O presente trabalho aborda o desenvolvimento de um simulador respiratório para aplicações neonatais que seja capaz reproduzir 2 tipos fundamentais de ventilação: espontâneo e controlado por pressão. Para cumprir tal objetivo foram desenvolvidos 2 modelos, o primeiro relativo ao sistema respiratório neonatal e o último associado à construção física do simulador, ou seja, a planta de simulação. No aspecto biológico, um modelo RC de 5 compartimentos, incluindo uma resistência central e uma complacência relativa à caixa torácica foi desenvolvido com o intuito de reproduzir volumes, fluxos e pressões pulmonares que são os sinais de referência que alimentam a malha de controle. A utilização de 5 compartimentos, além de emular a anatomia humana, permite a simulação da respiração heterogênea. O esforço diafragmático foi modelado por uma função quarto de seno que permite iniciar o processo de inspiração e exalação quando espontâneo. Por outro lado, um equipamento baseado em uma bomba de seringa foi escolhido como a planta de simulação. Duas equações foram utilizadas, a primeira foi obtida através da lei de conservação de massa e relaciona a velocidade angular do motor com o fluxo e volume de saída da seringa. O segundo modelo foi alcançado através das relações de escoamento em orifícios, nesse caso foi possível associar a pressão dentro da seringa com a pressão de uma bomba externa. Na ventilação espontânea não há sistema de controle, a planta de simulação emite uma quantidade de volume e fluxo para o reservatório de ar de acordo com as variáveis de referência do modelo respiratório. Por outro lado, na ventilação controlada há sistema de controle de tal forma que a pressão dentro da seringa de ar seja semelhante à pressão pulmonar do modelo. Observa-se que nesse modo, o modelo respiratório emula a interação do neonato com um ventilador mecânico. De maneira geral, os resultados foram satisfatórios. As variáveis de controle acompanharam o sinal de referência com menos de 5% de erro em todos os cenários críticos escolhidos.

The present work addresses the development of a respiratory simulator for neonatal applications that is able to reproduce the 2 main types of ventilation: spontaneous, controlled by pressure. In order to abide such requirements 2 mathematical models were developed, the first one is relative to the neonatal's respiratory system and the latter is associated to the simulation plant, which is the equipment that emulates the respiratory patterns from the model. From the biological perspective, a 5 compartments RC model with a central resistance and a compliance that emulates the rib cage was developed in order to replicate pulmonary volumes, flows and pressure which are sent to the control block as a reference signal. The utilization of a multicompartmental model allows the emulation of heterogeneous respiration. In addition, it respects the human anatomy. The diaphragmatic efforts, which initiate inspiration or exhalation, were modeled by a quarter of sine function. On the other hand, an equipment based on a syringe pump was chosen as the simulation plant. Two equations were applied, one was obtained through the law of mass conservation and it relates the DC motor angular velocity with the outlet flow and volume. The second equation was achieved through the orifice flow mathematical models. In this case it was possible to associate the pressure inside the syringe pressure to an external pump pressure. In the spontaneous ventilation there is no control system, the simulation plant's objective is to provide the amount of volume and flow to the air reservoir as determined through the respiratory model. Contrarily, in the controlled type there is a control system designed to control the syringe pressure in order to track the pulmonary pressure from the respiratory model. It is relevant to point that in this type ventilation the respiratory model emulates the interaction between a newborn and a mechanical ventilator. In general, the results were satisfactory. The control variables were able to track the reference signal within a 5% error margin for every critical scenario.