我国目前正处于老龄化时代,越来越多的人因为骨折、中风等原因无法进行正常的日常活动。长期卧床的患者极易产生肌肉萎缩退化、深静脉血栓等并发症。常规人工按摩护理方法,其大量的资源消耗问题不能令人满意。充气按摩气垫服装的出现在一定程度上克服了常规按摩护理耗时、耗力的问题。然而,由于目前市场上的气垫服装产品功能单一,只能定时定量对气囊充压,如果压力设置不当,极有可能对患者造成二次伤害。因此,本文在现有气垫服装基础上,研究对气囊压力的自动调节问题。针对常规开环充气模式,设计了一种基于心率变化调节气囊中压力的双闭环智能控制系统,系统主要分为内环压力控制部分和外环压力设定值调整部分。对于内环压力控制部分,首先通过机理推导和实验验证得到了气囊的带有时滞的一阶惯性数学模型,在使用Smith预估控制方法解决时滞问题的基础上,针对实际模型参数小范围变化问题,在主反馈通道加入辅助调节低通滤波环节,并设计了一种基于模糊自适应修改反馈通道中滤波参数的方法。仿真结果表明,在压力控制中模型不能完全匹配时,该方法相比于常规PID控制以及常规Smith控制,系统输出的超调量更小、调节时间更快。对于外环压力设定值调整部分,提出了根据患者个人生理信息确定压力设定初始值、依据患者心率变化调整压力设定值的方法。初始压力设定值由BP神经网络、根据患者性别、年龄等六项个人指标确定,在BP网络训练过程中,利用改进的变概率遗传算法对其进行优化,避免了陷入局部极小值导致的收敛慢、分类准确率不高的问题。压力设定值的调整则依据患者的心率及心率变化率、通过模糊推理实现。仿真结果表明,本文提出的双闭环控制系统实现了基于心率变化调节气囊中的压力。压力设定值调整部分的调整策略接近手动调整压力过程,内环压力控制部分也可以使实际压力稳、快、准地跟随压力设定值的变化,为智能医疗气垫服装的开发与应用奠定了理论基础。