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    動(dòng)車組司機(jī)持續(xù)性注意水平的腦電測(cè)評(píng)指標(biāo)研究

    2016-04-10 01:45:08郭孜政吳志敏潘雨帆潘毅潤(rùn)
    中國(guó)鐵道科學(xué) 2016年3期
    關(guān)鍵詞:持續(xù)性機(jī)車頻段

    郭孜政,吳志敏,肖 瓊,潘雨帆,潘毅潤(rùn),張 駿

    (1. 西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,四川 成都 610031;2. 西南交通大學(xué) 綜合交通運(yùn)輸智能化國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610031)

    動(dòng)車組司機(jī)的持續(xù)性注意水平成為影響司機(jī)作業(yè)可靠性的關(guān)鍵因素。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)機(jī)車司機(jī)作業(yè)的研究主要針對(duì)疲勞,而對(duì)持續(xù)性注意水平的研究則較為鮮見(jiàn)。高法燈采用人眼持續(xù)閉合時(shí)間比率和人眼平均閉合速度作為測(cè)評(píng)指標(biāo)對(duì)機(jī)車司機(jī)的疲勞程度進(jìn)行研究,結(jié)果表明人眼持續(xù)閉合時(shí)間比率越大、人眼平均閉合速度越低,則機(jī)車司機(jī)的疲勞程度越大,并在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了機(jī)車司機(jī)疲勞檢測(cè)系統(tǒng)[1]。何偉峰基于類似的3項(xiàng)眼動(dòng)指標(biāo),提出1種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)信息融合的機(jī)車司機(jī)駕駛疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[2]。王瑩則用機(jī)車司機(jī)駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)視頻文件,通過(guò)機(jī)車司機(jī)規(guī)定手勢(shì)的完成狀態(tài)判定司機(jī)的疲勞程度[3]。Cabon等利用腦電和心電2項(xiàng)指標(biāo)對(duì)機(jī)車司機(jī)睡眠被剝奪與持續(xù)性注意水平間的關(guān)系進(jìn)行了研究,結(jié)果表明睡眠時(shí)間不斷減少將造成機(jī)車司機(jī)的持續(xù)性注意水平大幅下降[4]。

    上述利用人的眼動(dòng)、腦電與心電等生理特征進(jìn)行的持續(xù)性注意水平研究未對(duì)持續(xù)性注意水平敏感性指標(biāo)進(jìn)行研究。研究表明,腦電信號(hào)作為敏感于大腦活動(dòng)的神經(jīng)生理信號(hào),與機(jī)車司機(jī)的當(dāng)前精神狀態(tài)具有高度相關(guān)性[5-6]。對(duì)腦電信號(hào)經(jīng)過(guò)熵處理之后發(fā)現(xiàn),當(dāng)大腦處于較高喚醒水平時(shí),腦電熵值較大,反之腦電熵值較小[7]。因此本文基于動(dòng)車模擬駕駛試驗(yàn),采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)方法與Relief算法,進(jìn)行動(dòng)車組司機(jī)持續(xù)性注意水平敏感性腦電熵指標(biāo)的研究,為動(dòng)車組司機(jī)持續(xù)性注意水平的量化測(cè)評(píng)及后期持續(xù)性注意水平識(shí)別模型的構(gòu)建提供依據(jù)。

    1 試驗(yàn)方法

    1.1 被試人員

    為滿足人因工程常規(guī)試驗(yàn)類研究(如駕駛員、飛行員)需要被試在20人以上的要求,從中國(guó)鐵路總公司93和94期動(dòng)車組司機(jī)班學(xué)員中均勻抽取22人作為被試。他們分別來(lái)自北京、成都、上海、南寧、武漢和哈爾濱等鐵路局,先前均為旅客列車司機(jī)(機(jī)車為韶山型電力機(jī)車),年齡在34~38歲之間。

    所選被試視力或矯正視力正常,無(wú)任何心理或精神疾病史,且在試驗(yàn)前24 h內(nèi)禁止飲用含有酒精或咖啡因成分的功能性飲料,并自愿簽訂《知情同意書(shū)》。

