sintomi che ricadono al di fuori del range del set di addestramento. È possibile utilizzare le reti MLP in maniera selettiva per ogni tipologia di fault. È possibile utilizzare le reti MLP non solo per la diagnosi vera e propria, ma anche per generare i sintomi a partire dai segnali di misura. Tutte le risposte sono corrette.

CAP 31.9 In riferimento ai metodi di classificazione per la diagnosi, le reti neurali RBF hanno il vantaggio di. Tutte le altre risposte sono corrette. Avere funzioni di attivazione locali. Permettere di interpretare correttamente dati al di fuori del set di addestramento. Gestire problemi con elevata dimensionalità e caratterizzati da set di addestramento poveri di informazioni.

CAP 32.1 Le relazioni causa-effetto tra guasto e sintomo possono essere determinate tramite. reti neurali. un albero decisionale. FTA o ETA. un decisore diagnostico basato su inferenza.

CAP 32.2 Nel classificatore bayesiano e geometrico i criteri di valutazione del guasto si basano, rispettivemente, su. minimizzazione della probabilità di guasto (condizionato al set di sintomi) e massimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi). minimizzazione della probabilità di guasto (condizionata al set di sintomi) e massimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi). massimizzazione della probabilità di guasto (condizionata al set di sintomi) e massimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi). massimizzazione della probabilità di guasto (condizionata al set di sintomi) e minimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi).

CAP 32.2 I metodi di inferenza sono tipicamente utilizzati per diagnosticare un fault. sugli attuatori. a partire da un processo sul quale sono note le relazioni di tipo causale. sui sensori. a partire da un processo sul quale non ci sono informazioni.

32.4 Quale tra le seguenti affermazioni è vera?. Le tecniche di classificazione richiedono poco sforzo di progettazione e sono poco trasparenti. Le tecniche di inferenza richiedono un elevato sforzo di progettazione e sono poco trasparenti. Le tecniche di inferenza richiedono poco sforzo di progettazione e sono poco trasparenti. Le tecniche di classificazione richiedono un elevato sforzo di progettazione e sono trasparenti.

32.5 Nel classificatore bayesiano e geometrico i criteri di valutazione del guasto si basano, rispettivemente, su. minimizzazione della probabilità di guasto (condizionata al set di sintomi) e massimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi). massimizzazione della probabilità di guasto (condizionata al set di sintomi) e minimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi). massimizzazione della probabilità di guasto (condizionata al set di sintomi) e massimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi). minimizzazione della probabilità di guasto (condizionato al set di sintomi) e massimizzazione della distanza (tra sintomo di riferimento e set di sintomi).

CAP 32.6 I metodi di inferenza sono tipicamente utilizzati per diagnosticare un fault. a partire da un processo sul quale non ci sono informazioni. sugli attuatori. a partire da un processo sul quale sono note le relazioni di tipo causale. sui sensori.

CAP 32.7 Le relazioni causa-effetto tra guasto e sintomo possono essere determinate tramite. FTA o ETA. reti neurali. un albero decisionale. un decisore diagnostico basato su inferenza.

32.8 Quale tra le seguenti affermazioni è vera?. Le tecniche di classificazione richiedono poco sforzo di progettazione e sono poco trasparenti. Le tecniche di inferenza richiedono un elevato sforzo di progettazione e sono poco trasparenti. Le tecniche di classificazione richiedono un elevato sforzo di progettazione e sono trasparenti. Le tecniche di inferenza richiedono poco sforzo di progettazione e sono poco trasparenti.

CAP 35.1 . In riferimento alle strutture ridondanti di base, quale delle seguenti affermazioni non è corretta per la ridondanza dinamica cold-standby?. È caratterizzato da transitori di breve durata ma costi operazionali elevate. È richiesta la presenza di un modulo di fault detection. Non richiede un modulo di votazione che confronta i segnali e decide a maggioranza quale tra di essi sia quello corretto. È richiesto un modulo di riconfigurazione per attivare il modulo di standby e disattivare quello non più funzionante.

CAP 35.2 La tolleranza ai guasti si ottiene mediante. manutenzione regolare. una diagnostica avanzata dei guasti. utilizzo di componenti tecnicamente all'avanguardia. ridondanza analitica o hardware.

CAP 35.3 Lo stadio di degradazione Fail Safe (FS) è tale per cui. è tollerato un solo failure (i.e. il sottosistema rimane operativo dopo il failure di un componente). a prescindere dal numero di failure(s) il sottosistema smette di funzionare. dopo uno (o più) failure(s) dei componenti il sottosistema rimane inattivo. 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.

CAP 35.4 Un sistema a ridondanza statica con n componenti può tollerare al massimo. (n+1)/2 guasti. n/2 guasti. (n-1)/2 guasti. (n-2)/2 guasti.

CAP 35.5 In riferimento alle strutture ridondanti di base, quale delle seguenti affermazioni non è corretta per la ridondanza dinamica hot-standby?. È richiesto un modulo di votazione che confronta i segnali e decide a maggioranza quale tra di essi sia quello corretto. È richiesta la presenza di un modulo di fault detection. È richiesto un modulo di riconfigurazione per attivare il modulo di standby e disattivare quello non più funzionante. Il modulo di standby è sempre attivo.

CAP 35.6 . In riferimento alle strutture ridondanti di base, quale delle seguenti affermazioni non è corretta? DA PANIERE. Tutte le altre risposte sono errate. La ridondanza dinamica necessita di un numero complessivo di moduli inferiore rispetto a quello richiesto dalla ridondanza statica. Il modulo di standby diventa attivo solo dopo il guasto. La ridondanza dinamica necessita di una maggiore capacità di elaborazione dell'informazione.

CAP 35.6 La tolleranza ai guasti si ottiene mediante. Sia la ridondanza statica sia quella dinamica può essere implementata con un numero a piacere di moduli. manutenzione regolare. ridondanza analitica o hardware. utilizzo di componenti tecnicamente all'avanguardia.

CAP 35.9 Un sistema a ridondanza statica con n componenti può tollerare al massimo. a prescindere dal numero di failure(s) il sottosistema smette di funzionare. n/2 guasti. (n-1)/2 guasti. (n-2)/2 guasti.

CAP 35.9 . Lo stadio di degradazione Fail Safe (FS) è tale per cui. degradazione delle specifiche di funzionamento. è tollerato un solo failure (i.e. il sottosistema rimane operativo dopo il failure di un componente). 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. dopo uno (o più) failure(s) dei componenti il sottosistema rimane inattivo.

CAP 50.1 Indicare quale tra le seguenti quattro affermazioni è esatta: i sensori propriocettivi restituiscono una misura relativa al sistema di riferimento fisso, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura relativa al sistema di solidale al corpo. i sensori propriocettivi restituiscono una misura del sistema interno, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura del sistema esterno. i sensori propriocettivi restituiscono una misura statica, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura dinamica. i sensori propriocettivi restituiscono una misura relativa al sistema solidale al corpo, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura relativa al sistema di riferimento.

CAP 50.2 Il problema della localizzazione di un robot mobile è risolvibile. solo mediante lo SLAM. mediante gli approcci dead reckoning oppure map-based positioning. solo se si conosce la mappa dell'ambiente di lavoro. tramite i soli sensori propriocettivi.

