一种核电站操纵员疲劳检测方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种核电站操纵员疲劳检测方法和系统，包括以下步骤：通过信号采集装置对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电数据；信号采集装置为便携式脑电头环，且便携式脑电头环可高速传输数据；对脑电数据进行预处理，获得预处理数据；对预处理数据进行特征提取，获得频域特征；基于频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。本发明专利技术通过采用具有高速传输数据性能的便携式脑电头环进行数据采集和传输，有效解决了测量精度低、实时性差、易受环境干扰的问题，实现准确、及时地检测操纵员的疲劳状态。而且本发明专利技术的便携式脑电头环穿戴方便，可有效提升用户使用的友好性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种核电站操纵员疲劳检测方法和系统


[0001]本专利技术涉及疲劳测试的
，更具体地说，涉及一种核电站操纵员疲劳检测方法和系统。

技术介绍

[0002]核电站的运营需要高度专业化，因此，核电站操纵员也需要持续集中精神，以确保核电站的安全运行。然而，由于长时间的高强度工作，操纵员很容易出现疲劳状态，从而影响其工作效率和核电站安全。
[0003]目前，已经有一些研究采用生理信号、心理学测试和行为观察等方法来检测操纵员的疲劳状态。例如，生理信号包括脑电信号、心率、眼动、肌电等信号。其中，脑电信号是目前最常用的信号之一。
[0004]目前传统的采用脑电信号来检测操纵员的疲劳状态的方法存在以下问题：由于受到头发、肌肉等噪声的干扰，脑电信号的测量精度较低，不能准确地反映操纵员的疲劳状态。而且由于传统的脑电信号采集系统存在信号传输延迟等问题，无法及时地监测操纵员的疲劳状态，导致无法及时采取措施。另外，在核电站环境中，存在较强的电磁干扰、震动等因素，这些因素会干扰脑电信号的采集和分析，从而影响疲劳状态的准确性。传统的疲劳检测系统专利技术中所使用的电极导联数通常较多，常用的有32导和64导。但是实际使用中，这些系统其前期准备工作太长且设备笨重不方便携带，用户友好性较差。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题在于，提供一种核电站操纵员疲劳检测方法和系统。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种核电站操纵员疲劳检测方法，包括以下步骤：
[0007]通过信号采集装置对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电数据；所述信号采集装置为便携式脑电头环，且所述便携式脑电头环可高速传输数据；
[0008]对所述脑电数据进行预处理，获得预处理数据；
[0009]对所述预处理数据进行特征提取，获得频域特征；
[0010]基于所述频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。
[0011]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测方法中，所述对所述预处理数据进行特征提取，获得频域特征包括：
[0012]采用傅里叶变换的方法对所述预处理数据进行特征提取，获得所述频域特征。
[0013]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测方法中，所述基于所述频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果包括：
[0014]采用SVM算法、人工神经网络算法或者决策树算法，对所述频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。
[0015]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测方法中，所述疲劳状态检测结果包括：疲
劳状态和非疲劳状态；
[0016]所述疲劳检测方法还包括：若所述疲劳状态检测结果为疲劳状态，则输出预警信息。
[0017]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测方法中，所述疲劳检测方法还包括：
[0018]对脑电数据、疲劳状态检测结果和预警信息进行显示。
[0019]本专利技术还提供一种核电站操纵员疲劳检测系统，包括：
[0020]信号采集装置，用于对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电数据；所述信号采集装置为便携式脑电头环，且所述便携式脑电头环可高速传输数据；
[0021]预处理模块，用于对所述脑电数据进行预处理，获得预处理数据；
[0022]特征提取模块，用于对所述预处理数据进行特征提取，获得频域特征；
[0023]分类模块，用于基于所述频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。
[0024]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测系统中，所述信号采集装置包括：脑电采集硬件模组、ADC芯片和无线蓝牙传输单元；
[0025]所述脑电采集硬件模组用于对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电信号；
[0026]所述ADC芯片用于对所述脑电信号进行读取，获得所述脑电数据；
