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飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)引入生理信息的方法探討

2021-02-21 06:02:54謝吉朋應(yīng)艷麗
教練機(jī) 2021年3期

謝吉朋,吳 斌,應(yīng)艷麗

(航空工業(yè)洪都,江西 南昌,330024)

0 引言

飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)依據(jù)訓(xùn)練大綱及某型飛機(jī)飛行數(shù)據(jù),結(jié)合人工判分經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)︼w行成績進(jìn)行快速、準(zhǔn)確評定。由于影響飛行訓(xùn)練的因素很多,包括飛行員判斷信息的能力、操控的熟練程度以及生理心理狀態(tài)等,面對三代機(jī)以上高機(jī)動(dòng)、長航時(shí)、大載荷的機(jī)動(dòng)飛行作戰(zhàn)訓(xùn)練,飛行員所需具備的生理心理品質(zhì)要求更高。軍事飛行學(xué)員(飛行學(xué)員)的情感、情緒等生理心理品質(zhì),是影響飛行安全的重要因素。現(xiàn)有的飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)只評判出飛行成績,但沒有體現(xiàn)出飛行員的生理狀態(tài)。探討在飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)中引入生理信息的方法,通過采集心率、呼吸率、心電以及呼吸波等生理信息,對生理信號進(jìn)行特征提取、特征融合及挖掘分析,分析飛行成績與生理狀態(tài)評估數(shù)據(jù)之間相關(guān)性,我們可以了解飛行員飛行水平與生理狀態(tài)之間的關(guān)系。因而飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)引入生理信息并及時(shí)掌握飛行員生理狀態(tài)具有十分重要的意義。

1 生理信息采集

人體的生理信號可以劃分為兩類:其中一類生理信號是與中樞神經(jīng)系統(tǒng)相關(guān),包括眼電信號、腦電信號、大腦的磁場活動(dòng)和新陳代謝活動(dòng)等;另一類生理信號則與周圍神經(jīng)系統(tǒng)相聯(lián)系,包括心電信號、皮電信號、體表溫度、呼吸信號和瞳孔直徑等。飛行員生理心理信息監(jiān)測記錄采用可穿戴的裝備,主要包括腰帶式和頭戴式可穿戴生理參數(shù)監(jiān)測裝備。生理腰帶可實(shí)時(shí)測量和記錄心電、呼吸、三相加速度等參數(shù),帽式可測量和記錄頭部脈搏信號和血氧飽和度。

腰帶式裝備檢測呼吸、心電以及三相加速度,頭戴式裝備檢測脈搏信號和血氧飽和度;腰帶式裝備和頭戴式裝備聯(lián)合工作,共同組成一體化測量裝備。腰帶式裝備和頭戴式裝備之間利用無線方式連接,并由腰帶式裝備負(fù)責(zé)供電和數(shù)據(jù)傳輸。

腰帶式裝備中,利用聚偏二氟乙烯材料的壓電特性,實(shí)現(xiàn)呼吸信號的測量,接口電路采用電荷-電壓轉(zhuǎn)換技術(shù),去除引線長度、位置變化和空間電磁波帶來的干擾;采用合適的材料制作心電電極,采用抗極化電勢的前級電路設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)非黏貼接觸式的心電測量。

頭戴式裝備中,通過研究光子在人體組織中的傳播,吸收和漫反射機(jī)制,采用額頭光反射式方法以及數(shù)字濾波技術(shù)動(dòng)態(tài)測量脈搏信號,并利用朗伯-比爾定律計(jì)算血氧飽和度;血氧飽和度標(biāo)定采用血氧模擬儀。

2 生理數(shù)據(jù)挖掘建模

基于生理參數(shù)監(jiān)測裝備采集到的飛行員飛行訓(xùn)練生理信號數(shù)據(jù),針對生理信號的特點(diǎn)采用小波函數(shù)進(jìn)行生理信號的預(yù)處理,進(jìn)一步對預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行多種特征融合,并對生理信息特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類挖掘分析,為構(gòu)建個(gè)性化生理狀態(tài)評估分析模型及建立飛行成績與生理狀態(tài)評估數(shù)據(jù)之間相關(guān)性提供理論支撐。

2.1 生理信號預(yù)處理

生理信號的預(yù)處理方法主要包括傅里葉變換、小波變換等方法。由于采集得到的原始生理信號均不同程度的存在工頻干擾、基線漂移等噪聲干擾,因此需要使用小波變換理論對其進(jìn)行預(yù)處理。

