本發明屬于礦井安全技術領域，具體涉及一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法。

背景技術：

腦機接口的技術研究已經有幾十年的歷史，但在國內腦機接口的技術還不成熟，大多處于實驗室研發階段。煤炭在我國能源結構中占66.6％的絕對性份額，在短期內我國還無法離開煤炭能源，而目前我國每年有平均約6000人死于礦難。礦工的智能頭盔作為監測系統的移動終端，是監測系統全面覆蓋礦井復雜環境的新發展手段。智能頭盔的設計及關鍵技術的研究對未來煤礦事故的減少，人員傷亡率的降低有著重大意義的貢獻。現有的智能礦用頭盔大多只是完成礦工所處環境的監測、語音通話等，沒有對礦工精神狀態及負性情緒方面的檢測與評估。長時間的負性情緒對人的影響尤為顯著，人在憤怒、憎恨、過度悲傷的情況下會做出過激的反應。而針對礦工來說井下的突發事件可能會引起工人的過激行為進一步引起誤操作。或者突然的事故會引起礦工緊張、悲傷、驚恐。所以對負性情緒的檢測就變得重要起來，可以有效的避免長時間受負情緒影響的礦工有不當的操作，如果大面積的操作面的工人負情緒明顯，就有必要著重了解該工作面的工況情況，警惕事故發生。

技術實現要素：

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，步驟簡單，通過θ波節律、α波節律和β波節律的單位時間內的平均相對能量波動關系量化負情緒，識別井下礦工的焦慮度，可以有效的避免礦工長時間受負情緒影響時在井下操作不當的行為，提高井下操作安全系數，便于推廣使用。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、原始腦電波信號的獲取：采用安裝在智能礦用頭盔上的腦電信號獲取裝置獲取礦工的腦電波信號并對其進行預處理，得到原始腦電波信號x(t)后送入處理器；

所述腦電信號獲取裝置包括獲取大腦右側前額葉部位精神狀態的第一腦電電極、采集的耳垂處的電位且屏蔽參考信號的第二腦電電極、屏蔽大腦以下偽跡信號的第三腦電電極以及用于對第一腦電電極、第二腦電電極和第三腦電電極采集的信號進行預處理的腦電信號獲取模塊，腦電信號獲取模塊的信號輸出端與處理器的信號輸入端相接；

步驟二、原始腦電波信號的小波包分解再重構：處理器利用daubechies小波基函數對腦電信號獲取模塊采集的原始腦電波信號x(t)進行小波包分解再重構，得到原始腦電波信號x(t)小波包分解再重構的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)，其中，k為小波包分解層數且k為不小于5的正整數，m為每層分解頻帶的位置編號且m＝0,1,...,(2^k-1)；

步驟三、獲取原始腦電信號x(t)的總能量：首先，處理器根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在0～4hz之間的δ波節律信號的能量，獲取δ波節律信號的能量en[δ(t)]＝en(δ)；處理器根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在4hz～8hz之間的θ波節律信號的能量，獲取θ波節律信號的能量en[θ(t)]＝en(θ)；處理器根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在8hz～14hz之間的α波節律信號的能量，獲取α波節律信號的能量en[α(t)]＝en(α)；處理器根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在14hz～30hz之間的β波節律信號的能量，獲取β波節律信號的能量en[β(t)]＝en(β)；處理器根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在0～30hz之外的剩余信號的能量，獲取剩余信號的干擾能量en[b(t)]＝en(b)；然后，根據公式en[x(t)]＝{en[α(t)]+en[β(t)]+en[θ(t)]+en[δ(t)]}+en[b(t)]，獲取原始腦電信號x(t)的總能量en[x(t)]，其中，en[·]表示能量函數，原始腦電信號x(t)的總能量小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中任意一個離散信號x^k,m(i)的能量n為離散信號x^k,m(i)的離散采樣點i的數據長度；

步驟四、根據公式對θ波節律信號的能量en(θ)、α波節律信號的能量en(α)和β波節律信號的能量en(β)分別進行歸一化處理，得到θ波節律信號的相對能量α波節律信號的相對能量和β波節律信號的相對能量

