孙艳南,张永艳

智能消防配电箱故障自诊断功能主要依托多传感器融合与边缘计算技术，通过对关键指标的实时监测，如电气参数、温度、振动等，再结合机器学习算法来实现对故障的精准识别与定位。该功能应用于实际工程中，可将故障排查时间缩短，还可让非计划停电次数和人工巡检强度减少，让消防系统供电可靠性得以提升。本研究以某大型商业综合体为案例，分析自诊断功能在过载、短路、接触不良等典型故障场景下的响应机制与处理效果，验证其通过动态调整负载分配、触发预警及隔离故障回路等方式，有效避免故障扩散。结果表明，该功能可显著提升消防配电系统的运维效率与安全性，为智能建筑消防电气设计提供新思路。

智能消防配电箱；故障自诊断；多传感器融合；边缘计算；运维效率

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