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        探究建筑電氣系統(tǒng)障礙的診斷方法

        2016-05-14 12:07:49張敏
        居業(yè) 2016年7期
        關(guān)鍵詞:診斷故障

        張敏

        [摘要]目前,隨著建筑電氣系統(tǒng)越發(fā)復雜化,其出現(xiàn)故障的概率也在逐漸增大,但目前很多情況下,建筑電氣故障診斷仍為人工進行,效率較低、且診斷的準確性無法得到保證。本文簡要介紹了目前建筑電氣故障診斷中的問題,并探究了具體的診斷方式。

        [關(guān)鍵詞]建筑電氣系統(tǒng);故障;診斷

        文章編號:2095-4085(2016)07-0160-02

        建筑電氣屬于建筑物系統(tǒng)的核心技術(shù),且建筑電氣系統(tǒng)越來越智能化,一旦系統(tǒng)出現(xiàn)故障,將會帶來比較廣泛的影響,并威脅到群眾的人身財產(chǎn)安全。為此,人們應(yīng)當采用先進的方法和技術(shù),對建筑電氣進行高效、準確的故障診斷,以保證系統(tǒng)運行更為穩(wěn)定、可靠。

        1建筑電氣故障診斷現(xiàn)狀及問題

        1.1建筑電氣故障診斷的現(xiàn)狀

        目前,國內(nèi)已普遍應(yīng)用電力系統(tǒng)診斷技術(shù),但因外界因素制約,建筑業(yè)的電氣系統(tǒng)故障診斷并未普及應(yīng)用,診斷故障多為人工檢測,物力、人力被大量浪費,檢測的準確性也受到影響。建筑業(yè)在科技高速發(fā)展的今天,應(yīng)當致力推廣使用電氣系統(tǒng)診斷技術(shù),以減少事故發(fā)生率,建筑水平也可得到保障。但因系統(tǒng)復雜,導致此技術(shù)普及應(yīng)用中存在障礙,建筑業(yè)可對自身條件加以整合,不斷提高其技術(shù)水平,使得所應(yīng)用的故障診斷技術(shù)適用性強,診斷結(jié)果精準。

        1.2建筑電氣故障診斷中的問題

        首先,建筑業(yè)故障診斷需要有穩(wěn)定的電氣系統(tǒng),但目前電氣系統(tǒng)穩(wěn)定度不夠高,所以,有關(guān)建筑業(yè)應(yīng)當致力建設(shè)運行較穩(wěn)定的電氣系統(tǒng),以保證準確診斷的實現(xiàn),使建筑業(yè)有序開展故障診斷工作;其次,基于電力系統(tǒng)進行故障診斷為目前建筑電氣故障診斷的特點,而有些算法不足以滿足故障診斷需要,結(jié)果阻礙了準確診斷的實現(xiàn);最后,故障診斷中的專家系統(tǒng)方法維護受到挑戰(zhàn),此方式的有效創(chuàng)新無法在實際應(yīng)用中良好實現(xiàn),致使穩(wěn)定性不高等不足在故障診斷中呈現(xiàn)出來,診斷準確性受到影響。綜上,很多亟待解決的問題存于建筑電氣故障診斷中,在實踐中建筑業(yè)應(yīng)對此高度關(guān)注,并采取措施加以解決[1]。