    1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    試驗(yàn)采用CRH1E型動(dòng)車組操縱模擬器,該模擬器采用單通道大屏前向視景系統(tǒng),其屏幕分辨率為(2 048×768) pix,7.1的數(shù)字音頻發(fā)聲系統(tǒng)可高仿真模擬動(dòng)車運(yùn)行時(shí)的背景聲音環(huán)境。機(jī)車操作臺(tái)由列車自動(dòng)防護(hù)系統(tǒng)、列車自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)、列車自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)和乘客信息系統(tǒng)、列車運(yùn)行監(jiān)控記錄裝置、機(jī)車綜合無(wú)線電通訊以及操作按鈕、指示燈、速度設(shè)定控制器等組成,其布局如圖1所示。

    試驗(yàn)線路選取北京南站至上海虹橋站的京滬高鐵線路,線路全長(zhǎng)為1 463 km,最高限速為220 km·h-1,要求被試以低于限速5 km·h-1的速度(標(biāo)準(zhǔn)速度)駕駛列車運(yùn)行。

    為實(shí)時(shí)測(cè)試被試在連續(xù)駕駛過(guò)程中的持續(xù)性注意水平,試驗(yàn)時(shí)采用在列車運(yùn)行前方隨機(jī)顯示紅圓點(diǎn)的方式模擬列車運(yùn)行中隨機(jī)出現(xiàn)信號(hào)等隨機(jī)事件。紅圓點(diǎn)在5個(gè)可能位置按照不同的時(shí)間間隔(240±10)s隨機(jī)出現(xiàn)(見(jiàn)圖1)。要求被試在紅圓點(diǎn)出現(xiàn)后立即點(diǎn)擊反應(yīng)鍵,系統(tǒng)將自動(dòng)記錄被試的反應(yīng)時(shí)間。試驗(yàn)持續(xù)4 h,全程無(wú)休息。

    圖1 試驗(yàn)任務(wù)場(chǎng)景

    1.3 試驗(yàn)流程

    為保證試驗(yàn)開(kāi)始前被試具有較高的持續(xù)性注意水平,試驗(yàn)從早上8:00開(kāi)始。首先,8:00—8:15為試驗(yàn)準(zhǔn)備階段,主要做好設(shè)備調(diào)試、告知被試試驗(yàn)任務(wù)(主任務(wù)為動(dòng)車組的模擬操縱,次任務(wù)為測(cè)試對(duì)隨機(jī)紅點(diǎn)的反應(yīng))等相關(guān)事宜。8:15—8:30預(yù)先進(jìn)行15 min的模擬駕駛練習(xí),以消除練習(xí)效應(yīng)的影響,然后從8:30開(kāi)始進(jìn)行約4 h的正式試驗(yàn)。在正式試驗(yàn)進(jìn)行至46 min時(shí)及試驗(yàn)結(jié)束后,采用主試口頭詢問(wèn)的方式,要求被試填寫(xiě)卡羅林斯卡嗜睡量表[8-9](Karolinska Sleepiness Scale,KSS),測(cè)試其疲勞程度。

    1.4 數(shù)據(jù)采集

    1)主觀疲勞及駕駛行為績(jī)效測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)的采集

    試驗(yàn)中采用的KSS量表為9分量表,用于評(píng)估司機(jī)的疲勞狀態(tài):1分為極度清醒;2分為非常清醒;3分為清醒;4分為有些清醒;5分為既不清醒,也不困倦;6分為開(kāi)始出現(xiàn)困倦的征兆;7分為困倦,容易控制;8分為困倦,困難但可以控制;9分為昏昏欲睡,無(wú)法控制。

    對(duì)于駕駛行為績(jī)效測(cè)評(píng)數(shù)據(jù),試驗(yàn)主要記錄列車當(dāng)前限速、列車當(dāng)前運(yùn)行速度以及對(duì)紅點(diǎn)的反應(yīng)時(shí)間和有效檢測(cè)率,其采樣頻率設(shè)置為10 Hz。

    2)腦電數(shù)據(jù)采集

    采用32導(dǎo)腦電儀采集腦電(EEG)數(shù)據(jù),其中用10~20導(dǎo)聯(lián)頭皮電極系統(tǒng)記錄水平和垂直眼電。腦電采樣頻率、頻率帶寬分別設(shè)置為1 000 Hz,0.5~100 Hz,且保持電極阻抗不得超過(guò)5 kΩ。試驗(yàn)中選取FCz電極作為參考電極,其分布如圖2所示。

