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    建筑電氣系統(tǒng)故障診斷問題及診斷方法

    2015-11-04 05:53:12
    建材與裝飾 2015年37期
    關(guān)鍵詞:故障診斷電氣樣本

    魏 臨

    (克孜勒蘇柯爾克孜自治州第一建筑安裝工程有限責(zé)任公司 845350)

    建筑電氣系統(tǒng)故障診斷問題及診斷方法

    魏 臨

    (克孜勒蘇柯爾克孜自治州第一建筑安裝工程有限責(zé)任公司 845350)

    隨著經(jīng)濟社會的迅速發(fā)展,科學(xué)技術(shù)的日益普及和成熟,建筑現(xiàn)代化程度也不斷提升,然而電氣故障發(fā)生率也日益增長,本文根據(jù)當(dāng)前現(xiàn)實情況,采用建立故障診斷模型的方法診斷電氣系統(tǒng)中出現(xiàn)的幾種故障狀態(tài),旨在將之一模型方法運用到實際工程中,使得建筑電氣系統(tǒng)故障能夠及時被發(fā)現(xiàn)和解決,促進建筑電氣系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

    建筑電氣系統(tǒng);故障診斷;仿真平臺;SVM;小樣本

    目前,建筑電氣系統(tǒng)的故障檢查一般都是人工檢測、查找故障源頭、人工處理的程序來實施的,電工技術(shù)人員的搶修速度、專業(yè)技能和實踐經(jīng)驗直接決定了建筑電氣系統(tǒng)的故障恢復(fù)時間[1]。因此,實現(xiàn)智能化建筑的關(guān)鍵在于提高建筑電氣系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。目前,國內(nèi)外對于建筑電氣故障診斷方面的研究處于初期。追究其原因在于,由于大多數(shù)故障研究的重點在于電力系統(tǒng),同建筑電氣的內(nèi)容相似或相同,因此故障診斷方法也大抵相同;另外,由于建筑電氣一般都是電壓等級較低,相比于大型電力系統(tǒng),其故障發(fā)生率較低,危險程度不高,因此故障排斥比較簡單。然而,建筑系統(tǒng)由照明、電梯、給排水、電氣等方面構(gòu)成,同時建筑物是人們生活、工作必不可少的場所,因此具有一個較高的安全等級才能保護人們生命財產(chǎn)安全。因此,需要加強對建筑電氣系統(tǒng)故障診斷的研究。

    1 建筑電氣系統(tǒng)存在的故障

    短路、斷路、接地、諧波及電氣元件損害等時造成電氣系統(tǒng)故障的主要原因,目前建筑電氣系統(tǒng)存在以下幾種常見的故障情況:

    1.1 電氣線路的故障

    架空線路和電纜線路的故障是電氣線路常見故障,如果出現(xiàn)這些故障,極有可能會造成觸電、火災(zāi)等事故的出現(xiàn)。出現(xiàn)這些故障的原因在于環(huán)境影響、戶外天氣導(dǎo)致絕緣皮脫落、破損和有的零件腐蝕等。

    1.2 電氣照明的故障

    短路、斷路和漏電是電氣照明常見故障,具體情況見表1。

    表1 關(guān)于斷路、短路和漏電三種情況的情況及故障原因分析

    1.3 電氣動力系統(tǒng)的故障

    這一種故障主要出現(xiàn)在變壓器、互感器、電動機、斷路器等設(shè)備,設(shè)備局部過熱和絕緣皮老化等是常見的故障[2]。

    2 構(gòu)建電氣仿真平臺

    診斷建筑電氣系統(tǒng)主一般是以故障集或征兆為基礎(chǔ)的一種映射模式,包含了系統(tǒng)出現(xiàn)故障過程中的征兆現(xiàn)象以及對系統(tǒng)故障狀態(tài)的識別。建筑電氣系統(tǒng)故障具有各種類型,且出現(xiàn)時間和出現(xiàn)的形態(tài)不缺性性比較突出,因此,為了能夠系統(tǒng)診斷建筑電氣系統(tǒng)故障,應(yīng)該構(gòu)建一個仿真平臺,基于其作為實驗的基礎(chǔ)媒介,從而分析出建筑電氣系統(tǒng)存在的故障。這個平臺能夠基于設(shè)備所表現(xiàn)出的各種工作狀態(tài)診斷出設(shè)備存在的故障,經(jīng)過相對應(yīng)的工作狀態(tài)信號,在配電線路上安裝傳感器,采用技術(shù)方法,接收和分析不正常信號,提取出故障的主要特征,從而分析出故障的類型與具體位置,并根據(jù)問題制定出有效的維修措施和控制方法。

    建筑電氣故障仿真平臺應(yīng)該包含建筑中全部的抵押配電裝置,例如斷路器、熔斷器、residual current operated protectivedevic (ERCD)、單向與三向插座等(如圖1所示),通50Hz、220V的交流電,變壓器以15V的電壓將電能供給弱電保護板,從而使得單相和三相系統(tǒng)相平衡[3];弱電系統(tǒng)是該平臺的主體與核心,主要判斷系統(tǒng)中出現(xiàn)的四種故障,設(shè)置22個開關(guān)的不同狀態(tài),從而查找到故障的具體位置。

