2026年人工智能风电设备监测考试题库及答案

2026年人工智能风电设备监测考试题库及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在风电齿轮箱振动监测中，最能反映高速轴轴承外圈早期点蚀故障的特征频率是A.轴转频B.滚动体通过外圈的BPFIC.滚动体自转频率BSFD.保持架旋转频率FTF答案：B2.采用深度自编码器对SCADA功率曲线进行异常检测时，若重构误差阈值设为ε，则下列说法正确的是A.ε越大，漏检率越低B.ε越小，误报率越高C.ε与风机额定功率无关D.ε应随季节动态调整答案：D3.某风场采用激光雷达测风，采样频率为1Hz，若需测量10min平均湍流强度，则有效样本数至少为A.60B.120C.600D.1200答案：C4.在CNN-LSTM混合模型中，CNN层主要提取A.时序长程依赖B.空间局部特征C.频域能量分布D.非线性映射关系答案：B5.当风速仪结冰导致数据缺失时，下列插值方法中最适合用于重建10s分辨率数据的是A.线性插值B.三次样条C.基于NWP的KrigingD.零阶保持答案：C6.风电叶片声发射监测中，信号频率高于100kHz的突发型事件最可能对应A.叶根螺栓松动B.表面砂眼开裂C.前缘腐蚀D.塔影效应答案：B7.采用联邦学习训练故障诊断模型时，为防止梯度泄露，应优先采用A.FedAvgB.FedProxC.差分隐私+安全聚合D.知识蒸馏答案：C8.若某台风机齿轮箱油温在额定风速下突然升高8°C，且光谱分析发现Fe浓度增加10倍，则最可能的故障部位是A.低速轴轴承B.高速轴轴承C.行星轮齿面D.冷却风扇电机答案：C9.在数字孪生风场中，实现“实时-离线”闭环校准的关键技术是A.粒子滤波B.卡尔曼滤波C.集合卡尔曼滤波(EnKF)D.无迹变换答案：C10.采用无人机巡检叶片时，若图像分辨率为4096×2160，镜头FOV为46°，飞行高度30m，则单像素对应实际尺寸约为A.5mmB.10mmC.15mmD.20mm答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.下列哪些指标可用于评估深度学习模型在风机结冰检测中的不确定性A.熵B.Brier分数C.期望校准误差ECED.马修斯相关系数答案：A、B、C12.关于风电塔筒螺栓疲劳裂纹的超声TOFD检测，正确的有A.探头对称布置于焊缝两侧B.缺陷深度由衍射信号时间差计算C.需采用高频窄脉冲探头D.可检测开口型裂纹闭合后的疲劳扩展答案：A、B、C13.在SCADA数据清洗中，可视为“物理不一致”的异常有A.功率>0且风速<2m/s持续30minB.机舱温度<-30°CC.桨距角>90°D.发电机转速<0答案：A、C、D14.采用图神经网络(GNN)对风场级故障传播建模时，节点特征可包含A.风机有功功率B.尾流强度C.拓扑邻接矩阵D.气象预报风速答案：A、B、D15.关于Transformer在风机齿轮箱故障诊断中的应用，正确的有A.自注意力可捕捉长序列依赖B.位置编码需考虑采样间隔非均匀C.多头机制可并行提取不同频段特征D.解码器用于重构振动信号答案：A、B、C三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.采用小波包熵作为特征时，db4小波比db20更适合捕捉轴承冲击故障。答案：√17.若风机叶片覆冰质量增加5%，则其固有频率会升高。答案：×18.在联邦学习中，各风机本地数据非独立同分布会降低全局模型收敛速度。答案：√19.采用激光雷达进行风轮前馈控制时，测量点距风轮平面越近，相位滞后越小。答案：×20.当齿轮箱润滑油含水率超过500ppm时，ISO32粘度指数将显著下降。答案：√21.采用GAN进行数据增强时，判别器损失突然下降说明生成器已收敛。答案：×22.在数字孪生中，若物理-虚拟同步误差超过3%，则需触发模型重校准。答案：√23.风电叶片表面粗糙度增加0.5mm可使年发电量下降约2%。答案：√24.采用声发射技术监测叶片时，信号幅值与裂纹面积呈线性关系。答案：×25.若风机处于“空转”状态，则其有功功率一定为0。答案：√四、填空题（每空2分，共20分）26.在风电齿轮箱振动信号中，若高速轴转频为f_r，轴承节径为D，滚动体直径为d，接触角为α，则滚动体通过外圈故障特征频率BPFO=__________。答案：(27.采用卡尔曼滤波估计风机塔筒前后向一阶固有频率时，状态向量通常包含频率与__________两个状态量。答案：阻尼比28.若某风场SCADA数据采样间隔为10s，则根据奈奎斯特定理，可分析的最高频率为__________Hz。答案：0.0529.在深度学习模型压缩中，将32位浮点权重量化为8位整型，理论上模型体积可缩小为原来的__________%。答案：2530.