建筑电气系统故障诊断方法研究张良超

建筑电气系统故障诊断方法研究张良超

张良超

张良超

富力南京地产开发有限公司210000

摘要：本文首先对建筑电气系统故障诊断方法的现状进行了分析，并介绍了4种建筑电气系统常见的故障类型：电气照明系统故障、电气线路故障、电气动力系统故障与防雷接地系统故障。最后介绍了建筑电气系统故障诊断的几种方法，有知识诊断法、信号处理诊断方法、解析模型的方法、基于支持向量机理论的诊断方法。从而为建筑电气系统故障诊断提供方法参考。

关键词：建筑电气系统；故障类型；故障诊断

为全面满足实际发展要求，现在对建筑电气系统施工与维护重视度不断提高，并采取了有效的措施，来提高系统运行可靠性，减少运行故障的发生。由于电气系统复杂性比较高，且在日常运行过程中很容易受外界因素的干扰，如果维护不当便会出现故障，导致电气基础功能无法正常发挥。选择合适的故障诊断方法，确定问题原因，为故障处理提供一个有利条件，确保整个系统运行的有效性。

1建筑电气系统故障诊断方法现状分析

近年来，建筑电气系统故障诊断逐渐引起了专家学者的关注。但是就目前的现状来看，建筑行业在发展的过程中由于受到外界因素的影响尚未实现对电气系统故障诊断技术的应用，且仍然致力于人工检测方式，不仅浪费了大量的人力和物力，同时也在一定程度上降低了建筑电气系统检测结果的准确性。因而在科学技术不断发展的背景下，要求我国建筑行业在可持续发展过程中应强化自身对电气系统故障诊断技术的应用，以便避免不安全事故的发生，同时提高自身建筑质量。由于电气系统较为复杂，因而建筑行业在应用新型故障检测技术时，应整合自身条件，优化自身技术水平，最终达到最佳的诊断效果，且由此提高诊断结果的准确性。

2建筑电气系统常见故障类型

依据建筑故障问题，可将建筑电气故障类型划分为4种类型：电气照明系统故障、电气线路故障、电气动力系统故障与防雷接地系统故障，而引发建筑电气故障的因素主要包括接地异常、短路、断路、谐波干扰、电气元件与设备损坏。具体体现为：

电气线路故障。电气线路故障按照线路使用性能，可划分为电缆线路故障与架空线路故障，而引起故障的因素是线路在潮湿环境中运行，或者是运行温度过高，导致保护导体带电工作，线路接口与零配件发生锈蚀，给线路运行埋下安全隐患。

电气动力系统故障。一旦电气动力系统发生故障，极易引起互感器线路圈螺钉发生松动，造成断路器无法正常拒分、拒合，或者是电动机不能正常操作，导致变压器局部放电，从而发生线路短路与断路现象。

防雷接地系统故障，故障原因是防雷接地系统四周过热、零线带电与接地电阻数值过大，故障现象为零线带电、接地装置异常与土壤电阻率过大。

电气照明系统故障。故障现象主要包括断路、短路与漏电。其中引发电气照明系统断路的原因为开关破损，电路不能正常接通，或者是线头接口松动，导致熔丝熔断，造成电气元件不能正常工作。引起电气照明系统短路的原因是绝缘导线破损，金属外壳与用电器具相互摩擦，使得电流迅速增加，导致导线被烧坏，从而切断电路。而电气照明系统发生漏电的原因，则是工作人员在安装电气照明系统时，没有严格按照规定要求来安装，造成分电线发热、用电量超过限定值，甚至是建筑物带电，增加了照明灯与线路绝缘老化速度。

3建筑电气系统故障诊断方法

3.1知识诊断法

建筑电气系统故障诊断过程中采用知识诊断法，这种诊断方法具有智能化特性，在实际的故障诊断中，相关技术人员应采用科学、有效的措施，全面掌握建筑电气系统的运行状态和信息灵活性，从而高效、合理地进行建筑电气系统故障诊断。同时，建筑电气系统故障诊断中利用知识诊断法，必须基于专业的分析和判断，为了提高建筑电气系统故障诊断的准确性和科学性，相关技术人员必须结合实际的系统状况，在判断电气系统故障和问题时，应选择最佳的判断方法，得出建筑电气系统故障原因和位置，结合分析结果，有针对性地进行解决处理，采取有效、合理的方法消除建筑电气系统故障问题。

3.2信号处理诊断方法

此种故障诊断技术一般被应用到故障原因粗略判断中，主要将检测到的信号作为依据，一般会通过多种渠道来获得系统时域或频域中特征，包括频率、幅值、方差等，然后结合其与系统故障间关系进行分析。如果选择应用此种技术进行故障诊断，必须要保证工作人员熟知系统内各节点运行特点，且熟练掌握技术操作要点，可以保证各项特征值采集的全面性，以及信息分析的准确性，满足系统故障诊断要求。就实际应用现状来看，此种诊断方法可以基本上满足故障诊断要求，适宜用做前期初步粗略判断阶段，诊断精确度比较低，且对工作人员专业技能要求较高，在诊断过程中需要同时对系统运行环境进行综合分析，做好各项影响因素的分析，以求提高诊断结果准确性。

3.3解析模型的方法

在做故障诊断之前，对于要被诊断的设备，采取相应的措施进行检测，看其是否能满足构建模型的条件。对于该设备未知故障的敏感性，要用现代化科学技术手段进行检测，也就是利用解析模型达到故障诊断效果。就需要在做故障诊断时，参照数学理论，专业技术人员结合建筑电气系统的运行状况，对解析模型进行搭建并对解析模型进行分析，对得出的故障结果进行总结，采取相应的措施进一步提升建筑电气系统运行的稳定性。

3.4基于支持向量机理论的诊断方法

此种故障诊断技术，可以有效解决小样本情况分类问题，在实际应用中效果比较明显。将统计学习理论作为技术基础，建立在VC维理论与结构风险最小原则基础上的一种机器学习法，支持向量机本质上是针对两个分类问题，在对多种类型故障分类问题进行分析处理时，常用的方式有“一对一”、“一对多”、决策导向无环图等。与其他类型学习算法一样，支持向量机同样需要将预处理后的样本数据分为训练集与测试集两部分，对模型关键参数进行优化，通过训练集训练支持向量机，并用得到的模型完成测试集的分类判断，得到最终的检测结果。基于支持向量机理论故障诊断技术在实际应用中，有效识别率为100%，可以准确检测出建筑电气系统故障存在的位置，并分析其发生原因，对能够获取小样本的情况具有比较高的针对性与适应性。

4结语

在现代化的建筑物中，电气故障发生的频率越来越高。目前建筑电气系统中缺少行之有效的诊断故障方法，还要考虑在现代建筑的实际运行环境中典型的故障数据样本获取非常的有限。有关专家和技术人员要在建筑电气系统故障诊断时充分利用新兴技术，加强对这一方面的研究，实现智能化。进一步完善建筑电气系统故障的诊断方法，有利于对系统与设备的工作状态做出及时有效的判断，从而使其生产和运行更加可靠安全。

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