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龙图腾网获悉国网新疆电力有限公司电力科学研究院;华北电力大学(保定);新疆新能集团有限责任公司乌鲁木齐电力建设调试所申请的专利基于多感受野信息融合cnn的调相机转子故障诊断系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116561615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211430672.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多感受野信息融合cnn的调相机转子故障诊断系统是由王开科;朱霄珣;钱白云设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多感受野信息融合cnn的调相机转子故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SDP‑MRFRCNN的多感受野信息融合卷积神经网络调相机转子故障诊断方法。应用于调相机转子状态识别，包括以下步骤：S1：获取调相机设备变工况条件下不同故障类型的转子多传感器振动数据；S2：通过对称点模式将调相机多个传感器的振动信号进行信息融合；S3：获取融合多源振动信息的图像；S4：搭建混合感受野残差卷积神经网络模型，采用信息融合和多感受野残差网络结构学习调相机转子故障特征；S5：构建多传感器融合图谱数据集样本；S6：数据划分与模型训练；S7：调相机转子故障诊断。本发明综合考虑多传感器感受调相机不通故障工况下的融合特征，增强模型鲁棒性；同时采用残差网络结构对特征的深度学习优化，有效解决传统CNN特征提取过程中特征学习能力差、感受野尺度单一等缺点，提高模型分类精度。

本发明授权基于多感受野信息融合cnn的调相机转子故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SDP-MRFRCNN的多感受野信息融合卷积神经网络调相机转子故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取调相机设备变工况条件下不同故障类型的转子多传感器振动数据，传感器测试点位有：调相机转子盘车端X、调相机转子盘车端Y、调相机转子励磁端X、调相机转子励磁端Y，依次编号为1号传感器、2号传感器、3号传感器、4号传感器； S2：通过对称点模式将调相机多个传感器的振动信号进行信息融合，首先确定极坐标半径，其次确定极坐标沿初始线逆时针旋转角度，最后确定极坐标沿初始线顺时针旋转角度； S3：获取融合多源振动信息的图像，分别以1号、2号、3号、4号传感器信号作为输入，在极坐标四个象限各形成一对花瓣，最终将各传感器的振动信息融合起来； S4：搭建混合感受野残差卷积神经网络模型，采用信息融合和多感受野残差网络结构学习调相机转子故障特征； S5：构建多传感器融合图谱数据集样本； S6：数据划分与模型训练； S7：调相机转子故障诊断，输入待测试的振动序列，输出待分类的矩阵序列标签； 所述步骤S4中搭建混合感受野残差卷积神经网络模型的步骤为： 首先，搭建CBS模块，在卷积操作后添加batchnormalization层对样本进行标准化处理，并使用silu激活函数，以此替代传统卷积神经网络中的卷积操作，得到有效激活权重的矩阵； 其次，构建快速空间金字塔池化SPPF模块，对CBS模块提取出的矩阵分别进行1×1、3×3、5×5子图划分的池化操作，并将三个尺度的特征矩阵连接，使三个不同尺度的特征矩阵融合； 最后，针对传统CNN的结构中存在的缺点，并结合调相机故障信息存在的复杂特征，提出混合感受野残差卷积神经网络结构MRFRCNN。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网新疆电力有限公司电力科学研究院;华北电力大学(保定);新疆新能集团有限责任公司乌鲁木齐电力建设调试所，其通讯地址为：830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市新市区长春中路恒达街200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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