基于操作员功能状态实时监测的复杂人机系统适应性自动化

本项目将使用先进的多任务仿真平台aCMAS（密封舱内空气管理自动化系统）来模拟多变量过程控制、人机交互任务环境，在此应用背景下深入研究主要与心理负荷相关的操作员功能状态（OFS）定量估计、预测及基于其上的人机系统适应性自动化设计、实现、测试与验证等问题。具体地，通过对操作员电生理信号（包括脑电、心电、眼电和肌电信号）、任务执行性能及其主观状态自报告等非纯一（不同性质和来源）数据信息的实时测量、预处理及特征模式提取建立OFS的智能系统模型，实现基于模型的OFS量化研究，在此基础上设计并验证自适应闭环控制人机接口，以本质性提高整个人机交互自动化系统的适应性和智能化程度。本项研究的预期理论成果在复杂人机系统（如军用飞机和航天飞机等需要人机紧密交互和融合的环境）中操作人员培训和监测、医学诊断、大型过程工业等领域有巨大应用价值。