标题：Transfer Learning-Motivated Intelligent Fault Diagnosis Designs: A Survey, Insights, and Perspectives
1、研究背景：
现代复杂系统的安全性和可靠性在现代工业运营中至关重要。因此，故障诊断(FD)受到越来越多的关注，FD是一个包含故障检测、故障隔离、故障识别、故障重构等多个类别的总称概念。一般来说，现有完善的FD方法可分为五类：1)基于硬件冗余的方法；2)基于信号处理的方法；3)基于模型的方法；4)数据驱动的方法；以及5)基于知识的方法。然而，由于工作环境的变化、组件的性能下降、类似自动化系统之间的异构性等不可避免的因素，可能会使先前建立的FD模型失效，在这些事实的推动下，迁移学习已经成为赋予FD方法自我学习和自适应能力的一个不可或缺的工具。迁移学习驱动的FD方法的主要特点可以概括为：通过充分有效地利用源域的可转移知识，使用较少的目标域数据来识别其他必要的知识，从而进一步形成残差生成，其主要优点在于识别过程简单，计算量较低，尤其是当目标域中的训练样本不足时。
一个复杂的自动化系统可以用线性或非线性模型来描述，基于第一原理或系统辨识，线性动态模型可以描述为：
其中系统矩阵（A、B、C和D）具有适当的维度；x、u和y分别是系统状态、输入和输出；w、v是未知噪声；f表示故障幅度；Fa和Fs分别是对应于执行器和传感器故障的系统矩阵。当系统在稳定状态下工作时，模型1变为：
图2 迁移学习的示意图
表1 迁移学习中常用的符号总结
为了合理地设计一个由迁移学习驱动的忠实的FD方法，应遵循以下三个原则：
1）选择一个包含完整系统知识的系统模型;
2）确定需要调整的变化知识;
3）确定评价标准，以便对最终的 FD 性能进行评价。
基于知识校准的方法：
对于两个运行机制相似的不同系统或一个工作条件不同的系统，利用目标数据成功识别其差异即可实现知识标定，即，同时，将共同知识CK从源域转移到目标域。下式表示具备先验知识的情况下，源域和目标域存在的差异性。
为了处理上式中的非零残差，需要通过转移不变的知识来更新z和M之间的关系，同时识别出变化后的对应物。
基于知识妥协的方法：
基于知识妥协的方法也同样遵循上述三个原则，但由于缺少先验知识，该方法通常试图扩大用于故障检测目的的边界，这将不可避免地导致故障特征的变化，从而反映在残差r中，所以没有先验知识的情况下，迁移学习是很难实现的，甚至是不可能的。这个问题背后的本质是（Ks−CK）涉及在目标域中公式化和生成残差信号。
3、实际应用：
随着运行时间的延长，现役高速列车的性能会出现下降。例如牵引电机老化导致整个牵引系统性能退化。在考虑性能下降的情况下对基于知识校准和知识妥协进行了两种故障检测。建立牵引系统模型，利用Ks，可以得到牵引系统作业点给定时的正常区域。如图4所示，可以得到y1和y2的两个正常区域。基于知识校准方法得到的Kt，图5为牵引系统中两种传感器故障的检测结果。对于基于知识妥协的FD方法，妥协后的知识对改变后的知识和故障信号都会更加宽容。如图6所示，新知识通过容忍DK获得新的区域，从而产生更大的边界。当故障特征落在新区域时，就无法检测到。
图6 使用知识妥协的FD结果，其中改变的知识用于扩大正常区域
1）重新思考迁移学习动机FD方法背后的本质，并牢记三个原则。
2）在针对时变系统或工作环境系统的在线FD任务中，迁移学习的一个好处是它避免了通常很耗时的递归迭代。
3）在线迁移学习在功能上类似于即插即用，因为自我配置和调整针对的是一小部分知识，即改变的部分。
4）迁移学习应该有足够的数据样本来识别改变的知识和参数，同时不具备学习目标域的所有知识的能力。此外，小样本学习还受制于样本数量能够满足改变的知识和参数的识别的最小条件。这必须是在FD任务中采用迁移学习的前提条件。
