建筑电气系统故障诊断方法浅述

建筑电气系统故障诊断方法浅述

张春浩

中铁建工集团安装工程有限公司山东省济南市250200

摘要：在我国新的经济发展形势下，经济的发展从数量到质量上逐渐转型。建筑电气系统的故障的表面现象是某个元件的损坏，而引起故障的原因有时是其他方面造成的，只有充分了解其基本结构、工作特点及与其它部件的联系，在实际使用与维修中不断总结探索，才能快速准确地解决故障。本文笔者根据工作实践经验对建筑电气系统故障诊断方法进行了分析和探讨。

关键词：建筑电气系统；故障诊断；方法

1前言

我国采用的传统的人工诊断建筑电气系统故障方法，不仅造成了大量的人力、物力等资源的浪费，同时这种传统检测方法对故障检测人员的责任感以及专业水平也提出了更高的要求，增加了建筑电气系统故障检测潜在风险发生的几率。传统人工建筑电气系统故障检测与维修方法已经无法满足于功能日益增多的现代建筑电气系统发展的要求。所以，加强科学技术在建筑电气系统故障检测领域应用研究的力度，促进故障检测准确性与可靠性的全面提升，已经成为了确保智能建筑发展目标顺利实现的关键。

2建筑电气系统故障诊断问题

建筑电气系统故障诊断作为一项重要的工作，已经引起了社会各界的广泛关注。虽然越来越多的先进电气系统诊断技术已经被广泛的应用于建筑电气故障诊断中。但是，由于受到技术、经济等各方面因素的制约，很多电气系统故障诊断技术在建筑电气系统故障诊断中应用后，不仅没有体现出其应有的效果，而且整个故障诊断过程因为仍然依靠传统的人工检测方式，所以造成了大量的人力、物力以及财力的浪费，对建筑电气系统故障诊断的准确性造成了严重的影响。随着科学技术的不断发展和进步，为了确保建筑行业的长期稳定发展，促进建筑电气系统故障诊断效果的稳步提升，降低安全事故发生的几率，必须加强建筑电气系统故障诊断方式研究和创新的力度。由于建筑电气系统复杂程度较高，所以为了确保诊断结果的准确性，故障人员必须在结合自身现有技术条件的基础上，对建筑电气系统故障诊断过程中出现的各种问题予以充分的重视。首先，建筑电气系统故障诊断必须是在电气系统处于运行状态的基础上进行。如果检测技术无法满足故障诊断要求的话，则会出现建筑电气系统故障诊断准确性下降的问题。其次，由于影响建筑电气系统安全稳定运行的因素很多，所以增加了电气系统故障位置判断的难度。针对这一问题，故障检修人员必须采取积极有效的措施控制和挑战电气系统，为建筑电气系统故障诊断的顺利进行做好充分的准备。

3建筑电气系统故障诊断方法

3.1建筑电气系统常见的故障诊断方法

就目前而言，根据国际普遍认同的观点，常见的建筑电气系统故障诊断主要有以下几种类型。

（1）以模型解析为基础的故障诊断方法。这里所说的模型解析，指的就是技术人员在进行建筑电气系统故障诊断前，必须严格的按照建筑电气系统运行的实际情况构建相关的解析模型，然后通过对解析模型的分析和研究，最终得出故障诊断的结果。经过长期的实践应用，这一方法虽然可以及时的检测出很多未知的建筑电气系统故障，但是，由于其在实际应用的过程中，受到被诊断系统属性模型的限制较大，所以对这一方法的大范围推广和应用造成了不利的影响。

（2）以信号处理为基础的故障诊断方法。这种方法主要应用于电气系统故障的粗略判断。其在实际应用的过程中，主要是通过对不同渠道获得的检测信号的分析，根据检测信号与故障之间存在的联系对故障做出准确的判断和分析。虽然这一故障诊断方法具有操作简便且适用于前期故障的粗略判断。但是由于其检测的精确度相对较低，要求及时人员在实际应用的过程中，必须充分重视外界因素对故障诊断产生的影响，才能确保故障诊断结果的准确性。

