华盛论文咨询网

　　

　　摘 要：军事人员疲劳管理系统指通过一系列生理反应和指标，对军事人员疲劳程度进行预测及实时监测，并执行适当干预的管理系统。面对未来战争高强度、高风险、高突发、高敏感和高复杂的作战特征，关注随疲劳程度变化而波动的工作状态至关重要，因此对军事人员进行疲劳管理对提高工作效率及降低作战风险具有重要意义。首先，从疲劳管理的军事需求入手，分析了理想状态下的军事人员疲劳管理系统的特点和功能，指出了实现系统的关键是测量扰度和结果可靠性之间的平衡;然后，介绍了外军军事人员疲劳管理系统现状，并展望了疲劳管理系统的发展方向;最后，给出了对我军疲劳管理系统发展的启示。

　　关键词：疲劳管理系统;生理指标;测量扰度;军事人员

　　0 引 言

　　未来战争将进入“秒杀”时代，军事人员作战时需考虑的要素越来越多，需处理的情况愈加多变，时间敏感度也越来越高[1-2]。面 对 高 强 度、高 风 险、高突发、高敏感和高复杂的作战特征，军事人员除需具备扎实的专业知识和技能外，更需时刻保持饱满的状态，包括集中的注意力、理性的判断力和果断的执行力。但随着工作时间的推移，疲劳程度的增加会令以上各种状态的饱满度下降，给作战行动带来安全隐患。疲劳指因过度劳累而引起的一种劳动能力下降现象[3]，是机体处于警觉和睡眠2个极端状态间的一个中间机能状态。引起疲劳的因素主要有睡眠缺乏、时差、生物钟紊乱、高强度体力活动、压力以及这些因素的综合作用[4]，由于疲劳成因复杂，故疲劳程度难以直接定量测量[5]，通常通过各项生理指标及生理表现进行间接的预测或评判[6]，利用上述技术对人员进行疲劳程度监控、预警和干预的系统称疲劳管理系统(FMS)。1988年，美国“文森斯”号驱逐舰击落伊朗航空655号班机后，美军的调查报告[7]显示，舰上人员受生理疲劳(physiologicalfatigue)、压力(stress)和紧张(tension)等因素的综合影响做出了错误 判 断。1991年海湾战争中，美军步兵战车车队成员在交火过程中误将友军战车当作敌军击毁，事后调查显示，由于高负荷作战强度，该车队成员在事故发生前的5天中每天睡眠时间仅为3～4h，处于极度疲劳状态[8]。事实上，美军每年死亡人数 的 近1/3源 于 过度疲劳引起的军事载具事故[6]。因此，对军 事 人 员的疲劳度进行监测并加以干预具有重要意义。

　　1 疲劳管理系统需求

　　完整和理想的疲劳管理系统需具备疲劳时间预测、疲劳程度评价及合理干预3大功能：

　　1)根据睡眠情况和生理周期节律等客观因素对疲劳度进行预测。疲劳管理系统可根据军事人员生理周期节律等特征建立人员疲劳预测模型，并对其睡眠时长与质量进行测量，将前一天军事人员睡前疲劳程度、时区及光照等环境影响因素作为模型输入，得出人员当日的初始疲劳程度，结合历史数据规律预测当日完整的疲劳程度变化曲线，起到预防作用。

　　2)对疲劳程度及履职表现进行在线和量化监测与评估。得到初始疲劳程度后，系统需实时地对各类模态的生理指标进行监测，包括眼部反应(ocu-larresponse)、体 动(bodymovement)反 应、脑 电 信号(EEG)、心电信号(ECG)和 肌 电 信 号(EMG)等，并将其输入疲劳程度评估模型，得出当日人员实际疲劳程度变化情况，据此对事先预测的疲劳程度变化曲线进行修正，修正后曲线及最终疲劳程度可继续作为后一天疲劳预测模型的输入。

　　3)适当时进行有效和精确的干预，并统筹实现集群式管理。当实时测量的疲劳程度到达一定阈值后，系统需对人员以语音、振动或闪光等形式进行告警，并做出干预。此外，系统可将所有人员进行集群式管理，并结合整体作战任务和整体疲劳态势等进行综合动态统筹。此外，疲劳管理系统需满足以下要求：系统与被测人员间的必要交互不应增加被测人员的工作负荷;无论在数据采集还是干预过程中，系统均不能中断人员当前工作，不能使人员感到不适或工作负荷增加;系统给人员工作带来的干扰程度(扰度)应严格限定在一定范围内。以脑电信号为例，尽管脑电信号誉为监测疲劳的金标准，但由于其幅值微弱，通常会被眨眼、舌动和出汗等伪迹信号干扰，因此测量时往往要求人员静坐放松进行配合[9]，而这会影响军事人员的正常工作。因此，疲劳管理系统设计的关键是在可靠性与扰度间达到平衡。研究和探寻低扰度生理指标与高扰度生理指标间的映射关系，抛弃高扰度模态，从而在最低测量扰度下获得最好的管理效果。

