Excersise 4-5 SPC Year Quarter 1994 I II p = 4 (even) III IV 1995 I II III IV 1996 I II III IV 1997 I II III IV 1998 I II III IV Clear Plastics Quarter period Demand Dt Deseasonal ized Demand Dt Dt (based on regression) Seasonal Factor St Forecast Et At bias MSE MAD Percent Error MAPE TS Desaesonalized Demand Regression I 1 2250 2820 0.80 2536 286 286 286 81573 286 13 13 1.00 II 2 1737 3046 0.57 1824 87 87 373 44610 187 5 9 2.00 SUMMARY OUTPUT III 3 2412 3575 3273 0.74 2283 -129 129 244 35256 167 5 8 1.46 IV 4 7269 3784 3500 2.08 6301 -968 968 -723 260542 367 13 9 -1.97 Regression Statistics I 5 3514 3965 3727 0.94 3352 -162 162 -886 213706 326 5 8 -2.71 Multiple R 0.955 II 6 2143 4070 3954 0.54 2368 225 225 -661 186517 309 10 9 -2.14 R Square 0.913 III 7 3459 4119 4181 0.83 2916 -543 543 -1203 201938 343 16 10 -3.51 Adjusted R Square 0.907 IV 8 7056 4272 4408 1.60 7935 879 879 -324 273264 410 12 10 -0.79 Standard Error 345.5 I 9 4120 4237 4634 0.89 4168 48 48 -277 243154 370 1 9 -0.75 Observations 16 II 10 2766 4274 4861 0.57 2911 145 145 -131 220950 347 5 9 -0.38 III 11 2556 4595 5088 0.50 3549 993 993 862 290567 406 39 11 2.12 ANOVA IV 12 8253 4969 5315 1.55 9569 1316 1316 2177 410581 482 16 12 4.52 df SS MS F Significance F I 13 5491 5390 5542 0.99 4984 -507 507 1670 398795 484 9 12 3.45 Regression 1 17497621 17497621 146.57518 8.347E-09 II 14 4382 6083 5769 0.76 3455 -927 927 743 431723 515 21 12 1.44 Residual 14 1671269.9 119376.42 III 15 4315 6575 5996 0.72 4182 -133 133 610 404115 490 3 12 1.25 Total 15 19168891 IV 16 12035 6509 6222 1.93 11202 -833 833 -223 422205 511 7 11 -0.44 I 17 5648 6490 6449 0.88 5800 152 152 -71 398724 490 3 11 -0.14 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Lower 95.0%Upper 95.0% II 18 3696 6688 6676 0.55 3998 302 302 231 381645 480 8 11 0.48 Intercept 2593 214.87342 12.066395 8.714E-09 2131.8895 3053.6057 2131.8895 3053.6057 III 19 4843 6903 0.70 4815 -28 28 204 361599 456 1 10 0.45 X Variable 1 226.9 18.737853 12.106824 8.347E-09 186.66715 267.04462 186.66715 267.04462 IV 20 13097 7130 1.84 12836 -261 261 -57 346930 446 2 10 -0.13 I 21 6616 Estimate of standard deviation of forecast error: 557.68 II 22 4542 III 23 5448 IV 24 14469 Seasonal Factors I 25 7432 I 0.899 II 26 7636 II 0.599 III 27 7840 III 0.698 