小波分析是對時(shí)間和頻率的局部變換,通過伸縮平移運(yùn)算對信號進(jìn)行多尺度細(xì)化分析,即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率,在高頻部分具有較低的頻率分辨率和較高的時(shí)間分辨率,因而能夠有效的從信號中提取信息。

設(shè)小波函數(shù)φ(t),滿足條件:

稱φ(t)為母小波函數(shù)或小波基,經(jīng)過平移伸縮后得到函數(shù)系:

φ(t)構(gòu)成平方可積空間L(R)的一組正交基。函數(shù)f(t)∈L(R)的小波變換定義為:

其中,a為尺度因子,大尺度的小波變換包含信號的低頻成分,小尺度小波變換則包含信號的高頻成分;τ為平移因子,是關(guān)于時(shí)間的系數(shù),決定小波變換的時(shí)域信息,因兩者值的變化呈現(xiàn)連續(xù)狀態(tài),所以φ(t)被稱為連續(xù)的小波基函數(shù)。

f(t)滿足平方可積條件,且f(t)∈L(R),該公式的連續(xù)小波變換為

其中,φ(t)為小波函數(shù),φ(t)為它的復(fù)共軛函數(shù)。

針對預(yù)處理后的生理信息,結(jié)合每種生理信號的特點(diǎn),進(jìn)一步提取生理信息特征并進(jìn)行特征融合。

2.2 聚類挖掘建模

局部密度計(jì)算:

其中,

參數(shù)d>0為截?cái)嗑嚯x,需預(yù)先指定。

則可定義:

當(dāng)X具有最大局部密度時(shí),μ表示S中距離X最大的數(shù)據(jù)點(diǎn)與X之間的距離;同理,μ表示在所有局部密度大于X的數(shù)據(jù)中,距離X最小的數(shù)據(jù)點(diǎn)與X之間的距離。

針對某段模擬生理特征數(shù)據(jù),通過聚類挖掘分析,將數(shù)據(jù)聚類成四種生理狀態(tài),即condition-1、condition-2、condition-3、condition-4,分別對應(yīng)四種不同的生理狀態(tài),如圖1所示。基于生理數(shù)據(jù)聚類挖掘分析結(jié)果進(jìn)行分類建模,構(gòu)建生理狀態(tài)評估模型。

圖1 生理數(shù)據(jù)聚類分析圖

3 飛行成績與生理狀態(tài)之間相關(guān)性

飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)能夠根據(jù)飛行規(guī)則和飛行階段實(shí)現(xiàn)飛行成績的自動(dòng)評定功能。一次完整的飛行訓(xùn)練任務(wù)過程分為起飛滑跑、爬升、巡航、下降、進(jìn)場著陸等幾個(gè)階段。在不同的飛行階段,所需采集的飛行參數(shù)以及參數(shù)所占的權(quán)重是各不相同的。表1顯示的是五個(gè)飛行階段及各階段的評價(jià)指標(biāo)。

表1 各飛行階段指標(biāo)

針對各飛行階段的飛行員生理數(shù)據(jù),分別訓(xùn)練分類模型,結(jié)合飛行成績,得出飛行員在各飛行階段飛行成績和生理狀態(tài),建立單個(gè)飛行員的飛行成績與其生理狀態(tài)的相關(guān)性。

針對同一飛行階段的不同飛行員生理數(shù)據(jù),通過聚集挖掘分析建模,結(jié)合飛行成績,得出優(yōu)秀與一般飛行員的生理狀態(tài)的差異性,在加強(qiáng)飛行訓(xùn)練過程中,還需重點(diǎn)關(guān)注一般飛行員的生理狀態(tài)。

通過分析每一個(gè)飛行階段的飛行員生理狀態(tài),能夠判別出飛行成績的優(yōu)劣與生理狀態(tài)的差異性,對于飛行成績比較差的某飛行階段,生理狀態(tài)表現(xiàn)異常,有針對性的加強(qiáng)生理訓(xùn)練,以提高飛行員生理素質(zhì)。

4 結(jié)語

本文對飛行員生理狀態(tài)在飛行訓(xùn)練過程中的意義進(jìn)行了陳述,并闡述了生理信號劃分原則,以及分析了兩種可穿戴生理參數(shù)監(jiān)測裝備的生理信息采集原理,即腰帶式和頭戴式生理參數(shù)監(jiān)測裝備。通過采集心率、呼吸率、心電以及呼吸波等生理信息,提出了基于小波分析和聚類挖掘分析算法評估飛行員飛行水平與生理狀態(tài)關(guān)聯(lián)性的技術(shù)路線,為實(shí)現(xiàn)飛行訓(xùn)練評估系統(tǒng)引入生理信息提供一種方法借鑒。

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