电刺激是治疗癫痫的一种有效方法,临床效果较好,但是其作用机制尚不明确。目前,临床上的电刺激疗法大多为开环刺激,灵活性和适应性不够。本文提出一种基于模型的闭环电刺激方案,从机制、建模及控制三个方面研究闭环电刺激:首先,构建癫痫发作区域的生理模型进行机制分析,并对癫痫样放电状态进行抑制。采用神经集群建模方法,通过分析其动力学特性,研究兴奋性突触增益和集群耦合强度对神经元集群放电和波形传播的影响,以探索癫痫的发病机制,得到表示发作状态的输出信号特征;应用反馈线性化控制和无迹卡尔曼滤波相结合的方法,实现癫痫发作状态的抑制。其次,建立正常态和癫痫态的Volterra模型,并实现模型参数估计。通过定义辨识性能指标,采用参数遍历法选取使指标值最优的参数,从而获得最合适的模型阶数,辨识输入及模型结构参数;给定模型结构及参数后,由神经集群模型产生输入输出数据,对正常态和癫痫态进行建模;同时对多耦合神经集群模型的动力学特性进行建模,为后续控制器的设计奠定基础。最后,根据所建的Volterra模型,采用预测控制方法实现癫痫状态的抑制。辨识得到的Volterra模型作为模型预测控制算法中的过程模型,用于预测过程输出;之后,模型预测控制算法设计控制信号并施加于神经集群模型上,实现癫痫态放电的实时闭环控制,抑制癫痫样放电的进一步传播;与反馈线性化控制进行比较,证明预测控制方法的有效性。本文提出的基于模型的闭环电刺激方案不过分依赖于准确的生理模型,仅仅需要输入输出数据,便可实现癫痫状态快速有效的控制。仿真结果证实了该策略的有效性及潜在优势。本文的研究结果为进一步研究癫痫的电刺激疗法奠定了基础,为癫痫控制系统的硬件实现提供了理论依据,在神经系统疾病的活体研究及闭环电刺激疗法的临床实现中有重要的理论价值。