为异常工况数据稀缺的非线性过程，提供无虚警的故障检测。
李林林 · Chen, Xin · 彭鑫 · 杨丹 · Liu, Wengjing
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2023
利用迁移学习，将从多工况中学到的知识迁移到异常工况，仅需少量目标工况数据即可建立检测模型。
采用基于协整分析的平稳统计量，对工况切换不敏感，避免传统统计量因工况变化引起的虚警。
通过 Tucker 分解获得非线性过程的高斯核表示，从而在处理非线性特征的同时实现跨工况迁移。