区域管制中注视转移特征

为研究区域管制员在管制过程中的注视转移特征,利用雷达管制模拟机和眼动仪搭建试验平台,设计飞机架次数目(3架、7架)不同的两种模拟管制场景,并划分动态兴趣区,应用马尔可夫链模型分析被试在不同飞机数目下的注视转移特征。结果表明:飞机数量增加后,被试的注视转移范围缩小,且被试当前注视某架飞机时,其下一注视点的注视转移范围仅限某几架飞机之间;而当前注视非飞机区域时,其下一注视点的注视转移范围更广,注意力的分配较前者更为合理。对区域管制员在航班流量较大下注意力分配方面的培训具有重要的参考价值。     

区域管制中注视转移特征研究

为研究区域管制员在管制过程中的注视转移特征,利用雷达管制模拟机和眼动仪搭建试验平台,设计飞机架次数目(3架、7架)不同的两种模拟管制场景,并划分动态兴趣区,应用马尔科夫链模型分析被试在不同飞机数目下的注视转移特征。结果表明：飞机数量增加后,被试的注视转移范围缩小,且被试当前注视某架飞机时,其下一注视点的注视转移范围仅限某几架飞机之间;而当前注视非飞机区域时,其下一注视点的注视转移范围更广,注意力的分配较前者更为合理。本研究对区域管制员在航班流量较大时注意力分配方面的培训具有重要的参考价值。     

塔台管制中NNI注视指数与情境意识的相关性研究

为挖掘测量塔台管制员情境意识（SA）的可用眼动指标,搭建模拟塔台管制眼动试验平台,设计3组难度试验。用NASA-TLX量表评估被试的任务负荷,对其进行方差分析,验证了试验设计的合理性;利用NNI算法量化被试的注视模式,用3D-SART量表评估被试的SA,利用SPSS软件对被试的NNI注视指数与SA进行以任务负荷为控制变量的偏相关分析和无控制变量的皮尔逊相关性分析。结果表明,被试的NNI注视指数与SA有显著中度正相关,且相关程度不受试验难度影响;NNI注视指数可以作为测量塔台管制员SA的一项眼动指标。     

塔台管制中最邻近指数注视指数与情境意识的相关性研究

为挖掘测量塔台管制员情境意识(SA)的可用眼动指标,搭建模拟塔台管制眼动试验平台。设计3组难度试验。用NASA-TLX量表评估被试的任务负荷,对其进行方差分析,验证了试验设计的合理性。利用NNI算法量化被试的注视模式,用3D-SART量表评估被试的SA,利用SPSS软件对被试的NNI注视指数与SA进行以任务负荷为控制变量的偏相关分析和无控制变量的皮尔逊相关性分析。结果表明,被试的NNI注视指数与SA有中度正相关,且相关程度不受试验难度影响;NNI注视指数可以作为测量塔台管制员SA的一项眼动指标。     

扇区流量分配方式对管制员情景意识的影响探究

随着市场经济的不断发展和人民生活水平的显著提高,越来越多的人选择乘坐飞机出行,我国航空需求量大大增加,其航空安全问题也备受关注。据不完全统计,现阶段,航空不安全事件的发生与大部分空中交通管制员的情境意识下降有关,所以空中交通管制员的情境意识对预防航空不安全事件具有重要影响。该文主要选择了10名管制学员作为被试,在雷达管制模拟机上进行区域管制模拟实验,利用Tobii X2-60眼动仪记录他们的眼动行为数据。通过分析注视点百分比、注视时间百分比、注视点的平均注视时间、平均瞳孔尺寸和平均扫视幅度5个眼动指标,探究扇区流量分配方式对管制员的情景意识的影响。     

民航管制员的注视及遗忘特征研究

为了研究管制员在工作过程中的注视及遗忘特征,利用雷达管制模拟机模拟真实情况下的管制工作,设定不同的航空器数量,并利用Tobii X2—60眼动仪记录相关情况下管制员的眼动数据。在数据分析过程中,将航空器和跑道作为兴趣区,对兴趣区实行动态划分,并统计管制员在各区域的注视时长与遗忘时长。结果表明:被试在工作过程中对各兴趣区的注视时长分配不平均;但是对各兴趣区的注视时长分配与航空器出现的次序没有显著关系;而且随着航空器数目的变化,被试注视区域的位置分布也随之改变;且随着航空器数目的增加,被试遗忘的兴趣区数目增加,对兴趣区的总遗忘时长也随之增大。     

基于NNI注视指数的塔台管制员情景意识研究

为研究塔台管制员在任务不同阶段的注视模式与情景意识（Situation Awareness,SA）的关系,搭建模拟塔台管制的眼动试验平台,设计3组不同难度的试验,用NASA-TLX量表评估被试的任务负荷,利用方差分析方法验证试验难度设计的合理性;利用3D-SART量表评估被试的SA水平,利用NNI算法分别计算和识别试验前期和后期被试的注视模式,并结合操作绩效,分析不同任务难度下管制员前期和后期的NNI注视指数与SA的关系。结果表明,被试在试验后期的NNI注视指数受试验难度的影响更为显著,且试验后期NNI注视模式呈离散型分布的被试具有更高的SA水平和操作绩效。     

