【摘 要】
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核电站的设计中,安全始终是最主要的考虑因素。随着核电站人机界面的改良和核电设备本身设计的稳定性的提高,工作疲劳诱发的人因失误成为核电事故发生的重要原因。核电领域现有的疲劳监测方式相关研究较少,主要聚焦于主观报告和客观生理测量方面。而在其他工业领域,无接触式的疲劳监测成为研究的热点。核电站主控室不同核电任务引发的精神疲劳类型不同,本研究旨在验证核电监控和核电操作两种不同核电站主控室任务场景下,眼睑闭
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核电站的设计中,安全始终是最主要的考虑因素。随着核电站人机界面的改良和核电设备本身设计的稳定性的提高,工作疲劳诱发的人因失误成为核电事故发生的重要原因。核电领域现有的疲劳监测方式相关研究较少,主要聚焦于主观报告和客观生理测量方面。而在其他工业领域,无接触式的疲劳监测成为研究的热点。核电站主控室不同核电任务引发的精神疲劳类型不同,本研究旨在验证核电监控和核电操作两种不同核电站主控室任务场景下,眼睑闭合率（Percentage of Eyelid Closure Over Time,PERCLOS）和语音两种无接触式的疲劳监测方式对疲劳程度监测的可行性,为真实核电情景下的实际应用提供理论参考。本研究包括三个部分:研究一依据真实的核电站主控室工作任务,构建了核电监控任务界面,验证在核电监控任务下PERCLOS的疲劳监测有效性。研究一的实验场景为持续核电监控任务诱发被动疲劳,在实验过程中收集了被试面部视频数据（计算PERCLOS）以及其他疲劳监测数据,对比验证PERCLOS的有效性。研究二构建了核电操作任务界面,验证在核电操作任务下PERCLOS的疲劳监测有效性。研究二的实验场景为持续核电操作任务诱发主动疲劳,收集的数据包括PERCLOS、主观疲劳程度、生理数据和行为绩效。研究三结合了PERCLOS和语音特征数据,以梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC）是主要的语音特征向量,使用支持向量机和神经网络训练疲劳分类模型并做出疲劳程度分类预测。研究三探究无接触式的疲劳监测指标能否对核电工作人员的疲劳状态做出精确预测。本研究主要得出如下结论:（1）无论是在核电站主控室监控还是操作任务下,PERCLOS随着疲劳程度的累积整体上呈现变大的趋势,多层线性模型结果说明PERCLOS能对主观疲劳程度做出正向预测。（2）基于PERCLOS+语音特征向量数据组合,能对当前时刻的主观疲劳程度做出准确预测。数据通过全连接神经网络模型训练,能达到96.0%的预测准确性。
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