        2常見建筑電氣故障種類

        智能化為建筑電氣系統(tǒng)的發(fā)展趨勢,系統(tǒng)越來越趨于復雜,若有故障出現(xiàn)于系統(tǒng)中,將帶來非常廣泛的影響,群眾的工作、生活、人身財產(chǎn)安全將受到危害。建筑電氣故障種類因系統(tǒng)的復雜性而趨于多樣,電氣照明系統(tǒng)、電氣動力系統(tǒng)、防雷接地系統(tǒng)、電氣線路均可發(fā)生故障,而元件及設(shè)備損壞、諧波、接地、斷路、短路為通常的故障原因,具體包括:①電氣線路故障,主要包括電纜線路故障和架空線路故障兩種,故障原因為:較高的運行環(huán)境溫度及因環(huán)境改變,線路銹蝕、腐朽短路,故障現(xiàn)象為:保護導體帶電、線路銹蝕、混線等;②電氣動力系統(tǒng)故障,故障原因是:短路、斷路等,故障現(xiàn)象為:變壓器局部放電、絕緣老化;斷路器拒分、拒合;電動機無法工作;松動的互感器線圈螺釘;③防雷接地系統(tǒng)故障,故障原因包括:周部過熱、零線帶電、接地電阻太大,故障現(xiàn)象:有接地裝置異常;土壤電阻率特大;零線帶電;④電氣照明系統(tǒng)故障,包括:第一,斷路,故障原因為:開關(guān)破損,電路無法接通;線頭脫松;熔絲熔斷,故障表現(xiàn)為:用電器具無法工作;電燈不亮;電路無電壓;第二,短路,故障原因為:絕緣導線破損;金屬外殼被用電器具碰到;因錯誤的接線,中性線和相線接觸,故障表現(xiàn)為:導線被燒壞;電路切斷;熔絲迅速熔斷;電流太大;第三,漏電,故障原因為:違規(guī)安裝;照明燈及電線絕緣老化、損壞,故障表現(xiàn)為:電線發(fā)熱、建筑物帶電、用電量較平時更大。

        3建筑電氣仿真平臺故障診斷

        基于征兆集/故障集映射模式為故障診斷的本質(zhì),識別故障狀態(tài)及提取發(fā)生故障征兆為其兩項任務(wù),因發(fā)生較隨機且類型繁多為建筑電氣系統(tǒng)故障特點,于是,將實驗基礎(chǔ)設(shè)為故障仿真平臺,開展各類常見建筑電氣故障的自診斷研究,如配電系統(tǒng)接地故障、絕緣故障、接地系統(tǒng)故障等,并根據(jù)故障診斷對象及目的的不同,確定合理的電阻、電流或電壓值,以方便診斷,裝傳感器于關(guān)鍵線路回路,并采用一定技術(shù)、方法(如數(shù)據(jù)采集器)對故障時反常信號進行收集,將故障特征提出,并在診斷故障算法中輸進經(jīng)處理的數(shù)據(jù),這樣,故障位置及故障種類可由算法判別輸出,并顯示報警信息,維修控制策略可在對問題所在分析后提出[2]。

        4小樣本SVM故障診斷

        當代智能技術(shù)中的一大重要部分就是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的機器學習。對已知訓練樣本進行分析,估算出系統(tǒng)輸出、輸入間依賴關(guān)系,以較為精準的預測系統(tǒng)行為是機器學習之目的[3]。

        對于以機器輸出預測實際值而出現(xiàn)的損失,一般通過損失函數(shù)L(y,y實際值)來反映出來。其中,實際風險或期望風險為定義損失函數(shù)期望,公式為:

        R(w)=∫L(y,y實際值)dP(x,y)(1)

        訓練風險“平均損失”大小為經(jīng)驗風險,公式為:

        Remp(w)=1n∑ni=1L(y,y實驗值)(2)

        盡可能的降低期望風險及其學習目的,可由(1)式可看出,需靠聯(lián)合概率P(x,y)才可得出期望風險,導致在實踐中的計算困難。所以,經(jīng)驗風險最小化(ERM)原則在傳統(tǒng)學習方式中使用著,就是說,在算法學習后,最小化(2)式的經(jīng)驗風險Remp。

        在遵循ERM原則下實現(xiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),期望風險的最小化無法達成,盡管經(jīng)驗風險最小得到一定滿足,但在推廣性上欠缺較大。

        經(jīng)分析,可得出經(jīng)驗風險和期望風險的關(guān)系為:

        R(w)Remp(w)+ф hn(3)

        此式中,學習機VC維是h(機器學習能力可由此反映出,隨著此值的增大,經(jīng)驗風險將減?。瑯颖緮?shù)為n,而置信范圍為фhn。

        由此可看出,若對置信范圍、經(jīng)驗風險一同控制,可實現(xiàn)實際風險的最小化。若減少VC維或增加樣本量,會減小置信范圍,并使經(jīng)驗風險趨近于實際風險;反之,可擴大置信范圍,并增加經(jīng)驗風險和實際風險的差值。