　　2 外军系统现状

　　从军事疲劳管理系统发展看，大致可划分为静态式管理和动态式管理2种模式。

　　1)静态式管理

　　(1)美军的补眠管理。1980年，DavidF.Din-ges通 过 对 军 人 分 批 进 行 睡 眠 时 间 控 制，定 时 进 行了一系列疲劳状态评估，规划出一套适合美军作战节奏的补眠管理方法[10]。试验中，各种评估手段齐全，通过反应表现测试、生理指标测量以及被测人员自我评判3大类手段对人员的疲劳程度进行综合评估。然而，统一静态管理的补眠时间表忽略了不同人员在不同工作强度和工作环境下的状态差异。

　　(2)英军的疲劳评估工具。2005年，英国陆军航空 医 疗 协 会 为 英 军 陆 航 提 供 了 基 本 评 估 工 具(BAT)[11]，用于客观评估不同人员间疲劳程度的相对情况。开发 者 将 BAT 设 计 为 一 份 调 查 量 表，由人员作答，作答项中既包括恶劣环境等疲劳加分项，也包括有睡眠时间等疲劳减分项，并计算得出最终疲劳指数，指数越高表明越疲劳。在作战任务下达前，作战指挥人员将根据测评结果对每人的疲劳程度进行评估，并依此最终挑选任务参与人员。BAT可完全脱离传感器，方便可行，但该系统得出的疲劳指数仅适用于相互比较，本身绝对值不存在表征意义[11]。该系统不 足 之 处 在 于 不 同 人 员 在 填 表 时 的理解存在偏差，在缺乏监管情况下甚至出现弄虚作假的现象。

　　2)动态式管理

　　(1) 美国海军舰上疲劳管理系统原型。1996年，美 国 海 军 规 划 了 一 套 警 觉 度 管 理 系 统(AMS)以应对减员政策[12]，其部件及功能为：① 腕带式传感器(见 图1)：可持续无扰地监测舰上作战人员的睡眠情况，建立被测人员的睡眠周期及生理曲线数据库。② 动态作息规划软件(DWRS)：结合不同人员的生理曲线数据、睡眠历史数据、任务地点环境数据、当前具体作战任务、舰船既定作战规划及请假需求等集群化地优化人员排班时间表，并对单个疲劳人员进行闪光刺激等干预。③ 军 帽 或 耳 麦中内置脑电传感器：对关键岗位人员进行无扰脑电信号记录，配合眼动进行实时、客观和持续的注意力监测。该疲劳管理系统原型设想包含了睡眠管理、疲劳度实时监测、排班表动态规划与干预及人员集群管理等功能，结构完整且功能齐全，为美军现役疲劳管理系统发展探索了道路。

　　(2)美军现役疲劳管理系统。美国陆军研究实验室 与 FatigueScience公 司 联 合 开 发 的 疲 劳 管 理系统可预测疲劳状态来临时间，其产品构成主要包括疲劳 避 免 时 间 规 划 工 具 (FAST)软 件 和 Readi-band腕带(见图2)。

　　FAST 软件的核心为睡眠、活动、疲劳、任 务 和效率(SAFTE)疲劳度模型，由美国陆军研究实验室开发[13]。SAFTE模型架构如图3所示。该模型可利用睡眠数据和清醒时的表现，通过睡眠水库模型将睡眠视作对水库的注水过程，将工作执勤视作对水库的排水过程，从而定量评估睡眠和执勤对疲劳程度的影响，以准确预测疲劳来临时间[14-15]。该 模型甚至考虑到了基于地理时区位置和季节性光照等因素引起的生物钟节律变化的影响[15]。

　　另外，Readiband腕 带 为 FAST 软 件 提 供 了 高分辨率的睡眠监测数据，其数据分辨率和精度可达到基于实验室级别的多导睡眠图(PSG)测量结果的92%[16]。Readiband腕带可通过较小测量扰度得到较好测量效果。尽管腕带测量数据不如脑电和心电等传统生理指标权威，但符合疲劳管理系统微型化、可穿戴化和无扰化的发展潮流，在精准性、可靠性与扰度间达到了较好平衡。综上，外军对作战人员在跨时区作战、夜间作战及排班紧张等恶劣条件下的疲劳性管理方面已开展了综合性研究，并配备了简易可靠且功能强大的工具及装备。静态和动态2种管理模式的外军疲劳管理系统的设计理念基本一致：利用作战人员的历史睡眠数据评估初始疲劳程度，并预测疲劳来临时间;为了减少对作战人员工作时的影响，尽量少用或不用实时监测工具。