IV 28 8044 IV 1.800 I 29 8248 II 30 8452 III 31 8656 IV 32 8860 Black Plastics Quarter period Demand Dt Deseasonal ized Demand Dt Dt (based on regression) Seasonal Factor St Forecast Et At bias MSE MAD Percent Error MAPE TS Desaesonalized Demand Regression I 1 3200 3876 0.83 2952 -248 248 -248 61682 248 8 8 -1.00 II 2 7658 4140 1.85 7862 204 204 -44 51747 226 3 5 -0.19 SUMMARY OUTPUT III 3 4420 4472 4404 1.00 4175 -245 245 -289 54508 233 6 5 -1.24 IV 4 2384 4657 4668 0.51 1936 -448 448 -737 91129 287 19 9 -2.57 Regression Statistics I 5 3654 4944 4932 0.74 3756 102 102 -636 74969 250 3 8 -2.55 Multiple R 0.931 II 6 8680 5049 5196 1.67 9868 1188 1188 552 297539 406 14 9 1.36 R Square 0.867 III 7 5695 5132 5460 1.04 5176 -519 519 33 293529 422 9 9 0.08 Adjusted R Square 0.857 IV 8 1953 5892 5724 0.34 2373 420 420 453 278940 422 22 10 1.07 Standard Error 509.8 I 9 4742 6634 5987 0.79 4560 -182 182 271 251641 395 4 10 0.69 Observations 16 II 10 13673 6850 6251 2.19 11873 -1800 1800 -1529 550581 536 13 10 -2.85 III 11 6640 6791 6515 1.02 6177 -463 463 -1992 520032 529 7 10 -3.77 ANOVA IV 12 2737 6573 6779 0.40 2811 74 74 -1918 477157 491 3 9 -3.90 df SS MS F Significance F I 13 3486 6363 7043 0.49 5364 1878 1878 -40 711645 598 54 12 -0.07 Regression 1 23685916 23685916 91.145775 1.654E-07 II 14 13186 6308 7307 1.80 13878 692 692 651 695001 605 5 12 1.08 Residual 14 3638159 259868.5 III 15 5448 6932 7571 0.72 7178 1730 1730 2381 848128 680 32 13 3.50 Total 15 27324075 IV 16 3485 7887 7835 0.44 3249 -236 236 2145 798597 652 7 13 3.29 I 17 7728 8662 8099 0.95 6168 -1560 1560 585 894841 705 20 13 0.83 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Lower 95.0%Upper 95.0% II 18 16591 8989 8363 1.98 15883 -708 708 -123 872980 705 4 13 -0.17 Intercept 3612 317.02991 11.39318 1.815E-08 2932.0167 4291.941 2932.0167 4291.941 III 19 8236 8627 0.95 8179 -57 57 -181 827207 671 1 12 -0.27 X Variable 1 263.9 27.646322 9.5470297 1.654E-07 204.64474 323.23577 204.64474 323.23577 IV 20 3316 8891 0.37 3687 371 371 190 792727 656 11 12 0.29 I 21 6972 Estimate of standard deviation of forecast error: 820.435 II 22 17888 III 23 9180 Average of Seasonal Factor St IV 24 4125 Quarter Total I 25 7776 I 0.762 II 26 19893 II 1.899 III 27 10180 III 0.948 IV 28 4563 IV 0.415 I 