采用激光雷达测风时，若系统常数C=3.5，回波信噪比SNR=−18dB，则有效探测距离R与SNR的关系为R∝SNR^(1/__________)。答案：231.当风电叶片前缘腐蚀深度超过__________%弦长时，需立即停机修复。答案：232.在风场级功率预测中，若采用梯度提升树模型，则当特征重要性排序出现风速__________高于风速时，说明存在数据泄露。答案：滞后0h33.采用无人机红外热像检测叶片时，若发射率设为0.95，则当环境温度为15°C、测得表面温度为8°C时，实际温度约为__________°C。答案：7.634.若齿轮箱润滑油酸值增加1mgKOH/g，则预示氧化寿命已消耗约__________%。答案：5035.在风电塔筒螺栓预紧力监测中，采用超声横波法时，声时差Δt与轴向应力σ的关系为σ=__________，其中K为声弹性常数。答案：KΔt五、简答题（每题8分，共24分）36.简述采用变分自编码器(VAE)对风机齿轮箱振动进行异常检测的流程，并说明如何设置动态阈值以应对工况变化。答案：1)数据预处理：对原始振动信号按风速-功率区间分段，采用Z-score标准化；2)构建VAE：编码器为三层CNN+两层LSTM，隐变量维度20，解码器对称；3)训练：采用重构损失+KL散度联合优化，批量大小256，学习率1e−3，早停patience=10；4)动态阈值：对每个风速区间统计验证集重构误差的μ+2σ，并采用滑动指数加权平均(EWMA)更新，遗忘因子0.95；5)在线检测：实时计算重构误差，若连续3个窗口超阈值，则触发异常报警；6)反馈：将确认的异常样本回传至云端，用于增量训练，实现阈值自学习。37.说明如何利用数字孪生技术实现风电叶片疲劳裂纹的“预测性维护”，并给出关键算法步骤。答案：1)多物理建模：采用Shell181单元建立叶片FE模型，嵌入Cohesive单元模拟裂纹扩展；2)数据同化：机舱激光雷达实测载荷作为边界条件，采用EnKF更新模型参数，修正材料S-N曲线；3)裂纹扩展预测：采用Paris公式=C4)剩余寿命评估：结合雨流计数与Miner累积损伤，预测裂纹扩展到临界尺寸(≥15mm)的循环次数；5)维护决策：以可用度最大化为目标，建立POMDP模型，输出最优检修时间窗；6)闭环验证：检修后利用无人机荧光渗透检测真实裂纹长度，反馈校正Paris参数C、m，实现孪生体进化。38.针对风场级尾流导致的发电量损失，提出一种基于图强化学习的主动尾流控制策略，并说明奖励函数设计。答案：1)状态空间：每台风机有功功率、风速、偏航误差、尾流强度(由Lidar测量)；2)动作空间：离散偏航角调整{−4°,−2°,0°,2°,4°}；3)图结构：以风机为节点，边权重为尾流衰减系数，采用GNN提取拓扑特征；4)算法：采用图注意力网络+深度确定性策略梯度(GAT-DDPG)，经验回放池大小1e6；5)奖励函数：=其中ΔP_i为单机功率提升，λ=0.1，γ=0.5，σ_P为全场功率标准差；6)训练：分布式仿真，采用优先经验回放与参数噪声探索，训练步数2e7，收敛后全场发电量提升3.2%，载荷增量<1%。六、计算题（共31分）39.（10分）某风电场1.5MW风机齿轮箱高速轴轴承为6324，节径D=180mm，滚动体直径d=28.6mm，数量N_b=8，接触角α=0°，高速轴转速n=1800rpm。现测得振动加速度信号频谱在107.5Hz处出现明显峰值，请判断该频率对应何种故障特征，并计算其理论值。答案：轴转频=BPFI=(BPFO=×BSF=[实测107.5Hz与BPFI138.1Hz、BPFO101.9Hz均不严格吻合，但最接近BPFO的2×边带(101.9+2×f_r=161.9Hz)的负向调制，即107.5≈138.1−30=108.1Hz，故判断为高速轴轴承内圈故障，其调制边带频率。40.（10分）采用激光雷达测风进行模型预测控制(MPC)，预测时域N_p=10，控制时域N_c=3，风速测量提前时间T=5s，采样周期Δt=1s。若期望风速序列w=[8.0,8.2,8.5,8.7,8.6,8.4,8.3,8.1,8.0,7.9]m/s，风机稳态功率曲线为P=0.5ρAv³C_p，其中ρ=1.225kg/m³，A=π×45²m²，C_p=0.48。请计算最优桨距角序列使总发电量最大，假设桨距角调整速率限制±2°/s，初始角β_0=0°，简化模型：ΔP/Δβ=−0.3MW/rad。答案：目标函数：J=线性化后：≈0.5代入数值：P_k^0=0.5×1.225×π×45²×w_k³×0.48=1.869×w_k³MW构造二次规划：ms.t.−2°≤Δβ≤2°，β_{k+1}=β_k+Δβ_k求解得：Δβ=[0,−0.8°,−1.6°,−1.8°,−1.4°,−0.6°,0°,0.6°,1.0°,1.2°]总发电量提升1.7%，满足速率约束。41.（11分）某风场SCADA数据记