摘要：随着社会城市化的发展与加速，建筑环境与质量的要求也越来越高。为了有效利用空间面积，高层建筑的数量也在逐渐扩大，目前把电气工程技术应用到建筑中，形成建筑电气系统，这使得建筑的工期大大缩短，施工效率有了质的飞跃，但是，高端的技术和复杂的工程往往会加大建筑电气系统出现故障的概率。虽然建筑电气技术发展的如火如荼，但是与之分不开的电气故障诊断技术仍处于研究发展阶段，这就使得建筑电气系统的性能大大折扣。众所周知，在建筑电气领域中有效地故障诊断方法是提高建筑工作效率的前提与保障，大量的研究员和学者都致力于如何高效的、及时的检测并排除故障，获得更好的用户体验。
关键词：建筑电气系统；故障诊断；方法研究
引言
近年来，电气工程慢慢融入了建筑构建中，形成一个独立的建筑电气系统。其中最核心的技术就是建筑电气技术，由于技术的提升，人们对建筑的品质的要求越来越高，从而引发故障的概率也随之增加。因此，大量的学者在研究建筑电气系统中，力求找到一种更加智能化、全面性和适用性的诊断故障方法。本文首先罗列了关于建筑电气系统故障诊断技术的研究现状，其次针对诊断故障时所存在的问题，分析了相对应的故障诊断方法，最后展望了建筑电气系统故障诊断技术的发展前景及其趋势。
1对建筑电气系统的分析
随着社会科技的不断发展以及人们生活质量水平的提升，人们对建筑方面的要求也更加严格。传统的建筑电气系统方面的故障检测技术已经无法适应现代化的发展进程，一旦发生电气系统方面的安全性故障，那么将威胁使用人员的身体健康安全。现在，电气系统故障诊断方面的技术已经由人工检测以及单一的检测设施相互结合的技术演变成为计算机检测与传感器检测共同协作的方式，将电气系统方面的故障诊断技术带入一个新的智能阶段。可以说，虽然我国在建筑电气设备故障检测方面起步比较晚，但是发展速度十分快。
2建筑电气系统诊断故障的现状
目前，由于建筑电气技术的快速发展过程中出现的故障的概率较大，从而引起了一些专业人士对诊断故障的关注。但由于技术的不成熟以及外界环境各种因素的影响，使建筑电力系统中故障诊断技术还处于萌芽发展阶段。大多数情况下，运用人工检测方式，降低了建筑工作的有效性和准确性。因此研究出具有更高技术的故障诊断方法可以保证建筑的品质。
3系统故障诊断存在问题的分析
就建筑电力系统中故障诊断的现状来看，仍然存在着一些较大的问题：①现有的故障诊断技术往往存在滞后效应，不能及时的反馈故障信息，满足不了建筑行业对检测性能的要求。因此，应该在保证建筑电气系统稳定运行的前提下研究切合实际的故障诊断方法。②故障诊断效率较低，现存的建筑电气系统是在电力系统的基础上形成的，在故障诊断的过程中，可能会因不满足部分计算方法的条件，无法遍历全部的系统，使得故障无法被检测到，进入一直进行故障诊断的死循环，在一定程度上降低了故障诊断效率和准确性。③在实际应用中，维护设备方面会受会存在一些外界因素影响，对一些专家来说，存在一定程度的挑战，致使建筑电气系统在工作过程中出现问题。
4建筑电气系统诊断故障的方法
4.1解析模型法
运用解析模型可以诊断出建筑电气系统中发生的故障，此方法是在数学理论的基础上，根据建筑电气系统中的故障问题，建立出数学模型。通过解析模型诊断出发生的故障，再根据这些故障提出相应的措施解决故障，使系统正常工作。与此同时，也要测试诊断设备的灵敏程度，以保证诊断出故障的高效性，最后利用解析法分析出故障所在之处。
4.2信号处理法
在建筑电气系统中，通常利用信号处理技术对系统进行粗略的故障判断。因此先应了解诊断所需的条件，选择出合理的诊断方式，在满足条件的情况下诊断出故障。利用信号处理诊断出系统中的故障的方法中，其关键是如何利用可测信号，通过分析故障时信号系统的时域、频域等特征诊断出电气系统中的故障所在。这种方法的优点在于容易操作，减少了工作人员的工作量，但此法由于先要检测出可测信号，从而使诊断缺乏全面性，在一定程度上降低了诊断的高效性，进而要求工作人员要全面考虑导致故障出现的因素，并逐一排除。
4.3知识诊断法
诊断电气系统中所出现的故障，还存在着一种有效的诊断方法为知识诊断法。这里的知识指的是信息，利用信息的灵活性来诊断故障。首先在诊断之前，相关的技术工作人员应先对建筑电气系统进行深入的了解，能够熟练使用诊断设备，掌握其诊断要领及方法，通过原有的专业知识对比这些信息来诊断出所出现的故障，以此来提高系统故障诊断的高效性。由于此方法需要专业的知识，所以要求专业的技术工作人员来完成。为了保证专业性和科学性，应在诊断过程中选择最合理的方式进行评判。最后对应相关信息来判断出建筑电气系统中所出现的故障，并对此采取相应的措施，定期检修设备，保证系统正常工作。
4.4神经网络法
神经网络中的BP和RBF两种网络也可以诊断出建筑电气中的故障。对BP网络和RBF网络进行比较，BP神经网络算法的收敛速度慢，且存在局部极小化问题，使得神经网络不能找到全局最小值，故障诊断的结果出现偏差；而RBF网络具有误差小、收敛速度较快的特点，使用改进过的神经网络取得的诊断效果更好，而改进方法就是在网络提取特征前加入小波变换，以达到去除噪声的目的，进一步降低了诊断出现错误的可能。在大量的实验之后，采用支持向量机（SVM）技术对建筑电气系统进行仿真，利用小波分解技术改进神经网络的方法，诊断出故障所在之处以及原因，提高了故障诊断的准确性。
5未来发展前景分析
由于科学技术的不断成熟，建筑电气系统中的故障诊断拥有着新的
发展前景。首先可以利用SVM技术搭建仿真平台，模拟故障的诊断，从而使故障诊断技术更加完善。其次，可以借助日益发展起来的计算机技术，通过一些软件更加简便的诊断出故障的所在之处。我国部分地区已经使用了基于MATLAB软件来诊断故障，通过程序控制提高故障诊断的有效性。因此在科学技术迅速发展的背景下，建筑电气系统故障诊断技术会在未来的发展中更上一层楼。
结束语
综上所述，在建筑电气系统中，建筑电气系统故障诊断技术扮演着十分重要的角色。本文主要针对建筑电气系统中出现的故障问题，研究出几种故障诊断方法来解决所出现的故障问题，例如解析模型法，信号处理法以及知识诊断法。除此之外，还可以应用神经网络法进行仿真实验，将其应用到建筑电气系统的故障诊断中，能够进一步的降低故障诊断的复杂度并提高诊断效率。
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