29 8580 II 30 21898 III 31 11181 IV 32 5000 http://www.aliqq.cn 3459 7056 4120 2766 2412 7269 3514 2143 4315 12035 5648 3696 2556 8253 5491 4382 4843 13097 Clear Plastic Demand ('000 lbs) Black Plastic Demand ('000 lbs) 3200 7658 2250 1737 4420 2384 4742 13673 6640 2737 3654 8680 5695 1953 3486 13186 8236 3316 5448 3485 7728 16591 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 ('000 lbs) Quarter Quarterly Demand ABC Corporation (Q1 '94 - Q4 '98) CR - 2026-3-16 20:18 4-5spc2.xls - Static Forecast Excersise 4-5 SPC Year Quarter 1994 I II III IV 1995 I II III IV 1996 I II III IV 1997 I II p = 4 (even) III IV a1 = 0.10 1998 I b1 = 0.10 II g1 = 0.10 III IV Solver solution for minimizing MAD(20) Clear Plastics Quarter period Demand Dt Level Trend Seasonal Factor St Forecast Et At bias MSE MAD Percent Error MAPE TS Desaesonalized Demand Regression 2593 227 I 1 2250 2788 224 0.90 2536 286 286 286 81573 286 13 13 1.00 II 2 1737 3000 223 0.60 1804 67 67 352 43000 176 4 8 2.00 SUMMARY OUTPUT III 3 2412 3246 225 0.70 2248 -164 164 188 37604 172 7 8 1.10 IV 4 7269 3528 231 1.80 6249 -1020 1020 -831 288059 384 14 9 -2.17 Regression Statistics I 5 3514 3778 232 0.89 3345 -169 169 -1000 236135 341 5 8 -2.93 Multiple R 0.955 II 6 2143 3968 228 0.60 2393 250 250 -749 207237 326 12 9 -2.30 R Square 0.913 III 7 3459 4269 236 0.70 2946 -513 513 -1262 215187 352 15 10 -3.58 Adjusted R Square 0.907 IV 8 7056 4441 229 1.83 8227 1171 1171 -91 359791 455 17 11 -0.20 Standard Error 345.5 I 9 4120 4664 229 0.89 4175 55 55 -35 320154 410 1 10 -0.09 Observations 16 II 10 2766 4871 226 0.59 2892 126 126 91 289734 382 5 9 0.24 III 11 2556 4946 211 0.71 3634 1078 1078 1169 369038 445 42 12 2.63 ANOVA IV 12 8253 5100 206 1.80 9297 1044 1044 2213 429042 495 13 12 4.47 df SS MS F Significance F I 13 5491 5389 214 0.89 4737 -754 754 1459 439717 515 14 12 2.83 Regression 1 17497621 17497621 146.5752 8.35E-09 II 14 4382 5787 232 0.59 3300 -1082 1082 377 491991 556 25 13 0.68 Residual 14 1671270 119376.4 III 15 4315 6040 234 0.69 4173 -142 142 235 460529 528 3 13 0.45 Total 15 19168891 IV 16 12035 6321 239 1.78 11194 -841 841 -606 475928 548 7 12 -1.11 I 17 5648 6528 236 0.91 5941 293 293 -313 452987 533 5 12 -0.59 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Lower 95.0%Upper 