呼吸机是各个医院不可或缺的医疗设备之一,在病人的抢救与治疗中起着至关重要的作用。深入研究如何提高通气平稳度与漏气检测精确度对降低国内呼吸机使用安全隐患,提升国产品牌的技术水平和市场竞争力有着重要的理论与现实意义。本文以提升定容通气时的通气平稳度和漏气检测的准确性为目标。通过分析研究实验室呼吸机平台定容通气的特性以及漏气检测的不足之处,并对比了现有控制理论的优势与适用场景,从而选取内模PID算法控制定容通气的流速,使用BP神经网络监测呼吸机系统的漏气量。首先,针对呼吸机的气路组成以及实验室现有设备,对气路进行改造,以便于采集呼吸机漏气时的工作状态,包括呼吸潮气量以及漏气量等。然后根据采集到的数据与呼吸机的工作特点,确定BP神经网络的结构模型,并通过大量实验选择合适的传递函数与训练算法,借助AATLAB完成漏气检测系统的设计与仿真。其次,针对定容通气的工作模式,提出内模PID控制方案。通过对比机理法建模和测试法建模的优缺点,选取测试法对呼吸机流速控制系统进行数学建模。实验选取三种不同幅值的阶跃函数作为系统激励,同时记录流速控制系统的响应,通过拟合的方式得出响应曲线的函数表达式,在此基础上添加滤波器得到内模PID的控制模型,并通过试验的方式对内模PID控制的参数进行了整定。最后,对漏气检测系统与流速控制系统分别进行了测试与验证：结合MATLAB与 Delphi上位机软件对基于BP神经网络的漏气检测情况进行测试,测试结果表明,该系统具有良好的稳定性与较高的精度,在不增加传感器的前提下实现了实验室呼吸机平台的漏气检测功能：通过对不同实验条件下的八组数据的对比分析,测试了三种流速模型下内模PID的性能,实验发现,三种模型的表现差距较大,但均比原系统使用的流速控制器有了较大幅度的提升,实现了对患者平稳准确的供气。