邱向震
（南京有真机电有限公司江苏南京210046）
摘要：由于城市化发展的进程日渐加快，人们对物质文化生活的要求不断提高，建筑的规模也日益宏大，建筑建造商们之间的竞争越来越激烈，因此逐渐将发展的目光放在了建筑体的质量改进上。而对于建筑整体结构而言，电气系统是其中最为关键的组成要素，关系到建筑体内部的照明、用电等功能的正常使用。而且随着电气设施的技术发展逐渐智能化，其功能和结构也变得更加地复杂，与其他系统之间的联系越来越密切，但是其在故障检修方面的技术停滞不前，导致电气系统发生故障的概率更为频繁。
关键词：建筑电气系统；故障诊断；方法
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。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建筑体的电气系统概念
建筑电气系统，又可称为建筑电气工程，主要功能是在建筑空间内实现多种功能的电气化技术。伴随着电气技术、电气设施的高效发展，其使用范围不断扩宽，而建筑体中使用的电气技术也从原始、单一的供电、照明、消防进化成现场总线、电力学、无线电学、物理学、光学、理学以及机械工程学等复杂学科，而且还渐渐融入计算机科学技术，使其变得更加智能化。建筑体的电气系统功能也逐渐变得更加庞大，与其他的一些建筑体系统如空调保暖系统、门禁系统、通讯系统、楼房自控系统之间联系更为密切，使得建筑体更加高效、先进，使人们对工作和生活的高标准、高要求能够得到满足。
2当前建筑电气系统检测和治理现状
故障诊断技术在建筑行业来讲，重点是针对电气设备而言的，由于电气系统是建筑施工的动力源泉，因此需要我们从设备正常运转角度去加大维护和保障力度。从现阶段来看，尽管建筑行业在工程质量和系统建设上的水平逐年提升，但是还没有形成完备的诊断和监测治理系统，这里既有客观因素，同时也有主观因素，这就需要我们在主观上去分析原因，尤其是要打破原有的思维观念，改变以前粗放的设备诊断方式，进一步创新方式方法，并从基础建设角度去不断完善提升，只有这样才能更好地避免设备事故，提高安全运转的效率，从而也为提高建筑施工质量提供有力保障。
3建筑电气系统故障诊断方法
3.1信号处理的方法
这类诊断法往往被运用在故障诊断的前期，因为它是对电气系统故障先进行粗略的判断，然后建筑企业在根据其判断得出的结果使用科学合理的具体诊断方法。信号诊断处理法核心在于对电气设备内部的可测信号的利用，对其产生的数据进行严格监管和分析，然后得出故障发生的原因和特征，方便建筑企业对故障采用针对性的诊断和处理方法，以此来达到检测的目的。这类诊断法的缺点也很明显，由于其只是前期粗略的判断，所以对电气系统故障的诊断是不全面的。为了解决这个问题，要求使用这类诊断技术的技术人员必须要全面对电力系统进行诊断。
3.2知识诊断方法
相较于以上两种诊断方法来说，应用知识诊断方法最大的优势，即是由于其具有着一定的智能化与自动化特点。对此，换句话来说，也就是由于其相关工作人员在进行实际诊断之时，往往需要运用到多个方面的理论知识与资源信息。因而，通过应用这一诊断方法，一方面不仅仅可以有效保障诊断的准确性与灵活性。而且，另一方面，还可以更为高效地提升其工作效率与工作质量。因此，为了更为专业化的增强该诊断方法的应用效用，其相关工作人员则有必要对其实际的操作情况，具有较为良好的了解与掌握。进而，保障在更为科学、合理地诊断出其故障所在位置与原因的前提下，而能够更好地实施具体的故障处理方案与措施。
3.3模型解析方法
模型解析方法，是目前建筑电气系统应用最为广泛的一种诊断方法。对此，其主要是通过相关工作人员运用专业知识理论，并结合其系统实际的运行情况，而在建立出一个解析模型的同时，准确且详细地得出最后的分析结果。继而，再根据这一分析结果，而对其建筑电气系统故障采取相应的解决措施。与此同时，在运用这一诊断方法的实际过程中，其相关工作人员也还需对以下几个方面的问题，提高一定的重视度：第一，准确评估被诊断电气设备的运行条件。进而，有效确保更为全面与具体的达到建立模型的要求；第二，多元化应用各类科学技术。从而，在对其电气设备进行诊断时，保证能够更好地提高电气系统正常运行的稳定性、可靠性、以及安全性。
3.4基于支持向量机理论诊断
此种故障诊断技术，可以有效解决小样本情况分类问题，在实际应用中效果比较明显。将统计学习理论作为技术基础，建立在VC维理论与结构风险最小原则基础上的一种机器学习法，支持向量机本质上是针对两个分类问题，在对多种类型故障分类问题进行分析处理时，常用的方式有“一对一”、“一对多”、决策导向无环图等。与其他类型学习算法一样，支持向量机同样需要将预处理后的样本数据分为训练集与测试集两部分，对模型关键参数进行优化，通过训练集训练支持向量机，并用得到的模型完成测试集的分类判断，得到最终的检测结果。基于支持向量机理论故障诊断技术在实际应用中，有效识别率为100%，可以准确检测出建筑电气系统故障存在的位置，并分析其发生原因，对能够获取小样本的情况具有比较高的针对性与适应性。
结束语：
综上所述，由于建筑电气系统故障诊断方法对于电气系统的正常运行，具有着一定的决定作用。因此，为了更为有效地提升其建筑电气系统运行的可靠性、稳定性、以及安全性，其相关工作人员则务必应加大对其诊断方法的研究与管理力度。继而，确保能够更为充分、完善地提高建筑电气系统故障诊断方法水平，以及更为良好地推进其达成智能化、自动化、以及可持续化发展等战略目标。
参考文献：
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[3]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）