风电齿轮箱故障预测工程师岗位招聘考试试卷及答案

风电齿轮箱故障预测工程师岗位招聘考试试卷及答案风电齿轮箱故障预测工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.风电齿轮箱最常见的故障类型包括齿轮点蚀、齿根裂纹和______。2.振动监测中，常用的传感器类型是加速度传感器和______传感器。3.齿轮箱故障预测中，基于数据驱动的方法主要包括机器学习和______学习。4.风电齿轮箱的润滑油温正常范围通常不超过______℃（典型值）。5.齿轮啮合频率计算公式f=z×n/60中，n表示______（单位：r/min）。6.状态监测系统（CMS）中存储历史数据的核心组件是______。7.齿轮箱故障诊断的频谱分析核心是识别______及其倍频。8.风电齿轮箱的行星架属于______传动部件（行星/定轴）。9.故障预测中，RUL的全称是______。10.齿轮箱振动信号预处理常用方法包括滤波和______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.下列故障最易通过振动频谱边频带识别的是？A.齿轮点蚀B.轴承外圈磨损C.轴弯曲D.润滑油不足2.属于无监督学习的故障预测算法是？A.随机森林B.SVMC.K-means聚类D.LSTM3.风电齿轮箱润滑油压正常范围（bar）是？A.0.5-1.5B.2-5C.5-10D.10-154.对齿轮箱早期故障最敏感的监测技术是？A.油液分析B.振动监测C.温度监测D.声发射监测5.行星轮故障特征频率计算无关的参数是？A.行星轮齿数B.太阳轮齿数C.内齿圈齿数D.发电机转速6.LSTM网络主要处理的是？A.静态图像B.时间序列C.结构化表格D.文本数据7.风电齿轮箱高速轴通常连接的是？A.发电机B.主轴C.行星架D.内齿圈8.导致频谱出现2倍啮合频率的故障是？A.齿轮偏心B.齿面胶合C.齿根裂纹D.轴承内圈磨损9.振动监测采样频率应高于故障特征频率的多少倍？A.2倍B.5倍C.10倍D.20倍10.反映齿轮磨损程度的油液分析指标是？A.黏度B.水分含量C.铁谱浓度D.闪点三、多项选择题（共10题，每题2分）1.风电齿轮箱故障预测的主要方法包括？A.物理模型法B.数据驱动法C.规则法D.经验法2.振动监测中齿轮箱故障的特征频率包括？A.啮合频率B.边频带C.转频D.固有频率3.风电齿轮箱关键部件有？A.太阳轮B.行星轮C.内齿圈D.轴承4.故障预测常用的机器学习算法有？A.决策树B.随机森林C.SVMD.LSTM5.油液分析能检测的故障包括？A.齿轮磨损B.轴承磨损C.润滑油污染D.轴弯曲6.状态监测系统（CMS）的组成部分包括？A.传感器B.数据采集单元C.分析软件D.报警模块7.风电齿轮箱常见故障类型有？A.点蚀B.胶合C.剥落D.裂纹8.时间序列分析在故障预测中的应用包括？A.趋势预测B.异常检测C.特征提取D.模型训练9.振动信号预处理步骤包括？A.去噪B.归一化C.特征提取D.降维10.故障预测模型性能评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.RMSE四、判断题（共10题，每题2分）1.行星轮故障特征频率只与行星轮齿数有关。（）2.加速度传感器适合测量高频振动。（）3.铁谱技术能检测微米级金属颗粒。（）4.RUL指设备总使用寿命。（）5.齿轮啮合频率=太阳轮转速×太阳轮齿数/60。（）6.深度学习需大量标注数据训练。（）7.高速轴转速比主轴转速低。（）8.温度监测可直接识别早期故障。（）9.无监督学习无需标注数据即可故障检测。（）10.故障特征频率随负载变化而变化。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述风电齿轮箱振动监测的基本原理。2.油液分析在故障预测中的作用是什么？3.数据驱动故障预测的主要步骤有哪些？4.如何计算行星轮故障特征频率？六、讨论题（共2题，每题5分）1.数据驱动与物理模型法在故障预测中的优缺点及结合思路？2.如何解决风电齿轮箱故障预测中“数据标注不足”的问题？---答案部分一、填空题答案1.轴承磨损2.速度3.深度4.855.转速6.数据库7.故障特征频率8.行星9.剩余使用寿命10.去趋势二、单项选择题答案1.A2.C3.A4.D5.D6.B7.A8.A9.B10.C三、多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.AB10.ABCD四、判断题答案1.×2.√3.√4.×5.√6.√7.×8.×9.√10.×五、简答题答案1.振动监测原理：齿轮箱部件故障（点蚀、裂纹等）会产生异常冲击振动，振动信号包含故障特征。通过传感器采集信号，经预处理（滤波、去噪）后，用频谱分析提取故障特征频率（啮合频率、边频带），对比正常状态即可识别故障类型及严重程度，为预测提供依据。2.油液分析作用：①检测润滑油污染（水分、杂质），避免润滑不良；②分析金属颗粒成分、大小、数量，判断磨损部件（齿轮、轴承）及程度；③监测黏度、闪点等指标，评估润滑性能。辅助识别早期磨损，支撑RUL预测。3.数据驱动步骤：①数据采集（振动、温度、油液等）；②预处理（去噪、归一化、特征提取）；③模型构建（机器学习/深度学习）；④模型验证（测试集评估准确率、RMSE等）；⑤实时预测（输入实时数据输出故障类型/RUL）。4.行星轮特征频率计算：以齿面故障为例，公式为$f_p=\frac{z_p\cdotn_s}{60}\cdot(1\pm\frac{N_p}{z_s+z_r})$，其中$z_p$（行星轮齿数）、$n_s$（太阳轮转速）、$N_p$（行星轮个数）、$z_s$（太阳轮齿数）、$z_r$（内齿圈齿数），“±”对应相对运动方向，伴随啮合频率边频带出现。六、讨论题答案1.优缺点及结合思路：-数据驱动：优点（无需精确模型、适应复杂工况）；缺点（依赖标注数据、泛化性差）。-物理模型：优点（基于动力学、解释性强）；缺点（建模复杂、难考虑工况干扰）。-结合：①物理模型辅助特征提取；②数据驱动修正模型参数；③数据充足时用数据驱动，不足时用物理模型补充，平衡精度与解释性。