CAP 50.3 Il problema della navigazione di un robot mobile è decomponibile nei seguenti sotto problemi: misura dell'accelerazione, della velocità angolare e integrazione sensoriale. localizzazione, definizione dei target e pianificazione della traiettoria. definizione di waypoints, movimentazione e aggiramento degli ostacoli. misura inerziale, misura eterocettiva e integrazione sensoriale.

CAP 50.4 4. Il problema della navigazione di un robot mobile è decomponibile nei seguenti sotto problemi: misura inerziale, misura eterocettiva e integrazione sensoriale. localizzazione, definizione dei target e pianificazione della traiettoria. definizione di waypoints, movimentazione e aggiramento degli ostacoli. misura dell'accelerazione, della velocità angolare e integrazione sensoriale.

CAP 50.5 . Il problema della localizzazione di un robot mobile è risolvibile. mediante gli approcci dead reckoning oppure map-based positioning. tramite i soli sensori propriocettivi. solo se si conosce la mappa dell'ambiente di lavoro. solo mediante lo SLAM.

CAP 50.6 Indicare quale tra le seguenti quattro affermazioni è esatta: i sensori propriocettivi restituiscono una misura relativa al sistema solidale al corpo, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura relativa al sistema di riferimento fisso. i sensori propriocettivi restituiscono una misura relativa al sistema di riferimento fisso, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura relativa al sistema di solidale al corpo. i sensori propriocettivi restituiscono una misura del sistema interno, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura del sistema esterno. i sensori propriocettivi restituiscono una misura statica, mentre quelli eterocettivi restituiscono una misura dinamica.

CAP 51.1 Un giroscopio fermo e non dotato di circuito di calibrazione restituisce una misura pari a. un valore casuale. 9_81 m/s2. 0 º/s. la velocità di rotazione della terra.

CAP 51.2 I giroscopi laser e a fibra ottica hanno tipicamente prestazioni. peggiori delle altre tipologie di giroscopi ma un prezzo più basso. migliori delle altre tipologie di giroscopi ma un prezzo elevato. simili ai giroscopi meccanici. simili ai giroscopi MEM.

CAP 51.3 I giroscopi laser e a fibra ottica hanno tipicamente prestazioni. simili ai giroscopi MEMS. simili ai giroscopi meccanici. peggiori delle altre tipologie di giroscopi ma un prezzo più basso. migliori delle altre tipologie di giroscopi ma un prezzo elevato.

CAP 51.4 I giroscopi misurano. lo spostamento angolare. il jerk angolare. l'accelerazione angolare. la velocità angolare.

CAP 51.5 Un giroscopio fermo e non dotato di circuito di calibrazione restituisce una misura pari a. la velocità di rotazione della terra. un valore casuale. 0 deg/s. 9_81 m/s^2.

CAP 51.6 I giroscopi misurano. lo spostamento angolare. l'accelerazione angolare. il jerk angolare. la velocità angolare.

CAP 52.1 Per sensibilità trasversa di un accelerometro si intende PANIERE. la sensibilità in caso di errato posizionamento dell'accelerometro. la sensibilità lungo un asse ortogonale a quello principale di misura. la sensibilità al netto del contributo di rumore. la derivata temporale della sensibilità.

CAP 52.2 La risposta in frequenza di un accelerometro è tipicamente caratterizzata da. un picco in concomitanza della frequenza di taglio. un tratto a modulo costante indipendente dalla frequenza, tra la frequenza di taglio e quella di risonanza. un unico tratto a modulo decrescente. un tratto periodico tra la frequenza di taglio e quella di risonanza.

CAP 52.3 Gli accelerometri misurano. velocità lineare. jerk lineare. accelerazione lineare. spostamento lineare.

CAP 52.4 La risposta in frequenza di un accelerometro è tipicamente caratterizzata da. un unico tratto a modulo costante indipendente dalla frequenza. un unico tratto a modulo crescente. un unico tratto a modulo decrescente. un picco in concomitanza della frequenza di risonanza.

CAP 52.5 La risposta in frequenza di un accelerometro è tipicamente caratterizzata da. un unico tratto a modulo decrescente. un tratto a modulo costante indipendente dalla frequenza, tra la frequenza di taglio e quella di risonanza. un tratto periodico tra la frequenza di taglio e quella di risonanza. un picco in concomitanza della frequenza di taglio.

CAP 52.6 Per sensibilità trasversa di un accelerometro si intende PANIERE. la sensibilità in caso di errato posizionamento dell'accelerometro. la sensibilità al netto del contributo di rumore. la derivata temporale della sensibilità. la sensibilità lungo un asse ortogonale a quello principale di misura.

CAP 52.7 Gli accelerometri misurano. accelerazione lineare. velocità lineare. jerk lineare. spostamento lineare.

CAP 52.8 La risposta in frequenza di un accelerometro è tipicamente caratterizzata da. un unico tratto a modulo decrescente. un unico tratto a modulo crescente. un picco in concomitanza della frequenza di risonanza. un unico tratto a modulo costante indipendente dalla frequenza.

53.1 I sistemi di posizionamento globale permettono di calcolare la posizione di un ricevitore sul globo terrestre mediante. calcolo dello pseudo-angolo e triangolazione. calcolo della pseudo-distanza e trilaterazione. calcolo della potenza del segnale fornito. calcolo delle effemeridi e filtro di Kalman.

53.2 I sistemi di posizionamento globale di tipo differenziale. sono più incerti dei sistemi tradizionali, ma necessitano di strumentazione meno complessa. sono meno incerti dei sistemi tradizionali, ma necessitano di una lettura accurata proveniente da una stazione di riferimento. hanno la stessa incertezza nella misura rispetto ai sistemi di posizionamento globale. sono meno incerti dei sistemi tradizionali perché calcolano la derivata della posizione.

53.3 Quale tra i seguenti non è un Global Navigation Satellite Systems (GNSS)?. RTK. NAVSTAR GPS. BEIDOU/COMPASS. GALILEO.

53.4 Il NAVSTAR GPS è composto da tre segmenti, ovvero. spaziale, terrestre e lunare. spaziale, utente e di controllo. terrestre globale, terrestre locale e utente. radio, elettronico e meccanico.

53.5 Le effemeridi contengono informazioni su. posizione e il tempo in cui il satellite si è trovato, si trova e si troverà nell'arco di 24 h - 7 giorni. l'errore casuale che affligge la misura del tempo di volo. l'offset di misura dovuto alla correzione relativistica. l'offset di misura dovuto alla velocità di rotazione della terra.

53.6 Il numero minimo di satelliti che devono essere riconosciuti da un dispositivo NAVSTAR GPS per una corretta localizzazione tridimensionale è. 5. 3. 2. 4.

53.7 Il NAVSTAR GPS è composto da tre segmenti, ovvero. radio, elettronico e meccanico. spaziale, terrestre e lunare. terrestre globale, terrestre locale e utente. spaziale, utente e di controllo.

