李华宾
身份证号：37072519861108**** 山东潍坊
摘要：目前通用的电源单相及三相插座电气连接一般采用导线压接或螺丝紧固方式，容易引起导线脱落或接触不良，火线、零线或地线的安装也没有“防呆”设计，安装时一旦错接必定会引起用电安全事故；另外，电源插座在长时间使用或设备老化后容易导致插座接线处出现相线、零线或地线脱落或接触不良的故障，就极易发生短路、漏电。本文研究一种利用单片机与传感器技术自动检测插座隐性故障的装置，并用语音和图文等直接方式提醒用户，实现电源插座电气性能的快速检测方法。
关键词：电源插座；隐性故障；故障诊断；方法
引言
智能小区是智能电网用电侧的重要组成部分，通过智能插座等设备和互动软件，基于互联网实现家庭能源和信息的同步管理，为居民侧需求响应提供基础设施和精确、可靠的信息来源，提高居民终端负荷的灵活可控性；用户参与到能效管理环节，得到更优质、安全、可靠的用能服务，同时，为用户提供了增值服务，极大的满足了居民的多元化需求，改善了居民的生活品质，提升智能用电互动水平，逐步让客户用上“省心电、省钱电、绿色电”。但是智能插座在使用过程中现场会出现很多问题，下面以智能插座使用中的故障为例，浅谈智能插座在配置环境、APP、外部环境上的潜在问题。
1硬件设计思路与原理
基于现有电源插座的缺陷，本设计方案主要采用单片机与传感技术实现故障智能诊断，采用硬件与软件相融合的模块化的设计理念，其中硬件主要包含5大模块：单片机主控模块、隐性故障检测模块、图文显示模块、语音合成模块，还有电源及保护模块。单片机控制模块是系统核心，负责接收故障检测模块的信号并判断，再输出图文信息与语音合成技术实现智能图文和语音提醒，电源故障检测模块检查火、地、零三线的通断状态，并应用光电传感器实现隔离技术，提高电路的安全性和稳定性。外观结构设计上，用原有单相交流电3孔插头和三相交流电4孔、5孔插头的基本外观结构进行设计，不改变插孔位置尺寸，确保通用性，检测电路安装在绝缘性能好且透光的保护壳中。
2建筑电气系统故障及分析
建筑业的智能化发展不断增加电力系统的复杂性，使得电子系统之间的差距越来越小、越来越窄。要提高整个系统操作的效率，必须确保系统的任何部分都没有错误。如果系统出现故障且无法及时确定问题原因，则可能导致问题无法得到有效解决。建筑电子故障多种多样:常见故障主要是由电气线路引线、火警系统故障、电气照明系统故障和电力系统故障造成的。导体的特殊电源状态会导致电路保持在特殊的带电环境中。在恶劣的环境中.在潮湿的环境中，电缆的操作可能会带来安全风险，并且电路部分在潮湿的环境中容易腐蚀。建筑电子设备的问题可能导致谐波干扰，从而导致零件和设备损坏以及电气干扰(如短路)。当电气系统发生故障时，电路中可能会出现松动的螺钉，使得断路器很难操作，无法聚合。此外，电机运转困难，导致变压器短路、局部放电、电流流动以及电路短路和中断等问题。
3系统故障诊断存在问题的分析
对于建筑管道系统中的故障排除，还有更大的问题:现有的故障排除技术往往具有延迟效应，不能及时反馈，不能满足建筑行业对检测性能的要求。为此，您应考虑一种现实的故障排除方法，以确保建筑电子产品的平稳运行。故障排除效率低下，现有建筑电子系统是以电气系统为基础的。在故障排除过程中，可能不符合某些计算方法，因此无法检测到故障，并可能会进入无休止的磨削循环进行持续故障排除。这将部分降低故障诊断的效率和准确性。在实践中，维修措施受到一些外部因素的影响，给一些专家带来一定的挑战，导致建筑电子设备在工作中出现问题。
4建筑电气系统故障的诊断方法
4.1模型分析诊断法
通常，在电气系统中进行故障排除时，工程师使用分析模型的诊断方法。分析模型的诊断方法对于执行此方法的工程师来说较为严格.对精通数学理论的技术人员。本诊断主要利用数学学习过程中的建模原理分析电气设备中的电流流动情况，并开发分析模型。技术人员将根据模型分析确定停电的位置，并根据故障原则和解决方案修复电气设备。分析模型的诊断方法虽然非常有效，但应用该方法必须确保维护人员的技术具有一定程度的准确性。只有当服务技术人员的技术与时俱进时，才能最大限度地利用这种方法。
4.2信号处理技术
这种类型的故障诊断主要用于通过分析检测到的信号，根据检测到通道的域或区域中的特征来判断故障之间的关系，从而进行粗略的故障诊断。在实施此诊断方法时，应了解基本诊断需求，并根据需要评估具体的诊断方法，以满足故障诊断的各个方面。许多实际经验表明，这种诊断具有简单实用的优势，主要用于初步决策。由于精度相对有限，诊断力必须对外部影响因素进行分析，以确保最终诊断结果的准确性。
4.3知识诊断
与其他方法相比，知识诊断需要一定程度的智能，这意味着诊断人员能够熟练掌握和使用他们的技能来解决在执行这些方法时遇到的问题。这种做法具有科学依据，因为它要求工作人员具备高水平的专业能力。知识诊断方法可确保在员工技术要求和专业知识高的情况下，以高质量、高效的方式诊断电气设备。由于技术人员的能力较高，可以快速纠正错误，同时利用他们获得的知识来确保公司的利益和人们的正常生活。由于知识诊断对技术人员的需求很高，因此如果要更好地使用这种方法，企业必须自行安排技术人员，以便能够更好地专注于企业和民众。
4.4神经网络法
BP和RBF网络在神经网络中也可以诊断建筑电子设备中的故障。与BP网络和RBF网络相比，BP神经元算子收敛速度慢，存在局部最小问题，妨碍神经网络找到全局最小，故障排除结果不同。RBF网络容易出错，收敛速度较快，并通过改进的神经网络提供了更好的诊断能力。改进是在提取的网格特性前插入小波变换，以去除噪声，进一步降低诊断中出错的可能性。经过大量实验，采用矢量技术(SVM)对建筑电子系统进行了仿真。利用微波分辨技术改进神经网络中断的方式，诊断故障和原因，提高故障诊断的准确性。
4.5支持理论矢量控制
支持理论向量故障，也称为SVM。根据使用的方法，分为1: 1、1: n类型。对理论误差矢量理论的支持主要基于基于风险最小化原理的统计分析，并将预处理模式和数据划分为多个领域，主要包括测试集和培训集，为相关模型设置参数，并通过处理检索相关模型数据。分析相关数据后，使用模型确定测试集，确定电气系统中的故障。此故障诊断方法特别实用，适用于大多数电气系统的故障诊断。
结束语
为了能够有效提升建筑行业的整体 水平，提升其在电气系统故障诊断方面 的技术是非常有必要的。对此，企业可 以借用先进的科技设备及先进技术来进 行故障的检查，同时进一步提升相关技 术工作者的专业技能。
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