2025 年高职机械制造及自动化（机械故障诊断）单元测试卷

2025年高职机械制造及自动化（机械故障诊断）单元测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.机械故障诊断的首要环节是（）A.信号采集B.状态识别C.诊断决策D.特征提取2.以下哪种传感器常用于测量振动信号（）A.热电偶B.应变片C.加速度计D.超声波传感器3.时域分析中，信号的峰值反映了信号的（）A.频率特性B.能量分布C.最大幅值D.变化趋势4.频域分析中，功率谱密度函数的单位是（）A.V²/HzB.m/s²C.ND.dB5.机械故障诊断中常用的特征提取方法不包括（）A.小波变换B.主成分分析C.模糊推理D.傅里叶变换6.基于振动的机械故障诊断中，振动信号的频率成分主要与（）有关A.材料特性B.运动部件的转速C.环境温度D.润滑状态7.故障诊断中的模式识别方法不包括（）A.神经网络B.决策树C.卡尔曼滤波D.支持向量机8.对于旋转机械，轴心轨迹通常用于判断（）A.振动幅值大小B.故障类型C.转子的运动状态D.系统的稳定性9.当机械系统出现故障时，其动态特性会发生变化，以下哪个不是动态特性的变化表现（）A.固有频率改变B.阻尼比增大C.响应幅值减小D.相位发生偏移10.机械故障诊断的最终目的是（）A.确定故障位置B.分析故障原因C.预测故障发展趋势D.指导设备维修与管理二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内，多选、少选、错选均不得分）1.机械故障诊断系统通常包括以下哪些部分（）A.传感器B.信号处理单元C.诊断算法模块D.显示与报警装置E.执行机构2.以下哪些属于振动信号的时域特征参数（）A.均值B.方差C.标准差D.峰值因子E.频率3.频域分析中常用的谱估计方法有（）A.周期图法B.自相关法C.巴特利特法D.最大熵法E.小波分析法4.基于机器学习的故障诊断方法有（）A.贝叶斯分类器B.聚类分析C.关联规则挖掘D.遗传算法E.粒子群优化算法5.机械故障诊断中，常用的故障特征提取技术有（）A.小波包分解B.经验模态分解C.奇异值分解D.独立成分分析E.灰色关联分析三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）1.机械故障诊断只能在设备出现故障后进行诊断。（）2.传感器的精度越高，采集到的信号就越能准确反映设备的真实状态。（）3.时域分析主要关注信号随时间的变化规律，而频域分析则关注信号的频率成分。（）4.功率谱密度函数反映了信号在各个频率成分上的能量分布情况。（）5.特征提取是从采集到的信号中提取出能够反映设备故障状态的特征量。（）6.模式识别就是根据提取的特征量来识别设备的故障模式。（）7.神经网络在故障诊断中只能用于分类，不能进行故障预测。（）8.轴心轨迹是转子中心在空间中的运动轨迹，它可以直观地反映转子的运行状态。（）9.当机械系统的固有频率与外界激励频率接近时，会发生共振现象，共振对设备无害。（）10.故障诊断结果只能提供给维修人员，对设备的设计和制造没有参考价值。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.简述机械故障诊断的一般流程。2.说明振动信号的时域分析和频域分析各自的侧重点及应用场景。3.举例说明一种基于机器学习的故障诊断方法及其原理。五、综合分析题（总共1题，20分，请结合所学知识对以下案例进行分析）某工厂一台大型旋转设备出现异常振动，振动幅值逐渐增大。维修人员采集了设备的振动信号，经过时域和频域分析后，发现信号中存在明显的高频成分。请分析可能导致该设备异常振动的原因，并提出相应的故障诊断及解决措施。答案：一、单项选择题1.A2.C3.C4.A5.C6.B7.C8.C9.C10.D二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD（注：遗传算法和粒子群优化算法在故障诊断中常作为优化工具辅助其他诊断方法，本身也算基于机器学习理念的相关方法；这里严格来说答案不太准确，但按照常见理解选了这两个。）5.ABCDE三、判断题1.×2.×3.√4.√5.√6.√7.×8.√9.×10.×四、简答题1.机械故障诊断一般流程：首先进行信号采集，利用传感器获取设备运行时的各种信号；然后进行特征提取，从采集信号中提取能反映故障状态的特征量；接着进行状态识别，依据特征量判断设备是否存在故障及故障类型；最后进行诊断决策，根据识别结果制定维修、调整等决策。2.时域分析侧重点在于信号随时间的变化波形，能直观看到信号的幅值变化、脉冲等特征，应用场景如通过观察振动信号时域波形判断是否有突发冲击故障。频域分析侧重于信号的频率成分分布，可了解信号包含哪些频率成分及各成分能量占比，应用场景如通过分析振动信号频域特性判断旋转机械转速是否正常、是否存在共振等。3.以神经网络为例，原理是由大量神经元组成网络结构，通过对大量故障样本数据进行学习训练，调整神经元之间的连接权重。当输入新的设备信号特征时，神经网络能根据已学习的模式进行分类判断，确定是否为故障状态及故障类型。比如多层感知机神经网络，输入层接收信号特征，隐藏层对特征进行非线性变换提取更高级特征，输出层给出故障诊断结果。五、综合分析题可能原因：-转子不平衡，导致离心力不平衡引起高频振动。-轴承故障，如滚动体磨损、润滑不良等，产生高频冲击振动。-齿轮故障，如齿面磨损、齿侧间隙不当等，造成高频振动。故障诊断及解决措施