53.8 I sistemi di posizionamento globale di tipo differenziale. sono più incerti dei sistemi tradizionali, ma necessitano di strumentazione meno complessa. hanno la stessa incertezza nella misura rispetto ai sistemi di posizionamento globale. sono meno incerti dei sistemi tradizionali perché calcolano la derivata della posizione. sono meno incerti dei sistemi tradizionali, ma necessitano di una lettura accurata proveniente da una stazione di riferimento.

53.9 Quale tra i seguenti non è un Global Navigation Satellite Systems (GNSS). NAVSTAR GPS. RTK. GALILEO. BEIDOU/COMPASS.

53.10 I sistemi di posizionamento globale permettono di calcolare la posizione di un ricevitore sul globo terrestre mediante. calcolo della pseudo-distanza e trilaterazione. calcolo della potenza del segnale fornito. calcolo dello pseudo-angolo e triangolazione. calcolo delle effemeridi e filtro di Kalman.

53.11Le effemeridi contengono informazioni su. l'errore casuale che affligge la misura del tempo di volo. l'offset di misura dovuto alla correzione relativistica. l'offset di misura dovuto alla velocità di rotazione della terra. posizione e il tempo in cui il satellite si è trovato, si trova e si troverà nell'arco di 24 h - 7 giorni.

53.12 Il numero minimo di satelliti che devono essere riconosciuti da un dispositivo NAVSTAR GPS per una corretta localizzazione tridimensionale è. 3. 2. 5. 4.

54.1 Per Angle Random Walk (ARW) si intende. l'offset di misura dovuto alla velocità di rotazione della terra. l'errore casuale che affligge la misura del giroscopio. l'angolo acquisito da un giroscopio in un esperimento di movimentazione (walk) casuale (random). la deviazione standard che avrà la stima dell'angolo, eseguita mediante la sola integrazione del segnale di velocità angolare, dopo un'unità di tempo.

54.2 La configurazione skewed ("inclinata") prevede la collocazione di giroscopi e accelerometri su un cono inclinato di un certo angolo rispetto al corpo, e non è adottata. in caso di giroscopi con basse prestazioni. se si conosce con esattezza l'angolo di inclinazione dei sensori. quando si vuole garantire tolleranza ai guasti. se si vogliono misurare velocità angolari al di fuori del range di misura dei giroscopi adottati.

CAP 54.3 Le unità di misura inerziali di tipo MEMS sono caratterizzate da accelerometri e giroscopi in configurazione. strapdown. in parallelo. in serie. a cascata.

54.4 Per Angle Random Walk (ARW) si intende. la deviazione standard che avrà la stima dell'angolo, eseguita mediante la sola integrazione del segnale di velocità angolare, dopo un'unità di tempo. l'errore casuale che affligge la misura del giroscopio. l'angolo acquisito da un giroscopio in un esperimento di movimentazione (walk) casuale (random). l'offset di misura dovuto alla velocità di rotazione della terra.

54.5 Un Inertial Navigation System (INS) è composto da. accelerometri e giroscopi che forniscono misure raw. cluster di sensori, elettronica di supporto, computer di geolocalizzazione. cluster di sensori, elettronica di supporto, computer d'assetto e computer di navigazione. cluster di sensori, computer d'assetto, computer di navigazione e sistema di posizionamento globale.

54.6 La configurazione skewed (?inclinata?) prevede la collocazione di giroscopi e accelerometri su un cono inclinato di un certo angolo rispetto al corpo, e NON è adottata. se si vogliono misurare velocità angolari al di fuori del range di misura dei giroscopi adottati. se si conosce con esattezza l'angolo di inclinazione dei sensori. quando si vuole garantire tolleranza ai guasti. in caso di giroscopi con basse prestazionI.

54.7 Le unità di misura inerziali di tipo MEMS sono caratterizzate da accelerometri e giroscopi in configurazione. in parallelo. a cascata. strapdown. in serie.

54.8 Un Inertial Navigation System (INS) è composto da. cluster di sensori, elettronica di supporto, computer di geolocalizzazione. cluster di sensori, elettronica di supporto, computer d'assetto e computer di navigazione. accelerometri e giroscopi che forniscono misure raw. cluster di sensori, computer d'assetto, computer di navigazione e sistema di posizionamento globale.

55.1 Le più diffuse tecniche di misura mediante laser sono basate su. minimizzazione della correlazione, massimizzazione del risparmio energetico. calcolo della potenza di emissione, calcolo dell'angolo di rifrazione. trilaterazione, calcolo del crosstalk. triangolazione, calcolo del tempo di volo, modulazione di fase, modulazione di frequenza.

55.2 Un sensore laser è tipicamente impiegato per. indicare un punto dello spazio. misurare la velocità con cui l'emettitore si muove. misurare la distanza tra l'emettitore e gli oggetti che si trovano all'interno di un cono di visione predefinito. valutare la tipologia di materiali colpite dal fascio di scansione.

55.3 La misura di un laser rangefinder NON è influenzata DA PANIERE. la distanza alla quale si trova l'oggetto da misurare, fino a che rientra nel cono di scansione. la tipologia del materiale colpito dal fascio di scansione. l'angolo di inclinazione tra il materiale e il fascio di scansione. il colore del materiale colpito dal fascio di scansione.

55.4 In un sensore laser basato su triangolazione il RANGE DI MISURA è correlato a. lo spessore della lente. la distanza alla quale si trova l'oggetto da misurare, fino a che rientra nel cono di scansione. il numero di pixel del CCD. la dimensione del CCD.

55.5 In un sensore laser basato su triangolazione la risoluzione di misura è correlata a. lo spessore della lente. la dimensione del CCD. il numero di pixel del CCD. la distanza alla quale si trova l'oggetto da misurare, fino a che rientra nel cono di scansione.

55.6 Un sensore laser basato su misura del tempo di volo è preferibile se. non ci sono ostacoli tra il sensore e l'oggetto da misurare. il range di misura richiesto è elevato. il range di misura richiesto è piccolo e l'accuratezza è elevata. la velocità di propagazione non dipende dal mezzo trasmissivo.

55.7 Le più diffuse tecniche di misura mediante laser sono basate su. minimizzazione della correlazione, massimizzazione del risparmio energetico. triangolazione, calcolo del tempo di volo, modulazione di fase, modulazione di frequenza. trilaterazione, calcolo del crosstalk. calcolo della potenza di emissione, calcolo dell'angolo di rifrazione.

55.8 Un sensore laser è tipicamente impiegato per. misurare la velocità con cui l'emettitore si muove. valutare la tipologia di materiali colpite dal fascio di scansione. indicare un punto dello spazio. misurare la distanza tra l'emettitore e gli oggetti che si trovano all'interno di un cono di visione predefinito.

55.9 La misura di un laser rangefinder NON è influenzata da. il colore del materiale colpito dal fascio di scansione. la tipologia del materiale colpito dal fascio di scansione. la distanza alla quale si trova l'oggetto da misurare, fino a che rientra nel cono di scansione. l'angolo di inclinazione tra il materiale e il fascio di scansione.

55.10 In un sensore laser basato su triangolazione il RANGE DI MISURA è correlato a. la dimensione del CCD. la distanza alla quale si trova l'oggetto da misurare, fino a che rientra nel cono di scansione. il numero di pixel del CCD. lo spessore della lente.

