摘要：现如今，随着我国经济的快速发展，而建筑电气系统的故障诊断方法，逐渐吸引了人们的注意，鉴于目前的形势下，传统的人工检测方法已无法满足现代社会发展的需求，在此背景下，电力系统故障诊断，智能诊断方法进行了深入的研究，在电力系统故障诊断的研究现状，提出了智能诊断方法，并详细解释了电力系统故障诊断实验技术的发展建设，促进了电力建设系统故障诊断方法的有效改进。
关键词：建筑电气；系统故障；诊断方法
引言
我国采用的传统的人工诊断建筑电气系统故障方法，不仅造成了大量的人力、物力等资源的浪费，同时这种传统检测方法对故障检测人员的责任感以及专业水平也提出了更高的要求，增加了建筑电气系统故障检测潜在风险发生的几率。传统人工建筑电气系统故障检测与维修方法已经无法满足于功能日益增多的现代建筑电气系统发展的要求。所以，加强科学技术在建筑电气系统故障检测领域应用研究的力度，促进故障检测准确性与可靠性的全面提升，已经成为了确保智能建筑发展目标顺利实现的关键。
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。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解析模型诊断法
解析模型诊断法是诊断建筑电气系统是否产生故障的常用方法之一，解析模型诊断法要求实施的技术人员在数学理论上要有一定的建树。该诊断法利用了数学建模的原理，将电力系统的运行流程转化为方便解析的模型，然后通过解析这个模式来发现故障产生的部位以及原因，再根据已掌握的故障维修技术对故障进行处理。解析模型的诊断法是发现和解决电气系统故障的有效方法之一，不过建筑企业在运用前，一定要考察相关的技术人员是否具备相应的技术，并且要定期对技术人员进行培训，确保技术人员的技术能跟上时代的步伐，这样做才能能解析模型诊断法发挥出最大化的作用。
2.2支持向量机理论故障诊断法
支持向量机理论的故障诊断法又称为SVM。按照使用方法不同，支持向量机理论的故障诊断法可划分为4种类型：一对一、一对多、决策导向无环图与K类SVM法。与人工神经网络方法的使用不同，该诊断方法是一种以统计学校理论为基础，建立在VC维理论与结构风险最小原则基础上的机器学习方法。作用是将预处理后的样本数据分成两部分：训练集与测试集，然后设定相应的模型参数，通过训练集训练SVM，以获得模型数据信息，再通过这些模型信息判断测试集，最终获得诊断结果。该诊断方法的应用，因其自身具有较强的实用性，能够有效解决小样本情况下的分类问题，识别率达1000Ic，被应用到小样本中，得到认可。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆例如支持向量机理论故障诊断方法在变压器故障诊断中的应用，按照欧式聚类原理，采用C#语言编写一个欧式距离计算器，将变压器的五种已知类别状态样本（低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热与正常）输入到数据库中，通过程序处理变压器状态原始数据，调整各数据信息，将正常状态设定为+1，强故障状态设定为-1，然后对运行的训练集与测试集进行计算，一旦支持向量机训练数据显示-11：0.992：0.99……即可判断为变压器有故障。
2.3知识诊断法
建筑电气系统故障诊断过程中采用知识诊断法，这种诊断方法具有智能化特性，在实际的故障诊断中，相关技术人员应采用科学、有效的措施，全面掌握建筑电气系统的运行状态和信息灵活性，从而高效、合理地进行建筑电气系统故障诊断。同时，建筑电气系统故障诊断中利用知识诊断法，必须基于专业的分析和判断，为了提高建筑电气系统故障诊断的准确性和科学性，相关技术人员必须结合实际的系统状况，在判断电气系统故障和问题时，应选择最佳的判断方法，得出建筑电气系统故障原因和位置，结合分析结果，有针对性地进行解决处理，采取有效、合理的方法消除建筑电气系统故障问题。
2.4基于压缩感知理论的故障诊断算法
压缩感知理论故障诊断算法作为一种以线性模型为基础，将信号稀疏性作为故障检测核心的技术，其主要是在信号被稀疏或者压缩的过程中，完成电气系统故障的检测和分类。该技术在实际应用的过程中，先进行故障特征的提取，然后再通过相应的算法准确的判断出故障的类型，以便于工作人员及时的处理和解决建筑电气系统的故障。经过长期的实践应用发现，SVM和CS最大的共同点在于，两者不仅实现了有效补充现有建筑电气系统故障诊断方法的目的，同时通过在智能型建筑电气系统故障诊断中的推广和应用，促进了建筑电气系统故障诊断和排除效率的稳步提升，为我国建筑电气系统故障诊断技术的发展指明了方向。
3建筑电气系统故障诊断发展趋势
3.1将会实现构建建筑故障实验平台
故障诊断技术的实施与故障模拟平台的建立有很大的联系，故障模拟平台建立的好坏关乎在该建筑企业故障诊断技术的高低。相关技术人员如果能构建出最科学合理、准确的故障模拟平台，就能以最快的效率找出电力系统中出现的故障，并最快的找出相关处理方法，所以建筑企业想要提高自身的故障诊断技术，加强企业内部技术人员对故障模拟平台的构建是有效途径之一。
3.2准确性将会更高
在科学技术迅速发展的推动下，传统的建筑电气故障诊断技术已经无法满足现代建筑电气系统故障诊断的要求。所以，建筑工程施工企业必须充分现代科学技术的优势，促进自身故障诊断水平的稳步提升，才能在促进企业市场竞争力的同时，为建筑电气系统故障诊断技术的发展和创新奠定坚实的基础。
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。
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论文作者:单重江
论文发表刊物:《基层建设》2019年第15期
论文发表时间:2019/8/6
标签：故障诊断论文; 建筑电气论文; 系统论文; 方法论文; 故障论文; 系统故障论文; 技术人员论文; 《基层建设》2019年第15期论文;