95.0% II 18 3696 6698 229 0.61 4097 401 401 88 436750 525 11 12 0.17 Intercept 2593 214.8734 12.0664 8.71E-09 2131.89 3053.606 2131.89 3053.606 III 19 4843 6931 230 0.70 4817 -26 26 62 413799 499 1 11 0.12 X Variable 1 226.9 18.73785 12.10682 8.35E-09 186.6671 267.0446 186.6671 267.0446 IV 20 13097 7173 231 1.80 12861 -236 236 -174 395901 486 2 11 -0.36 I 21 0.90 6675 Estimate of standard deviation of forecast error: 607 II 22 0.60 4584 III 23 0.70 5473 IV 24 1.80 14567 Seasonal Factor I 25 0.90 7508 I 0.899 II 26 0.60 5138 II 0.599 III 27 0.70 6116 III 0.698 IV 28 1.80 16229 IV 1.800 I 29 0.90 8341 II 30 0.60 5692 III 31 0.70 6758 IV 32 1.80 17891 p = 4 (even) Black Plastics a2 = -0.33237074 Solver solution for minimizing MAD(20) b2 = -0.09638157 g2 = 0.074067548 Quarter period Demand Dt Level Trend Seasonal Factor St Forecast Et At bias MSE MAD Percent Error MAPE TS Desaesonalized Demand Regression 3612 264 I 1 3200 3768 274 0.76 2952 -248 248 -248 61682 248 8 8 -1.00 II 2 7658 4045 274 1.90 7676 18 18 -230 31011 133 0 4 -1.72 SUMMARY OUTPUT III 3 4420 4205 285 0.95 4095 -325 325 -555 55925 197 7 5 -2.81 IV 4 2384 4072 325 0.41 1862 -522 522 -1077 110043 278 22 9 -3.87 Regression Statistics I 5 3654 4278 337 0.77 3377 -277 277 -1354 103344 278 8 9 -4.87 Multiple R 0.931 II 6 8680 4629 336 1.90 8762 82 82 -1272 87238 245 1 8 -5.18 R Square 0.867 III 7 5695 4634 367 0.96 4744 -951 951 -2222 203876 346 17 9 -6.42 Adjusted R Square 0.857 IV 8 1953 5144 354 0.43 2137 184 184 -2038 182634 326 9 9 -6.25 Standard Error 509.8 I 9 4742 5290 374 0.77 4258 -484 484 -2522 188388 344 10 9 -7.34 Observations 16 II 10 13673 5151 423 1.90 10745 -2928 2928 -5451 1027142 602 21 10 -9.05 III 11 6640 5165 462 0.98 5440 -1200 1200 -6651 1064746 656 18 11 -10.13 ANOVA IV 12 2737 5352 489 0.42 2385 -352 352 -7003 986342 631 13 11 -11.10 df SS MS F Significance F I 13 3486 6303 445 0.78 4576 1090 1090 -5913 1001835 666 31 13 -8.87 Regression 1 23685916 23685916 91.14578 1.65E-07 II 14 13186 6746 445 1.95 13179 -7 7 -5921 930279 619 0 12 -9.56 Residual 14 3638159 259868.5 III 15 5448 7768 389 1.00 7183 1735 1735 -4186 1068856 694 32 13 -6.04 Total 15 27324075 IV 16 3485 8176 387 0.43 3510 25 25 -4161 1002092 652 1 12 -6.38 I 17 7728 8058 436 0.77 6563 -1165 1165 -5326 1022982 