面向在轨操作的人体负荷能力评估与预测研究

摘要

加强在太空飞行任务过程中人体负荷能力的客观化、定量化研究，能够更好地推进空间资源的探索与利用，以及加速空间技术发展。论文围绕评估与预测两个模型，开展在轨操作人体负荷能力的研究。
　　本文首先确定了基于肌电和肌力人体负荷能力评估的模型结构。然后，在多特征理论指导下，提出了利用时域、频域、双频域分析方法对表面肌电信号的非平稳性与非线性属性进行理论解释，求解了肌电信号的幅值、频域和相位信息随负荷能力的变化规律。通过对肌力的统计分析，完成了对肌力物理量性质的数学建模，探寻了人在不同操作工况下肌力不同属性之间的相互关系，比较了人在不同操作工况下操作负荷能力的差异，分析了影响人体空间操作肌力变化的因素。在提取到肌电特征值的基础上，设计了以均方根振幅、积分肌电、平均频率、中值频率、对角切片谱能量与轴向切片谱能量结果为特征指标，并将特征指标与支持向量机结合构建操作动作分类模型，实现了较高精度的辨识率。通过仿真确定了时域、频域及双频域特征值随负荷增加的变化规律。其次，研究了在轨操作人体负荷能力的预测问题。基于Elman神经网络建立了预测模型。选取左、右上肢肱二头肌表面肌电信号的平均频率与中值频率值，以及相应的肌力作为 Elman动态神经元网络的输入参数，构建了包含输入层—隐含层—连接层—输出层的四层网络结构。对具有多变量、强耦合、非线性和时变性等特性的在轨操作人体负荷能力的预测问题提出了解决的途径和方法。最后，开展了在轨操作人体负荷能力评估与预测的实验研究。实验过程中测量与采集了人体操作时三维操作力与上肢四个通道的肌电信号。人体负荷能力实验结果验证了评估与预测模型的正确性。针对人体空间操作负荷能力的评估与预测问题，研究了利用肌力与肌电信号诊断与测算人体负荷状态的方法，通过该研究初步系统地建立了在轨操作人体负荷能力实时监测、综合评估、有效分类与辨识，以及预先推测等方法。

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容

第二章 基于肌电与肌力的负荷能力评估模型

2.1 引言

2.2 负荷能力评估指标

2.3 负荷能力主/客评估指标的对比分析

2.4 基于肌电与肌力的负荷能力评估模型构建

2.5 小结

第三章 肌电与肌力信号的分析及特征提取

3.1 引言

3.2 肌电与肌力信号的基础生物力学

3.3 肌电信号的特征提取

3.4 肌力信号的特征提取

3.5 支持向量机的在轨操作动作分类

3.6 本章小结

第四章 基于肌电与肌力的负荷能力评估仿真分析

4.1 引言

4.2 肌电与肌力信号的生理模型仿真分析

4.3 负荷能力评估仿真分析

4.4 本章小结

第五章 基于Elman神经网络的负荷能力预测模型

5.1 引言

5.2 神经网络基本理论和模型结构

5.3 Elman神经网络结构与特征

5.4 基于Elman神经网络的人体在轨操作负荷能力预测模型

5.5 本章小结

第六章 面向在轨空间操作的人体负荷能力实验研究

6.1 引言

6.2 实验研究目的

6.3 实验对象的选拔与确定

6.4 实验系统介绍

6.5 实验方案设计

6.6 基于表面肌电特征的实验结果分析

6.7 基于肌力统计的实验结果分析

6.8 基于支持向量机的实验结果分析

6.9 基于Elman神经网络的实验结果分析

6.10 本章小结

第七章 结论与展望

7.1 论文主要工作总结

7.2 进一步研究建议

致谢

参考文献

在学校期间取得的学术成果

在学校期间发表的学术专著与论文

在学校期间获奖和参与的科研项目