科学的进步带动了工业技术的飞速发展,然而却给我们的大气环境带来严重的污染,各种呼吸疾病发生率日益提高,对人类健康造成严重威胁。呼吸机作为治疗呼吸疾病的重要医疗支持设备,其重要性不言而喻,特别是持续正压通气呼吸机,已成为治疗阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome,简称OSAHS)的首选方法。虽然我国已经制定了一些呼吸支持设备的国家标准,但由于国内关于呼吸机的研究起步较晚,与西方发达国家仍有相当大的一段差距,尤其是在家用呼吸机的研究与开发方面。因此,本课题根据呼吸机的国际国内相关标准,参考国内外现有家用呼吸机的基本结构与功能特点,以嵌入式微控制器为核心,结合现代电子测量技术、智能控制技术、工程流体力学、呼吸力学等多学科知识,设计了一款可对患者治疗情况进行在线远程监测的智能家用呼吸机。本文首先介绍了家用呼吸机的发展历史、国内外研究现状和本课题研究意义,分析了呼吸机的工作原理和运行过程,详述了呼吸机工作模式和基本参数调节方法,并参考相关国际国内行业标准,确定了本设计呼吸机的设计指标和要求。为实现呼吸治疗数据长时间有效存储,方便病情分析和治疗策略的调整,本文为呼吸机配备了SD卡、USB等大容量存储接口。此外,本文还设计了很多通信接口,可以使用USART和]Bluetooth等接口进行短程通信和数据传输,使用以太网传输实现远程监控。根据相关国际国内标准和呼吸机设计指标要求,本文在自适应谐振神经网络的基础上,设计了两层人工神经网络数学模型,提出了相应的ANN算法,使得呼吸机具备了自主学习能力,可以根据不同患者情况确定不同的治疗方案,并通过串级PID控制实现了压力等参数的精确控制,给患者提供了更舒适的呼吸体验和更好的治疗效果。在对呼吸机的功能需求和相应算法结构深入了解的基础上,本文设计出了智能家用呼吸机的总体硬件结构。设计以嵌入式微控制器为核心,主要功能模块包括无刷直流电动机驱动及保护模块、流量和压力测量控制模块、湿化器功能模块、数据存储与传输模块和人机交互模块等。并根据相应的硬件结构,设计出系统软件架构。考虑到呼吸机系统结构复杂、功能众多,本文采用了嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ,通过任务调度的方式来实现各个任务之间的相互配合和有序运转。主体任务主要包括按键扫描与检测、液晶显示与更新、流量和压力的测量与控制、以太网通信、数据存储与传输以及软件抗干扰措施等。最后,为验证设计出来的智能呼吸机的各项参数和系统功能是否符合相关行业标准和设计要求,本文对呼吸机各项参数进行了严格的测试,主要包括压力、潮气量、呼吸频率的控制效果和运行噪声测试；AUTOCPAP模式下ANN算法控制效果和临床治疗效果测试；湿化器温控性能测试和以太网通信功能测试等。测试结果表明：呼吸机系统运行稳定可靠,噪声较低,压力输出平稳,呼吸触发灵敏,体验舒适,治疗效果良好,湿化器温控功能稳定精确,且具有远程数据传输及在线监控功能和自主学习能力,整体性能已达到国际先进水平。