产线 AI 故障预警工程师岗位招聘考试试卷及答案

产线AI故障预警工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.产线故障预警常用的异常检测算法包括孤立森林、______和自编码器。2.处理产线时序数据时，常用的Python库是______。3.AI故障预警模型的核心目标是提前______设备故障发生的时间和类型。4.产线传感器数据通常包含温度、压力、______等物理量。5.模型训练中，F1值是______和召回率的调和平均。6.TensorFlow中定义神经网络层的常用类是______。7.故障预警系统中，阈值设置需平衡误报率和______。8.处理缺失值的常用方法有填充均值、删除和______。9.产线故障类型可分为______故障和渐发性故障。10.处理不平衡数据的常用方法有SMOTE和______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.最适合产线时序数据故障预测的算法是？A.决策树B.LSTMC.朴素贝叶斯D.KNN2.数值型数据标准化的常用方法是？A.Min-MaxScalingB.标签编码C.独热编码D.特征哈希3.模型部署后性能下降的核心监控指标是？A.准确率B.数据漂移C.损失函数D.学习率4.不属于产线AI故障预警核心步骤的是？A.数据采集B.模型训练C.产品销售D.阈值设置5.TensorFlow模型保存格式是？A..h5B..csvC..txtD..json6.SMOTE算法属于？A.欠采样B.过采样C.特征选择D.特征提取7.最能反映旋转设备故障的传感器数据是？A.温度B.振动C.压力D.电流8.“预测故障发生时间”属于哪种任务？A.分类B.回归C.聚类D.异常检测9.用于统计分析的Python库是？A.NumPyB.SciPyC.MatplotlibD.Seaborn10.实时数据处理常用框架是？A.SparkStreamingB.DjangoC.FlaskD.Pandas三、多项选择题（每题2分，共20分，多选/漏选不得分）1.产线AI故障预警关键环节包括？A.数据采集清洗B.特征工程C.模型训练验证D.部署监控2.属于异常检测算法的是？A.孤立森林B.LOFC.自编码器D.SVM3.产线数据预处理操作有？A.缺失值处理B.异常值处理C.标准化D.特征选择4.模型评估常用指标有？A.精确率B.召回率C.F1值D.AUC-ROC5.属于设备故障类型的是？A.轴承磨损B.电机过热C.传送带跑偏D.产品划痕6.处理时序数据的工具包括？A.PandasB.TensorFlowC.PyTorchD.Spark7.模型部署方式有？A.API服务B.边缘部署C.批量推理D.实时推理8.特征工程核心操作是？A.特征提取B.特征选择C.特征变换D.特征生成9.传感器数据特点包括？A.时序性B.多维度C.高频率D.噪声大10.预警系统核心功能包括？A.实时采集B.故障预测C.数据存储D.性能监控四、判断题（每题2分，共20分，对√错×）1.孤立森林适合高维时序异常检测。（）2.预警模型只需关注准确率。（）3.Pandasshift()可生成时序滞后特征。（）4.自编码器通过重构误差检测异常。（）5.缺失值只能删除整行。（）6.LSTM适合长序列故障预测。（）7.模型部署后无需更新。（）8.独热编码适用于数值特征。（）9.数据漂移会导致模型性能下降。（）10.预警仅需AI算法，无需工业知识。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述产线AI故障预警中特征工程的步骤及作用。2.如何处理故障数据不平衡问题？3.简述模型部署流程。4.实时与批量数据处理的区别及适用场景。六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何平衡误报率和漏报率？结合实际场景说明。2.模型部署后性能下降的原因及解决方法。---答案部分一、填空题答案1.LOF（局部离群因子）2.Pandas3.预测4.振动（或转速、电流）5.精确率6.Dense7.漏报率8.插值法（或中位数填充）9.突发性10.过采样（或欠采样）二、单项选择题答案1.B2.A3.B4.C5.A6.B7.B8.B9.B10.A三、多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.√2.×3.√4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.×五、简答题答案1.步骤：①特征提取（统计/时序/频谱特征）；②特征选择（相关性过滤）；③特征变换（标准化/编码）。作用：将原始数据转化为模型可识别特征，提升泛化能力与训练效率。2.①过采样（SMOTE生成故障样本）；②欠采样（删除部分正常样本）；③混合采样（SMOTE+TomekLinks）；④算法调整（XGBoost设故障权重）；⑤阈值优化（平衡误报漏报）。3.①模型导出（.h5/.pth）；②环境搭建（Docker/TensorFlowServing）；③API封装（Flask/FastAPI）；④部署选择（边缘/云端）；⑤监控更新（定期retrain）。4.区别：实时（毫秒延迟，流数据）vs批量（分钟延迟，离线数据）。场景：实时（电机突发故障预警）；批量（模型训练/历史分析）。六、讨论题答案1.①模型优化（XGBoost+故障权重）；②阈值调整（漏报损失高则降低阈值）；③特征补充（振动频谱）；④规则过滤（温度超10秒预警）。例：汽车产线将漏报率控0.