    圖2 腦電電極的分布

    1.5 持續(xù)性注意水平的時(shí)段劃分

    選取試驗(yàn)中前后的2個(gè)時(shí)段分別作為高、低持續(xù)性注意水平的時(shí)段,是人因工程學(xué)中的常用方法[10-11]。為了去除被試在剛開(kāi)始駕駛操作時(shí)練習(xí)效應(yīng)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響,同時(shí)保證被試具有較高的持續(xù)性注意水平,故選取試驗(yàn)開(kāi)始后的16~46 min時(shí)段作為被試的高持續(xù)性注意水平時(shí)段;隨著駕駛時(shí)間逐漸增長(zhǎng),被試的疲勞程度逐漸增加并達(dá)到最高,故選取試驗(yàn)開(kāi)始后的210~240 min時(shí)段作為被試的低持續(xù)性注意水平時(shí)段。

    主觀疲勞評(píng)估和速度偏差以及對(duì)隨機(jī)信號(hào)探測(cè)所產(chǎn)生的客觀指標(biāo)是衡量動(dòng)車組司機(jī)持續(xù)性注意水平的有效指標(biāo)[12-13],通過(guò)對(duì)上述2個(gè)時(shí)段內(nèi)被試的KSS量表得分、速度偏差以及對(duì)隨機(jī)信號(hào)探測(cè)所產(chǎn)生的客觀指標(biāo)(反應(yīng)時(shí)間、有效檢測(cè)率)的差異性進(jìn)行對(duì)比分析,以驗(yàn)證試驗(yàn)中持續(xù)性注意水平時(shí)段劃分的合理性。

    2 持續(xù)性注意水平敏感性腦電熵指標(biāo)的選取方法

    2.1 基于腦電熵值的參數(shù)計(jì)算

    選取腦電θ(4~8 Hz),α(8~13 Hz),β(13~30 Hz)3個(gè)頻段的平均幅值作為腦電熵值計(jì)算參數(shù)。其計(jì)算處理步驟如下。

    (1)以1 min的腦電信號(hào)為分析單元,對(duì)該信號(hào)以0~35 Hz的帶寬進(jìn)行整體濾波處理。濾波過(guò)后對(duì)腦電信號(hào)設(shè)定重疊率為50%、步長(zhǎng)為s(s取2 000 ms)的時(shí)間窗,從左至右滑動(dòng)將該段信號(hào)予以分割。

    (2)對(duì)于1個(gè)窗口的腦電信號(hào),為了消除旁瓣效應(yīng)對(duì)快速傅里葉變換的影響,將其與等長(zhǎng)度的漢明窗做內(nèi)積,得到處理的信號(hào)f(n)。對(duì)f(n)進(jìn)行快速傅里葉變換,得到腦電信號(hào)f(n)在頻域上的幅值分布f(k)為

    (1)

    其中,

    式中:WN為周期函數(shù);k為任意整數(shù);n為樣本量;j為虛數(shù);N為信號(hào)采樣點(diǎn)數(shù)。

    (3)從f(k)中分別提取θ(4~8 Hz),α(8~13 Hz),β(13~30 Hz)頻段幅值序列,對(duì)各頻段幅值系列去除其正負(fù)3倍標(biāo)準(zhǔn)差外的異常數(shù)據(jù)后求取均值,對(duì)其他時(shí)間窗也采用同樣方法,得到3個(gè)頻段在1 min腦電信號(hào)內(nèi)的平均幅值序列。

    (4)將θ,α和β頻段的平均幅值序列分別記為μθ(o),μα(o),μβ(o), 1≤o≤L,L為序列長(zhǎng)度。

    ①以θ頻段為例,計(jì)算樣本熵和近似熵的步驟如下。

    步驟1將平均幅值序列μθ(o)由1維構(gòu)造成m維向量,即

    Ym(o)=(μθ(o)μθ(o+1)…μθ(o+m-1))o=L-m+1

    (2)

    步驟2定義任意2個(gè)向量Ym(o)與Ym(u)之間的距離d(Ym(o),Ym(u))為

    d(Ym(o),Ym(u))=

    o=1,2,…,L-m+1

    u=1,2,…,L-m+1

    o≠u

    (3)

