吉香輝

（中設設計集團股份有限公司，江蘇南京 210014）

0 引言

隨著社會城市化的發(fā)展與加速，建筑環(huán)境與質(zhì)量的要求也越來越高。為了有效利用空間面積，高層建筑的數(shù)量也在逐漸擴大，目前把電氣工程技術應用到建筑中，形成建筑電氣系統(tǒng)，這使得建筑的工期大大縮短，施工效率有了質(zhì)的飛躍，但是，高端的技術和復雜的工程往往會加大建筑電氣系統(tǒng)出現(xiàn)故障的概率。雖然建筑電氣技術發(fā)展的如火如荼，但是與之分不開的電氣故障診斷技術仍處于研究發(fā)展階段，這就使得建筑電氣系統(tǒng)的性能大大折扣。眾所周知，在建筑電氣領域中有效地故障診斷方法是提高建筑工作效率的前提與保障，大量的研究員和學者都致力于如何高效的、及時的檢測并排除故障，獲得更好的用戶體驗。

1 建筑電氣系統(tǒng)診斷故障的現(xiàn)狀

目前，由于建筑電氣技術的快速發(fā)展過程中出現(xiàn)的故障的概率較大，從而引起了一些專業(yè)人士對診斷故障的關注。但由于技術的不成熟以及外界環(huán)境各種因素的影響，使建筑電力系統(tǒng)中故障診斷技術還處于萌芽發(fā)展階段。大多數(shù)情況下，運用人工檢測方式，降低了建筑工作的有效性和準確性。因此研究出具有更高技術的故障診斷方法可以保證建筑的品質(zhì)。

2 系統(tǒng)故障診斷存在問題的分析

就建筑電力系統(tǒng)中故障診斷的現(xiàn)狀來看，仍然存在著一些較大的問題：①現(xiàn)有的故障診斷技術往往存在滯后效應，不能及時的反饋故障信息，滿足不了建筑行業(yè)對檢測性能的要求。因此，應該在保證建筑電氣系統(tǒng)穩(wěn)定運行的前提下研究切合實際的故障診斷方法。②故障診斷效率較低，現(xiàn)存的建筑電氣系統(tǒng)是在電力系統(tǒng)的基礎上形成的，在故障診斷的過程中，可能會因不滿足部分計算方法的條件，無法遍歷全部的系統(tǒng)，使得故障無法被檢測到，進入一直進行故障診斷的死循環(huán)，在一定程度上降低了故障診斷效率和準確性。③在實際應用中，維護設備方面會受會存在一些外界因素影響，對一些專家來說，存在一定程度的挑戰(zhàn)，致使建筑電氣系統(tǒng)在工作過程中出現(xiàn)問題。

3 建筑電氣系統(tǒng)診斷故障的方法

3.1 解析模型法

運用解析模型可以診斷出建筑電氣系統(tǒng)中發(fā)生的故障，此方法是在數(shù)學理論的基礎上，根據(jù)建筑電氣系統(tǒng)中的故障問題，建立出數(shù)學模型。通過解析模型診斷出發(fā)生的故障，再根據(jù)這些故障提出相應的措施解決故障，使系統(tǒng)正常工作。與此同時，也要測試診斷設備的靈敏程度，以保證診斷出故障的高效性，最后利用解析法分析出故障所在之處。

3.2 信號處理法

在建筑電氣系統(tǒng)中，通常利用信號處理技術對系統(tǒng)進行粗略的故障判斷。因此先應了解診斷所需的條件，選擇出合理的診斷方式，在滿足條件的情況下診斷出故障。利用信號處理診斷出系統(tǒng)中的故障的方法中，其關鍵是如何利用可測信號，通過分析故障時信號系統(tǒng)的時域、頻域等特征診斷出電氣系統(tǒng)中的故障所在。這種方法的優(yōu)點在于容易操作，減少了工作人員的工作量，但此法由于先要檢測出可測信號，從而使診斷缺乏全面性，在一定程度上降低了診斷的高效性，進而要求工作人員要全面考慮導致故障出現(xiàn)的因素，并逐一排除。

3.3 知識診斷法

診斷電氣系統(tǒng)中所出現(xiàn)的故障，還存在著一種有效的診斷方法為知識診斷法。這里的知識指的是信息，利用信息的靈活性來診斷故障。首先在診斷之前，相關的技術工作人員應先對建筑電氣系統(tǒng)進行深入的了解，能夠熟練使用診斷設備，掌握其診斷要領及方法，通過原有的專業(yè)知識對比這些信息來診斷出所出現(xiàn)的故障，以此來提高系統(tǒng)故障診斷的高效性。由于此方法需要專業(yè)的知識，所以要求專業(yè)的技術工作人員來完成。為了保證專業(yè)性和科學性，應在診斷過程中選擇最合理的方式進行評判。最后對應相關信息來判斷出建筑電氣系統(tǒng)中所出現(xiàn)的故障，并對此采取相應的措施，定期檢修設備，保證系統(tǒng)正常工作。

3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡法

神經(jīng)網(wǎng)絡中的BP和RBF兩種網(wǎng)絡也可以診斷出建筑電氣中的故障。對BP網(wǎng)絡和RBF網(wǎng)絡進行比較，BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的收斂速度慢，且存在局部極小化問題，使得神經(jīng)網(wǎng)絡不能找到全局最小值，故障診斷的結果出現(xiàn)偏差；而RBF網(wǎng)絡具有誤差小、收斂速度較快的特點，使用改進過的神經(jīng)網(wǎng)絡取得的診斷效果更好，而改進方法就是在網(wǎng)絡提取特征前加入小波變換，以達到去除噪聲的目的，進一步降低了診斷出現(xiàn)錯誤的可能。在大量的實驗之后，采用支持向量機（SVM）技術對建筑電氣系統(tǒng)進行仿真，圖1為故障仿真實驗臺內(nèi)部邏輯結構。再利用小波分解技術改進神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，診斷出故障所在之處以及原因，提高了故障診斷的準確性。

圖1 故障仿真實驗臺內(nèi)部邏輯結構

4 未來發(fā)展前景分析

由于科學技術的不斷成熟，建筑電氣系統(tǒng)中的故障診斷擁有著新的發(fā)展前景。首先可以利用SVM技術搭建仿真平臺，模擬故障的診斷，從而使故障診斷技術更加完善。其次，可以借助日益發(fā)展起來的計算機技術，通過一些軟件更加簡便的診斷出故障的所在之處。我國部分地區(qū)已經(jīng)使用了基于MATLAB軟件來診斷故障，通過程序控制提高故障診斷的有效性。因此在科學技術迅速發(fā)展的背景下，建筑電氣系統(tǒng)故障診斷技術會在未來的發(fā)展中更上一層樓。

5 結束語

綜上所述，在建筑電氣系統(tǒng)中，建筑電氣系統(tǒng)故障診斷技術扮演著十分重要的角色。本文主要針對建筑電氣系統(tǒng)中出現(xiàn)的故障問題，研究出幾種故障診斷方法來解決所出現(xiàn)的故障問題，例如解析模型法，信號處理法以及知識診斷法。除此之外，還可以應用神經(jīng)網(wǎng)絡法進行仿真實驗，將其應用到建筑電氣系統(tǒng)的故障診斷中，能夠進一步的降低故障診斷的復雜度并提高診斷效率。