麻醉给药是否安全是临床手术能否顺利进行的一个必要条件。随着医学水平的逐步提升,人们对麻醉控制问题越来越重视,怎样实现精确的麻醉给药成为越来越多学者关注的热点。但是,在当前的实际手术中,麻醉给药仍主要通过麻醉医生来控制,而在麻醉观测指标和麻醉给药的控制之间缺少必要的联系。所以,如何将麻醉给药实现精确控制已成为急需解决的重要问题。本研究从被控对象模型、状态观测指标和控制算法等角度对丙泊酚麻醉的闭环控制进行了仿真研究。首先,针对状态观测指标,研究了以脑电为输出的观测指标的性能。分别对近似熵、样本熵、同步快慢比等指标与已经用于闭环控制的双频指数指标进行了曲线趋势对比和相关性分析。结果表明,在所有的指标中,近似熵、β比率、香农排序熵、样本熵以及Renyi排序熵均表现出与双频指数指标相似的变化趋势。在相关性的分析中,Renyi排序熵与双频指数指标之间的相关程度最高(相关系数:0.72±0.14)。其次,通过两种手段建立被控对象模型。一方面,选取经典的药代药效动力学模型作为被控对象。由于药效动力学模型存在参数未知的现象,采用粒子群算法进行了模型的参数辨识。另一方面,通过深度学习方法构建药物代谢模型,选取卷积神经网络训练的模型替代传统药代药效动力学模型用于控制仿真。将从脑电信号中提取的指标参数组合和双频指数数据作为输入进行训练,结果显示,其对双频指数的预测在统计学上体现了较好的结果。最后,分别选取蚁群优化PID和模型预测控制作为控制器,对上述两种药物代谢模型进行了闭环控制的仿真。结果显示,基于卷积神经网络的蚁群优化PID的麻醉闭环控制仿真的结果最优(上升时间:1.68±0.05min,调整时间:2.68±0.22min,超调量:0.15±0.04%)。为实现手术过程中的麻醉的精确给药提供了理论基础。