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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利一种基于模型预测的呼吸机氧浓度控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121550533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511862170.5，技术领域涉及：A61M16/00；该发明授权一种基于模型预测的呼吸机氧浓度控制方法是由涂丽丽;高娜;徐月;郭飞燕;施红媛;郭琪设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型预测的呼吸机氧浓度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型预测的呼吸机氧浓度控制方法，涉及医疗气体调节技术领域。该方法包括：融合呼吸机内的多源状态数据，实时计算系统控制裕度、当前氧浓度传递模型失配度及执行机构负载均衡因子；基于模型失配度自适应调整参数辨识算法的激进程度，注入微幅测试信号在线修正模型并更新模型失配度；以修正后的氧浓度传递模型为基础，以系统控制裕度和执行机构负载均衡因子为约束，构建优化目标函数，滚动优化求解获得最优控制指令序列；按系统控制裕度平滑指令后下发最终控制指令，同时基于更新模型失配度和负载均衡因子进行动态预警。本发明有效提升了呼吸机氧浓度控制的精准度与动态响应速度。

本发明授权一种基于模型预测的呼吸机氧浓度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型预测的呼吸机氧浓度控制方法，其特征在于，所述方法包括： 基于呼吸机内的多源状态数据，通过非线性融合，实时计算系统控制裕度，并同步计算当前氧浓度传递模型的模型失配度，以及执行器的执行机构负载均衡因子； 基于所述模型失配度自适应调整参数辨识算法的激进程度，向气体混合系统注入微幅测试信号，对所述氧浓度传递模型进行在线修正，并计算更新模型失配度； 以修正后的氧浓度传递模型为基础，以系统控制裕度和执行机构负载均衡因子为约束，构建优化目标函数，进行滚动优化求解，获得最优控制指令序列； 基于系统控制裕度确定对最优控制指令序列进行平滑处理的策略，并下发平滑处理后的最终控制指令，同时基于更新模型失配度和执行机构负载均衡因子的实时状态，进行动态预警； 其中，基于呼吸机内的多源状态数据，通过非线性融合，实时计算系统控制裕度，包括： 采集气体混合腔下游多个采样点的氧浓度值，计算多个氧浓度值的空间方差，作为混合均匀度指数； 采集并联工作的多个气体比例阀的实际开度与指令开度的差值序列，计算吻合度，作为执行器协同偏差； 对比主氧传感器、备氧传感器的读数差异，计算传感器自洽性评分； 分析当前通气流量下的管路压力波动频谱，提取特定频段的能量值作为流量-压力耦合振荡指标； 将所述混合均匀度指数、执行器协同偏差、传感器自洽性评分和流量-压力耦合振荡指标进行归一化后，输入非线性融合计算单元，输出系统控制裕度； 其中，同步计算当前氧浓度传递模型的模型失配度，以及执行器的执行机构负载均衡因子，包括： 基于氧浓度传递模型在预设时间窗口的短期预测值与传感器实测值的平均绝对误差，计算获得模型失配度； 统计各气体比例阀在预设时间窗口的动作次数与幅度，计算变异系数，取倒数后归一化，获得执行机构负载均衡因子； 其中，基于所述模型失配度自适应调整参数辨识算法的激进程度，向气体混合系统注入微幅测试信号，对所述氧浓度传递模型进行在线修正，并计算更新模型失配度，包括： 根据当前模型失配度的大小，自适应调整预设的参数辨识算法的收敛阈值与学习率，其中，模型失配度与学习率成正比，且模型失配度越高，收敛阈值越高； 在当前控制指令上，叠加微幅测试信号，并采集气体混合系统的氧浓度传感器实测值； 使用调整后的参数辨识算法，基于所述微幅测试信号与氧浓度传感器实测值，对所述氧浓度传递模型的等效延迟时间和惯性时间常数进行在线辨识与更新； 基于更新后的氧浓度传递模型计算新的短期预测值，并根据新的短期预测值与氧浓度传感器实测值的平均绝对误差更新模型失配度； 其中，以修正后的氧浓度传递模型为基础，以系统控制裕度和执行机构负载均衡因子为约束，构建优化目标函数，进行滚动优化求解，获得最优控制指令序列，包括 以修正后的氧浓度传递模型作为预测引擎，基于当前的气体混合系统状态，滚动预测未来预设时间内的预测氧浓度； 以最小化预测氧浓度与设定值的跟踪误差为优化目标，以执行机构负载均衡因子作为惩罚项，以系统控制裕度和执行机构负载均衡因子为约束，构建优化目标函数； 基于所述优化目标函数进行滚动求解，输出满足所有约束条件的最优控制指令序列。

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