（3）以知识为基础的故障诊断方法。由于这一诊断方法具有智能性显著的特点，所以其对于检测技术人员的专业水平提出了相对较高的要求。在进行电气系统故障检测前，技术人员必须根据设备运行的实际情况选择最佳的故障判断方式才能合力的推断出电气系统故障发生的原因。然后再通过系统的自学习，从而实现智能化检测电气系统故障的目的。经过长期的实践应用，这一检测方法不仅同时具备了离线与在线检测故障的功能，而且在实际应用的过程中，不必再进行数学模型的构建，促进了故障诊断效率的稳步提升。但是，由于这一方法在实际应用的过程中，需要大量的训练样本数据支撑才能确保最终诊断结果的精确度，所以也在一定程度上制约了该检测技术的推广和应用。

3.2基于支持向量机理论的故障诊断算法

以支持向量机为基础的建筑电气系统故障诊断方法，与人工神经网络方法最大的区别在于，这一检测方法可以在游戏解决小样本情况的基础上，通过合理区分问题类型的方式，促进故障检测准确性的提升。由于这一方法是以统计学理论为基础建立的VC理论和结构风险最小原则机器学习方法。所以其在解决问题的过程中，主要采取的是一对一、一对多等不同的方法。该方法与其他的学习算法同样，需要将经过预处理的样本数据详细的氛围训练集与测试集两部分内容，然后在通过优化模型关键参数的方式，利用得到的模型完成针对测试集的分类和判断，最后得出诊断的结果。经过长期的实践应用发现，由于SVM算法的识别率大队了100%，因此其不仅可以准确的判断出建筑电气系统的故障以及发生原因，同时也具有极强的适应性与针对性，促进了建筑电气系统故障诊断效率的稳步提升。

3.3基于压缩感知理论的故障诊断算法

压缩感知理论故障诊断算法作为一种以线性模型为基础，将信号稀疏性作为故障检测核心的技术，其主要是在信号被稀疏或者压缩的过程中，完成电气系统故障的检测和分类。该技术在实际应用的过程中，先进行故障特征的提取，然后再通过相应的算法准确的判断出故障的类型，以便于工作人员及时的处理和解决建筑电气系统的故障。经过长期的实践应用发现，SVM和CS最大的共同点在于，两者不仅实现了有效补充现有建筑电气系统故障诊断方法的目的，同时通过在智能型建筑电气系统故障诊断中的推广和应用，促进了建筑电气系统故障诊断和排除效率的稳步提升，为我国建筑电气系统故障诊断技术的发展指明了方向。

4建筑电气系统故障诊断发展趋势

4.1实现构建建筑故障

实验平台故障诊断技术的发展和应用离不开故障诊断模拟平台的支持。由于故障诊断模拟平台质量的优劣是影响建筑电气系统故障诊断技术高低的关键因素。所以，技术人员必须通过构建科学合理、准确高效的故障模拟平台的方式，才能准确的检测出电气系统的故障，促进建筑企业自身电气系统故障诊断技术的不断提升。

4.2准确性将会更高

在科学技术迅速发展的推动下，传统的建筑电气故障诊断技术已经无法满足现代建筑电气系统故障诊断的要求。所以，建筑工程施工企业必须充分现代科学技术的优势，促进自身故障诊断水平的稳步提升，才能在促进企业市场竞争力的同时，为建筑电气系统故障诊断技术的发展和创新奠定坚实的基础。

5结束语

总之，随着社会各界对建筑电气系统故障诊断技术发展重视程度的日益提高，我国针对建筑电气系统故障诊断技术的研究也进入了新的阶段。但是，由于建筑电气系统复杂程度较高，所以故障检测人员必须在深入分析和研究故障状态的基础上，通过构建模拟平台的方式进行故障的检测和分析，才能促进建筑电气系统故障诊断结果精准度的全面提升。

参考文献

[1]杨天志.建筑电气系统故障诊断方法研究[J].居舍，2018（13）：191~192.

[2]何加雄.建筑电气系统故障诊断方法的探讨[J].科技经济导刊，2018（15）：65+63.

[3]熊道辉.新形势下建筑电气系统故障诊断方法研究[J].科技与创新，2018（24）：95~96.