压缩感知理论中的建筑电气系统故障诊断分析

周迪

中国银行股份有限公司安徽省分行基建办公室 安徽 合肥 230001

引言

传统的电气故障诊断方法是以人工判断为主，最终的恢复时间主要取决于工作人员的技术水平。传统的故障诊断方法效率低，人工误差大，已经不能满足电气行业的发展，因此技术人员要努力学习和研发新的技术，将现代化技术应用于建筑电气系统的故障诊断中，不仅能提高诊断效率，还能保证故障诊断的准确性，甚至可以提出相关的故障解决措施。本文主要介绍的是压缩感知理论和该理论在电气系统故障诊断中的应用，希望对相关的工作人员有所帮助。

1 压缩感知理论概述

1.1 压缩感知理论的介绍

压缩感知理论又被称为压缩采样或者稀疏采样，主要是利用讯号稀疏的特性，通过较少的计算还原出想要得到的信号。压缩感知理论是在2004年被科学家提出，但是在很早以前，就已经被应用于多个领域当中，例如信号处理、应用数学和医学成像等方面。压缩感知的前提是信号具有可压缩性，工作人员通过各种技术手段实现高维信号的感知，优化了信号恢复的措施，是数学理论和工程应用的完美结合。

目前而言，压缩感知理论在无线通信、阵列信号处理、雷达成像、模拟信息转换和生物传感方面都有一定的应用，并都取得了一定成绩，例如在雷达成像中，压缩感知理论的应用减少了数据的存储量，改善了成像质量。在未来的发展过程中，科研人员会用压缩感知来解决非线性函数参数的问题、量化误差问题等。

1.2 压缩感知理论的原理

图1 压缩感知理论原理图

该图是压缩感知理论文章中最常见的一幅图，本文也利用此图片来介绍该理论的原理。在此图片中技术人员需要收集的信号是S，按照传统的处理方式技术人员需要知道一个矩阵Ψ，然后经过反复的计算，最终找出信号S。但是压缩感知理论不需要进行高强度的计算，采用高斯随机矩阵作为采样矩阵，再用对应的计算公式就能算出采样信号y，y的长度为M，y的长度远远小于S的长度，但是却可以表达信号S，这就是压缩感知理论的原理。

使用压缩感知理论是需要具备一定前提条件的，首先是该信号在频域具有稀疏性，如果信号在该区域的非零点小于信号总点数，说明它是稀疏的，只有这样才具有可压缩性。其次是不相关性，只有随机采样才能符合信号的恢复要求。

2 电气设备故障的诊断原理和诊断方法

2.1 电气系统故障的诊断原理

电气系统的故障诊断主要是故障集的映射模式，技术人员根据故障集系统提取分析，准确地判断出故障的所在[1]。电气系统故障的原因比较复杂，而且故障现象都不一样，还可能会出现同一故障现象但是造成故障的原因不同。技术人员要将传感器安装在系统的回路中，收集系统的故障信号并提取相应的特征，然后判断故障的种类和位置，发出警报，给出相应的解决措施。技术人员根据这一流程，结合专业知识和工作经验，准确地判断出故障原因，采取相应的解决措施。

2.2 电气系统故障的诊断方法

2.2.1 建模法。建模法是电气设备故障判断中比较常用的方法之一，是以数学理论为基础，根据设备的故障信息建立相应的数学模型，技术人员通过对模型的分析判断出设备的故障原因，根据实际原因采取相应的解决措施，使电气设备恢复正常使用。建模法应用的基础是设备的故障问题符合数学建模的条件，而且在数学建模前，技术人员首先要检测出位置故障的敏感性，才能通过建模实现故障判断。建模法非常容易受到数学模型构建的限制，因此要求技术人员在实际判断中必须确保其判断的合理性。

2.2.2 计算机诊断法。计算机诊断法主要是将现代化技术应用到电气设备故障诊断中，能够准确地判断出设备在运行中存在的问题。技术人员将计算机与设备连接，设备的使用参数都记录在计算机中，在计算机检查设备的运行情况时，如果出现数据异常，就表明设备可能存在问题。技术人员根据计算机的提示再次进行设备检查，排出故障信息后重新利用计算机再次检查设备是否还存在数据异常。计算机诊断法能够提高故障的诊断效率，提高故障诊断的准确性，判断出故障的位置和原因，减少了工作人员的工作量。

2.2.3 知识诊断法。知识诊断法是对技术人员的专业水平要求极高的一种方法，不仅要求技术人员的专业知识过硬，还要求技术人员对专业知识的熟练应用程度。熟练掌握知识诊断法，是每个技术人员都要做到的，尽管现代化技术的应用已经大幅度地简化了技术人员的工作量，但是专业知识是最基本的保证[2]。知识诊断法的优势是准确性更高，更具有科学性，在没有其他方法进行故障诊断时，知识诊断法是最好的选择。为了使知识诊断法的应用更加准确，企业要加强技术人员专业知识的培训，保证每个技术人员的专业水平都能符合要求。

2.2.4 信号诊断法。信号诊断法顾名思义是通过信号来判断电气设备的故障，主要数据包括频率、频数等，通过数据的计算与分析确定设备的故障问题。该方法主要是以技术人员的主观判断为主，因此要求工作人员的实际工作经验丰富。技术人员在保证系统信息全面性的基础上，分析信号所存在的问题，利用相关技术找出故障位置。该方法的弊端是故障判断过于粗略，可能造成故障诊断不全面的现象，但是如果结合压缩感知理论的应用，就能够提高信号诊断法的精准度。