55.11 In un sensore laser basato su triangolazione la RISOLUZIONE di misura è correlata a. il numero di pixel del CCD. la dimensione del CCD. la distanza alla quale si trova l'oggetto da misurare, fino a che rientra nel cono di scansione. lo spessore della lente.

55.12 Un sensore laser basato su misura del tempo di volo è preferibile se. non ci sono ostacoli tra il sensore e l'oggetto da misurare. il range di misura richiesto è piccolo e l'accuratezza è elevata. la velocità di propagazione non dipende dal mezzo trasmissivo. il range di misura richiesto è elevato.

56.1 Un sensore sonar deve essere posto oltre una distanza minima dal materiale da misurare, in quanto. il tempo di commutazione dallo stato di trasmissione a quello di ricezione non è istantaneo. non deve influenzare il materiale da misurare. l'onda sonora non riesce a riflettersi in spazi ridotti. potrebbe risentire di effetti di cross-talk.

56.2 La misura di distanza ottenuta mediante tecnologia sonar. non è influenzata dal mezzo trasmissivo. è mediamente meno accurata di quella ottenuta mediante tecnologia laser. è mediamente più accurata di quella ottenuta mediante tecnologia laser. non è influenzata dalla velocità di commutazione del trasduttore sonoro.

56.3 La misura di distanza ottenuta mediante tecnologia sonar. non è influenzata dal mezzo trasmissivo. non è influenzata dalla velocità di commutazione del trasduttore sonoro. è mediamente più accurata di quella ottenuta mediante tecnologia laser. è mediamente meno accurata di quella ottenuta mediante tecnologia laser.

56.4 Un sensore sonar deve essere posto oltre una distanza minima dal materiale da misurare, in quanto. non deve influenzare il materiale da misurare. l'onda sonora non riesce a riflettersi in spazi ridotti. il tempo di commutazione dallo stato di trasmissione a quello di ricezione non è istantaneo. potrebbe risentire di effetti di cross-talk.

57.1 La mappatura tra l'immagine del mondo reale e quella ottenuta su una matrice di pixel mediante fotocamera digitale può essere descritta tramite tre passaggi in successione ordinata, ovvero. traslazione, rotazione e matching. calibrazione e matching. rototraslazione, prospettiva e calibrazione. nessuna delle altre combinazioni.

57.2 Il matching è una procedura. di riconoscimento di uno specifico oggetto (o caratteristica di un oggetto) a partire dai dati acquisiti mediante un sistema di visione. di localizzazione. che associa due oggetti tra loro simili. di navigazione.

57.3 Il matching è una procedura. di navigazione. che associa due oggetti tra loro simili. di localizzazione. di riconoscimento di uno specifico oggetto (o caratteristica di un oggetto) a partire dai dati acquisiti mediante un sistema di visione.

57.4 La mappatura tra l'immagine del mondo reale e quella ottenuta su una matrice di pixel mediante fotocamera digitale può essere descritta tramite tre passaggi in successione ordinata, ovvero. calibrazione e matching. traslazione, rotazione e matching. nessuna delle altre combinazioni. rototraslazione, prospettiva e calibrazione.

39.1 La strumentazione utilizzata in automazione industriale è tipicamente classificabile in. sensoristica, attuatori, unità di controllo e supervisione, reti di comunicazione. circuiti di condizionamento del segnale, software, interfacce uomo-macchina. controllo con retroazione, controllo in avanti, supervisione e diagnosi. sensori, attuatori, sistemi di supporto alle decisioni.

39.2 I sensori possono essere definiti come dispositivi che. ricevono uno stimolo e rispondono con un segnale audio. ricevono uno stimolo elettrico e rispondono con un segnale di diversa natura. ricevono uno stimolo e rispondono con un segnale visivo. ricevono uno stimolo e rispondono con un segnale elettrico.

39.3 La strumentazione utilizzata in automazione industriale è tipicamente classificabile in. sensori, attuatori, sistemi di supporto alle decisioni. (n+1)/2 guasti. controllo con retroazione, controllo in avanti, supervisione e diagnosi. sensoristica, attuatori, unità di controllo e supervisione, reti di comunicazione.

39.4 I sensori possono essere definiti come dispositivi che. circuiti di condizionamento del segnale, software, interfacce uomo-macchina. ricevono uno stimolo e rispondono con un segnale elettrico. ricevono uno stimolo e rispondono con un segnale audio. ricevono uno stimolo e rispondono con un segnale visivo.

39.5 Indicare quale tra i seguenti sensori non è classificabile come un sensore di Posizione, spostamento e livello: Sensori induttivi. Sensori capacitivi. Sensori termici. Potenziometri.

39.6 Indicare quale tra i seguenti sensori non è classificabile come un sensore di Forza, stress e tattili: Sensori ottici. Estensimetri. Sensori potenziometri. Sensori tattili.

40.8 La misura di un sensore è composta da. la massima precisione raggiungibile. valore esatto del misurando e unità di misura. valore stimato del misurando, incertezza e unità di misura. un numero e un simbolo.

40.9 La risoluzione di un sensore rappresenta. il rapporto tra la variazione della variabile misurata e quella della variabile dell'uscita. il rapporto tra la variazione della variabile di uscita e quella della variabile misurata. Sensori piezoelettrici. la minima variazione della variabile misurata che dà luogo a una variazione rilevabile dell'uscita.

40.3 Per caratteristica statica di un sensore si intende. la relazione che lega l'uscita di un sensore (misura) al suo ingresso (misurando). la relazione che lega l'ingresso del sensore (misurando) all'uscita (misura). la retta che interpola i valori del misurando con quelli della misura. la legge che descrive come varia il comportamento del sensore nel tempo.

40.1 La risoluzione di un sensore rappresenta. il rapporto tra la variazione della variabile misurata e quella della variabile dell'uscita. il rapporto tra la variazione della variabile di uscita e quella della variabile misurata. la minima variazione della variabile misurata che dà luogo a una variazione rilevabile dell'uscita. la massima precisione raggiungibile.

40.2 La sensibilità di un sensore è definita come. il rapporto tra una variazione della variabile misurata ?u e la corrispondente variazione dell'uscita del sensore ?y. si verificano effetti di usura dovuti all'invecchiamento. il rapporto tra una variazione dell'uscita del sensore ?y e la corrispondete variazione della variabile misurata ?u. la variazione dell'uscita del sensore ?y.

40.4 La nonlinearità di un sensore rappresenta. la massima deviazione della caratteristica statica reale dalla sua approssimazione lineare. la caratteristica dinamica. la variazione della variabile misurata ?u. la caratteristica statica al di fuori del punto di lavoro.

40.5 La caratteristica dinamica di un sensore serve a descriverne il comportamento quando. lo stimolo varia con una certa velocità e la misura necessita di un certo tempo (dinamica) per rappresentarlo. la retta che interpola i valori del misurando con quelli della misura. il sensore lavora in continua. si opera al di fuori del punto di lavoro definito nella caratteristica statica.