基于NNI注视指数的塔台管制员情境意识研究

为研究塔台管制员在任务不同阶段的注视模式与情境意识(situation Awareness,SA)的关系,搭建模拟塔台管制的眼动试验平台,设计3组不同难度的试验,用NASA-TLX量表评估被试的任务负荷,利用方差分析方法验证试验难度设计的合理性;利用3D-SART量表评估被试的SA水平,利用NNI算法分别计算和识别试验前期和后期被试的注视模式,并结合操作绩效,分析不同任务难度下管制员前期和后期的NNI注视指数与SA的关系。结果表明,被试在试验后期的NNI注视指数受试验难度的影响更为显著,且试验后期NNI注视模式呈离散型分布的被试具有更高的SA水平和操作绩效。     

注视时长及扫视速度与管制负荷的关系研究

利用雷达管制模拟机设定了不同工作负荷水平下的管制任务,采用tobii X2-60眼动仪,对16名被试在不同工作负荷下的实时眼动数据进行采集。在分别分析了注视时长、扫视速度与工作负荷变化关系的基础上,建立了注视时长及扫视速度与工作负荷的回归模型,并对模型的准确性进行了验证。结果表明:随着工作负荷的增大,注视时长和扫视速度都会随之减小。回归模型的准确性在85%以上。     

基于管制员任务分析的管制教学研究

随着我国民航事业的迅猛发展,空中交通管理的重要性,已经在社会达成广泛共识,空中交通管理人员的短缺也日趋明显。空中交通管制员培训的周期长,所需人力物力较多,成为空中交通管制员培训的瓶颈。基于这一现状,本文根据一线实习调研的数据,对管制员任务分析,对管制教学进行研究,并提出相应的管制教学改进措施和建议,对管制教学有一定的借鉴意义。     

工业控制中Fuzzy—PID控制的策略与方法

从理论上分析了常规模糊控制器的局限性,在此基础上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并以液位控制系统为例,介绍了模糊PID控制器的设计方法,并用MATLAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

一种串级调速的闭环控制系统

介绍了一种双闭环控制的串级调速系统，对系统的工作原理、组成及动态结构作了较为详细的论述，并解答了该系统在实际应用中出现的主要问题。     

基于切换控制的均匀液位控制

过程工业中常常提出均匀液位控制问题,即在保证液位不出界的前提下,使输出流量尽可能平缓.对于此类受限控制问题,模型预测控制可以取得满意效果,但在线优化的复杂性又阻碍了算法在实际中的推广.基于模型预测控制,提出了一种通过调整预测时间域长度来处理液位约束的方法,加上对未知扰动的估计算法,最终推出切换PI控制律.该方法既简化了在线优化过程,又增强了对随机扰动的适应性,已成功地应用于甘肃金川集团公司6 kt磨浮系统中.     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

网络控制系统的输出反馈控制

将网络控制系统描述为具有输入延迟和测量输出延迟系统,给出了系统渐近稳定的定义.提出了零输入系统渐近稳定存在的充分条件,并基于一个李雅普诺夫泛函,提出了输出反馈镇定控制器存在的充分条件,通过输出反馈控制使闭环系统达到二次稳定.采用锥面互补方法,将不具有严格线性矩阵不等式(LMI)条件的非凸可行解问题转化为具有严格LMI条件的非线性最小化问题,得到了求解输出反馈控制器增益参数的静态输出反馈镇定(SOFS)算法.通过一个仿真实例,验证了该算法的有效性.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象，介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法。通过仿真实验证明，Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化，能获得较好的控制效果。     

MIMO多输入输出网络控制系统的容错控制

针对被控对象为具有不确定因素的多输入多输出网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,执行器为事件驱动,网络诱导时延小于采样周期,将未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,把具有传感器故障的网络控制系统建模为一类带有不确定因素的离散模型,借助Lyapunov定理给出了系统渐近稳定的充分条件,基于LMI方法得出观测器和控制器的分离设计方法,实现了MIMO网络控制系统的容错控制。     

船舶运动的混合智能控制

将混合智能算法应用于船舶航向，转向控制，充分发挥了模糊逻辑，神经网络和遗传算法各自的优势采用GA发优与BP算法学习模糊神经网络参数，通过竞争学习算法从样本数据中获得取模糊控制规则，并与专家经验有机结合，弥补了各自的不足，仿真表明上述算法为改进船舶运动提供了一个有效途径。     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象,介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法.通过仿真实验证明,Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化,能获得较好的控制效果.     

网络化控制系统的随机最优控制

对于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化控制系统,该文研究了该系统的线性二次Gauss(LQG)随机最优控制问题,提出了一种新的分时控制模式.这种控制模式充分利用了系统信息并能改善系统的性能.在该控制模式下建立了网络化控制系统的随机数学模型.该文还讨论了网络化控制系统中传输延迟的Markov特性,基于这种Markov链理论,设计了具有完全状态信息的系统线性二次Gauss随机最优控制器.仿真结果验证了该分时控制模式比没考虑延迟的优化控制和没充分利用控制量的控制模式有更好的控制效果.