    步驟5將θ頻段的幅值序列按順序組成m+1維向量,按照步驟1—步驟4得出Bm+1(g)。

    步驟6將Bm(g)與Bm+1(g)代入式(4)和式(5)中,分別求出θ頻段的樣本熵(SampEn)與近似熵(ApEn),為

    (4)

    ApEn(m,g)=Bm(g)-Bm+1(g)

    (5)

    ②對(duì)原有θ頻段的平均幅值序列μθ(o)按升序排列,將序列中的平均幅值視為1個(gè)元素,元素大小相同的為同類元素、不同的為異類元素。其中各個(gè)元素所出現(xiàn)的概率分布為{y1,y2,…,ys},s為元素類型的個(gè)數(shù)。將其代入式(6)中,得到θ頻段平均幅值序列μθ(o)的香農(nóng)熵(H(p))為

    (6)

    同理,分別求取α和β頻段平均幅值序列μα(o)和μβ(o)的樣本熵、近似熵和香農(nóng)熵3種腦電熵,作為1 min腦電信號(hào)的持續(xù)性注意水平腦電熵值參數(shù)。對(duì)q個(gè)電極的腦電信號(hào),均采用步驟(1)—步驟(4),得到9q項(xiàng)腦電熵值參數(shù),記為xi(i=1,2,…,9q)。

    2.2 熵指標(biāo)敏感性分析及選取

    對(duì)于所獲取的腦電熵值參數(shù)樣本集合E={E1,E2,…,Ei,…,El},每個(gè)樣本為1 min內(nèi)腦電信號(hào)經(jīng)熵處理后所得到的9q項(xiàng)腦電熵值參數(shù),即Ei={x1,x2,…,x9q},l為采集信號(hào)的時(shí)長(zhǎng)。Ei的類型為fi∈F,F(xiàn)={f1,f2},即f1為高持續(xù)性注意水平,f2為低持續(xù)性注意水平。本文分別采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)與Relief算法,選取敏感于不同持續(xù)性注意水平的指標(biāo)集合。

    1) 基于Kruskal-Wallis檢驗(yàn)的敏感性指標(biāo)選取

    將任意一項(xiàng)腦電熵值參數(shù)xi在高持續(xù)性注意水平與低持續(xù)性注意水平下得到的熵值序列中進(jìn)行Kruskal-Wallis檢驗(yàn),構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量H為

    (7)

    式中:Q為2類參數(shù)樣本的總量;Ri為在第i類持續(xù)性注意水平下,參數(shù)樣本中所有元素的平均秩。

    由于統(tǒng)計(jì)量H服從自由度為1的χ2分布,查表可得相應(yīng)的p值(為衡量?jī)蓸颖静町愶@著性的判別指標(biāo))。在給定的顯著性水平α下,若p>α,則表明該項(xiàng)參數(shù)在兩類持續(xù)性注意水平下無(wú)差異顯著;若p<α,則表明該項(xiàng)參數(shù)在兩類持續(xù)性注意水平下差異顯著,p值越小差異越顯著。

    經(jīng)過(guò)上述計(jì)算,選取差異性最為顯著的h項(xiàng)腦電熵值參數(shù)作為持續(xù)性注意水平敏感性指標(biāo),即Z={z1,z2,…,zh}。

    2) 基于Relief算法的敏感性指標(biāo)選取

    樣本Ei與任意樣本Ev在腦電熵值參數(shù)xr(1≤r≤9q)上的差定義為

    (8)

    式中:Emax與Emin為腦電熵值參數(shù)xr在樣本集E中的最大值與最小值;Ei(xr)與Ev(xr)為樣本Ei與Ev中腦電熵值參數(shù)xr的數(shù)值。

    (9)

    式中:p(·)為與Ei同類的樣本在總樣本中所占的比率;T為迭代次數(shù)。

    最終選取基于上述2種方法的敏感性指標(biāo)的交集G作為持續(xù)性注意水平的特征指標(biāo)。

    G={(Z∩Z*)}={(z1,z2,…,ze)}

    (10)

