摘要:现阶段,随着我国经济的快速发展,城市化的发展也在加速,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
引言
在现代化科技发展过程中,建筑电气系统故障诊断技术也有了很大提升。在建筑电气系统长期运行中极易产生各种类型的故障,若是处理不及时,将导致电气系统稳定性与安全性受到影响,这需要我们提高对建筑电气系统故障诊断问题的重视程度,通过灵活运用多种故障诊断方法,确保及时消除存在的故障隐患,促使建筑电气系统能够稳定可靠运行。本文将简述建筑电气系统故障常见类型,并介绍了具体可行的诊断方法。
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建筑电气系统故障常见类型
建筑电气系统故障出现后,将引发短路、断路、谐波干扰、电子元件与设备损坏等,其常见类型如下:一是电气线路故障。主要包括电缆线路故障、架空线路故障等,这是线路在恶劣环境中运行所致,导体处于带电工作状态,线路接口和零配件出现锈蚀,让线路运行出现安全隐患。二是电气动力系统故障。其会导致互感器线路圈螺钉出现松动,让断路器难以实现拒分和拒合,电动机也难以正常操作,让变压器出现局部放电现象,引起线路的短路和断路问题。三是防雷接地系统故障。主要由周围温度高、零线带电、接地电阻数值过大所致,会引起零线带电、接地装置异常和土壤电阻率增加等。四是电气照明系统故障。是由于开关破损、电路无法正常接通、线头接口松动等所致,让熔丝被熔断,电器元件也无法顺利运行。绝缘导线破损将造成电气照明系统短路,金属外壳和用电器具在摩擦中会让电流变大,将烧坏导线,让电路被切断。
3建筑电气系统诊断故障的方法
3.1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。
3.2针对电气信号进行分析的方法
技术人员在进行故障诊断之前,通常会用电气信号分析法对电气系统的故障进行一个粗略的分析与判断,之后再利用合理有效的方法进行诊断以及处理。利用信号所反映的信息判断故障所发生的原因,这一方法的核心内容在于针对电气设备内部可以检测到的信号的运用,并且对所检测到的信息进行严格分析,从而得出答案,为技术人员得出解决方案提供有效的帮助。由于该方法只是针对电气信号所反映出来的信息进行粗略的检查,而不能对电气设备进行全面认真的诊断,从而导致电气设备存在一定的安全隐患。想要解决这个问题,技术人员在使用这种方法的同时,要对机器进行全面的检查。
3.3替代法维修
当电路出现故障的时候,先对整个电路进行检测和分析,找出引发故障的关键元件。然后再找出相同型号的元件来替代它,有效地解决电路问题。这种方法也可以用来检测哪部分出了问题,可以先进行有效的分析,找出存在疑问的元件。然后用相同型号的元件来替代它,如果电路仍无法正常运行,就说明问题存在其他地方。如果电路恢复,则说明该元件出现了问题。但是在替代的时候也要注意下列问题,在更换元件的时候要做好保护工作,防止因元件损伤影响正常电路运转。
3.4支持向量机理论故障诊断法
对于支持向量机理论故障诊断法来说,我们也称之为SVM,根据使用方法的差异,其主要包括以下几种类型,分别为一对一、一对多、决策导向无环图和K类SVM法。支持向量机理论故障诊断法主要采用了统计学习理论,建立在VC维理论和结构风险最小原则基础上的机器学习方法,其能够把预处理后的样本数据分成如下部分,即训练集和测试集,并设置相关的模型参数,利用训练集训练SVM,能够得到模型数据信息,并利用其模型信息判断测试集,最后得出诊断结果。这种故障诊断方法实用性较强,可以解决小样本条件下的分类问题,识别率为1000Ic,在小样本中应用比较多,认可度也很高。如在变压器故障诊断中应用支持向量机理论故障诊断方法,根据欧式聚类原理,运用C#语言编写一个欧式距离计算器,把变压器低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热与正常等已知类别状态样本输入到数据库内,在程序处理变压器状态原始数据后,对各数据信息进行调整,把正常状态、强故障状态分别设定为+1和-1。接下来要计算运行训练集和测试集,只要支持向量机训练数据显示-11:0.992:0.99……则表明变压器存在故障。
3.5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,图1为故障仿真实验台内部逻辑结构。再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。

图1故障仿真实验台内部逻辑结构
结语
总之,在建筑电气系统日常运行的期间,为了让电气系统运行效率和水平得到有效提升,且始终维持较高的稳定性和安全性,需要我们掌握建筑电气系统的常见故障类型,合理运用多种处理方法,消除故障对电气系统运行带来的不利影响。在建筑电气系统故障出现后,我们也要深入分析其成因,运用相应的解决措施,如信号处理方法、知识诊断法、解析模型诊断法和支持向量机理论故障诊断法等,提升故障处理效果,为建筑电气系统更加稳定运行奠定良好基础。
参考文献
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