建筑電氣系統(tǒng)故障診斷方法

劉連文 王為昦 張向順

摘要：建筑電氣系統(tǒng)是組成建筑的重要組成部分之一，當(dāng)它發(fā)生故障，將導(dǎo)致電力設(shè)備停機、計算機信息和數(shù)據(jù)丟失等事故。在現(xiàn)代建筑中，隨著建筑電氣系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜性的增加，建筑電氣故障的可能性越來越大，故障類型也越來越復(fù)雜和多樣。因此，對高可靠性建筑電氣故障診斷要求也越來越高，對于電力系統(tǒng)故障的診斷方法也顯得極其迫切和重要。鑒于此，本文在概述建筑電氣系統(tǒng)故障的危害的前提下，對建筑電氣系統(tǒng)故障診斷方法進行了深入的分析和探究，以供相關(guān)的工作人員參考借鑒。

關(guān)鍵詞：建筑電氣系統(tǒng);系統(tǒng)故障;診斷方法

1建筑電氣系統(tǒng)故障的危害

首先，建筑電氣系統(tǒng)在工作期間如果由于線路破損造成短路會導(dǎo)致短時間電流加大，使得電路起火，嚴(yán)重時會造成火災(zāi);其次，交流異步電動機如果遇到電壓過低，定子電流升高也會十分危險，容易燒毀機組;最后，建筑電氣系統(tǒng)故障會造成電網(wǎng)運行不穩(wěn)定，設(shè)備運行間斷，給用戶的使用帶來不便。

2建筑電氣系統(tǒng)故障診斷方法

2.1壓縮感知診斷方法

壓縮感知診斷方法具體對其進行應(yīng)用時，通過對故障異常信號的運用，完成故障特征提取，并運用相應(yīng)算法對其展開診斷，明確故障類型。具體診斷分類流程如下：（1）通過故障數(shù)據(jù)分析與故障特征提取，展開訓(xùn)練樣本矩陣建設(shè);（2）通過對支持向量機算法的運用，展開訓(xùn)練以及訓(xùn)練樣本字典建設(shè);（3）實施測試樣本錄入，按照相應(yīng)公式展開計算，完成殘差項計算，進而獲得殘差項最小值，確定測試樣本類別。此種診斷方法具備精準(zhǔn)的診斷效果，是現(xiàn)有故障診斷措施的有效補充手段，通過對該項方法的合理運用，可以為電氣系統(tǒng)故障診斷提供有效支持，其核心作用值得進一步展開挖掘與利用。

2.2信號處理方法

信號處理方法主要用于故障粗略判斷，通過對檢測到信號進行分析，按照獲取渠道時域或頻域中特征等，對故障間的關(guān)系進行判斷。使用此種方法實施故障診斷時，需要掌握診斷基本需求，并按照需求對具體診斷方式展開判斷，進而滿足故障診斷各方面要求。經(jīng)過大量實踐表明，此種診斷方法具有簡單、便捷的優(yōu)勢，主要用于前期初步判斷，由于其精準(zhǔn)度相對有限，所以診斷人員需要做好外界影響因素分析，要對各方面因素展開綜合考量，從而保證最終診斷結(jié)果的準(zhǔn)確度。

2.3知識診斷方法

使用知識診斷方法進行故障診斷時，要先運用專業(yè)知識對故障基本情況展開判斷與分析，掌握系統(tǒng)運行基本情況，進而完成故障位置以及原因確定。此種診斷方法智能化特點較為明顯，能實現(xiàn)對故障位置、原因的快速診斷，可在有效提升診斷精準(zhǔn)度的同時，保證診斷開展效率。例如，在對某電動機故障實施診斷時，運用知識診斷方法，診斷人員可以迅速判斷出系統(tǒng)突然出現(xiàn)轉(zhuǎn)速降低、停止運行的情況，是因為電機溫度過高所造成的。在得到診斷結(jié)果之后，診斷人員運用儀器設(shè)備對絕緣情況展開了測量，獲得數(shù)值為5MΩ。對三相阻值平衡測量后發(fā)現(xiàn)，平衡數(shù)值屬于正常范圍，證明電機自身并沒有故障。再斷開負(fù)載通電后，電動機出現(xiàn)運轉(zhuǎn)不正常狀況，存在明顯的運行噪音，經(jīng)過檢測發(fā)現(xiàn)，是因為C相供電缺相所造成的，需要對其展開處理。

