模拟工业控制环境的HCPS系统中操作者脑力负荷识别建模研究

摘要

新一次工业革命的关键特征是集数字世界和物理世界于一体的信息物理系统，但受多领域发展制约，短期内具有完全自主水平的系统无法实现.操作者与工业信息物理系统的协同共生成为亟待解决的重要难题.工作负荷作为衡量系统整体性能和人机协作关系的关键指标，本文以此作为切入点，在深入剖析工业信息物理系统构成要素、人机交互系统特征及运行模式的基础上，提取了工业信息物理系统主要的三类场景及人机交互任务，构建了面向工业场景的脑力负荷研究实验范式；提出了针对监控核查、控制运行和通讯三类任务的关键脑电敏感性参数，实现了基于单一脑电模态的分任务脑力负荷建模.实验表明，在监控核查、控制运行和通讯场景下，基于脑电绝对功率特征的随机森林模型均展现出卓越的识别准确率，平均识别准确率可达到97.85%、96.95%和89.88%，识别准确率最高能够达到100%.为进一步理解操作者生理和系统工作负荷之间的关系，提高工业信息物理系统生产力和操作者积极性提供了理论依据，为推动基于透明接口的人在环控制、自然人机交互、自适应软件和脑机接口技术的应用等领域的研究提供了新的视角.

关键词

脑力负荷 / 脑电信号 / 信息物理系统 / 人机协作 / 工业系统

基金资助

内蒙古自治区研究生教育教学改革项目（JG2024055C）; 内蒙古教育厅一流学科科研专项项目-内蒙古科技大学冶金工程一流学科科研专项资助项目（YLXKZX-NKD-024）; 内蒙古党委、内蒙古自治区哲学社会科学规划项目（2022NDB244）