        致力單純實現(xiàn)經(jīng)驗風險最小化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法特點,所以,為使學習機性能良好,必須增加樣本數(shù)據(jù)量,這樣才可使經(jīng)驗風險與實際風險較為接近,但期望風險最小并非僅使經(jīng)驗風險最小就可實現(xiàn),機器學習泛化水平無法保證。在小樣本下對置信范圍與經(jīng)驗風險的綜合考量可因SVM算法被實現(xiàn),這樣一函數(shù)子集系列可被構(gòu)造出來,并根據(jù)VC維大小排列各子集;為讓實際風險最小,進行最小經(jīng)驗風險尋找于各子集中,并對置信范圍和經(jīng)驗風險折中考量于子集間[4]。

        5建筑電氣故障仿真平臺

        此平臺是對一些常見低壓電氣裝置,如三相插座、單向插座、RCD、熔斷器、斷路器加以集合。其中,220V為電源電壓,交流為50Hz,直流輸出通過變壓器轉(zhuǎn)為15V,供電以弱點保護板。保護強電系統(tǒng)中的三相、單相系統(tǒng)為弱電保護板功能。本實驗臺主體為強電系統(tǒng),為應(yīng)對系統(tǒng)四大類阻值故障,可利用故障設(shè)置板上22個開關(guān)的閉合斷開,若通路開關(guān)為斷開,若某部位出現(xiàn)故障,則此處開關(guān)閉合。

        6在實驗平臺診斷故障中應(yīng)用SVM

        6.1選擇故障特征量及故障種類

        建筑物常見故障可通過實驗平臺進行模擬,絕緣電阻過小、接地電阻異常、連續(xù)性故障、線路阻抗故障為4種故障類型,因此,狀態(tài)包括正常狀態(tài)在內(nèi),共5種。

        6.2建立SVM模型

        “構(gòu)建過程針對2個分類問題”為支持向量機本質(zhì),在多類型故障分類問題進行處理時,決策導向無環(huán)圖、K類SVM法、“一對多”、“一對一”為現(xiàn)今最常見的方法。因比起“一對多”,“一對一”分類精度更高、拒絕分類區(qū)不大,且各SVN只有2類樣本需考慮,單個SVN訓練更方便,分類方式可確定為“一對一”。

        “SVM算法的無錯判、即100%識別”可從仿真輸出結(jié)果中看出,所以說,對于建筑電氣試驗平臺故障的診斷,SVN算法是準確及有效的。

        6.3SVN對故障診斷以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

        由數(shù)據(jù)可得出,若樣本較小,對測試樣本的仿真,幾種方式效果均較佳,但BP網(wǎng)絡(luò)復雜的構(gòu)建、不盡穩(wěn)定的輸出線、相當不穩(wěn)的收斂速度為其不足,而RBF網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點為迅速的收斂、較小的訓練誤差,但若分析其故障識別率,支持向量機的推廣分類水平更佳。

        7結(jié)語

        綜上所述,建筑電氣故障種類趨于多樣,電氣照明系統(tǒng)、電氣動力系統(tǒng)、防雷接地系統(tǒng)、電氣線路均可發(fā)生故障,經(jīng)分析得出,以支持向量機做為故障診斷算法比較理想,但因建筑電氣系統(tǒng)復雜性,有關(guān)技術(shù)者在實踐中應(yīng)當不斷改進其技術(shù)和方法,使故障診斷更為準確、有效。

        參考文獻:

        [1]王亞慧,張龍,韓寧.建筑電氣系統(tǒng)故障診斷方法研究[J].計算機仿真,2014,31(2):436-440.

        [2]許正偉,徐永明.淺析建筑電氣安裝工程存在的質(zhì)量問題[J].中國房地產(chǎn)業(yè):理論版,2012,(3):369-369.

        [3]陳思遠.建筑電氣系統(tǒng)故障診斷方法研究[J].電子制作,2014,(24):204-204.

        [4]邵敏.無障礙設(shè)施呼叫系統(tǒng)的電氣設(shè)計方案探討[J].江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學院學報,2011,11(3):65-67.

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