近年來(lái)隨著民航運(yùn)輸量迅速增長(zhǎng),管制人員短缺和航班延誤現(xiàn)象的不斷加劇,管制員面臨疲勞問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重。如果管制員身處于疲勞狀態(tài)仍舊上崗或是繼續(xù)工作將會(huì)直接威脅到航空安全,如何確定管制員疲勞狀態(tài)成為一個(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題。本文借鑒多種其他領(lǐng)域疲勞判定方法,以多生理參數(shù)和疲勞度分別作為輸入量與輸出量,在信息融合基礎(chǔ)上,以人工智能學(xué)習(xí)算法為框架,構(gòu)造管制疲勞評(píng)價(jià)模型,論文要點(diǎn)如下:對(duì)當(dāng)下國(guó)內(nèi)外管制疲勞的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了歸納總結(jié),分析了管制疲勞成因與體現(xiàn),對(duì)目前其他領(lǐng)域最為實(shí)用的三種疲勞判定方法進(jìn)行比較,分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn),最終確定通過(guò)信息融合模型判定管制疲勞狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基于模擬塔臺(tái)管制軟件TOWER,本課題招募了20名管制學(xué)員參加試驗(yàn),利用MP150生理多導(dǎo)記錄儀與眼動(dòng)記錄儀分別記錄了正常組與剝奪睡眠組被試的生理指標(biāo)。通過(guò)濾波篩除異常數(shù)據(jù)后觀察其數(shù)據(jù)處理后的時(shí)域及頻域指標(biāo),并利用重復(fù)變量測(cè)量分析了正常組與疲勞組的四大類生理指標(biāo),比較各類生理數(shù)據(jù)的組間差異顯著性與隨時(shí)間變化的顯著性。數(shù)據(jù)分析基于SPSS,由于單純從生理參數(shù)出發(fā)無(wú)法對(duì)疲勞等級(jí)進(jìn)行合理的定標(biāo),本文通過(guò)研究分析了KSS量表結(jié)果與管制績(jī)效結(jié)...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

圖2-3OODA環(huán)模型

圖3-1MP150多導(dǎo)生理記錄儀

圖3-2Tribe眼動(dòng)儀（2）軟件

圖3-3參與模擬管制的實(shí)驗(yàn)人員

本文編號(hào)：3884503