基于SEMG的汽车离合踏板操纵作业强度研究

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随着科技的进步与汽车工业的疾速发展,汽车早已成为与人们日常生活息息相关的生活工具。而典型人机作业汽车离合踏板操纵,是汽车驾驶过程中最重要的操纵之一,其操纵过程中的作业负荷强度大小,会直接影响汽车的操纵性能和操纵感受,这关系到操纵者在操纵过程中的安全、效率与健康舒适感受。但目前着眼于汽车离合踏板操纵作业负荷强度度量的研究较少,且多以主观评价方法,缺少较为实用的测评指标。基于此,本文根据不同作业姿态及操纵力条件下,人机作业时的生理信号特征参数对作业负荷强度等级进行划分,为客观评价操纵作业负荷强度提供理论依据和技术支持。在人机作业过程中,操纵特征参量--作业姿态和操纵力会对作业负荷产生显著的影响,该影响是作业疲劳及舒适性感受研究的重点,本文从这两个方面入手研究操纵过程中作业负荷强度。首先,分析了国内外操纵负荷强度评价方法的研究现状,提出将生理信号特征参数作为评价操纵负荷作业强度指标的依据,并确定了以肌肉生理信号作为判定作业负荷强度的典型生理信号特征参数。其次,系统地介绍了驾驶实验平台,以典型人机作业汽车离合踏板操纵过程为例,通过设定不同的工况条件,分组进行实验测定汽车离合踏板操纵过程中不同操纵特征参量条件下操纵者的生理信号特征参数差异。进而,采用聚类分析将操纵者主要操纵肌肉的表面肌电信号(SEMG)划分为不同的等级,用以表征操纵作业负荷强度等级。最后,运用正则化径向基神经网络建立操纵特征参量对于作业负荷强度等级的映射关系模型,并通过分组实验结果验证了该模型的有效性。该方法为人机作业过程中操纵作业负荷测评提供了可行的技术方案。
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