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基于心電信號的飛行員疲勞狀態(tài)識別
更新時間:2024-07-19 點擊次數(shù):1951

 

研究背景

 

疲勞是影響飛行安全的一個重要因素,可能導(dǎo)致飛行員操作能力下降、錯誤判斷和飛行錯覺,甚至?xí)l(fā)嚴重飛行事故。當(dāng)飛行員疲勞時,其自主神經(jīng)系統(tǒng)會發(fā)生相應(yīng)的變化,心率與自主神經(jīng)系統(tǒng)活動存在一定的相關(guān)性,心電信號可以在一定程度上反映人的疲勞狀態(tài)。

研究目的

為了滿足飛行員自然駕駛和安全飛行的需求,本研究選擇了采樣率高、數(shù)據(jù)可靠、操作方便、非侵入性強的ECG心電傳感器,并結(jié)合主觀自我評估來識別飛行員的疲勞狀態(tài),從而保證了飛行員疲勞數(shù)據(jù)的實時性和準確性。

研究方法

 

 

 

研究框架

 

通過飛行模擬實驗收集飛行員心電(ECG)和Samn–Perell7級疲勞量表數(shù)據(jù)識別飛行員的疲勞狀態(tài)。對采集的ECG數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后,通過弗里德曼檢驗和主成分分析(PCA)選擇并提取ECG數(shù)據(jù)的時域、頻域和非線性特征指標?;谔卣鬟x擇和提取的結(jié)果,利用學(xué)習(xí)向量化算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LVQ)建立了飛行員的疲勞狀態(tài)識別模型,并確定飛行員的非疲勞、輕度疲勞和疲勞狀態(tài)。最后將鑒定結(jié)果與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)、支持向量機(SVM)等傳統(tǒng)方法進行了比較。

研究框架

 

 

 

實驗設(shè)備和流程

 

招募30名獲得飛行資格證的飛行員。飛行員在 Cessna 172模擬飛行器執(zhí)行飛行任務(wù),佩戴津發(fā)科技BIO無線可穿戴ECG傳感器采集ECG信號,并通過ErgoLAB人機環(huán)境同步云平臺記錄和處理ECG信號,Cessna 172模擬飛行器和無線可穿戴ECG傳感器的佩戴如下圖。每個飛行員每天在上午、下午、晚上分別執(zhí)行一次模擬飛行,共持續(xù)30天。

飛行模擬實驗設(shè)備(a)Cessna172飛行模擬器;(b)Cessna172飛行模擬器的控制面板;(c)無線可穿戴心電數(shù)據(jù)采集裝置

飛行任務(wù)包括滑行,起飛,爬升,轉(zhuǎn)向,下降,著陸等。

飛行任務(wù)流程示意圖

飛行員和主試在每次飛行前后根據(jù)飛行員的疲勞狀態(tài)在Samn–Perelli7級疲勞量表中選擇最靠近的疲勞水平,結(jié)果取其平均值,并將疲勞量表得分不大于3定義為非疲勞狀態(tài),大于3但不大于5定義為輕度疲勞狀態(tài),大于5定義為疲勞狀態(tài)。

實驗流程圖

研究結(jié)果

 

 

 

疲勞量表分析

 

飛行員的疲勞水平在9:00-11:00、14:00-16:00和19:00-21:00的三個時間段內(nèi)有顯著差異,這三個時間段對應(yīng)的飛行員疲勞狀態(tài)可分為非疲勞、輕度疲勞和疲勞。使用非疲勞、輕度疲勞和疲勞狀態(tài)作為模型訓(xùn)練的標簽。

Samn–Perell7級疲勞量表數(shù)據(jù)統(tǒng)計

 

 

 

疲勞狀態(tài)特征選擇

 

選擇22人數(shù)據(jù)(1152樣本)為訓(xùn)練集,剩下8人數(shù)據(jù)(288樣本)為測試集,通過弗里德曼檢驗得出差異顯著的ECG 的4個時域指標( AVNN、AVHR、RMSSD、PNN50)、3個頻域指標(LFnorm、HFnorm、LF/HF)和3個非線性指標(SD1、A++、B++)。以時域指標為例弗里德曼檢驗的箱圖如下。

特征選擇后時域指標的箱圖 (a)AVNN的箱圖;(b)AVHR的箱圖;(c)RMSSD的箱圖;(d)PNN50的箱圖

 

 

 

疲勞狀態(tài)特征提取

 

采用主成分分析,進一步消除了特征提取之間的相互作用,主成分分析結(jié)果見下圖,選擇PC1、PC2、PC3、PC4和PC5作為模型訓(xùn)練的新特征指標。

主成分分析結(jié)果

主成分分析的因子加載矩陣

 

 

 

疲勞狀態(tài)識別

 

選擇均方誤差(MSE)作為損失函數(shù)。MSE值越小,模型輸出分布和樣本標簽分布越接近。基于LVQ模型的飛行員疲勞狀態(tài)識別的準確率和MSE如下圖所示。當(dāng)神經(jīng)元個數(shù)為13時,準確率最高,MSE相對較小。

LVQ模型中對不同數(shù)量神經(jīng)元的識別準確率和MSE

 

 

 

識別結(jié)果分析

 

測試集中飛行員疲勞識別結(jié)果如圖10,其中“0”、“1”、“2”分別代表非疲勞、輕度疲勞和疲勞狀態(tài)。LVQ模型的平均識別準確率為82.29%。

基于LVQ模型的飛行員疲勞識別結(jié)果

 

 

 

模型性能評估

 

對比LVQ模型與BPNN模型和SVM模型的準確率、精確度、召回率、F1指數(shù)和ROC曲線,結(jié)果表明:LVQ模型在飛行員疲勞狀態(tài)識別上更為準確、可信、穩(wěn)定、有效。

 

LVQ模型的混淆矩陣

各分類模型識別準確率

各分類模型性能評估結(jié)果

各分類模型的ROI曲線

討論及建議

本研究利用ErgoLAB人機環(huán)境同步云平臺在模擬飛行任務(wù)中采集和分析飛行員心電信號進行疲勞狀態(tài)識別的計算機建模,這為將來基于心電信號的飛行員疲勞狀態(tài)識別研究奠定了基礎(chǔ),為減少飛行員疲勞引起的飛行事故提供了理論依據(jù)。同時研究結(jié)果也為飛行員疲勞風(fēng)險管理和智能飛機自動駕駛系統(tǒng)的發(fā)展提供實際的參考。

僅用于學(xué)術(shù)交流,原文版權(quán)歸原作者和原發(fā)刊所有。
參考文獻

1.Pan T, Wang H, Si H, Li Y, Shang L. Identification of Pilots' Fatigue Status Based on Electrocardiogram Signals. Sensors (Basel). 2021 Apr 25;21(9):3003. doi: 10.3390/s21093003.

2.Caldwell, J.A.; Mallis, M.M.; Caldwell, J.L.; Paul, M.A.; Miller, J.C.; Neri, D.F. Fatigue counter measures in aviation. Aviat. Space Environ. Med. 2009, 80, 29–59.

3.Avers, K.; Johnson, W.B. A review of federal aviation administration fatigue research: Transitioning scientifific results to the aviation industry. Aviat. Appl. Hum. Factors 2011, 1, 87–98.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

人因工程與工效學(xué)

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