40.6 Il termine precisione (o ripetibilità) è riferito alla riproducibilità della misura, ovvero esprime. il valore medio di una serie di misure. la dispersione di successive misure dello stesso misurando nelle medesime condizioni. il rapporto tra la variazione dell'ingresso e quella dell'uscita. il rapporto tra la variazione dell'uscita e quella dell'ingresso.

40.7 L'inaccuratezza di un sensore si può esprimere come. la deviazione standard di una serie di misure. la differenza tra il valore vero e la misura da esso più distante. valore esatto del misurando e rumore di misura. la differenza tra il valore vero e la misura da esso più distante, normalizzata sul valore di fondo scala.

40.10 La nonlinearità di un sensore rappresenta. la caratteristica dinamica. la caratteristica statica al di fuori del punto di lavoro. l'errore introdotto da cause ambientali. la massima deviazione della caratteristica statica reale dalla sua approssimazione lineare.

40.11 La sensibilità di un sensore è definita come. la variazione della variabile misurata Δu. il rapporto tra una variazione dell'uscita del sensore Δy e la corrispondete variazione della variabile misurata Δu. il rapporto tra una variazione della variabile misurata Δu e la corrispondente variazione dell'uscita del sensore Δy. la variazione dell'uscita del sensore Δy.

40.12 La caratteristica dinamica di un sensore serve a descriverne il comportamento quando. lo stimolo varia con una certa velocità e la misura necessita di un certo tempo (dinamica) per rappresentarlo. si opera al di fuori del punto di lavoro definito nella caratteristica statica. il sensore lavora in continua. si verificano effetti di usura dovuti all'invecchiamento.

40.13 Per caratteristica statica di un sensore si intende. la relazione che lega l'uscita di un sensore (misura) al suo ingresso (misurando). valore esatto del misurando a più riprese nel tempo. la relazione che lega l'ingresso del sensore (misurando) all'uscita (misura). la legge che descrive come varia il comportamento del sensore nel tempo.

40.14 Il termine precisione (o ripetibilità) è riferito alla riproducibilità della misura, ovvero esprime. valore esatto del misurando a più riprese nel tempo. la dispersione di successive misure dello stesso misurando nelle medesime condizioni. il rapporto tra la variazione dell'uscita e quella dell'ingresso. il valore medio di una serie di misure.

40.15 La misura di un sensore è composta da. valore esatto del misurando e unità di misura. un numero e un simbolo. valore stimato del misurando, incertezza e unità di misura. valore esatto del misurando e rumore di misura.

40.16 L'inaccuratezza di un sensore si può esprimere come. il rapporto tra la variazione dell'ingresso e quella dell'uscita. la deviazione standard di una serie di misure. la differenza tra il valore vero e la misura da esso più distante. la differenza tra il valore vero e la misura da esso più distante, normalizzata sul valore di fondo scala.

41.1 Quale delle seguenti affermazioni è falsa?. Per misura di spostamento si intende la misura della variazione delle coordinate dell'oggetto (lineari e/o angolari) da un punto ad un altro. Per misura di posizione si intende la misura delle coordinate dell'oggetto (lineari e/o angolari) rispetto ad un riferimento selezionato. I sensori di posizione o spostamento impiegati come sensori di livello sono detti sensori di prossimità. Nel caso in cui l'oggetto fisico da misurare sia una massa liquida, allora i sensori di posizione o spostamento possono essere impiegati per determinare il livello del liquido (o la sua variazione nel tempo).

41.2 A temperatura costante la relazione che in un potenziometro lega la resistenza del conduttore alla sua lunghezza è. esponenziale. quadratica. cubica. lineare.

41.3 Quale tra le seguenti non è una tipica fonte di errore per un sensore di posizione/spostamento di tipo capacitivo?. Peso oggetto. Finitura oggetto. Dimensioni oggetto. Forma oggetto.

41.4 Quale delle seguenti affermazioni è falsa?. Per misura di posizione si intende la misura delle coordinate dell'oggetto (lineari e/o angolari) rispetto ad un riferimento selezionato. Nel caso in cui l'oggetto fisico da misurare sia una massa liquida, allora i sensori di posizione o spostamento possono essere impiegati per determinare il livello del liquido (o la sua variazione nel tempo). Per misura di spostamento si intende la misura della variazione delle coordinate dell'oggetto (lineari e/o angolari) da un punto ad un altro. I sensori di posizione o spostamento impiegati come sensori di livello sono detti sensori di prossimità.

41.5 In riferimento ai sensori potenziometrici, indicare quale affermazione non è corretta. Possono essere utilizzati come sensori ad immersione. Sono soggetti a stress meccanico. Possono misurare solo oggetti che si spostano con una velocità bassa. Sono preferibili quando è necessaria un'elevata stabilità alle variazioni ambientali.

42.1 I sensori per la misura di posizione/spostamento ad effetto Hall possono essere: digitali e a triplo livello. analogici e a doppio livello. solo digitali. solo analogici.

42.2 I sensori capacitivi per la misura di posizione/spostamento sono da preferire ai sensori basati su correnti di Foucault ("Eddy Sensor") se. se la misura va fatta immergendo la sonda in un liquido. l'ambiente di utilizzo è soggetto a polveri e contaminanti. se il range operativo di temperature è elevato. se lo spessore del materiale da misurare è molto piccolo.

42.3 In riferimento ai sensori LVDT e RVDT (Linear/Rotary Variable Differential Transformer), quali delle seguenti affermazioni non è corretta?. Consentono di trascurare le isteresi meccaniche e magnetiche. Si basano su un principio di funzionamento che richiede il contatto diretto. Sono caratterizzati da impendenze in uscita di valore molto ridotto. Sopportano rumori ambientali e interferenze.

42.4 Un sensore capacitivo. È basato sui campi magnetici che non risentono di contaminanti non conduttivi. Può essere usato anche in ambienti poco puliti quando si vuole ottenere una misura di posizione o spostamento. Funziona sull'assunzione che la variazione della capacità sia dovuta alla variazione della distanza. Presenta un errore che diminuisce al crescere della costante dielettrica del contaminante.

43.1 I sensori di livello possono essere di tipo full-range o short-range, ovvero. i sensori full-range misurano con continuità il livello del contenuto rispetto allo zero di riferimento, mentre quelli short-range individuano il raggiungimento o meno di un dato livello. i sensori short-range misurano con continuità il livello del contenuto rispetto allo zero di riferimento, mentre quelli full-range individuano il raggiungimento o meno di un dato livello. i sensori short-range sono adatti per misurare livelli bassi, mentre quelli full-range quelli alti. i sensori full-range hanno un campo di misura elevato, mentre quelli short-range un campo di misura ridotto.

43.2 Indicare quale dei seguenti aspetti è un vantaggio dei sensori di livello di tipo tradizionale. Possibilità di trasmettere le informazioni a distanza. Costanti di tempo sufficientemente veloci. Funzionamento a contatto con il liquido. Semplicità di utilizzo e installazione.

