王兆磊1 尹国庆2
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摘要：在建筑物的电气系统运行期间，根据运行环境等可能会发生各种故障，这可能会严重妨碍系统的正常运行。为了保证系统的运行质量，分析系统的故障诊断方法是非常必要的。通过介绍建筑物电气系统的基本情况，可以分析系统的一般故障，详细研究故障诊断方法，并为建筑物电气系统的故障处理提供理论支持。
关键词：建筑电气系统；故障诊断；方法
引言
随着社会城市化的进程和加快，对建筑环境和质量的需求在增加。为了有效利用空间面积，高层建筑的数量逐渐增加，并且现在通过应用电气工程技术来形成建筑物的电气系统，大大缩短了建筑物的建造周期，效率已经有了质的提高，但是高端技术和复杂的工程往往会增加建筑物电气系统故障的可能性。尽管建筑电气技术的发展如火如荼，但不可分割的电气故障诊断技术仍处于研发阶段，建筑物电气系统的性能已大大下降。众所周知，电气施工领域中有效的故障诊断方法是前提，并且可以保证提高施工效率。许多研究人员和学者高效，及时地发现并消除故障，以获得更好的用户体。
1.建筑电气系统概述
建筑物的电气系统主要由防护设备，电源设备，电源和配电线路等几部分组成，是现代建筑物的建造和使用的重要系统之一。根据电能的性能，系统可以分为两种主要类型：弱电流系统和强电流系统。其中，弱电系统是确保建筑物内部和外部的信息交换的重要系统，例如广播系统和通信系统，强电系统主要基于建筑物的引入。通过使用电能和电气设备，电能到机械能，光能和热能的转换（防雷接地系统，电源转换和分配系统，照明系统等）属于所有强大的电流系统类别。
2.系统常见故障
2.1线路故障
线路故障主要包括架空线路故障，电缆线路故障等，并且主要与线路所在的环境有关。发生故障时，导线将启动并运行，并且线路的各个部分和接口也将显得生锈，从而严重威胁线路的运行。
2.2电源系统故障
如果电源系统出现故障，则变压器线圈将松动，从而导致部分变压器放电问题，从而影响线路的正常状况，并引起短路或开路问题。
2.3防雷接地系统故障
雷电接地系统中的大多数故障是由于接地电阻过大或环境温度过高所致。发生故障时，土壤电阻率增加，中性线带电，并且接地装置变得异常。这会影响系统的防雷性能。
2.4照明系统故障
电气照明系统故障的原因相对复杂。系统操作问题可能是由于电路连接不正确，开关损坏，电线连接器松动等引起的。同时，熔断的保险丝也是电气组件故障的重要原因，绝缘电线的损坏会导致灯系统发生短路问题。
3.1信号处理技术
建筑电气系统通常使用信号处理技术来做出粗略的系统故障决策。因此，有必要首先了解诊断所需的条件，选择合理的诊断方法，并在满足条件时进行诊断。在使用信号处理诊断系统故障的方法中，重要的是通过使用可测量的信号分析信号系统的时域和频域特性来诊断电气系统的故障。这种方法的优点是易于操作并减轻了工作人员的负担。但是首先检测到可测量的信号，这会使诊断不太全面，而且效率更高，因此会下降。负责人应仔细考虑导致故障的因素，并一一消除。
3.2知识诊断技术
在运用知识诊断技术进行故障诊断的过程中，运用专业知识来判断和分析故障的基本情况，掌握系统运行的基本情况，确定故障的位置并找出原因。这种诊断技术具有明显的智能特性，可以快速诊断故障的位置和原因，在确保诊断效率的同时有效地提高诊断的准确性。例如，在诊断特定的电动机故障时，使用知识诊断技术来快速确定诊断人员由于电动机过热而导致系统突然减速而停止工作。获得诊断结果后，诊断人员使用该设备测量绝缘，得出的值为5MΩ。测量三相电阻值的平衡后，发现平衡值在正常范围内，电动机本身没有异常。卸载并通电后，电动机表现异常，并发出明显的运行噪音，但测试表明这是由于C相电源缺相而必须解决的。
3.3支持向量机技术
这种类型的诊断技术是一种基于支持向量机理论的诊断算法。支持向量机非常实用，因为们可以正确处理小样本问题。通过运用统计学习理论，根据最小结构风险和VC维数理论进行故障诊断。这种诊断技术的本质在于分类问题的构建。处理多种类型的故障时，请遵循一对多和一对一的原则合理地处理问题。像任何其他算法一样，这种类型的诊断算法基本上在预处理后处理样本数据。主要分为两个部分，一个测试集和一个训练集。优化模型的关键参数并使用训练集。计算机扩展了计算范围，并使用该模型对测试集进行分类和确定，并获得最终答案。这种诊断算法具有较高的识别率，可以对电气故障和故障原因进行有效的诊断，但是由于该方法的一定有效性和局限性（主要是少量），用于样本故障诊断。
3.4分析模型诊断技术
这种诊断技术利用建筑物电气系统数据的理论知识，根据系统的实际情况开始构建电气系统分析模型，并通过分析模型的分析来确定特定的发电量。根据诊断结果进行计划，例如系统故障和获取诊断结果。合理使用技术可以达到有效提高系统稳定性，安全性和可靠性的目的，并为故障处理提供可靠的数据库。这种类型的诊断技术的应用受到某些限制。诊断时要强调的是，在使用系统之前模型构建条件。密切关注电气系统模型的构建。可以使用多种方法和技术来实现系统故障的隐患，可以达到有效提高检测灵敏度和未知故障诊断的效果。如果无法对建筑物的电气系统的一部分进行完全数学建模，则通过诊断分析系统的运行状态，对建筑条件模型进行简化处理，并建立简化模型，有必要确保故障诊断的合理性和科学性。
3.5样本SVN故障诊断技术
数据机器学习是现代智能技术应用程序的一种派生行为，旨在基于特定的训练样本来预测系统输出与输入之间的关系。通过预测依赖性，可以最大程度地保证系统操作判断的准确性。在系统运行期间发生的设备故障主要是意外故障和突然故障。使用样本SVN技术通过故障信号收集和分类进行数据分析和验证，为准确确定故障提供了可靠的技术方面。
3.6压缩传感技术
压缩感知理论称为CS，是一种基于线性模型的诊断技术。具体地通过施加故障异常信号来完成故障特征提取，使用相应的算法进行诊断，并且明确故障的类型。具体的诊断分类过程如下：（1）开展故障数据分析和故障特征提取，以扩展训练样本矩阵的构建。（2）通过应用支持向量机算法来扩展训练和训练样本字典的构建。（3）实施测试样本输入并据此扩展。计算相应的公式，完成残差项目的计算，然后获取残差项目的最小值以确定测试样品类别。
结束语
由于电气系统故障诊断技术的丰富，本文介绍的内容并不全面，技术说明也相对简单。每个建筑单位都提高对电气系统故障诊断工作的研究能力，首先要分析建筑物中电气故障的类型和内容。合理使用各种故障诊断技术可以确保有效确定故障原因，类型，位置和程度。提供及时准确的故障诊断结果，并为后续的故障处理提供可靠的支持。电气系统的构造和运行质量可以达到最高水平，从而确保电气系统的平稳运行。
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