682 15 13 -7.81 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Lower 95.0%Upper 95.0% II 18 16591 8494 436 1.95 16591 0 0 -5326 966150 644 0 12 -8.27 Intercept 3612 317.0299 11.39318 1.82E-08 2932.017 4291.941 2932.017 4291.941 III 19 8236 9096 420 0.98 8723 487 487 -4839 927780 636 6 12 -7.61 X Variable 1 263.9 27.64632 9.54703 1.65E-07 204.6447 323.2358 204.6447 323.2358 IV 20 3316 10115 362 0.43 4092 776 776 -4063 911473 643 23 12 -6.32 I 21 0.78 5780 Estimate of standard deviation of forecast error: 804 II 22 1.95 14913 III 23 0.97 7642 Average of Seasonal Factor St IV 24 0.42 3420 Quarter Total I 25 0.78 6501 I 0.762 II 26 1.95 16718 II 1.899 III 27 0.97 8540 III 0.948 IV 28 0.42 3811 IV 0.415 I 29 0.78 7222 II 30 1.95 18522 III 31 0.97 9437 IV 32 0.42 4201 8236 3316 5448 3485 7728 16591 4742 13673 6640 2737 3486 13186 4420 2384 3654 8680 5695 1953 Clear Plastic Demand ('000 lbs) Black Plastic Demand ('000 lbs) 3200 7658 2250 1737 4315 12035 5648 3696 4843 13097 4120 2766 2556 8253 5491 4382 2412 7269 3514 2143 3459 7056 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 ('000 lbs) Quarter Quarterly Demand ABC Corporation (Q1 '94 - Q4 '98) CR - 2026-3-16 20:18 4-5spc2.xls - Winter
分类：安全管理制度 行业：其它行业 文件类型：Excel 文件大小：178 KB 时间：2026-04-04 价格：¥2.00
电工培训考试试题 一、 是非题 (每题 1 分，共 30 分) 1 、变配电所操作中，接挂或拆卸地线、验电及装拆电压互感器回路的熔断器等项目可不填写操作票。 （×） 2 、变配电停电作业时的工作步骤是：断开电源、验电、装设临时接地线、悬挂标示牌和装设遮栏。（√） 3 、变电所停电时，先拉隔离开关，后切断断路器。（×） 4 、进行变配电所检修填写工作票时，要用钢笔或圆珠笔填写，一式两份。一份由工作负责人收执，一份 交由值班员收执并按时移交。（√） 5 、有人低压触电时，应该立即将他拉开。(× ) 6 、在变配电所的电气设备上进行检修的组织措施有：工作票制度、工作许可制度、工作监护制度和工作 间断、转移和终结制度。（√） 7 、在距离线路或变压器较近，有可能误攀登的建筑物上，必须挂有“止步，有电危险”的标示牌。 (× ) 8 、电气设备停电后，在没有断开电源开关和采取安全措施以前，不得触及设备或进入设备的遮栏内，以 免发生人身触电事故。（√） 9 、运行电气设备操作必须由两人执行，由工级较低的人担任监护，工级较高者进行操作。（×） 10 、装有氖灯泡的低压验电器可以区分火线（相线）和地线，也可以验出交流电或直流电；数字显示低 压验电器除了能检验带电体有无电外，还能寻找导线的断线处。（√） 11 、电缆在运行中，只要监视其负荷不要超过允许值，不必监测电缆的温度，因为这两都是一致的。 （×） 12 、准确度为 级的仪表，测量的基本误差为± 3% 。（×） 13 、通常并联电容器组在切断电路后，通过电压互感器或放电灯泡自行放电，故变电所停电后不必再进 行人工放电而可以进行检修工作。（×） 14 、电流互感器的一次电流取决于二次电流，二次电流大，一次电流也变大。（×） 15 、电源相（火）线可直接接入灯具，而开关可控制地线。（×） 16 、 测试直流电或交流电时，验电器的氖灯炮发光情况是不一样的。（√） 17 、指示仪表不仅能直接测量电磁量，而且还可以与各种传感器相配合，进行温度、压力、流量等非电 量的测量。（√） 18 、测量电压的电压表内阻越大越好。（√） 19、用两只单相电能表测量三相三线有功负载电能时，出现有一个表反转，这肯定是接线错误。（×） 20、使用万用表测量电阻，每换一次欧姆档都要把指针调令一次。（√） 21、清洗电动机械时必须关掉电源。(√) 22、电流为 100 毫安时，称为致命电流。