43.3 I sensori di livello possono essere di tipo full-range o short-range, ovvero. i sensori full-range misurano con continuità il livello del contenuto rispetto allo zero di riferimento, mentre quelli short-range individuano il raggiungimento o meno di un dato livello. i sensori short-range sono adatti per misurare livelli bassi, mentre quelli full-range quelli alti. i sensori full-range hanno un campo di misura elevato, mentre quelli short-range un campo di misura ridotto. i sensori short-range misurano con continuità il livello del contenuto rispetto allo zero di riferimento, mentre quelli full-range individuano il raggiungimento o meno di un dato livello.

43.4 Quali tra le seguenti tipologie di sensore di livello è da preferire se il budget a disposizione è limitato, il materiale di cui si vuole misurare il livello è uniforme e la forma del contenitore sarà soggetta a cambiamento nel tempo?. Laser. Ultrasonori. Capacitivi. A rotazione/pala.

43.5 Se per la misura del livello di un liquido non è possibile il contatto diretto con il sensore, allora è bene escludere sensori di livello: a pala. radar. ottici. ad ultrasuoni.

43.6 Quali tra le seguenti tipologie di sensore di livello è da preferire se il budget a disposizione è limitato, il materiale di cui si vuole misurare il livello è uniforme e la forma del contenitore sarà soggetta a cambiamento nel tempo?. Capacitivi. Laser. A rotazione/pala. Ultrasonori.

43.7 Se per la misura del livello di un liquido non è possibile il contatto diretto con il sensore, allora è bene escludere sensori di livello: ottici. radar. ad ultrasuoni. a pala.

44.1 In applicazioni critiche che impiegano sensori di prossimità è fondamentale: eliminanre solo i falsi positivi. eliminare sia i falsi negativi sia i falsi positivi. ridurre il più possibile il costo. eliminare solo i falsi negativi.

44.2 In applicazioni critiche che impiegano sensori di prossimità è fondamentale: eliminare sia i falsi negativi sia i falsi positivi. eliminare solo i falsi negativi. ridurre il più possibile il costo. eliminanre solo i falsi positivi.

44.3 I sensori di prossimità ultrasonori sono. preferibili a quelli capacitivi se è necessario un range di misura elevato. preferibili a quelli ottici perché risentono del colore dell'oggetto misurato. preferibili a quelli capacitivi perché il loro range di misura è inferiore. preferibili a quelli capacitivi il sistema da misurare è sottoposto a forti vibrazioni.

44.4 I sensori optoelettronici. individuano la presenza della carica statica trasportata da oggetti in movimento. individuano l'interruzione di un flusso luminoso causata da oggetti in movimento. individuano la riflessione di microonde elettromagnetiche da parte degli oggetti in prossimità del sensore. individuano la variazione nell'illuminazione o nel contrasto ottico nell'area del sensore.

44.5 Indicare quale affermazione non è corretta in riferimento ai sensori di prossimità e rilevamento. Si deve prendere in considerazione la presenza di falsi positivi e falsi negative. È buona norma quella di formare una rete sensoriale distribuita di sensori di prossimità. È buona norma usare all'interno della rete sensoriale distribuita sensori che si basano su principi di funzionamento differenti. È necessario concentrare l'attenzione sui falsi positivi piuttosto che sui falsi negativi.

44.6 I sensori di prossimità ultrasonori sono. preferibili a quelli capacitivi il sistema da misurare è sottoposto a forti vibrazioni. preferibili a quelli ottici perché risentono del colore dell'oggetto misurato. preferibili a quelli capacitivi se è necessario un range di misura elevato. preferibili a quelli capacitivi perché il loro range di misura è inferiore.

45.1 Una cella di carico è tipicamente formata da. un ponte estensimetrico. un elemento elastico, un elemento piezoelettrico e un convertitore analogico/digitale. un elemento rigido, un elemento sensibile e un filtro. un elemento elastico, un elemento sensibile e un circuito di condizionamento.

45.2 L'effetto piezoresistivo. consiste in una variazione della resistività del materiale soggetto ad una deformazione meccanica. è un sinonimo dell'effetto piezoelettrico. consiste in una variazione della distribuzione di carica superficiale a seguito di una deformazione meccanica. consiste nella polarizzazione di un pezzo di materiale soggetto a vibrazione.

45.3 Gli estensimetri misurano: la deformazione superficiale di un materiale, in maniera proporzionale alla forza a cui esso è sottoposto e avendo come punto di riferimento l'estensione al momento dell'installazione del sensore. l'estensione di un materiale a prescindere dal punto di applicazione. l'accelerazione. l'estensione di un materiale elastico soggetto alla forza di gravità.

45.4 Gli estensimetri misurano: l'accelerazione. la deformazione superficiale di un materiale, in maniera proporzionale alla forza a cui esso è sottoposto e avendo come punto di riferimento l'estensione al momento dell'installazione del sensore. l'estensione di un materiale elastico soggetto alla forza di gravità. l'estensione di un materiale a prescindere dal punto di applicazione.

45.5 L'effetto piezoresistivo. consiste in una variazione della distribuzione di carica superficiale a seguito di una deformazione meccanica. è un sinonimo dell'effetto piezoelettrico. consiste in una variazione della resistività del materiale soggetto ad una deformazione meccanica. consiste nella polarizzazione di un pezzo di materiale soggetto a vibrazione.

45.6 L'effetto piezoelettrico. consiste nella polarizzazione di un pezzo di materiale soggetto a vibrazione. consiste in una variazione della resistività del materiale soggetto ad una deformazione meccanica. è un sinonimo dell'effetto piezoelettrico. consiste in una variazione della distribuzione di carica superficiale a seguito di una deformazione meccanica.

45.7 Una cella di carico è tipicamente formata da. un elemento elastico, un elemento piezoelettrico e un convertitore analogico/digitale. un elemento elastico, un elemento sensibile e un circuito di condizionamento. un elemento rigido, un elemento sensibile e un filtro. un ponte estensimetrico.

45.8 L'effetto piezoelettrico. consiste nella polarizzazione di un pezzo di materiale soggetto a vibrazione. consiste in una variazione della resistività del materiale soggetto ad una deformazione meccanica. consiste in una variazione della distribuzione di carica superficiale a seguito di una deformazione meccanica. è un sinonimo dell'effetto piezoelettrico.

46.1 Indicare quale dei seguenti requisiti non è richiesto ai sensori tattili in ambito ingegneristico: Il sensore deve idealmente avere un singolo punto di contatto. Le caratteristiche dinamiche del sensore devono essere stabili e a bassa isteresi. La risposta del sensore deve essere perfettamente lineare. Il sensore deve essere in grado di tollerare sovraccarichi accidentali.

46.2 I sensori tattili misurano. lo scivolamento di un oggetto. la posizione del punto di contatto tra la persona e la superficie sensorizzata. il contatto di una persona con la superficie sensorizzata. il contatto, il punto di contatto o lo scivolamento a seguito di un contatto.

46.3 I sensori tattili misurano. il contatto, il punto di contatto o lo scivolamento a seguito di un contatto. il contatto di una persona con la superficie sensorizzata. la posizione del punto di contatto tra la persona e la superficie sensorizzata. lo scivolamento di un oggetto.

