迁移学习是在已知一个工况下进行训练，然后训练好的方法(模型)能够解决未知工况下的问题
因此包括四个方面
1、不同工况：等转速、负载、温度等工况不同时，其可能出现域偏移(domain shift)。比如在转速1730rpm下进行训练的好的模型，在转速1797rpm下测试也能满足很好的性能
2、不同故障类型：源域和目标域故障类型数量会不相等，根据源域和目标域故障类型，可分为闭集迁移、部分集迁移、开放集迁移和通用集迁移。
3、不同故障位置：同一设备，传感器安装在不同位置
4、不同机器设备：实验台迁移至真实设备
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