智能化煤矿监控与巡视作业行为模式与认知机理研究综述 论文

自主决策和自适应开采是当前煤矿智能化发展中的关键技术之一，针对操作者认知建模在这一过程中起到了重要支撑作用。研究表明，认知状态直接影响矿工的安全行为，因此，矿工安全行为认知模型的研究成为智能化技术应用的基础工作。

通过对矿工作业过程中不同时间段内的多次实时生理、动作数据的采集和分析，研究人员能够深入探讨智能化工作面人机系统中的活动主体之间心理与行为的复杂交互与演化特征。这些特征还与工作环境和工作内容密切相关，进一步加深了对矿工安全行为的理解。更多关于智能化人机系统的研究，可参考智能化人机系统。

在监控与巡视作业行为领域，应全面采集监控员与巡视员完成具体工作任务时的作业流程及生理、眼动指标，并通过这些指标数据构建监控员/巡视员认知表征测量体系。基于此方法，研究人员提出了基于杜邦STOP系统煤矿安全行为观察模型的构建及应用，为后续的煤矿安全管理提供了理论支持。

在此基础上，研究还探讨了基于ACT-R监控/巡视认知模型的构建，以及基于BP神经网络的认知-行为-安全绩效综合评估模型的建立。这些模型不仅帮助探索了智能化系统中交互行为的前景状态，还为最优协作模式的设计提供了重要依据。有关矿工安全行为认知与不安全行为之间关系的研究可以参考煤矿工人安全认知与不安全行为关系研究，以进一步理解这些复杂交互如何影响整体安全绩效。