[發(fā)明專利]一種綜合多模態(tài)生理信號數(shù)據(jù)的飛行員工作負(fù)荷預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210465320.9
• 申請日: 2022-04-29
• 公開（公告）號: CN115177254A
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李晨;鄧平煜;裘旭益;張響陽;王金巖;姚子羽;黃鑫;萬華根;徐杰
• 申請（專利權(quán)）人: 中國航空無線電電子研究所
• 主分類號: A61B5/18
• 分類號: A61B5/18;A61B5/24;A61B5/369;A61B5/11;A61B5/024
• 代理公司: 中國航空專利中心 11008
• 代理人: 白瑤君

本發(fā)明屬于人機(jī)環(huán)系統(tǒng)領(lǐng)域，涉及一種綜合多模態(tài)生理信號數(shù)據(jù)的飛行員工作負(fù)荷預(yù)測方法。該方法包括：采集并第一預(yù)處理飛行員在執(zhí)行A任務(wù)時的多模態(tài)生理信號，得到多模態(tài)生理參數(shù)；第一預(yù)處理用于去除采集設(shè)備誤差和飛行員個體差異；將多模態(tài)生理參數(shù)作為執(zhí)行A任務(wù)的特征描述輸入離線階段建立的工作負(fù)荷程度預(yù)測認(rèn)知計算模型，輸出飛行員的負(fù)荷狀態(tài)；其中，工作負(fù)荷程度預(yù)測認(rèn)知計算模型是根據(jù)飛行員工作負(fù)荷程度心理物理實驗即N?back實驗的實驗結(jié)果訓(xùn)練出的極限學(xué)習(xí)模型。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人機(jī)環(huán)系統(tǒng)領(lǐng)域，涉及一種綜合多模態(tài)生理信號數(shù)據(jù)的飛行員工作負(fù)荷預(yù)測方法。

背景技術(shù)

工作負(fù)荷指的是單位時間內(nèi)個體所承受的工作量，或指個體完成任務(wù)所承受的工作負(fù)擔(dān)與壓力及其所付出的努力與注意力大小。工作負(fù)荷又可以分為生理負(fù)荷和心理負(fù)荷兩大類。在確保系統(tǒng)整體產(chǎn)出、工作速度、運(yùn)行精度以及運(yùn)行可靠性處于正常恒定水平的條件下，工作負(fù)荷程度就成為了衡量人機(jī)環(huán)系統(tǒng)性能優(yōu)劣的關(guān)鍵評價指標(biāo)。研究與應(yīng)用中通常把工作負(fù)荷程度分為低、中、高三個等級。

飛機(jī)座艙是高度密集的人機(jī)交互系統(tǒng)，其設(shè)計直接影響飛行安全。通常，飛行員需要在相對較短的時間內(nèi)處理大量信息，并作出快速反應(yīng)決定，以應(yīng)對可能出現(xiàn)的緊急空域情況。因此，合理優(yōu)化操作者的工作負(fù)荷分配可以有效減少人因失誤，提高系統(tǒng)可靠性和操作者舒適度。通過對飛行員工作負(fù)荷預(yù)測的研究，主動推顯合理有效的座艙人機(jī)界面，可以及時有效地輔助飛行任務(wù)和飛行員的心理狀態(tài)調(diào)適，從而最大限度地預(yù)防飛行事故的發(fā)生。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明具有較快的運(yùn)算速度，準(zhǔn)確率和易擴(kuò)展性，在綜合多模態(tài)生理信號數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，可以實現(xiàn)對低負(fù)荷程度、中負(fù)荷程度與高負(fù)荷程度的預(yù)測。

技術(shù)方案：

一種綜合多模態(tài)生理信號數(shù)據(jù)的飛行員工作負(fù)荷預(yù)測方法，包括：

采集并第一預(yù)處理飛行員在執(zhí)行A任務(wù)時的多模態(tài)生理信號，得到多模態(tài)生理參數(shù)；第一預(yù)處理用于去除采集設(shè)備誤差和飛行員個體差異；

將多模態(tài)生理參數(shù)作為執(zhí)行A任務(wù)的特征描述輸入離線階段建立的工作負(fù)荷程度預(yù)測認(rèn)知計算模型，輸出飛行員的負(fù)荷狀態(tài)；

其中，工作負(fù)荷程度預(yù)測認(rèn)知計算模型是根據(jù)飛行員工作負(fù)荷程度心理物理實驗即N-back實驗的實驗結(jié)果訓(xùn)練出的極限學(xué)習(xí)模型。

所述工作負(fù)荷程度預(yù)測認(rèn)知計算模型訓(xùn)練方法包括：

在N-back實驗中，采集多個被試飛行員處于不同負(fù)荷狀態(tài)下的多模態(tài)生理信號；負(fù)荷由刺激的程度而定，每次N-back實驗同時采用數(shù)字和圖像兩種刺激；

對多個被試飛行員處于不同負(fù)荷狀態(tài)下的多模態(tài)生理信號進(jìn)行第二預(yù)處理，得到模型可讀的特征描述樣本和對應(yīng)的負(fù)荷狀態(tài)樣本；第二預(yù)處理包括人工預(yù)處理和第一預(yù)處理；

基于模型可讀的特征描述樣本和對應(yīng)的負(fù)荷狀態(tài)樣本，利用極限學(xué)習(xí)機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立工作負(fù)荷程度預(yù)測認(rèn)知計算模型。

多模態(tài)生理信號包括生理信號和前額葉腦電波形信號；

生理信號信號包括：心率信號、心率變異率信號、皮膚電均值信號、皮膚電波峰信號，以及運(yùn)動加速度信號；

第一預(yù)處理飛行員在執(zhí)行A任務(wù)時的多模態(tài)生理信號，包括：

獲取該飛行員未執(zhí)行A任務(wù)前安靜狀態(tài)下的多模態(tài)生理信號；

根據(jù)該飛行員未執(zhí)行A任務(wù)前安靜狀態(tài)下的生理信號和執(zhí)行A任務(wù)時的生理信號，計算心率差、心率變異率差、皮膚電均值差、皮膚電波峰差、運(yùn)動加速度差；

根據(jù)該飛行員執(zhí)行A任務(wù)時的前額葉腦電波形信號計算波形、位相、調(diào)節(jié)及調(diào)幅、出現(xiàn)形式；