    3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

    3.1 持續(xù)性注意水平時(shí)段劃分的合理性驗(yàn)證

    為驗(yàn)證1.5節(jié)中選取試驗(yàn)開(kāi)始后16~46和210~240 min 2個(gè)時(shí)段對(duì)應(yīng)被試不同持續(xù)性注意水平時(shí)段的假設(shè)是否合理,采用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)對(duì)上述2個(gè)時(shí)段所得到的KSS量表得分和駕駛行為績(jī)效測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性檢驗(yàn),其結(jié)果見(jiàn)表1。

    表1 主觀疲勞、駕駛行為績(jī)效測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)及檢驗(yàn)結(jié)果

    注:括號(hào)外數(shù)值表示均值,括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示方差。

    由表1可見(jiàn):與第1時(shí)段相比,被試在第2時(shí)段的疲勞程度顯著增加(KSS量表得分上升),反映在主任務(wù)中對(duì)列車運(yùn)行速度的控制能力也顯著下降(速度偏差增大),在次任務(wù)中對(duì)隨機(jī)紅點(diǎn)的反應(yīng)能力顯著下降(反應(yīng)時(shí)間增加,有效檢測(cè)率下降),這表明試驗(yàn)中以第1時(shí)段作為高持續(xù)性注意水平時(shí)段、第2時(shí)段作為低持續(xù)性注意水平時(shí)段的劃分是合理的。

    3.2 持續(xù)性注意水平熵指標(biāo)的敏感性分析及確定

    對(duì)于試驗(yàn)所采集的腦電數(shù)據(jù),基于2.1節(jié)處理方法對(duì)其進(jìn)行快速傅里葉變換,然后對(duì)θ(4~8 Hz),α(8~13 Hz),β(13~30 Hz)3個(gè)頻段的平均幅值序列計(jì)算樣本熵、近似熵和香農(nóng)熵3種腦電熵值,共得到288組特征指標(biāo)。采用2.2節(jié)中Kruskal-Wallis檢驗(yàn),得出在32個(gè)電極上兩階段腦電數(shù)據(jù)間的p值,如圖3所示。

    圖3 p值分布腦地形圖

    由此選出對(duì)持續(xù)性注意水平最敏感的10個(gè)指標(biāo),其結(jié)果見(jiàn)表2。

    表2 基于Kruskal-Wallis檢驗(yàn)的敏感性指標(biāo)

    基于2.2節(jié)中Relief算法,得到各個(gè)腦電熵指標(biāo)的權(quán)重均值,從中選取權(quán)重值最大的10個(gè)熵指標(biāo)作為持續(xù)性注意水平的敏感性指標(biāo),其結(jié)果見(jiàn)表3。

    表3 基于Relief算法的敏感性指標(biāo)

    以Kruskal-Wallis檢驗(yàn)和Relief算法篩選所得到的敏感性指標(biāo)交集作為持續(xù)性注意水平的特征指標(biāo),即位于FP1,F(xiàn)7電極處β頻段的香農(nóng)熵以及位于FZ電極處α頻段的樣本熵。

    4 結(jié) 論

    (1)相比第1時(shí)段,動(dòng)車組司機(jī)在第2時(shí)段的疲勞程度顯著增加(KSS量表得分上升),在次任務(wù)中對(duì)隨機(jī)紅點(diǎn)的反應(yīng)能力顯著下降驗(yàn)證了長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)駕駛會(huì)引發(fā)動(dòng)車組司機(jī)精神疲勞及持續(xù)性注意水平下降。

    (2)提出將基于Kruskal-Wallis檢驗(yàn)和Relief算法得到的敏感性指標(biāo)的交集,作為對(duì)動(dòng)車組司機(jī)持續(xù)性注意水平敏感的腦電熵指標(biāo)。

    (3)試驗(yàn)表明,位于FP1,F(xiàn)7電極處β頻段的香農(nóng)熵以及FZ電極處α頻段的樣本熵對(duì)持續(xù)性注意水平十分敏感。

    (4)選出的敏感于動(dòng)車組司機(jī)持續(xù)性注意水平腦電特征指標(biāo),為今后對(duì)動(dòng)車組司機(jī)持續(xù)性注意水平的識(shí)別與測(cè)評(píng)提供了依據(jù)。

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