3 压缩感知理论在电气故障诊断中的应用

3.1 压缩感知理论中的信号重构算法

技术人员在压缩感知的过程中，如果信号本身就是稀疏信号，而且矩阵结构和稀疏基之间没有任何关系，需要采用相关的模式将信号恢复，然后进行重建，使其满足解压缩处理的条件。重构算法主要分为三种，第一种是贪婪算法，是以整体结构的多次迭代计算模式为前提，获取局部最优解为基础，利用循环迭代处理使其与原始数据越来越逼近，在保证应用要求的前提下，确定计算结构的完整性。贪婪算法的优势是效率快，测量的数据基数比较大，实际处理难度和效率相互平衡，最常见的贪婪算法是MP和OMP。第二种是凸优化算法，该算法可以根据极小化数值的处理模式与目标函数相逼近，并且能够保证重建率，它的最大优势就是需要观测的次数不多，但是计算过程比较复杂，需要技术人员在计算过程中更加认真，保证数据的准确性。第三种是组合型算法，该算法是利用一些基础测试模式完成相关内容的处理，使用原始信号重建机构，就能获取采样数据。

3.2 压缩感知理论在故障诊断时的工作流程

压缩感知理论的应用前提是信号是否存在稀疏性，因此技术人员在使用压缩感知时，第一步要判断该故障是否符合应用条件，确定信号存在稀疏性才能继续进行操作。第二步是选择合适的测量矩阵的处理方案，目前比较常见的矩阵是高斯矩阵和伯努利矩阵，高斯矩阵的随机性很强，而且它与大部分的正交集或者正交字典不相关，所需要的测量数相对也比较少，因此在压缩感知的过程中应用比较广泛[3]。伯努利矩阵的优势也很明显，它的随机性和高斯矩阵一样强，而且在实际应用中更容易存储和实现。最后是建立重构算法，重构算法是压缩感知的核心部分，技术人员需要根据实际情况选择合适的重构算法，保证压缩感知过程的顺利进行。

3.3 压缩感知理论的故障诊断方法

技术人员根据电气设备诊断时的异常信号进行分析，提取故障信息，采用不同的算法判断出设备的故障类型。例如技术人员在对某一类故障进行分类时，整理好每个故障样本，组成所需要的样本矩阵。然后根据相应的算法，算出矩阵，并求出稀疏向量，将其作为测试样本的稀疏分类。最后技术人员只需要对测试样本进行分类即可，分类时可以选择利用分类函数，将已经有的数据进行带入计算，求出分类结果，完成故障的诊断。

3.4 以压缩感知理论为基础的电气故障诊断实验简介

在实验进行前实验人员要搭建符合要求的实验平台，该实验的主要设备为低压电器装置，220V电压，50Hz交流电，变压器将其转变成15V直流输出，起到为弱电板供电的作用[4]。选用了22个开关进行故障模拟，断开是正常情况，闭合则表示发生了故障。本实验主要为5类故障，需要进行5组实验，在实验进行前，技术人员需要根据不同故障的种类进行实验设计，保证实验的顺利进行。实验过程中技术人员要做好数据的记录，采取多次重复的实验方法，保证实验结果的准确性，计算出运行时间，最终根据实验结果准确地判断出故障类型。

4 提高压缩感知理论在电气故障诊断中的应用措施

4.1 提高技术人员的水平

由于压缩感知理论是新兴技术，很多的算法和应用还在研究阶段，尤其是在实际故障诊断方面，应用并不是很多，因此很多技术人员对该理论的应用方法都不是很了解[5]。为了提高该理论在电气设备故障诊断中的应用，企业需要加强技术人员的培养力度，组织技术人员学习新的技术，并进行考核，选择考核成绩优异的技术人员为压缩感知理论的技术顾问，解决其他人员在应用该理论是遇到的问题。有相关电气设备专业的高校可以将压缩感知理论作为新知识加入到教学中，从学生开始逐渐渗透压缩感知理论的应用，不仅适用于电气设备故障方面，还适合其他行业，现代化知识的渗透与普及有利于我国科学技术的发展。

4.2 完善故障诊断管理措施

由于压缩感知理论的应用主要是以信号为基础，在电气设备故障诊断中存在一定的局限性，当技术人员在学习该理论时，可能会出现习惯性思维，将该方法应用到实际诊断中，此时管理人员要做好管理工作，确定该理论是否符合实际需求，避免出现盲目应用的问题，造成故障诊断失误[6]。在应用压缩感知理论前，管理人员要进行初步判断，判断该故障采用哪种方式更加快捷，更加准确，避免出现影响工作效率的情况。在工作不忙的情况下，管理人员可以安排技术人员针对同一故障采用不同的工作方式进行处理，然后工作时间和故障诊断的准确性，提高技术人员的专业水平。

4.3 加强压缩感知理论的实验判断

电气设备能够保证人们的正常用电，其重要性不言而喻，压缩感知技术在设备故障诊断中的应用没有完全普及，因此很少的企业将该理论应用于实际工作中。提高企业核心竞争力的主要措施是研发新技术，企业可以建立实验室，在实验室中反复进行设备故障诊断的实验，将数据进行对比并总结经验，将实验过程和结论传授给技术人员，保证压缩感知理论的应用。

5 结束语

电气设备故障诊断的重要性在于改善了传统设备的维修制度，不再是设备出现问题后进行修理，而是预知维修，不仅提高了设备的维修效率，还节约了维修费用，提高了设备运行的稳定性。压缩感知理论的提出，在很多方面都有了广泛的应用，而且取得了不错的成绩，但是由于电气设备的特殊性，在实际故障判断中，压缩感知理论的应用并不多，还需要在实验室进行反复的实验，保证故障判断的效率。