[0027]所述无线蓝牙传输单元用于将所述脑电数据传输至预处理模块。
[0028]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测系统中，还包括：预警模块；
[0029]所述预警模块用于在疲劳状态检测结果为疲劳状态时，输出预警信息。
[0030]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测系统中，还包括：显示模块；
[0031]所述显示模块用于对脑电数据、疲劳状态检测结果和预警信息进行显示。
[0032]在本专利技术所述的核电站操纵员疲劳检测系统中，所述显示模块包括：
[0033]设定单元，所述设定单元用于根据用户输入的触发指令输出设定操作界面，并根据用户输入的设定操作指令执行设定操作；
[0034]启动单元，所述启动单元用于根据用户输入的启动指令执行启动检测功能；
[0035]停止单元，所述停止单元用于根据用户输入的停止指令执行停止检测功能。
[0036]实施本专利技术的核电站操纵员疲劳检测方法和系统，具有以下有益效果：包括以下步骤：通过信号采集装置对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电数据；信号采集装置为便携式脑电头环，且便携式脑电头环可高速传输数据；对脑电数据进行预处理，获得预处理数据；对预处理数据进行特征提取，获得频域特征；基于频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。本专利技术通过采用具有高速传输数据性能的便携式脑电头环进行数据采集和传输，有效解决了测量精度低、实时性差、易受环境干扰的问题，实现准确、及时地检测操纵员的疲劳状态。而且本专利技术的便携式脑电头环穿戴方便，可有效提升用户使用的友好性。
附图说明
[0037]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0038]图1是本专利技术提供的核电站操纵员疲劳检测方法的流程示意图；
[0039]图2是本专利技术提供的人工神经网络的层级结构示意图；
[0040]图3是本专利技术提供的疲劳状态显示界面示意图；
[0041]图4是本专利技术提供的核电站操纵员疲劳检测系统的原理框图。
具体实施方式
[0042]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0043]图1示出了本专利技术提供的核电站操纵员疲劳检测方法的一优选实施例。具体的，如图1所示，本实施例中，该核电站操纵员疲劳检测方法包括以下步骤：
[0044]步骤S101、通过信号采集装置对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电数据。
[0045]其中，本实施例中，该信号采集装置为便携式脑电头环，且便携式脑电头环可高速传输数据。具体的，本专利技术所采用的便携式脑电头环中所采用的芯片等元器件可以正常工作在人体适应的电磁环境下，因此，可以有效改善易受电磁干扰、震动等问题。另外，本专利技术所采用的便携式脑电头环简易便携、方便用户佩戴，通过采用24位高精度的ADC芯片和脑本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种核电站操纵员疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过信号采集装置对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电数据；所述信号采集装置为便携式脑电头环，且所述便携式脑电头环可高速传输数据；对所述脑电数据进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行特征提取，获得频域特征；基于所述频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。2.根据权利要求1所述的核电站操纵员疲劳检测方法，其特征在于，所述对所述预处理数据进行特征提取，获得频域特征包括：采用傅里叶变换的方法对所述预处理数据进行特征提取，获得所述频域特征。3.根据权利要求1所述的核电站操纵员疲劳检测方法，其特征在于，所述基于所述频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果包括：采用SVM算法、人工神经网络算法或者决策树算法，对所述频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。4.根据权利要求1所述的核电站操纵员疲劳检测方法，其特征在于，所述疲劳状态检测结果包括：疲劳状态和非疲劳状态；所述疲劳检测方法还包括：若所述疲劳状态检测结果为疲劳状态，则输出预警信息。5.根据权利要求1
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4任一项所述的核电站操纵员疲劳检测方法，其特征在于，所述疲劳检测方法还包括：对脑电数据、疲劳状态检测结果和预警信息进行显示。6.一种核电站操纵员疲劳检测系统，其特征在于，包括：信号采集装置，用于对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电...

【专利技术属性】
技术研发人员：李林峰，钟慧，刘治刚，田森，吴震华，李振华，许俊俊，杨自军，
申请(专利权)人：江苏集萃脑机融合智能技术研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：