2026年时序数据模型在预防性维护策略中的应用分析题库

2026年时序数据模型在预防性维护策略中的应用分析题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在风力发电机组预防性维护中，时序数据模型最适合用于预测以下哪个部件的故障？（）A.发电机轴承B.变流器散热风扇C.偏航驱动系统D.以上都是2.以下哪种算法最适合处理风力发电机组的振动时序数据？（）A.神经网络B.隐马尔可夫模型C.ARIMA模型D.支持向量机3.在石油钻机泵的维护预测中，时序数据模型需要重点关注的特征是？（）A.温度变化率B.压力波动幅度C.流量稳定系数D.以上都是4.对于地铁列车转向架的振动数据进行故障预测，以下哪个指标最能反映轴承健康状态？（）A.均方根值（RMS）B.峰值系数C.谱峭度D.波形熵5.在钢铁厂高炉冷却壁的温度监测中，时序数据模型应优先考虑？（）A.LSTM网络B.Prophet模型C.GARCH模型D.粒子群优化算法6.以下哪个是时序数据模型在设备维护中的主要优势？（）A.计算效率高B.预测精度高C.模型可解释性强D.对噪声数据鲁棒性好7.在水处理厂水泵的维护策略中，以下哪种时序模型最适合处理非线性关系？（）A.线性回归模型B.决策树模型C.随机森林模型D.XGBoost模型8.对于电网变压器油中气体成分的时序数据，以下哪个特征最能指示内部故障？（）A.H₂含量增长率B.CO含量绝对值C.C₂H₆含量波动率D.CH₄含量百分比9.在港口起重机齿轮箱的维护中，时序数据模型应如何处理缺失值？（）A.直接删除B.线性插值C.K最近邻填充D.以上都不对10.对于建筑电梯曳引机的电流数据，以下哪个时间段的数据对故障预测最重要？（）A.正常运行时段B.短时冲击时段C.长时间连续运行时段D.以上都不对二、多选题（每题3分，共10题）11.在风力发电机叶片的维护预测中，时序数据模型需要考虑以下哪些因素？（）A.叶片结构损伤B.环境温度变化C.风速波动D.叶尖磨损12.对于石油钻机泵的振动数据，以下哪些特征工程方法适用？（）A.滤波降噪B.时域特征提取C.频域特征分析D.小波变换分解13.在地铁列车轴承的故障诊断中，以下哪些指标具有预测价值？（）A.频谱峭度B.转差率C.均方根值D.波形熵14.对于钢铁厂高炉冷却壁的温度数据，以下哪些模型适用？（）A.ARIMA模型B.小波神经网络C.支持向量回归D.神经弹性网络15.在水处理厂水泵的维护中，以下哪些时序特征具有预测价值？（）A.压力波动B.流量变化C.轴振动D.电流波动16.对于电网变压器的油中气体数据，以下哪些成分具有指示意义？（）A.H₂B.COC.C₂H₆D.CH₄17.在港口起重机齿轮箱的维护中，以下哪些方法可以提高预测精度？（）A.数据增强B.特征选择C.模型集成D.超参数优化18.对于建筑电梯曳引机的电流数据，以下哪些预处理方法适用？（）A.归一化B.标准化C.滑动窗口D.数据对齐19.在风力发电机齿轮箱的维护中，以下哪些因素会影响预测模型？（）A.运行环境B.制造工艺C.使用年限D.维护历史20.对于石油钻机泵的振动数据，以下哪些模型适用于故障预测？（）A.LSTNetB.TemporalConvolutionalNetworkC.TransformerD.GatedRecurrentUnit三、判断题（每题2分，共10题）21.时序数据模型在设备维护中的应用可以完全替代人工经验。（）22.在风力发电机组的维护中，时序数据模型需要考虑地理环境因素。（）23.对于石油钻机泵的振动数据，时序模型可以准确预测故障发生时间。（）24.地铁列车转向架的振动数据不需要进行预处理就可以直接用于模型训练。（）25.钢铁厂高炉冷却壁的温度数据可以用ARIMA模型进行预测。（）26.水处理厂水泵的维护预测不需要考虑水质变化因素。（）27.电网变压器的油中气体成分数据可以直接用于线性回归模型。（）28.港口起重机齿轮箱的维护预测不需要考虑使用年限因素。（）29.建筑电梯曳引机的电流数据可以用LSTM模型进行预测。（）30.风力发电机齿轮箱的维护预测可以忽略环境温度变化因素。（）四、简答题（每题5分，共5题）31.简述时序数据模型在风力发电机组维护中的应用流程。32.描述石油钻机泵的时序数据模型需要重点关注的特征。33.解释地铁列车转向架振动数据中各指标的物理意义。34.分析钢铁厂高炉冷却壁温度数据建模的关键步骤。35.比较水处理厂水泵的时序数据模型与传统的维护方法。五、论述题（每题10分，共2题）3