论文部分内容阅读
摘 要：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。
关键词：建筑电气系统；故障；诊断
当前我国建筑行业发展速度很快，但是也出现了很多问题，其中建筑电气系统故障诊断问题就比较突出。引起建筑电气故障诊断问题的原因有很多，其中主要包括故障分析不到位、诊断方法落后等，若是不能有效解决故障，不仅会引发火灾、爆炸等事故，还严重威胁着人们生命健康安全。基于此我们要改进建筑电气系统故障诊断方法，通过运用科学合理的方法，确保建筑电气系统能够正常运行。
1 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。[1]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。
2 建筑电气系统故障诊断方法
2.1 信号处理方法
信号处理方法通过对检测信号的运用，多途径获取系统时域、频域内的幅值、频率和方差等特征值，并对特征值和故障的关系进行分析后，将故障原因查找出来。利用这种方法诊断建筑电气系统故障，不仅操作方便，也非常灵活，应用也很广泛。因为使用中在技术运用、环境影响等方面要求很高，需要考虑到外界因素对系统故障诊断的影响，确保建筑电气系统诊断更加精确。
2.2 知识诊断法
知识诊断法是对建筑电气系统故障点进行诊断的时候，为让诊断结果更加准确和科学，先要进行专业分析和判断，全面掌握系统运行信息，并以此将故障原因和位置判断出来。知识诊断法具备智能化特点，可以将故障原因和位置快速准确判断出来，实现了诊断精确性的提升，应用也非常广泛。如某电动机故障诊断中采取知识诊断法，系统运行中突然转速降低，最后被迫停止工作，通過检查发现电机温度较高，其表面未查找到异常，同时电机能够自行运转。[2]使用仪器测量绝缘是5MΩ，之后对三相阻值平衡进行测量后发现正常，表明电机本身没有故障。之后甩开负载通电，电动机不能正常工作，且存在呜呜声音，通过万能表检测发现为C相供电缺相。
2.3 解析模型诊断法
解析模型诊断法应用了建筑电气系统数学理论知识，根据系统实际运行情况建立了科学合理的电气系统解析模型，对解析模型进行全面分析，判断并总结出建筑电气系统故障诊断结果，同时根据诊断结果，运用了相应的解决措施，提升了建筑电气系统的安全性、可靠性和稳定性。不过使用解析模型诊断法时，应该对建筑电气系统模型构建具备的条件进行分析，有针对性构建电气系统模型，并运用多种现代化科学技术与方法，全面检测建筑电气系统故障隐患，提升在未知故障诊断与检测上的敏感度，结合解析模型将建筑电气系统故障诊断结果得出来。对于解析模型诊断法的应用，有的建筑电气系统难以构建适宜的数学模型，因此需要在建筑电气系统诊断过程中对其运行状况进行分析，对模型构建条件进行简化，让最终故障诊断更加科学与合理。
2.4 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。[3]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 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：
[1]杨天志.建筑电气系统故障诊断方法研究[J].居舍，2018，（13）：191-192.
[2]何加雄.建筑电气系统故障诊断方法的探讨[J].科技经济导刊，2017，（15）：65-63.
[3]石永根.建筑电气系统故障诊断方法及应用策略探析[J].建材与装饰，2016，（09）：134-135.
关键词：建筑电气系统；故障；诊断
当前我国建筑行业发展速度很快，但是也出现了很多问题，其中建筑电气系统故障诊断问题就比较突出。引起建筑电气故障诊断问题的原因有很多，其中主要包括故障分析不到位、诊断方法落后等，若是不能有效解决故障，不仅会引发火灾、爆炸等事故，还严重威胁着人们生命健康安全。基于此我们要改进建筑电气系统故障诊断方法，通过运用科学合理的方法，确保建筑电气系统能够正常运行。
1 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。[1]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。
2 建筑电气系统故障诊断方法
2.1 信号处理方法
信号处理方法通过对检测信号的运用，多途径获取系统时域、频域内的幅值、频率和方差等特征值，并对特征值和故障的关系进行分析后，将故障原因查找出来。利用这种方法诊断建筑电气系统故障，不仅操作方便，也非常灵活，应用也很广泛。因为使用中在技术运用、环境影响等方面要求很高，需要考虑到外界因素对系统故障诊断的影响，确保建筑电气系统诊断更加精确。
2.2 知识诊断法
知识诊断法是对建筑电气系统故障点进行诊断的时候，为让诊断结果更加准确和科学，先要进行专业分析和判断，全面掌握系统运行信息，并以此将故障原因和位置判断出来。知识诊断法具备智能化特点，可以将故障原因和位置快速准确判断出来，实现了诊断精确性的提升，应用也非常广泛。如某电动机故障诊断中采取知识诊断法，系统运行中突然转速降低，最后被迫停止工作，通過检查发现电机温度较高，其表面未查找到异常，同时电机能够自行运转。[2]使用仪器测量绝缘是5MΩ，之后对三相阻值平衡进行测量后发现正常，表明电机本身没有故障。之后甩开负载通电，电动机不能正常工作，且存在呜呜声音，通过万能表检测发现为C相供电缺相。
2.3 解析模型诊断法
解析模型诊断法应用了建筑电气系统数学理论知识，根据系统实际运行情况建立了科学合理的电气系统解析模型，对解析模型进行全面分析，判断并总结出建筑电气系统故障诊断结果，同时根据诊断结果，运用了相应的解决措施，提升了建筑电气系统的安全性、可靠性和稳定性。不过使用解析模型诊断法时，应该对建筑电气系统模型构建具备的条件进行分析，有针对性构建电气系统模型，并运用多种现代化科学技术与方法，全面检测建筑电气系统故障隐患，提升在未知故障诊断与检测上的敏感度，结合解析模型将建筑电气系统故障诊断结果得出来。对于解析模型诊断法的应用，有的建筑电气系统难以构建适宜的数学模型，因此需要在建筑电气系统诊断过程中对其运行状况进行分析，对模型构建条件进行简化，让最终故障诊断更加科学与合理。
2.4 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。[3]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 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：
[1]杨天志.建筑电气系统故障诊断方法研究[J].居舍，2018，（13）：191-192.
[2]何加雄.建筑电气系统故障诊断方法的探讨[J].科技经济导刊，2017，（15）：65-63.
[3]石永根.建筑电气系统故障诊断方法及应用策略探析[J].建材与装饰，2016，（09）：134-135.