步驟五、設定固定時間段內平靜精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量閾值：根據公式確定平均相對能量閾值其中，m為固定時間段內平靜精神狀態下的β波節律離散信號的離散采樣點j的數據長度；

步驟六、識別礦工焦慮度：根據公式識別焦慮度anx，其中，為單位時間段內礦工實際精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量，為單位時間段內礦工實際精神狀態下的α波節律信號的平均相對能量，為單位時間段內礦工實際精神狀態下的θ波節律信號的平均相對能量，ε為焦慮度精度調節值且ε為正數。

上述的一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，其特征在于：所述智能礦用頭盔上設置有采集井下環境參數的環境參數傳感組件和用于對環境參數傳感組件采集的井下環境參數進行信號調理的信號調理電路，信號調理電路的信號輸出端與處理器的信號輸入端相接，所述智能礦用頭盔上還設置有與監控井下工況狀態的監控主機通信的無線通信節點和用于直接顯示礦工精神狀態的顯示器，顯示器和無線通信節點均與處理器連接，所述環境參數傳感組件包括溫濕度傳感器、甲烷濃度傳感器、二氧化碳濃度傳感器和一氧化碳濃度傳感器，信號調理電路由依次連接的濾波調理電路、放大電路和模數轉換電路組成。

上述的一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，其特征在于：所述無線通信節點為wifi無線通信節點，監控主機上連接有云存儲器，所述處理器包括stm32微控制器。

上述的一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，其特征在于：所述原始腦電波信號x(t)的頻率為0～256hz，腦電信號獲取模塊的采樣頻率p為512hz～1024hz。

上述的一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，其特征在于：所述固定時間段內平靜精神狀態下的β波節律離散信號的離散采樣點j的數據長度m＝p·t，其中，t為固定時間段。

上述的一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，其特征在于：所述焦慮度精度調節值ε滿足：0.001≤ε≤0.1。

本發明與現有技術相比具有以下優點：

1、本發明采用第一腦電電極獲取大腦右側前額葉部位精神狀態，采用第二腦電電極和第三腦電電極對干擾信號進行屏蔽并去除大腦以下偽跡信號，腦電信號采集準確可靠，通過腦電信號獲取模塊對腦電電極獲取的腦電信號進行預處理，腦電信號獲取簡單，便于推廣使用。

2、本發明利用daubechies小波基函數對腦電信號獲取模塊采集的原始腦電波信號進行小波包分解再重構，獲取小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)，分別得到滿足δ波段信號的頻帶離散信號及其位于小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中的位置、滿足θ波段信號的頻帶離散信號及其位于小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中的位置、滿足α波段信號的頻帶離散信號及其位于小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中的位置、滿足β波段信號的頻帶離散信號及其位于小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中的位置，便于提取有用的波段信號為后續計算礦工焦慮度提供數據基礎，使用效果好。

3、本發明方法步驟簡單，對影響礦工焦慮度的波段信號進行能量提取，同時設定單位時間段內平靜精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量閾值，礦工焦慮產生負面情緒時，α波節律和β波節律的能量會上升，θ波節律的能量會被抑制，通過單位時間段內礦工實際精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量、α波節律信號的平均相對能量和θ波節律信號的平均相對能量的對應關系識別礦工焦慮度anx，另外，設置焦慮度精度調節值ε對礦工焦慮度anx進行識別精度量化，便于監控主機識別礦工焦慮度anx的有效變化，便于推廣使用。

綜上所述，本發明通過θ波節律、α波節律和β波節律的單位時間內的平均相對能量波動關系量化負情緒，識別井下礦工的焦慮度，可以有效的避免礦工長時間受負情緒影響時在井下操作不當的行為，提高井下操作安全系數，便于推廣使用。

