磨矿过程控制中专家操作人员脑电特征分析

发布时间：2018-12-17 01:13

【摘要】：面向选矿生产系统的优化和智能升级,为进一步保证产品的质量和产量,针对磨矿过程中操作人员行为因素的评定和量化问题,提出一种基于脑电信号(EEG)特征的实时分析方法.首先采用小波分解的方法提取大脑不同脑区的δ,θ,α和β波节律.然后通过小波各尺度的能量序列、分布计算不同脑区EEG的小波熵,根据小波熵的熵值比较确定待分析的脑区.根据小波时频分析的结果确定谱特征(α+β)/(δ+θ+α+β),最后采用B样条拟合及滑动窗,进行实时评定.结果表明,提出的量化指标可以在一定程度上反映操作输出的粒度曲线的变化趋势,能够较为客观地评定操作人员的行为因素.
[Abstract]:For the optimization and intelligent upgrading of mineral dressing production system, in order to further guarantee the quality and output of products, aiming at the evaluation and quantification of operator behavior factors in grinding process, A real-time analysis method based on (EEG) features of EEG signals is proposed. Firstly, the 未, 胃, 伪 and 尾 wave rhythms in different brain regions of the brain are extracted by wavelet decomposition. Then, the wavelet entropy of EEG in different brain regions is calculated by the energy series of wavelet scales, and the brain regions to be analyzed are determined by comparing the entropy values of wavelet entropy. The spectral characteristics (伪 尾) / (未 胃 伪 尾) are determined according to the results of wavelet time-frequency analysis. Finally, B-spline fitting and sliding window are used for real-time evaluation. The results show that the proposed quantitative index can reflect the changing trend of the granularity curve of the operation output to a certain extent and can objectively evaluate the operator's behavior factors.
【作者单位】： 东北大学机械工程与自动化学院;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;曼彻斯特大学自动化中心;
【基金】：辽宁省创新团队资助项目(LT2014006) 流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(PAL-N201304)
【分类号】：TD921.4

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本文编号：2383380