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大型調相機是電網(wǎng)對無(wú)功調節的關(guān)鍵設備之一，預防調相機因轉子故障而產(chǎn)生的安全事故極為重要。為了有效利用設備實(shí)際監測過(guò)程中多源傳感器同步采集的海量數據，并考慮傳統CNN模型的特征學(xué)習能力差、感受野尺度單一等缺點(diǎn)，提出了一種基于SDP-MRFRCNN的調相機轉子故障診斷方法。首先通過(guò)對稱(chēng)點(diǎn)模式(Symmetrized dot pattern，SDP)將調相機多個(gè)傳感器的振動(dòng)信號進(jìn)行信息融合，獲取融合多源振動(dòng)信息的圖像，然后構建混合感受野殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Mixed receptive field residual CNN,MRFRCNN)進(jìn)行學(xué)習，實(shí)現調相機轉子狀態(tài)識別。實(shí)驗結果表明，該方法增強了不同狀態(tài)特征間的辨別度，具有更高識別精度，平均準確率達到了99.33%。