　　3 外军系统发展

　　以美军为代表的外军在疲劳管理系统方面已不再单纯靠量表形式进行疲劳度评估，而是通过多种手段并用进行评估、显示和干预，并已进入实际应用阶段，具体包括以下3个发展及应用方向：

　　1)疲劳度 集 群 管 理 的 智 能 化 与 体 系 化。随 着人工智能与大数据等技术的发展，疲劳度管理系统正朝着智能 化、体 系 化 和 多 人 集 群 管 理 方 向 发 展。通过海量睡眠周期及生理曲线数据的挖掘，可训练出更精准的疲劳预测模型;结合群体作战任务、个体差异化需求及当前作战环境，统筹全局并对整个群体进行深度体系化和智能化的集群管理。

　　2)精准 高 效 的 自 动 干 预 手 段[17-18]。为 保 证 军事人员的工作状态，疲劳度管理系统需适时对其工作和休息进行调节干预。当军事人员在工作中出现疲劳和注意力分散等征兆时，需及时以闪光和振动等方式[12]对其进行提醒;当军事人员在休息中出现失眠等休息效率低下情况时，需借助灯光管理[12]等方法提高休息效率。需要注意的是，当自动干预手段无法达到预期效果时，可转为人工干预，如药物管理[19-20]及医师治疗等。

　　3)可信任 的 评 估 结 果。现 有 的 脑 电、心 电、心率、体温和身体姿态等[21-22]生理指标传感器已较成熟，可为疲劳管理提供多源数据。由于各种数据对疲劳的评估标准及评估环境等不统一，故在给出疲劳度评估结果时需提供相应评估判据，并与军事人员的主观自评量表进行比对，增加评估结果的置信度，同时为必要时的人工干预提供依据。

　　4 对我军系统发展的启示

　　军事人员身处特殊岗位，对打赢战争至关重要，是国家安全和利益的重要保障，无论其知识、技能、经验，还是其疲劳与精神状态，均成为国防软实力的重要组成部分。因此，根据疲劳管理系统的特征和发展历程，发展体系化、智能化和集群化的疲劳管理系统对我军“能打仗，打胜仗”的强军思想具有重要意义，具体体现在以下3个方面：

　　1)体系化：我军应积极构建完整的提前预测— 实时测量—精准干预的体系，明确各部分需测量的生理数据和干预方法。对应开发可穿戴生理信号传感器，寻找零/低扰度的生理信号测量方法，并注重军事人员的主观自评，为生理信号的数据积累提供支撑。

　　2)智能化：体系建立后，应通过多种传感器采集军事人员执勤和休息时的生理数据，并利用主观自评对这些数据进行标注和管理。通过智能化技术挖掘不同生理信号与疲劳间关系，通过不同个体和不同生理信号间的相互印证，建立可靠和精准的疲劳管理模型，并在个体层面上对疲劳的军事人员进行合理干预。

　　3)集群化：疲劳管理模型建立后，应利用智能化技术统筹全局，对同一职能部门的成员进行疲劳状态集群化管理和干预。例如，针对作战任务情况对部门成员数量和排班时间进行科学调整，从而实现整个部门工作效率的整体动态优化。

　　5 结束语

　　本文首先介绍了军事人员疲劳概念，并通过典型案例佐证了对军事人员进行疲劳管理的必要性;其次，总结了理想化疲劳管理系统应当具备的特征，包括疲劳时间预测、疲劳程度评价和合理干预，同时实现了测量扰度和结果可靠性间的兼顾平衡;再次，从静态式和动态式2种不同形态回顾了外军军事人员疲劳管理系统的发展历程和现状;接着，对军事人员疲劳管理系统在智能化、体系化、精准干预和结果可信等方面的发展前景进行了展望;最后，总结了我军疲劳管理系统在体系化、智能化和集群化3个方向的发展启示。总体来说，本文结合军事人员疲劳管理系统的构建与发展，对其特征和发展重点进行了综述，能够为我军疲劳管理系统的规划、设计和发展提供参考。后续将针对体系化问题，开展军事人员疲劳程度评估指标体系的研究。

　　参考文献(References)：

　　[1] 方冰，张翠 侠.基于时空维度分析的战场态势预测方法[J].指挥信息系统与技术，2017，8(1)：59-64.[

　　2] 汤锦辉，王冲，程晓航，等，基于多智能体的空中交通管理智能技术[J].指挥信息系统与技术，2016，7(6)：17-23.

　　[3] 王 武 宏，孙 逢 春，曹 琦，等，道路交通系统驾驶行为 理论与方法[M].北京：科学出版社，2001.

　　[4] CALDWELLJ A.Effectsoffatigueonoperationalperformance[C]//FAAFatigueManagementSymposi-um：PartnershipsforSolutions.Vienna：FAA，2008.

　　外军军事人员疲劳管理系统发展与启示相关论文期刊年还可以浏览：《防疲劳驾驶技术的发展与研究》