下面通過附圖和實施例，對本發明的技術方案做進一步的詳細描述。

附圖說明

圖1為本發明采用的礦工焦慮度識別設備的電路原理框圖。

圖2為本發明礦工焦慮度識別方法的方法流程框圖。

圖3為本發明頻率為256hz的原始腦電波信號的小波包腦電節律分解示意圖。

圖4為本發明原始腦電波信號x(t)的時域波形圖。

圖5a為本發明利用db4小波包基函數對δ波節律信號分解再重構的時域波形圖。

圖5b為圖5a的頻域波形圖。

圖6a為本發明利用db4小波包基函數對θ波節律信號分解再重構的時域波形圖。

圖6b為圖6a的頻域波形圖。

圖7a為本發明利用db4小波包基函數對α波節律信號分解再重構的時域波形圖。

圖7b為圖7a的頻域波形圖。

圖8a為本發明利用db4小波包基函數對β波節律信號分解再重構的時域波形圖。

圖8b為圖8a的頻域波形圖。

附圖標記說明:

1—第一腦電電極；2—第二腦電電極；3—第三腦電電極；

4—腦電信號獲取模塊；5—處理器；6—信號調理電路；

7—環境參數傳感組件；8—顯示器；9—無線通信節點；

10—監控主機；11—云存儲器。

具體實施方式

如圖1和圖2所示，本發明的一種用于智能礦用頭盔的礦工焦慮度識別方法，包括以下步驟：

步驟一、原始腦電波信號的獲取：采用安裝在智能礦用頭盔上的腦電信號獲取裝置獲取礦工的腦電波信號并對其進行預處理，得到原始腦電波信號x(t)后送入處理器5；

所述腦電信號獲取裝置包括獲取大腦右側前額葉部位精神狀態的第一腦電電極1、采集的耳垂處的電位且屏蔽參考信號的第二腦電電極2、屏蔽大腦以下偽跡信號的第三腦電電極3以及用于對第一腦電電極1、第二腦電電極2和第三腦電電極3采集的信號進行預處理的腦電信號獲取模塊4，腦電信號獲取模塊4的信號輸出端與處理器5的信號輸入端相接；

所述腦電信號獲取裝置采集活動最為明顯的前額fp2導聯的原始腦電波信號，所述腦電信號獲取模塊4為美國neurosky公司研發的tgam芯片；所述tgam芯片的eeg管腳和eeg_shiled管腳的連接端與第一腦電電極1相接用于采集人體腦電波信號，tgam芯片的ref管腳和ref_shiled管腳的連接端與第二腦電電極2相接，tgam芯片的eeg_gnd管腳與第三腦電電極3相接，通過第二腦電電極2和第三腦電電極3屏蔽人體頭部以下電波對大腦電波的影響，所述tgam芯片對第一腦電電極1、第二腦電電極2和第三腦電電極4采集的腦電波信號進行預處理，如圖4所示，得到時域下的原始腦電波信號x(t)。

本實施例中，所述智能礦用頭盔上設置有采集井下環境參數的環境參數傳感組件7和用于對環境參數傳感組件7采集的井下環境參數進行信號調理的信號調理電路6，信號調理電路6的信號輸出端與處理器5的信號輸入端相接，所述智能礦用頭盔上還設置有與監控井下工況狀態的監控主機10通信的無線通信節點9和用于直接顯示礦工精神狀態的顯示器8，顯示器8和無線通信節點9均與處理器5連接，所述環境參數傳感組件7包括溫濕度傳感器、甲烷濃度傳感器、二氧化碳濃度傳感器和一氧化碳濃度傳感器，信號調理電路6由依次連接的濾波調理電路、放大電路和模數轉換電路組成。

本實施例中，所述無線通信節點9為wifi無線通信節點，監控主機10上連接有云存儲器11，所述處理器5包括stm32微控制器。

需要說明的是，所述智能礦用頭盔上設置有采集井下環境參數的環境參數傳感組件7是為了采集礦工在井下分別遇到溫濕度變化、甲烷氣體濃度變化、二氧化碳氣體濃度變化和一氧化碳氣體濃度變化時，對所述腦電信號獲取裝置采集的腦波信號的影響，同時可預知影響環境的惡劣程度，同時信號調理電路6的設置為了進一步的提高環境參數傳感組件7采集數據的精度，便于處理器5處理，無線通信節點9采用現有井下已經搭建好的無線網絡環境與監控主機10通信，云存儲器11的設置是為了遠程的將井下采集的數據大量的傳輸保存，避免數據的丟失。

