基于人工智能的建筑电气故障预测与诊断技术研究

引言

建筑电气设备的稳定运行对建筑安全与正常使用至关重要，而故障的发生会影响设备性能甚至引发安全事故。传统的故障处理方式在效率和精准度上已难以满足需求，人工智能技术的发展为建筑电气故障预测与诊断提供了新路径。基于此，本文聚焦于基于人工智能的建筑电气故障预测与诊断技术，同时进行相关系统设计，以提升故障预测的准确性和诊断的高效性，为建筑电气运维工作提供有力保障。

一、基于人工智能的建筑电气故障预测技术

1.1 故障预测数据预处理与特征工程

故障预测需先对数据进行预处理。采集设备电流、温度、振动等运行数据，结合设备型号、环境温湿度等信息，通过小波变换过滤电磁干扰等噪声，用插值法填补缺失数据，再标准化处理不同量级数据，保证模型对各特征权重计算公平。特征工程从预处理数据中提取关键信息，包括电流峰值、温度均值等时域特征，振动信号主频等频域特征，以及温度变化率等时序特征。

1.2 典型故障预测模型构建

针对不同故障类型构建适配模型。电缆老化、电机轴承磨损等渐变型故障，采用长短期记忆网络，其能捕捉时序数据长期依赖关系，学习历史特征预测性能衰减趋势。短路、断路器跳闸等突发性故障，选用随机森林模型，整合多决策树结果，分析故障前电流波动、温度跳变等征兆数据，快速识别预警模式。模型构建需结合设备特性调整参数：新设备用迁移学习解决小样本问题；老旧设备增加使用年限特征权重，贴合老化规律。

1.3 预测结果评估与动态更新

科学指标进行预测结果分析：连续性故障用均方根误差计算预测与现实的偏离率；间歇性故障则以报警精确率为主要的参考指标。经过评估计算得出偏差需要改进，预测精度低了可以重新挖掘特征量，误报高了可以调节阈值参数。更新模型，定期把新的运行数据和故障案例加入训练集合，在线进行学习更新参数，避免因为设备的老化，环境变化导致模型无法继续使用。

二、基于人工智能的建筑电气故障诊断技术

2.1 故障诊断特征提取与模式识别

多源信号融合提取故障诊断特征。在电气设备电流、电压等电学诊断信号之外，还包括温度、震动等物理诊断信号及环境湿度等环境诊断信号，建立多诊断特征集合。电机故障诊断中应分别考虑其电流波形、电机壳体的温度和震动频率等。提取出来的特征信息要与故障模式库进行匹配，在此阶段通过卷积神经网络对特征进行深度学习，发现数据中存在的隐性故障模式，从而增加模式匹配的准确度。当出现特征不明显而又存在多个复杂故障的模式时，可以结合知识图谱进行辅助诊断，知识图谱将故障的关联规则提取后汇集在一起，利用推理进行特征与故障之间的映射关系缺失数据的补全工作，从而防止因数据特征缺失产生的诊断误差。

2.2 复杂故障诊断模型与推理机制

对于单纯的设备故障，可以使用支持向量机模型诊断。将故障的特征向量输入模型中，利用分类算法，判断设备是否是触头松动、触头虚焊故障、线路烧断、线路短接故障等。支持向量机模型在训练较少数据的情况下仍能发挥出较好的诊断精度。当发生多设备连锁故障等复杂情况下，图神经网络模型更适应于设备链模型。设备链模型建模能够体现出设备的相关性，如一个电机发生故障后，造成配电回路中其他设备出现问题，则通过各个设备节点信息的相互传递，确定出现故障的起始点，以防止被表面现象所迷惑。该推理采用数据驱动与规则驱动相结合的方式。数据驱动是在学习数据的过程中，能够自动产生出对数据的判断结果。

2.3 诊断结果验证与优化

模型诊断结果需要经过多种方式来验证，对于已有的历史故障数据进行回溯分析，观察模型对历史故障的诊断结果是否正确，汇总诊断的准确率。在建筑真实应用系统中对模型进行试点验证，收集模型实际应用用户的反馈信息，并评估模型在实际运行中的诊断情况。对于试点分析出的误诊故障，进行原因分析。对于故障诊断误诊是由于特征工程的特征不够多而造成的情况，则重新对特征进行优化，并调整该建筑的特征工程。比如增加机器振动的频次特征分析，或是该建筑的一些特殊特征；而对于模型诊断误诊由于模型配置不合理造成的则调整模型配置，或是增加隐藏层等。搭建诊断结果的优化更新系统，以优化模型参数和模型规则。

三、故障预测与诊断系统设计

3.1 系统架构

故障预测与诊断系统的硬件层主要是对数据进行采集和传输，在建筑电气设备上安装电流传感器、温度传感器、振动传感器等采集设备，采集设备采集运行数据；通过边缘计算节点采集设备的数据进行预处理，然后通过 5G 或Wi-Fi 等传输模块将数据传到后端平台上，而边缘节点可以同时实现本地缓存功能，在网络断开时保障数据存储。软件层是系统的关键环节，包括数据中台、模型库以及应用模块。数据中台主要对上传的数据进行存储、清洗、整合，形成标准数据集；模型库包括故障预测与诊断中需要的各种人工智能模型，并支持模型的调用和模型升级；应用模块用来实现业务功能。交互层主要是用来实现用户对系统的操作交互，包括可视化界面，主要用来显示建筑电气设备的运行状态、预测结果和诊断结果等信息，使运维管理人员能通过实时推送信息获得预警信息和诊断结果，以实现随时随地运维管理。

3.2 核心功能模块

中心功能是基于故障预测及诊断功能设计的，其中预测预警模块对装置数据进行在线监测，并通过调用预测模型得到装置的健康指数，根据其值或者调用模型时得出的预测性故障，当设备健康指数低于阀值或者发生故障时，自动实现预警，并提出预测到的故障类型、发生时间以及风险级别。故障诊断模块在根据用户提交的故障信号或者自动探测到异常后，调用相应的诊断模型进行诊断，及时给出故障诊断的诊断结果，即故障位置、原因、影响范围和应对措施。知识库包括将历史故障案例、模型参数、诊断规则存储起来，并同时记录系统的运行情况及模型优化情况记录，形成知识闭环记录。

3.3 系统安全与可靠性设计

从数据、模型、操作 3 个方向进行系统安全方面的保障。数据安全，采集的数据在传输的阶段进行加密，在敏感数据存储前，对相关数据进行脱敏操作，防止信息泄露。设置严密的权限管理机制，不同角色用户具有不同的操作权限，防止未经授权用户访问。模型安全，定期检测模型是否被恶意修改训练数据的投毒攻击等篡改；运用模型签名技术，在实现模型调用时，确保调用过程的完整性，不能对模型进行非法替换。系统稳定性设计，应保持系统稳定运行，边缘计算节点对本地有处理能力，断网时也能自己独立处理短期预测诊断。

结语

基于人工智能的建筑电气故障预测与诊断技术，通过数据处理、模型构建和结果优化，提升了故障预测准确性和诊断高效性。相关系统实现了运维智能化，为设备稳定运行提供保障。未来需进一步优化模型性能，提升复杂故障处理能力，加强系统安全可靠性，推动建筑电气运维向更智能精准方向发展。

参考文献：

[1] 高衍镇 , 任秀娟 . 基于人工智能技术的建筑电气智能诊断与故障预测研究 [J]. 电气技术与经济 ,2024,(07):314-316.

[2] 郎萧 . 基于自动化与人工智能技术的建筑电气系统优化 [J]. 电子元器件与信息技术 ,2025,9(02):127-130.