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机构地区:[1]苏州热工研究院有限公司,江苏苏州215000 [2]湖南工学院,湖南衡阳421002
出 处:《科技创新与应用》2024年第7期24-27,共4页Technology Innovation and Application
基 金:2022年国家级大学生创新创业项目(202211528021);2022年湖南省大学生创新创业项目(S202211528111);湖南省教育厅科研项目(21C0808);苏州热工研究院科研项目(R-2021SZSO32YF)。
摘 要:该文调研多种疲劳度状态指标参数,选取脑电参数(electroencephalography,EEG)评价操纵员的疲劳度。提取使用精神运动警觉任务(Psychomotor Vigilance Task,PVT)和操纵员模拟核电操纵任务的脑电信号,获得19组操纵员的平均反应时间作为基础数据。采用支持向量机(support vector machines,SVM)算法对提取的脑电信号分为疲劳状态和非疲劳状态2类特征分类。选用4个电极数、铜镀氯化银+PTE电极材料的头环作为脑电数据获取设备,便捷、准确评估核电厂操纵员疲劳度。该研究对核电厂科学、客观地开展操纵员工作状态管理,保证正常安全生产乃至核安全起到现实、可行的意义。This paper investigates a variety of fatigue state index parameters,and selects electroencephalography(EEG) to evaluate the fatigue degree of operators.The EEG signals of psychomotor vigilance tasks(PVT) and operators simulating nuclear manipulation tasks were extracted,and the average reaction time of 19 groups of operators was obtained as basic data.The support vector machine(SVM) algorithm is used to classify the extracted EEG signals into fatigue state and non-fatigue state.The head ring of 4 electrodes and copper-plated silver chloride + PTE electrode material is selected as the EEG data acquisition equipment to evaluate the fatigue degree of nuclear power plant operators conveniently and accurately.This study has practical and feasible significance for the scientific and objective management of the working status of operators in nuclear power plants to ensure normal safety in production and even nuclear safety.
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