步驟二、原始腦電波信號的小波包分解再重構：處理器5利用daubechies小波基函數對腦電信號獲取模塊4采集的原始腦電波信號x(t)進行小波包分解再重構，得到原始腦電波信號x(t)小波包分解再重構的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)，其中，k為小波包分解層數且k為不小于5的正整數，m為每層分解頻帶的位置編號且m＝0,1,...,(2^k-1)；

本實施例中，所述原始腦電波信號x(t)的頻率為0～256hz，所述腦電信號獲取模塊4的采樣頻率p為512hz～1024hz。

需要說明的是，如圖3所示，對頻率為0～256hz的原始腦電波信號x(t)采用daubechies小波基函數進行小波包分解再重構，daubechies小波基函數為db系列小波基，其中，db系列小波基包括db1～db10小波基，常用的有db4小波包基函數和db8小波包基函數，本實施例中采用db4小波包基函數對腦電信號獲取模塊4采集的原始腦電波信號x(t)進行小波包分解再重構，小波包分解再重構的過程中信號頻帶均為逐層均分，得到原始腦電波信號x(t)小波包分解再重構的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)，其中，k取7時可獲取腦波中δ波、θ波、α波、β波四種節律。

步驟三、獲取原始腦電信號x(t)的總能量：首先，處理器5根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在0～4hz之間的δ波節律信號的能量，獲取δ波節律信號的能量en[δ(t)]＝en(δ)；處理器5根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在4～8hz之間的θ波節律信號的能量，獲取θ波節律信號的能量en[θ(t)]＝en(θ)；處理器5根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在8～14hz之間的α波節律信號的能量，獲取α波節律信號的能量en[α(t)]＝en(α)；處理器5根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在14～30hz之間的β波節律信號的能量，獲取β波節律信號的能量en[β(t)]＝en(β)；處理器5根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在0～30hz之外的剩余信號的能量，獲取剩余信號的干擾能量en[b(t)]＝en(b)；然后，根據公式en[x(t)]＝{en[α(t)]+en[β(t)]+en[θ(t)]+en[δ(t)]}+en[b(t)]，獲取原始腦電信號x(t)的總能量en[x(t)]，其中，en[·]表示能量函數，原始腦電信號x(t)的總能量小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中任意一個離散信號x^k,m(i)的能量n為離散信號x^k,m(i)的離散采樣點i的數據長度；

需要說明的是，如圖3所示，原始腦電信號x(t)的總能量en[x(t)]滿足en[x(t)]＝{en[α(t)]+en[β(t)]+en[θ(t)]+en[δ(t)]}+en[b(t)]，采用daubechies小波基函數對原始腦電波信號x(t)進行小波包分解再重構，各個頻率帶的信號相互獨立，無冗余，不疏漏，滿足能量不變原則，δ波節律信號的能量en[δ(t)]＝en(δ)，根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在0～4hz之間的δ波節律信號的能量，如圖5a所示，得到δ波節律信號分解再重構的時域波形圖，圖5b為對時域下δ波節律信號的頻域變化波形圖，獲取δ波節律信號的能量en(δ)，即en(δ)＝en[x^6,1(i)]；同理，根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在4hz～8hz之間的θ波節律信號的能量，如圖6a所示，得到θ波節律信號分解再重構的時域波形圖，圖6b為對時域下θ波節律信號的頻域變化波形圖，獲取θ波節律信號的能量en(θ)，即en(θ)＝en[x^6,2(i)]；根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在8hz～14hz之間的α波節律信號的能量，如圖7a所示，得到α波節律信號分解再重構的時域波形圖，圖7b為對時域下θ波節律信號的頻域變化波形圖，獲取α波節律信號的能量en(α)，即en(α)＝en[x^6,3(i)]+en[x^7,7(i)]；根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中頻率在14hz～30hz之間的β波節律信號的能量，如圖8a所示，得到β波節律信號分解再重構的時域波形圖，圖8b為對時域下β波節律信號的頻域變化波形圖，獲取β波節律信號的能量en(β)＝en[x^7,8(i)]+en[x^5,3(i)]+en[x^6,7(i)]+en[x^7,15(i)]；同理，根據能量不變原則疊加步驟二得到的小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)的全部離散信號x^k,m(i)的能量