(×) 23、移动某些非固定安装的电气设备时(如电风扇，照明灯)，可以不必切断电源。(×) 24、一般人的平均电阻为 5000 一 7000 欧姆。(×) 25、在使用手电钻、电砂轮等手持电动工具时，为保证安全，应该装设漏电保护器。(√) 26 、用模拟式万用表 R × 1k Ω 档，测量单向晶闸管阳极与阴极之间正反向电阻，其值都在几十 k Ω 以下，说明管子完好。（√） 27 、测量泄漏电流时，微安表接在高压侧，测量准确度较高，但不方便，有高压危险；微安表接在低压侧， 虽然讯数方便，但准确性较差。（√） 28 、钳形电流表可做成既能测交流电流，不能能测量直流电流。（×） 29 、电流互感器二次绕组不允许开路，电压互感器二次绕组不允许短路。（√） 30 、电动系仪表除可以做成交直流两用及准确度较高的电流表、电压表外，还可以做成功率表、频率表 和相位表。（√） 二、填空题(每题 1 分，共 10 分) 1、保护接零是指电气设备在正常情况下不带电的（金属）部分与电网的（保护零线）相互连接。 2、人体是导体，当人体接触到具有不同（电位）的两点时，由于（电位差）的作用，就会在人体内形成（电 流），这种现象就是触电。 3、漏电保护器既可用来保护（人身安全），还可用来对（低压）系统或设备的（对地）绝缘状况起到监 督作用；漏电保护器安装点以后的线路应是（对地）绝缘的，线路应是绝缘良好。 4、电气五防指（防止带负荷拉、合刀闸）、（防止误拉、误合开关）、（防止带地线合闸）、（防止带 电挂接地线）和（防止误入带电间隔）。 5、测量电机的对地绝缘电阻和相间绝缘电阻，常使用（兆欧）表，而不宜使用（万用）表。 6、在安装功率表时，必须保证电流线圈与负载相（串联），而电压线圈与负载相（并联）。 7 、直流双臂电桥又称为（凯尔文）电桥，是专门用来测量（小电阻）的比较仪表。 8 、常用继电器按动作原理分为四种类型：（电磁型 、 感应型 、 电动型 、 磁电型）。 9、电流对人体的伤害有两种类型：即（电击）和（电灼伤）。 10、停电检修时，在一经合闸即可送电到工作地点的开关或刀闸的操作把手上，应悬挂（“禁止合闸，有 人工作!”） 标示牌 三、选择题(每题 1 分，共 10 分) 1、要测量 380V 交流电动机绝缘电阻，应选用额定电压为（B）的绝缘电阻表。 a 、 250V b 、 500V c 、 1000V 2 、测量１Ω 以下小电阻，如果要求精度高，应选用（ A ）。 Ａ、双臂电桥 Ｂ、毫伏表及电流表 Ｃ、单臂电桥 Ｄ、万用表 X1 Ω 档 3、如果触电者伤势严重，呼吸停止或心脏停止跳动，应竭力施行(C)和胸外心脏挤压。 A．按摩 B．点穴 C，人工呼吸 4、电器着火时下列不能用的灭火方法是哪种? (C) A．用四氯化碳或 1211 灭火器进行灭火 B．用沙土灭火 C．用水灭火 5、使用手持电动工具时，下列注意事项哪个正确?(B) A．使用万能插座 B．使用漏电保护器 C．身体或衣服潮湿 6、检修高压电动机时。下列哪种行为错误? (C) A．先实施停电安全措施，再在高压电动机 及其附属装置的回路上进行检修工作。 B．检修工作终结，需通电实验高压电动机及其启动装置时，先让全部工作人员撤离现场，再送电试运转。 C.在运行的高压电动机的接地线上进行检修工作。 7、下列有关使用漏电保护器的说法，哪种正确?(A) A.漏电保护器既可用来保护人身安全，还可用来对低压系统或设备的对地绝缘状况起到监督作用。 B．漏电保护器安装点以后的线路不可对地绝缘。 C．漏电保护器在日常使用中不可在通电状态下按动实验按钮来检验其是否灵敏可靠。 8、任何电气设备在未验明无电之前，一律怎样(C) 认为? A．无电 B．也许有电 C．有电 9、使用的电气设备按有关安全规程，其外壳应有什么防护措施?(B) A. 无 B．保护性接零或接地 C．防锈漆 10、钳形电流表使用时应先用较大量程，然后再视被测电流的大小变换量程。切换量程时应 （B）。 a 、直接转动量程开关 b 、先将钳口打开，再转动量程开关 四、问答题(每题 5 分，共 50 分) 1 、在异步电动机运行维护工作中应注意些什么？ 答：①、电动机周围应保持清洁；②、用仪表检查电源电压和电流的变化情况，一般电动机允许电压波 动为定电压的± 5% ，三相电压之差不得大于 5% ，各相电流不平衡值不得超过 10% 并要注意判断是否 缺相运行；③、定期检查电动机的温升，常用温度计测量温升，应注意温升不得超过最大允许值；④、监 听 500 小时；⑤、注意电动机音响、气味、振动情况及传动装置情况。正常运行时，电动机应音响均匀， 无杂音和特殊叫声 2、在全部停电或部分停电的电气设备上工作保证安全的技术措施有哪些？ a 停电；b.验电；c.装设接地线；d.悬挂标示牌和装设遮栏 3、油浸变压器交接实验的项目有哪些？ 测量绕组连同套管的直流电阻；检查所有分接头的变压比；检查变压器的三相接线组别和单 相变压器引出线的极性；测量绕组连同套管的绝缘电阻、吸收比或极化指数；绕组连同套管的交流 耐压试验；测量与铁芯绝缘的各紧固件及铁芯接地线引出套管对外壳的绝缘电阻；非纯瓷套管的试 验；绝缘油试验；有载调压切换装置的检查和试验；检查相位； 4、画出两只单相功率表来测量三相三线线路三相功率的接线原理图 三 相 W * * W *
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