46.4 Indicare quale delle seguenti non è corretta per sensori tattili piezoelettrici di tipo attivo. Restituiscono una misura proporzionale alla variazione del misurando. Richiedono la presenza di una sorgente di energia. Sono in grado di fornire un'uscita in continua. Hanno uno spessore molto ridotto e possono essere assemblati in array per il riconoscimento spaziale degli stimoli tattili.

47.1 Quale tra i seguenti metodi non può essere usato per ottenere una misura di pressione?. Azione della pressione sconosciuta su un'area nota e misura dello spostamento risultante. Vibrazione del fluido e misura delle onde di pressione generate. Bilanciamento di una pressione sconosciuta mediante pressione generata da una colonna di liquido di densità nota. Azione della pressione su un materiale elastico noto e misura della deformazione meccanica.

47.2 Per la misura di pressioni di ridotta entità è preferibile usare sensori di tipo. resistivo. capacitivo o induttivo. meccanico. piezoelettrico o piezoresistivo.

47.3 La pressione assoluta. È riferita ad una qualche pressione di riferimento e può essere vista come un caso speciale di pressione differenziale. È misurata rispetto ad una camera a vuoto di riferimento. Nessuna delle altre risposte è corretta. È misurata applicando una pressione ai lati opposti dell'elemento sensibile del sensore.

47.4 La pressione gauge. È riferita ad una qualche pressione di riferimento e può essere vista come un caso speciale di pressione differenziale. Nessuna delle altre risposte è corretta. È misurata rispetto ad una camera a vuoto di riferimento. È misurata applicando una pressione ai lati opposti dell'elemento sensibile del sensore.

47.5 Quale tra i seguenti metodi non può essere usato per ottenere una misura di pressione?. Vibrazione del fluido e misura delle onde di pressione generate. Azione della pressione sconosciuta su un'area nota e misura dello spostamento risultante. Bilanciamento di una pressione sconosciuta mediante pressione generata da una colonna di liquido di densità nota. Azione della pressione su un materiale elastico noto e misura della deformazione meccanica.

47.6 Per la misura di pressioni di ridotta entità è preferibile usare sensori di tipo. meccanico. resistivo. capacitivo o induttivo. piezoelettrico o piezoresistivo.

47.7 I sensori di pressione a capacità variabile. Forniscono solo misure assolute di pressione. Sono caratterizzati da una bassa dipendenza dalla temperatura. Sono particolarmente efficaci per misure di bassa pressione. Sono caratterizzati da errori di isteresi e non linearità elevati.

48.1 Quali tra i seguenti metodi non è applicabile per la misura di portata con un sensore ad ultrasuoni?. Effetto Doppler. Metodo della misura del tempo di volo. Metodo della misura dello sfasamento. Legge di Faraday.

48.2 Quali tra i seguenti metodi non è applicabile per la misura di portata con un sensore ad ultrasuoni?. Metodo della misura del tempo di volo. Legge di Faraday. Metodo della misura dello sfasamento. Effetto Doppler.

48.3 La misura della portata di un fluido è di solito fatta mediante sensori che operano una misura indiretta. della velocità del fluido. della conducibilità del fluido. della massa del fluido. della temperatura del fluido.

48.4 La misura della portata di un fluido è di solito fatta mediante sensori che operano una misura indiretta. della conducibilità del fluido. della velocità del fluido. della temperatura del fluido. della massa del fluido.

59.1 Per "condizionamento del segnale" si intende. la tecnica che trasforma un segnale analogico in un segnale digitale. il processamento del segnale in un circuito logico condizionale. l'insieme degli stadi che hanno lo scopo di trasformare il segnale proveniente dal sensore in un segnale equivalente di formato compatibile con il dispositivo di processamento. la procedura mediante la quale un segnale può essere "condizionato", cioè forzato ad avere un valore desiderato.

59.2 Quali tra le seguenti funzioni non può essere realizzata da un circuito di amplificazione per il condizionamento dei segnali?. Adattare l'impedenza di un sensore a quella dell'interfaccia. Migliorare il rapporto segnale-rumore. Incrementare l'intensità del segnale in ingresso. Adattare il formato analogico del segnale a quello digitale.

59.3 Quali tra le seguenti funzioni non può essere realizzata da un circuito di amplificazione per il condizionamento dei segnali?. Incrementare l'intensità del segnale in ingresso. Adattare l'impedenza di un sensore a quella dell'interfaccia. Adattare il formato analogico del segnale a quello digitale. Migliorare il rapporto segnale-rumore.

59.4 Per "condizionamento del segnale" si intende. la tecnica che trasforma un segnale analogico in un segnale digitale. l'insieme degli stadi che hanno lo scopo di trasformare il segnale proveniente dal sensore in un segnale equivalente di formato compatibile con il dispositivo di processamento. la procedura mediante la quale un segnale può essere "condizionato", cioè forzato ad avere un valore desiderato. il processamento del segnale in un circuito logico condizionale.

60.1 Un generatore di corrente è un dispositivo che possiede le seguenti caratteristiche. elevata resistenza di uscita e ingresso di controllo per la generazione di correnti di forma e ampiezza desiderate. monopolarità e bipolarità. resistenza in uscita e tensione ammissibile. elevata resistenza di ingresso e uscita di controllo per la generazione di correnti di forma e ampiezza desiderate.

60.2 Un generatore di corrente è un dispositivo che possiede le seguenti caratteristiche. elevata resistenza di ingresso e uscita di controllo per la generazione di correnti di forma e ampiezza desiderate. monopolarità e bipolarità. elevata resistenza di uscita e ingresso di controllo per la generazione di correnti di forma e ampiezza desiderate. resistenza in uscita e tensione ammissibile.

62.1 Per minimizzare l'effetto di disturbi additivi su un dispositivo di misura è possibile adottare. un filtro a banda stretta. un collegamento di tipo raziometrico. un collegamento a ponte. un collegamento di tipo differenziale.

62.2 Lo "zero vivo" di un segnale consiste. in un valore minimo (lo zero) variabile nel tempo. nell'avere un valore minimo ammissibile diverso da zero, in modo tale da poter distinguere l'interruzione del circuito dal segnale nullo. in un valore di soglia oltre il quale scatta un allarme di funzionamento. nell'avere un valore massimo ammissibile diverso da zero, in modo tale da poter utilizzare una scala di riferimento negativa.

62.3 I segnali standard provenienti dai sensori per l'automazione. viaggiano su doppino di rame con correnti variabili tra 4 e 20 mA. viaggiano su doppino di rame con correnti variabili tra 0 e 20 mA. viaggiano su connessioni a 4 o a 6 fili con correnti variabili tra 4 e 20 A. viaggiano su bus digitali.

62.4 Per minimizzare l'effetto di disturbi moltiplicativi su un dispositivo di misura è possibile adottare. un collegamento di tipo differenziale. un collegamento di tipo raziometrico. un filtro a banda stretta. un collegamento a ponte.

62.5 I segnali standard provenienti dai sensori per l'automazione. viaggiano su bus digitali. viaggiano su connessioni a 4 o a 6 fili con correnti variabili tra 4 e 20 A. viaggiano su doppino di rame con correnti variabili tra 0 e 20 mA. viaggiano su doppino di rame con correnti variabili tra 4 e 20 mA.