小波樹頻帶離散信號x^k,m(i)中任意一個離散信號x^k,m(i)的能量n為離散信號x^k,m(i)的離散采樣點i的數據長度，本實施例中，根據采用定理采用采樣頻率p為512hz的腦電信號獲取模塊4獲取原始腦電波信號x(t)，因此，離散信號x^k,m(i)的離散采樣點i的數據長度n為512。

步驟四、根據公式對θ波節律信號的能量en(θ)、α波節律信號的能量en(α)和β波節律信號的能量en(β)分別進行歸一化處理，得到θ波節律信號的相對能量α波節律信號的相對能量和β波節律信號的相對能量

需要說明的是，δ波節律信號與負情緒不相關，θ波節律信號、β波節律信號在明顯負情緒下有幅值增加的變化，其中β波節律信號高頻部分增幅明顯，而α波節律信號在明顯負情緒下有輕微被抑制表現，在腦電信號分析中，各節律信號的幅值差異較大，通過相對能量的分析可有效地將各節律歸一化處理，去除掉量綱。

步驟五、設定固定時間段內平靜精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量閾值：根據公式確定平均相對能量閾值其中，m為固定時間段內平靜精神狀態下的β波節律離散信號的離散采樣點j的數據長度；

本實施例中，所述固定時間段內平靜精神狀態下的β波節律離散信號的離散采樣點j的數據長度m＝p·t，其中，t為固定時間段。

需要說明的是，在明顯負情緒下β節律高頻部分增幅明顯，以β波節律信號的平均相對能量作為衡量負情緒下焦慮度的標志，實際使用中，設定固定時間段為3分鐘，采集每個礦工在未下井之前3分鐘之內平靜精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量作為平均相對能量閾值，3分鐘之內平靜精神狀態下的β波節律離散信號的離散采樣點j的數據長度m滿足：m＝512×60×3。

步驟六、識別礦工焦慮度：根據公式識別焦慮度anx，其中，為單位時間段內礦工實際精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量，為單位時間段內礦工實際精神狀態下的α波節律信號的平均相對能量，為單位時間段內礦工實際精神狀態下的θ波節律信號的平均相對能量，ε為焦慮度精度調節值且ε為正數。

需要說明的是，和的計算方式與單位時間段內平靜精神狀態下的β波節律信號的平均相對能量閾值的計算方式相同，不同的是，和的值為礦工位于井下后實際精神狀態下各節律信號的平均相對能量。

本實施例中，所述焦慮度精度調節值ε滿足：0.001≤ε≤0.1。

需要說明的是，θ波節律信號的相對能量α波節律信號的相對能量和β波節律信號的相對能量取值范圍為(0,1)，且由于干擾信號不可避免的存在，之和的取值范圍也為(0,1)，若為0時，無意義，若不為0但是取值極小時，無窮大，焦慮度取值無參考意義，因此，在的分母上設置焦慮度精度調節值ε，隨著負情緒的加劇，單位時間內β波節律信號的相對能量及θ波節律信號的相對能量增幅逐漸變大，α波節律信號的相對能量減小，值增加；當負情緒緩解，值減小；焦慮度精度調節值ε滿足：0.001≤ε≤0.1，使焦慮度anx∈[0,1000)，便于顯示器8有效的顯示礦工焦慮度，可以有效的避免礦工長時間受負情緒影響時在井下操作不當的行為，提高井下操作安全系數。

以上所述，僅是本發明的較佳實施例，并非對本發明作任何限制，凡是根據本發明技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、變更以及等效結構變化，均仍屬于本發明技術方案的保護范圍內。