建筑电气系统故障诊断及其问题解决_章安.pdf
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1、光源与照明 总第 176 期 2023 年 1 月 照明电气183建筑电气系统故障诊断及其问题解决章 安金融街控股股份有限公司,北京 100033摘要:文章主要研究建筑电气系统的故障诊断方法,分析了用于建筑电气系统故障诊断的三类典型方法:信号分析方法、解析模型方法和人工智能算法,阐述了建筑电气系统故障诊断存在的问题及对策。文章以建筑电气系统作为研究的切入点,从理论层面入手展开分析,可以为建筑电气系统的故障诊断和未来发展提供参考。关键词:建筑电气系统;故障诊断;信号分析;解析模型;人工智能分类号:TU850引言建筑电气系统属于建筑用电管理系统,主要包括强电和弱电系统。前者主要包括电力设备、变配电
2、设备、照明设备、防雷接地设备等部分,后者包括楼宇智能系统、办公自动化系统、通信系统等部分。建筑电气系统一旦出现故障,就会阻碍设备的正常运行,导致数据的大量丢失,甚至可能导致人身伤害1。随着智能建筑的全面发展,人们对智能建筑电气系统的发展有着更加严格的要求,涉及系统的可靠性、稳定性及安全性。随着电气系统日益复杂,针对建筑电气系统故障进行诊断时,模式识别和故障特征提取的效果决定了诊断结果的可靠性和有效性,并决定了诊断的速度和准确性。传统故障诊断方法的速度和精度都无法满足用户的实际需求,需要加大对故障诊断方法的研究力度2。1建筑电气系统故障诊断方法1.1 信号分析方法信号分析方法建立在信号分析的基础
3、上,可以对故障进行诊断,有助于提高信号传输的准确性和存储效率,可以充分展现被诊断信号中存在的感兴趣分量,避免后期模型无法顺利建立的问题。在日常运用期间,需要针对不同途径得到的诊断信号展开分析,同时结合信号和故障存在的联系,针对现有故障做出合理判断。在建筑电气系统故障诊断中,信号分析方法包括小波变换法(WT)、数学形态学法(MM)、经验模式分解法(EMD)等方法3。1.1.1 小波变换法1909 年,研究人员首次提出小波变换法,即 Haar小波(HW)。该方法可以实现信号的深入分析,有离散小波变换和连续小波变换两种形式。只要顺利建立小波函数,就可以快速匹配现有的故障特征,同时特征的提取也可以获得
4、显著的效果。许多研究人员使用小波变换法诊断了建筑电气系统的故障。例如,基于离散小波变换进行输电线路故障类型分类和定位时,故障诊断的准确率可达到100%,故障定位的平均误差为 1.2 km;在混合系统中使用小波变换法时,对线性和非线性负荷的诊断误差最大为 0.18%,小波变换法对串联电弧故障的诊断效果良好;基于离散小波变换和连续小波变换进行配电系统架空线路高阻抗故障诊断时,可以快速诊断出高阻抗故障,有效率超过 90%,而且可以顺利诊断出线路中的电容器切换故障4。1.1.2 数学形态学法应用数学形态学法,可以修改信号形状,借助信号和交点可以得到有效交换,在实现图像处理的同时,实现故障诊断。许多研究
5、人员使用数学形态学法诊断了建筑电气系统的故障。例如,基于形态学法解决地下电缆早期故障难以诊断的问题,形态学法可以准确诊断故障或由操作失误导致的瞬态故障,结合故障特征可以快速发现早期故障的存在,由此可以准确诊断地下电缆存在的故障,和空载变压器、电容器组开关引起的干扰;基于数学形态学理论,可以实现对线路故障的准确定位,通过潜在的暂态电压和电流信号,可以快速获取相关特征,和多分辨率形态梯度进行充分对比,可以降低噪声,对故障所在的位置进行准确定位;应用数作者简介:章安,男,本科,工程师,研究方向为房地产开发。文章编号:2096-9317(2023)01-0183-03 照明电气 2023 年 第 1
6、期 总第 176 期 光源与照明184学形态学法对线路故障进行诊断,可以在第一时间获取故障特征,同时实现故障的合理划分,该方法大大降低了诊断的难度,对于计算中存在的干扰具有良好的免疫效果,如 DDC 参数和噪声等,线路 1/4 范围内的故障可以得到准确诊断,准确率高达 99.98%5。1.1.3 经验模态分解法经验模态分解法是一种信号处理方法,具有一定的特殊性。这一方法的优势是不需要设置基函数,可以分解多种不同形式的信号,同时有极高的信噪比,可以实现故障特征的充分提取。经验模态分解法在建筑电气系统故障诊断中运用较广泛。1.2 解析模型方法在解析模型方法中,残差生成建立在解析模型的基础上,充分运
7、用数学模型可以得到相关信号,在信号中包含了故障的有关信息。借助数学模型和残差信号,可以体现系统行为的变化,在分析信号的同时完成对故障的诊断。在诊断建筑电气空调系统故障时,该方法是最常用的6。大部分学者在诊断电气系统故障时,都会首选解析模型方法。例如,基于热质平衡方程和气流平衡方程的状态空间模型可以用于供热通风与空气调节(HVAC)系统故障诊断,借助该模型可以实现对故障所在位置的有效定位。不过在室温环境下,一旦传感器发生故障或管道产生污垢,都会造成电能的过度消耗。基于此,可以采用改进的基于热力学模型的空调机组故障诊断方法。研究数据显示,不管是正常状态还是故障状态,不需要过多的样本,就可以实现对故
8、障所在位置的有效诊断7。1.3 人工智能算法1.3.1 神经网络神经网络可以模拟人脑神经系统,在 1985 年前后得到广泛运用。神经网络的学习和泛化能力都比较强,不需要了解系统就可以得到正确的逻辑关系。不过一旦样本不足,就会导致过拟合问题的出现。神经网络主要有包括人工神经网络 ANN、概率神经网络和 BP神经网络等。1.3.2 多智能体系统早在 19801995 年期间,多智能体系统就已经得到广泛运用,并得到用户的认可和支持。从人工智能的角度来说,智能体是自主运行的,可以借助传感器满足用户的观察需求,同时实现对环境的有效操作,促进目标的顺利实现。在建筑电气系统中,各种构件互相发生作用,借助多智
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