62.6 Per minimizzare l'effetto di disturbi moltiplicativi su un dispositivo di misura è possibile adottare. un filtro a banda stretta. nessuna delle altre risposte è corretta. un collegamento di tipo raziometrico. un collegamento di tipo differenziale.

62.7 Lo ?zero vivo? di un segnale consiste. nell'avere un valore massimo ammissibile diverso da zero, in modo tale da poter utilizzare una scala di riferimento negativa. nell'avere un valore minimo ammissibile diverso da zero, in modo tale da poter distinguere l'interruzione del circuito dal segnale nullo. in un valore di soglia oltre il quale scatta un allarme di funzionamento. in un valore minimo (lo zero) variabile nel tempo.

62.8 Per minimizzare l'effetto di disturbi additivi su un dispositivo di misura è possibile adottare. un collegamento di tipo differenziale. un collegamento di tipo raziometrico. un filtro a banda stretta. un collegamento a ponte.

63.1 Le reti per il controllo. consentono di realizzare le comunicazioni tra dispositivi di controllo e sensori ed attuatori "intelligenti", ovvero dotati di una interfaccia di rete e di un minimo di capacità di elaborazione. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e alla supervisione degli impianti. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e quelli dedicati alla gestione dello stabilimento e dell'azienda. servono per collegare l'azienda ad internet.

63.2 Le reti per il campo. consentono di realizzare le comunicazioni tra dispositivi di controllo e sensori ed attuatori "intelligenti", ovvero dotati di una interfaccia di rete e di un minimo di capacità di elaborazione. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e quelli dedicati alla gestione dello stabilimento e dell'azienda. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e alla supervisione degli impianti. servono per collegare l'azienda ad internet.

63.3 Le reti per l'informazione. consentono di realizzare le comunicazioni tra dispositivi di controllo e sensori ed attuatori "intelligenti", ovvero dotati di una interfaccia di rete e di un minimo di capacità di elaborazione. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e alla supervisione degli impianti. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e quelli dedicati alla gestione dello stabilimento e dell'azienda. servono per collegare l'azienda ad internet.

63.4 I DCS (Distributed Control Systems) sono impiegati per. sistemi di piccole dimensioni con poche variabili di processo. centralizzare lo sforzo di calcolo su un singolo elaboratore. sistemi di grandi dimensioni con numerose variabili di processo. sostituire i PID e i PLC nelle applicazioni in tempo reale.

63.5 Le reti per il controllo. servono per collegare l'azienda ad internet. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e alla supervisione degli impianti. consentono di realizzare le comunicazioni tra dispositivi di controllo e sensori ed attuatori ?intelligenti?, ovvero dotati di una interfaccia di rete e di un minimo di capacità di elaborazione. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e quelli dedicati alla gestione dello stabilimento e dell'azienda.

63.6 Le reti per il campo. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e alla supervisione degli impianti. consentono di realizzare le comunicazioni tra dispositivi di controllo e sensori ed attuatori ?intelligenti?, ovvero dotati di una interfaccia di rete e di un minimo di capacità di elaborazione. servono per collegare l'azienda ad internet. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e quelli dedicati alla gestione dello stabilimento e dell'azienda.

63.7 Le reti per l'informazione. consentono di realizzare le comunicazioni tra dispositivi di controllo e sensori ed attuatori ?intelligenti?, ovvero dotati di una interfaccia di rete e di un minimo di capacità di elaborazione. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e quelli dedicati alla gestione dello stabilimento e dell'azienda. assicurano la comunicazione tra i dispositivi dedicati al controllo e alla supervisione degli impianti. servono per collegare l'azienda ad internet.

63.8 I DCS (Distributed Control Systems) sono impiegati per. sistemi di grandi dimensioni con numerose variabili di processo. sistemi di piccole dimensioni con poche variabili di processo. sostituire i PID e i PLC nelle applicazioni in tempo reale. centralizzare lo sforzo di calcolo su un singolo elaboratore.

63.9 Gli SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) non supportano. lo scambio di dati con i pacchetti di analisi ed elaborazione più diffusi sui PC. le funzioni di controllo e supervisione. le funzioni di acquisizione dati e la loro archiviazione. l'elaborazione in tempo reale per il controllo di basso livello.

63.10 Gli SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) non supportano. l'elaborazione in tempo reale per il controllo di basso livello. le funzioni di acquisizione dati e la loro archiviazione. le funzioni di controllo e supervisione. lo scambio di dati con i pacchetti di analisi ed elaborazione più diffusi sui PC.

64.1 Uno smart sensor è un sensore. in grado di eseguire direttamente operazioni di elaborazione e trattamento del segnale. che fornisce un'uscita analogica nel range 4-20 mA. che supporta il protocollo HART. usato per applicazioni smart.

64.2 Il protocollo HART (Highway Addressable Remote Transducer) permette di. sovrapporre al segnale analogico nel campo 4-20 mA un segnale digitale ausiliario sotto forma di sinusoidi di frequenza diversa. modulare il segnale con una portante sinusoidale in modo da facilitare la trasmissione. convertire il segnale analogico dei sensori in un segnale digitale trasmissibile su doppino intrecciato. trasferire contenuti digitali con elevato bit-rate.

64.3 Il FOUNDATION Fieldbus è una rete di campo costituita da. un unico livello concepito espressamente per sostituire i collegamenti analogici 4 ÷ 20 mA. un unico livello concepito per la comunicazione digitale e basato su standard ethernet. componenti multistandard. un livello H1 a 31,25 kbit/s dedicato all'interconnessione dei dispositivi di campo e un livello HSA 100 Mbit/s dedicato all'intergrazione di sistemi a più alta complessità e prestazioni.

64.4 Il protocollo HART (Highway Addressable Remote Transducer) permette di. sovrapporre al segnale analogico nel campo 4-20 mA un segnale digitale ausiliario sotto forma di sinusoidi di frequenza diversa. modulare il segnale con una portante sinusoidale in modo da facilitare la trasmissione. convertire il segnale analogico dei sensori in un segnale digitale trasmissibile su doppino intrecciato. trasferire contenuti digitali con elevato bit-rate.

64.5 Uno smart sensor è un sensore --DA VERIFICARE--. che supporta il protocollo HART. che fornisce un'uscita analogica nel range 4-20 mA. in grado di eseguire direttamente operazioni di elaborazione e trattamento del segnale. usato per applicazioni smart.

64.6 Il FOUNDATION Fieldbus è una rete di campo costituita da. un unico livello concepito espressamente per sostituire i collegamenti analogici 4 ÷ 20 mA. un livello H1 a 31,25 kbit/s dedicato all'interconnessione dei dispositivi di campo e un livello HSA 100 Mbit/s dedicato all'intergrazione di sistemi a più alta complessità e prestazioni. un unico livello concepito per la comunicazione digitale e basato su standard ethernet. componenti multistandard.

CAP 7.5 Il beating. È il segnale che si crea andando a sottrarre due oscillazioni di uguale frequenza e con la stessa ampiezza. È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni di uguale frequenza e con la stessa ampiezza. È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni con frequenza simile e con la stessa ampiezza. È il segnale che si crea andando a sommare due oscillazioni di uguale frequenza e con ampiezze diverse.