张林1张智2
1身份证号码：21112219900130****
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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。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。本文首先罗列了建筑电气系统，其次针对建筑电气系统故障及分析，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。
关键词：建筑电气系统；故障诊断；方法研究
引言
近年来，城市化步伐逐渐加快，城市建筑不断增多，建筑行业发展迅速，然而在系统安全、系统构建方面还存在一些问题，亟须诊断与改善。同时，电气系统还具备复杂性、细节方面存在的问题，就可能导致整个系统瘫痪甚至毁坏，可见电气系统在诊断处理方面的重要性。目前存在的问题主要有诊断方法不能紧跟时代变化，对故障的诊断分析不到位，当前所用的诊断方法还是以人工诊断为主，诊断效率低，不能满足新时代建筑电气发展的需求。
1建筑电气系统
建筑电气系统主要包括保护设备、供电设备以及供配电线路等几部分内容，是现代建筑使用的关键系统之一。根据电能性能，系统主要分为弱电系统、强电系统两类。其中，弱电系统是保证建筑物内外、内部信息沟通与交流的重要系统，包括广播系统、通信系统等内容；而强电系统是以建筑物电能引入为主的，通过对用电设备的运用，将电能转换为机械能、光能以及热能等能量，像防雷接地系统、变配电系统以及照明系统等均属于强电系统范畴。
2建筑电气系统故障及分析
我国建筑工程的智能化发展使电气系统的复杂程度不断加深，使各电子系统间的差距越来越小，联系越来越密切。要提高整个系统运行的效率，就要保证其中的任何一个环节都不能出现问题，一旦系统出现运行故障，不能及时确定发生原因的部位，就会导致无法有效解决故障。建筑电气系统运行故障具有多样性，常见的故障主要有电气线路故障、防雷接地系统故障、电气照明系统故障以及电气系动力系统故障等。导体的特殊工作状态，导致线路一直处在特殊的带电环境中。当线路在潮湿等恶劣的环境中，就会使线路的运行出现安全隐患。并且在潮湿的环境中线路的零件会出现腐蚀锈蚀的状况。建筑电气系统问题后，将会引发谐波干扰，导致元件与设备的损坏以及短路断路等电气故障。如果电气动力系统出现故障，将会导致线路中螺钉出现松动的情况，这时断路器就难以保持正常的工作状态，也难以实现聚合。
3建筑电气系统诊断故障的方法
3.1建模分析
建模分析法是建立在数学理论基础上进行建模分析，从而可以诊断出建筑电气系统中存在的故障。在实际操作中，根据建筑电气系统中的故障建立数学模型，再通过分析模型判断故障类型，然后提出相应的解决措施，最终使系统正常运行。但是模型与实际偏差较大，会使其具有一定的局限性，因此在选择时，要确保模型符合系统的特点。
3.2计算机排查
使用计算机进行排查，对线路和设备的正常工作进行实际的检查，并制定相关考核机制。一旦机器运行数值超过了正常数值区间，就说明机器设备的工作状况发生了改变，可能产生了一些无法察觉的故障。通过机器的首次判断，再联系工作人员进行具体检查判断与修理，以此全面地排查系统故障。利用计算机进行排查，可以缩短故障的排查时间，提高故障排查的准确性，并且可以及时发现故障所在的位置和导致故障的原因。
3.3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。
3.4信号处理诊断
该诊断方法通过信号来判断系统的问题，包括频率、频数、方差等各种数据。通过对数据偏差与系统故障间的关系进行判断，来确定系统问题所在。该判断方法需要工作人员进行主观判断，并调用平时的工作经验，对于新员工来说具有挑战性。同时，要保证建筑电气系统内各个环节的正确性以及信息的全面性，依靠工作人员的科学素养和长时间的工作经验方法，结合不同情况，合理判断出信号的问题所在，并利用器材找出故障的准确位置。此方法的精确度比较低，且要在诊断的过程中对系统所处的环境进行综合分析，以提高诊断结果的准确性。
3.5支持向量机理论故障诊断法
支持向量机理论故障，诊断法也称为SVM。根据使用方法的不同，分为一对一、一对多等类型。支持向量机理论故障主要采用统计学理论来加以分析判断，是建立在风险最小化原则的基础上，把预处理的样本和数据分成多个部分，主要有测试和训练集，设置好相关模型参数，通过处理得到相关的模型数据信息。分析相关信息数据之后，利用模型来判断测试集，最后判断出电气系统所出现的故障。这种诊断方法实用性较强，可适用于大多数电气系统的故障判断。
3.6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。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。
4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
以目前的实际需求来说，对建筑电气系统的故障分析不能只依靠过去已存在的实际经验，更多应该寻求新的诊断方法，以科学缜密的思考态度判断问题、诊断故障，以防止灾难的发生。在目前可实行的诊断方法中，电子科技诊断是较为稳定与科学的方法，在问题出现前，综合运用多种方法，消除可能导致故障的不利因素，出现故障问题后，透过现象看本质，深入发掘分析其成因，合理将诊断结果作为解决问题的依据。
参考文献
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