操作員功能狀態的智能評估

(華東理工大學信息科學與工程學院1，上海 200237；上海工程技術大學電子電氣工程學院2，上海 201620；上海電氣集團股份有限公司中央研究院3，上海 200070)

0 引言

在高安全性要求的自動控制系統中，如交通運輸行業[1-2]、過程控制工業(核電廠、化工廠等)[3]，操作員的失誤可能造成非常嚴重的事故。操作員的生理狀態、心理狀態及所處的環境會直接影響其控制任務的性能。為了避免因操作員功能狀態(operator functional state，OFS)下降而造成的安全事故，研究者們提出了根據操作員功能狀態調整系統控制策略的方法，即自適應自動控制[4-5]。實時、準確地估計操作員功能狀態是成功運用自適應自動控制的關鍵。

根據文獻[6]～[7]中對操作員腦電圖(electro-encephalogram,EEG)和心電圖(electrocardiogram,ECG)的分析，心率(heart rate，HR)、任務負荷指標(task load index，TLI)和專注度指標(engagement index，EI)能夠有效表征OFS的變化。因此，本文將根據操作員的HR、TLI和EI，采用自適應模糊神經網絡(adaptive neural network-based fuzzy inference system，ANFIS)[8-9]建立操作員功能狀態模型，并提出了一種交叉粒子群優化算法(particle swarm optimization with crossover，PSOC)來優化ANFIS中的自適應參數，實現對操作員功能狀態的智能評估。

1 交叉粒子群優化算法

1.1 粒子群優化算法

(1)

PSO算法存在早熟收斂、控制參數選擇、后期收斂速度慢等問題[12]。對此，本文在粒子群優化(PSO)算法中引入交叉操作，提出了一種交叉粒子群優化(PSOC)算法。

1.2 PSOC算法

對具有慣性權值的PSO算法，引入交叉操作，構成PSOC算法。粒子的速度和位置更新公式為：

(2)

采用線性變化的慣性權值：

(3)

式中：w(1)為初始慣性權值；wmin為慣性權值最小值；Tmax為最大迭代步數。

(4)

(5)

(6)

對粒子群中每個粒子進行交叉操作后，進入下一輪粒子的位置、速度更新。在提出的PSOC算法中，輔助粒子群為原粒子群提供新的粒子，有利于保持粒子群的多樣性，幫助原粒子群跳出局部極值點，避免早熟收斂。而輔助粒子群并不進行常規PSO的操作，只進行交叉操作和選擇操作，計算量較低，并能一直保持輔助粒子群內的粒子多樣性。PSOC算法極大改善了基本PSO算法的性能。

2 基于PSOC-ANFIS的OFS建模

自適應模糊神經網絡(ANFIS)是J. S. R. Jang于1993年提出的，基本ANIFS的混合學習算法存在容易陷入局部極值點、出現早熟收斂以及過擬合、泛化能力低的缺點。因此，本文采用PSOC算法優化ANFIS中的前提參數和結論參數，通過操作員生理數據建立操作員功能狀態模型，并應用于操作員功能狀態估計。

2.1 數據采集試驗及數據預處理

本試驗采用由Hockey[13]、Lorenz[14]團隊編制的軟件——密閉艙空氣管理系統(automation-enhanced cabin air management system，AUTOCAMS)模擬多任務過程控制環境。AUTOCAMS包括5個子系統，分別管理密閉艙內的氧氣濃度、二氧化碳濃度、溫度、壓力及濕度。

在正式試驗開始前，每位被試人員都熟悉手動控制AUTOCAMS的方法。10名被試人員(P01～P10)皆為身體健康的成年男性(年齡22～25歲)，每位被試人員分別在不同天的同一時刻進行了兩次試驗，每次試驗持續135 min。被試人員的主要任務是控制AUTOCAMS的5個子系統。試驗過程分為9個階段，每個階段需要手動控制的子系統個數分別為1、2、3、4、5、4、3、2、1，每階段持續15 min。被試人員的次要任務包括警報處理和氧氣罐液位記錄兩項。在試驗過程中，系統自動記錄被試人員完成任務的優劣。每階段結束時被試人員報告該階段的主觀性能等級，包括疲勞、努力和焦慮程度。

試驗選用Biosemi公司的生物電信號采集設備采集被試人員的生理電信號。腦電信號采用國際10/20系統電極放置方法，并額外增加電極采集FPz、AFz、CPz、POz位置的腦電信號，各數據采樣間隔為2 min。計算方法如下。

被試人員的心率(HR)，由LabVIEW計算出每秒的心率，然后求出2 min內的心率平均值。

腦電信號進行快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)后計算EEG各個頻段的能量。任務負荷指標TLI的計算公式如下：

(7)

式中：Pθ和Pα分別為θ、α頻段能量,μV2。

專注度指標EI的計算公式為：

(8)

