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1.2km；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...
