工业过程正在变得更大、更集成，导致不同操作条件之间的频繁转换。在新的操作条件下对流程进行故障检测时，样本的稀缺性对构建有效的监控模型构成了重大挑战。为了解决样本较少的故障检测问题，我们提出了一种称为DASAE的方法。该方法基于堆叠式自动编码器（SAE），并结合了域对抗（DA）技术，通过从数据丰富的源域（历史工作模式）传输有价值的信息来对数据贫乏的目标域（新的工作模式）进行建模。DASAE涉及一种新的无监督知识转移范式，该范式依赖于领域相似性，而无需标签指导。为了应对对抗训练中数据不平衡的挑战，我们引入了一种主要的不平衡感知裕度损失（DlAM），通过鼓励少数域有更大的裕度来缓解这一问题。所提出的方法使用数值案例和现实世界的行业案例——连续搅拌釜反应器（CSTR）进行了评估。结果表明，在少数样本场景中，与其他最先进的方法相比，所提出的方法通常表现出最佳性能，在和SPE指标上都显示出增强的检测效果。关键词：领域对抗训练、不平衡数据、堆叠式自动编码器、故障检测、少量样本