2.4支持向量機方法

支持向量機方法是以支持向量機理論為基礎(chǔ)的診斷算法。支持向量機可實現(xiàn)對小樣本問題的妥善處理，具有極高實用性，通過對統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的運用，按照結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原則以及VC維理論展開故障診斷。此種診斷方法本質(zhì)在于分類問題構(gòu)建，在進行多類型故障分類處理時，會按照一對多、一對一等原則，合理展開問題處理。和其他算法基本相同，此種診斷算法也需要對預(yù)處理后樣本數(shù)據(jù)展開處理，主要分為測試集、訓(xùn)練集兩部分內(nèi)容，通過對模型關(guān)鍵參數(shù)實施優(yōu)化的方式，運用訓(xùn)練集對支持向量機展開計算，最后通過對模型的運用，對測試集展開分類判斷，最后獲得最終答案。此種診斷算法識別率相對較高，可實現(xiàn)對電氣故障以及故障發(fā)生原因的有效診斷，但因為此種方式使用具有一定針對性以及限制，所以多用于獲取小樣本故障診斷。

2.5解析模型診斷方法

解析模型診斷方法是通過對建筑電氣系統(tǒng)數(shù)據(jù)理論知識的運用，按照系統(tǒng)實際情況，展開電氣系統(tǒng)解析模型建設(shè)，并通過對解析模型的分析，確定電氣系統(tǒng)故障具體發(fā)生情況，獲得診斷結(jié)果，以便按照診斷結(jié)果展開故障處理方案編制。解析模型診斷方法的合理運用，可達到有效提升系統(tǒng)穩(wěn)定性、安全性以及可靠性的目標(biāo)，能為故障處理提供可靠數(shù)據(jù)依據(jù)。此種診斷方法應(yīng)用具有一定限制，強調(diào)在進行診斷時，系統(tǒng)需要具備模型構(gòu)建條件才可進行使用，注重電氣系統(tǒng)模型建設(shè)，通過對各種方式與技術(shù)的運用，對系統(tǒng)故障隱患展開檢測，能夠達到有效提升檢測敏感度以及未知故障診斷的效果。如果部分建筑電氣系統(tǒng)無法完全建立數(shù)學(xué)模型，則要通過診斷對系統(tǒng)運行狀況展開分析，實施模型構(gòu)建條件簡單化處理，以通過構(gòu)建簡化模型的方式，確保故障診斷的合理性以及科學(xué)性。

2.6樣本SVN故障診斷方法

樣本SVN故障診斷方法是以根據(jù)給定訓(xùn)練樣本進行系統(tǒng)輸出、輸入關(guān)系預(yù)測為目標(biāo)的。通過對依賴關(guān)系的預(yù)測，可最大限度保證系統(tǒng)行為判斷精準(zhǔn)度。系統(tǒng)工作狀態(tài)下出現(xiàn)的設(shè)備故障，主要以偶然性故障以及突發(fā)性故障為主，通過對故障信號的收集與整理，運用樣本SVN展開數(shù)據(jù)分析與驗算，為故障精準(zhǔn)判斷提供可靠技術(shù)方面支持。同時，因為此項方法是以風(fēng)險管理為基礎(chǔ)的，所以需要通過算法對經(jīng)驗風(fēng)險展開最小化處理，確保期望風(fēng)險與經(jīng)驗風(fēng)險之間關(guān)系，進而為后續(xù)故障診斷提供依據(jù)。

3結(jié)束語

總而言之，在對建筑電氣系統(tǒng)故障進行診斷的過程中，相關(guān)的工作人員一定根據(jù)實際情況選擇適合的檢查方法，在最快的時間內(nèi)確定出故障位置和故障類型，并采取科學(xué)合理的維修措施恢復(fù)電氣設(shè)備的正常運行。

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