在治疗和抢救各类呼吸系统疾病中,呼吸机起着十分重要的作用。临床发现呼吸机辅助治疗过程中存在着许多安全问题,造成的安全问题大多是因为在通气过程中人机异步导致的。人机异步指的是呼吸机的运转同患者的自主呼吸不同步。人机异步的出现有以下几个原因:一是呼吸机的通气控制的算法不合适;二是病人的自身病情的变化,呼吸机无法实时调整;三是不能充分了解患者的通气需求,导致通气模式的参数设置不恰当;四是人工气道阻力发生变化或意外脱管。为提高呼吸机工作的人机同步性,论文对呼吸机的人机同步性做了以下研究:基于呼吸波形,提出了五种人机不同步（异步）事件的量化定义,提取吸气触发时间、吸气功（PTP）、吸气时间、峰值流速（PIF）、呼气时间、呼气末正压（peep）六项呼吸波形特征,根据人的呼吸节律性和异步事件定义提出了一种人机异步事件识别方法。基于模糊逻辑和呼吸机样机,以吸气功、吸气时间、呼气时间为输入量,呼气末正压、吸气触发阈值为输出量,通过调试以及专家的经验建立了模糊控制规则库,设计了一套呼吸机参数调整算法。为验证异步事件自识别方法和参数调整算法,参考市场呼吸机的参数要求,提出了包括气源、信号采集、医用波纹管、呼气面罩在内的完整气路设计方案,建立了以STM32F103为核心板的呼吸机样机。通过样机对呼吸机的异步识别策略和参数调整算法做了测试。实验表明,研制的呼吸机能准确识别无效触发、误触发、双触发、切换过早和切换过晚五种异步事件,并针对不同的异步事件对呼气末正压、呼气切换百分比、吸气触发阈值进行实时调整。