式中：Pθ,Cz,P3,P4,Pz、Pα,Cz,P3,P4,Pz和Pβ,Cz,P3,P4,Pz分別為4個電極位置(Cz、P3、P4、Pz)的θ、α、β頻段能量的平均值，μV2。

主要任務性能由系統自動記錄。每秒鐘子系統參數超出正常閾值時，記為系統出錯(system in error，SIE)，2 min內被試人員的TIR為：

TIR=SIE/120×100%

(9)

被試人員的主觀測量“effort”在每階段結束時測出，其范圍為0～100，用于衡量被試人員對當前任務付出的努力程度。當被試人員的“effort”越高、TIR越低時，說明被試人員的心理負荷越高，其OFS越差。因此，將TIR和“effort”的加權組合認定為被試人員實際的OFS衡量，將其作為模型的輸出，計算公式如下：

RepOFS=0.8×TIR+0.2×(100-effort)

(10)

RepOFS越低，表明被試人員的OFS越差。

綜上所述，ANFIS模型的輸入為HR、TLI、EI，輸出為RepOFS。在試驗每階段開始和結束時試驗數據會有一些干擾，因此，將各階段前后30 s的數據去除，得到總數據長度為126 min，輸入輸出數據采樣點數為63。

將同一被試兩次試驗的數據連接起來，并選擇其中序號為(3j+1)、(3j+2)的采樣點為訓練數據，用于訓練模型的參數；將全部數據作為測試數據，用于評估模型的泛化能力和精度。所有的數據均歸一化到[0，1]之間。

2.2 結果和分析

本文每個輸入選用3個高斯模糊隸屬函數進行模糊化。初始化時，3個隸屬函數在模糊空間內等距分布。PSOC的參數設置如下：最大迭代次數為200代，粒子群規模NP=50，慣性權值隨迭代代數在0.9～0.4之間線性遞減，學習因子c1、c2都設置為2，交叉率Pcr=0.5。選擇ANFIS模型輸出與實際輸出的均方差作為PSOC適應值。

將訓練數據輸入PSOC-ANFIS模型。被試人員P07的PSOC-ANFIS模型訓練結果如圖1所示。由圖1可知，PSOC-ANFIS模型輸出能較好地擬合實際OFS。PSOC-ANFIS測試結果如圖2所示，由圖2可知，測試數據的PSOC-ANFIS模型也能較好地擬合實際OFS，說明此模型泛化能力較好，能夠反映被試生理信號與OFS之間的映射關系。

圖1 PSOC-ANFIS訓練結果

圖2 PSOC-ANFIS測試結果

將其他9名被試人員的數據也進行以上數據處理，并分別建立單獨的PSOC-ANFIS模型。分別采用基本ANFIS、PSO-ANFIS和PSOC-ANFIS進行訓練和測試，結果如表1所示。

表1 3種模型訓練和測試精度

表1第6列和第7列分別給出了各位被試人員模型的訓練和測試平均絕對誤差(mean absolute errors，MAE)，其中P03的模型誤差最低，訓練和測試的MAE分別為3.667和4.372。同時，表1也給出了各位被試人員采用基本ANFIS模型和基于PSO的ANFIS模型的訓練和測試結果。由表1可知，基本ANFIS的訓練結果都很好，但存在過擬合情況，所有被試的模型泛化能力都很差，不能用于實際 OFS的估計。PSO-ANFIS模型的泛化能力比基本ANFIS提升了很多。而PSOC-ANFIS模型訓練和測試數據的MAE相比PSO-ANFIS有了進一步下降，所有被試的PSOC-ANFIS模型的平均訓練誤差為5.910，測試誤差為6.740，表明提出的PSOC算法性能明顯優于PSO的性能，更適用于OFS建模問題中ANFIS的參數優化。

圖3 PSO及PSOC算法收斂曲線

被試人員P07使用PSOC和PSO算法優化ANFIS模型的收斂曲線如圖3所示。與PSO算法相比，PSOC在200代內能夠找到更優的ANFIS參數，而且在200次迭代后，存在找到更優參數的可能。

綜上所述，本文提出的PSOC-AFNIS模型能夠較好地擬合操作員真實的OFS，可用于實際的OFS估計。

3 結束語

本文提出了一種交叉粒子群優化算法，用于優化ANFIS模型參數。選擇了3個生理變量(包括心率、TLI和EI)作為模型的輸入，主要任務性能TIR和主觀測量effort的加權和作為模型的輸出，建立操作員功能狀態智能評價模型。結果表明，提出在粒子群算法中引入交叉操作能夠幫助粒子群跳出局部極值點，從而有效降低算法陷入局部極值點的可能性，提高了全局收斂能力，建立的模型能夠反映操作員生理變量與OFS之間的關系，可用于評估操作員的實際功能狀態。

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