随着“一带一路”倡议和全球水利工程的持续推进，中国水泵装备在国际市场需求日益增长，水泵工况的复杂性
和多样性为设备运行提出更高要求。针对不同国家和地区工况环境显著差异、现场数据匮乏、模型泛化能力不足等问题，
本文提出一种基于迁移学习的跨境水泵工况自适应技术方法。系统梳理迁移学习在水泵领域的关键技术及应用模式，设计
跨域工况特征提取与模型迁移架构。通过仿真与实测数据，验证所提方法在提升模型适应性、故障预警和性能预测精度方
面的有效性。研究结果显示，该技术显著降低了数据标注与模型训练成本，增强了水泵系统的智能化水平，为我国水泵产
品国际化提供了技术支撑。最后对迁移学习技术在复杂工况下的进一步优化及工程化落地提出展望。