    圖1 一種型號的仿真平臺

    3 小樣本SVM故障診斷

    現(xiàn)代智能技術(shù)的重要內(nèi)容便是根據(jù)數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí),機器學(xué)習(xí)的目的是按照規(guī)定的訓(xùn)練樣本,對系統(tǒng)輸入、輸出之間的依賴關(guān)系進行判斷,從而盡量準(zhǔn)確預(yù)測出系統(tǒng)做出的行為。圖2便是機器學(xué)習(xí)的基本模型。

    圖2 機器學(xué)習(xí)的基本模型

    針對機器學(xué)習(xí),一般采用損失函數(shù)L(y,y實際值)來表達出機器輸出對實際值進行預(yù)測而引起的損失[4]。其中,損失函數(shù)的期望定義為實際風(fēng)險或期望風(fēng)險,如下式:

    但是經(jīng)驗風(fēng)險便是訓(xùn)練樣本的“平均損失”程度,是指:

    機器學(xué)習(xí)的目的在于將期望風(fēng)險(實際風(fēng)險)最小化,但是分析式(1)得知,為了計算出期望風(fēng)險需要根據(jù)聯(lián)合概率P(x,y),計算實際問題十分困難。因此,在傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法中常常使用經(jīng)驗風(fēng)險最小化(ERM)原則,便是經(jīng)過學(xué)習(xí)算法使式(2)的經(jīng)驗風(fēng)險Remp最小化(只有在樣本數(shù)無線大時,經(jīng)驗風(fēng)險才能夠接近期望風(fēng)險)。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便是借鑒了ERM原則,但是并未獲得最小化期望風(fēng)險,雖然在很大程度上符合了經(jīng)驗風(fēng)險最小,然而在推廣過程中卻步步艱辛,存在很多嚴(yán)重的缺陷。

    按照定義,期望風(fēng)險和經(jīng)驗風(fēng)險之間的關(guān)系如下所示:

    在實際運行過程中,設(shè)備故障出現(xiàn)比較突然,故障信號常常是可遇不可求,對于眾多設(shè)備來講,獲取典型故障樣本數(shù)據(jù)數(shù)量較小。因此,在小樣本情況下,故障診斷算法能夠廣泛推廣應(yīng)用在現(xiàn)實中。

    4 SVM在故障仿真平臺中的應(yīng)用分析

    4.1 故障的分類

    故障仿真平臺能夠充分體現(xiàn)出實際運行國政建筑物的一些常見故障,根據(jù)不同類型將這些故障劃分為:絕緣電阻過小、線路阻抗的故障、接地電阻的故障及連續(xù)性故障四類。除了這四種常見的故障,故障仿真平臺還能夠體現(xiàn)出建筑物正常狀態(tài),因此,總計五種診斷狀態(tài)。

    4.2 小樣本故障診斷中SVM相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的優(yōu)勢

    (1)不同于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā),SVM法并不需要收集大量的數(shù)據(jù),在計算和操作過程中更加直接和簡潔,在模型構(gòu)造和學(xué)習(xí)能力的復(fù)雜性之間進行了最合理的調(diào)和。

    (2)SVM法輸出穩(wěn)定性更強,能夠迅速對系統(tǒng)故障情況進行準(zhǔn)確分類,根據(jù)故障具體情況制定出有效的解決方法,從而避免出現(xiàn)嚴(yán)重的經(jīng)濟損失。

    (3)由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法需要大量的故障樣本作為模型訓(xùn)練的基礎(chǔ),這便要求在建立網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的目標(biāo)立足于經(jīng)驗風(fēng)險最小的基礎(chǔ)上來實施?;谶@一點,SVM法使用的是結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小的方法,這一方法原理在于小樣本的情形下,也能夠確保較好的非線條性映射能力和廣泛的分類能力。

    總之,本文重點研究了建筑電氣系統(tǒng)仿真平臺對故障診斷的情況,使用了SVM故障診斷方式,對故障進行了合理的計算,在使用過程中所體現(xiàn)出來的優(yōu)勢不僅是相對穩(wěn)定的輸出過程,而且還對于小樣本進行了更加科學(xué)合理的有關(guān)分類,是一種值得廣泛應(yīng)用和推廣的計算方法。

    [1]余丙榮,周明龍,李玲純.基于遺傳算法的WANN的汽車發(fā)動機故障診斷分析[J].安徽工程大學(xué)學(xué)報,2011,05(08):288~289.

    [2]范庚,馬登武,張繼軍,鄧力.基于決策樹和相關(guān)向量機的智能故障診斷方法[J].計算機工程與應(yīng)用,2013,05(07):1141~1143.

    [3]溫陽東,宋陽,王穎鑫,侯繼光.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障診斷[J].計算機測量與控制,2013,11(01):654~656.

    [4]胡海剛,朱鳴鶴,朱文材,龐宏磊.基于SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸系故障診斷[J].現(xiàn)代科學(xué)儀器,2010,01(06):841~846.

    [5]蔡晨陽,王毅杰.建筑電氣系統(tǒng)故障診斷方法及其應(yīng)用技術(shù)[J].房地產(chǎn)導(dǎo)刊,2015,12(17):2511~2514.

    TU85

    A

    1673-0038(2015)37-0187-02

    2015-8-26

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