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摘要：电气技术是一门复杂重要的学科，电气系统出现问题，将会在建筑工程施使用中造成安全极大的安全隐患和对正常的建筑功能造成严重的影响。本文将对如何排除检查建筑电气系统出现的问题做出指导分析，帮助电气系统检查人员快速寻找发现故障原因，维持建筑电气系统的正常运转。
关键词：建筑电气系统；故障诊断
中图分类号：TU85 文献标识码：A
引言
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。
1建筑电气系统中查找故障的方法
1.1 调查查找故障的方法
通过调查的方法检查电气回路中的故障是最常用的方法。其中调查方法中有一下几个快速查找故障的方法。调查主要方式之一，通过询问的方式确认故障的发生时间和过程以及一些具体的故障情况。一般当电气系统发生故障时，必须确保迅速赶往事故发生的场所，询问工作人员故障发生的时间和故障的特点，有无特殊的声音和气味或者是否有明火火花的出现。通过询问让现场的工作人员判断，能否直接得出故障的原因。或者通过自身的经验进行技术分析，能否得出故障发生的原因和位置。可以询问工作人员是否有过违规操作，或者故障发生前有何异常的现象都对判断电气系统故障有着很大的帮助作用。调查方式之二通过故障现场的观察判断电气系统故障的原因。一般观察的重点放在电气系统的电路或者电气设备上，观察期在故障前后外观是否发生了明显的变化。有无明火或者过火燃烧的痕迹，观察电路保险的设置情况，线路连接是否正常，地线的连接是否牢靠等等都有助于对电气系统故障的判断。调查方法之三，通过嗅觉进行气味上的调查，判断故障是否有燃烧过的痕迹或者通过异常气味判断故障的发生位置，对电气体统的故障排除工作增加故障排除几率。调查方法之四，通过触觉进行故障原因的判断。在触碰故障线路之前一定确保线路设备电源已经完全切断，在通过触摸改制线路的发热情况，得出故障的发生原因和位置。或者确保线路设备的运行是否正常。
1.2 利用电气系统设计图进行故障原因位置的推理过程
由于电气系统的结构复杂，电路元器件数量非常庞大，逐一检查电路元器件无疑是费时费力，对故障排除工作造成巨大的工作负担，而且排除故障的效率也不高。利用电气系统设计图进行有效的逻辑推理分析，就成了排除故障的重要手段和方法。使用电气系统设计图进行分析，可以快速判断容易发生故障的设计缺陷或者找到电路元器件密集可能发生故障的地方。获取重要的故障可能出现的地方和信息，在带领工作人员对确认的可能故障原因地方进行检查，检修。可以极大的减少故障排除的工作量，提升电气系统故障排除效率。
1.3 通过实地实验的方式排查故障
如果通过以上方法还是无法找出故障的原因。便可以进行试验进行故障的排查。在实验方法的应用中，结合实际情况制定实验的目标和实验步骤，注意进行测试实验，确保实验的客观性，以反映真的设备线路情况，对排查工作起到实际的帮助作用。试验排查故障的条件是大部分电路设备没有损坏，可以正常工作运行。那么就可以通过实验的手段逐个逐段的排查电气系统故障。可以依次恢复正常设备线路的供电，排查故障发生的具体位置。在逐个排查过程中随时做好安全防护措施避免二次损害的发生。在排查电气系统的过程中需要遵循一定的顺序，从简单到复杂，从控制开关到运行主体等科学的检查顺序方式依次进行故障排查工作。
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2建筑电气系统故障诊断方法
2.1 建筑电气系统常见的故障诊断方法
就目前而言，根据国际普遍认同的观点，常见的建筑电气系统故障诊断主要有以下几种类型。（1）以模型解析为基础的故障诊断方法。这里所说的模型解析，指的就是技术人员在进行建筑电气系统故障诊断前，必须严格的按照建筑电气系统运行的实际情况构建相关的解析模型，然后通过对解析模型的分析和研究，最终得出故障诊断的结果。经过长期的实践应用，这一方法虽然可以及时的检测出很多未知的建筑电气系统故障，但是，由于其在实际应用的过程中，受到被诊断系统属性模型的限制较大，所以对这一方法的大范围推广和应用造成了不利的影响。
（2）以信号处理为基础的故障诊断方法。这种方法主要应用于电气系统故障的粗略判断。其在实际应用的过程中，主要是通过对不同渠道获得的检测信号的分析，根据检测信号与故障之间存在的联系对故障做出准确的判断和分析。虽然这一故障诊断方法具有操作简便且适用于前期故障的粗略判断。但是由于其检测的精确度相对较低，要求及时人员在实际应用的过程中，必须充分重视外界因素对故障诊断产生的影响，才能确保故障诊断结果的准确性。（3）以知识为基础的故障诊断方法。由于这一诊断方法具有智能性显著的特点，所以其对于检测技术人员的专业水平提出了相对较高的要求。在进行电气系统故障检测前，技术人员必须根据设备运行的实际情况选择最佳的故障判断方式才能合力的推断出电气系统故障发生的原因。然后再通过系统的自学习，从而实现智能化检测电气系统故障的目的。经过长期的实践应用，这一检测方法不仅同时具备了离线与在线检测故障的功能，而且在实际应用的过程中，不必再进行数学模型的构建，促进了故障诊断效率的稳步提升。但是，由于这一方法在实际应用的过程中，需要大量的训练样本数据支撑才能确保最终诊断结果的精确度，所以也在一定程度上制约了该检测技术的推广和应用。
2.2 基于支持向量机理论的故障诊断算法
以支持向量机为基础的建筑电气系统故障诊断方法，与人工神经网络方法最大的区别在于，这一检测方法可以在游戏解决小样本情况的基础上，通过合理区分问题类型的方式，促进故障检测准确性的提升。由于这一方法是以统计学理论为基础建立的VC理论和结构风险最小原则机器学习方法。所以其在解决问题的过程中，主要采取的是一对一、一对多等不同的方法。该方法与其他的学习算法同样，需要将经过预处理的样本数据详细的氛围训练集与测试集两部分内容，然后在通过优化模型关键参数的方式，利用得到的模型完成针对测试集的分类和判断，最后得出诊断的结果。经过长期的实践应用发现，由于SVM算法的识别率大队了100%，因此其不仅可以准确的判断出建筑电气系统的故障以及发生原因，同时也具有极强的适应性与针对性，促进了建筑电气系统故障诊断效率的稳步提升。
2.3 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。
结束语
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。
参考文献
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论文作者:刘洪涛
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2019年4期
论文发表时间:2019/6/17
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