糖尿病严重威胁患者身体健康的同时还给患者造成巨大的经济负担。血糖控制是1型糖尿病患者每天必须面对的挑战。人工胰脏,尤其是同时引入胰岛素及胰高血糖素的双激素人工胰脏,被认为是最有希望实现血糖自动控制的方法。目前已提出的血糖闭环控制算法仅考虑算法控制效果,忽略了降低控制过程经济成本及提高算法计算效率的重要性。本文算法设计中,创新性的结合了经济模型预测控制、粒子群优化及事件触发控制,实现了控制性能、经济成本及计算效率的兼顾。首先,设计基于粒子群优化的经济模型预测控制(PSO-EMPC)算法,结合基于EMPC经济代价函数设计思想设计的切换规则,实现血糖的双激素控制。与切换IMC-PID及切换MPC进行仿真对比,切换PSO-EMPC取得了控制性能及经济性能的双重提高。与切换IMC-PID相比,激素消耗总价减少了59.69%;与切换MPC相比,激素消耗总价减少了46.28%。其次,融合PSO-EMPC与事件触发控制,形成事件触发型经济模型预测控制(ET-EMPC),设计触发条件控制算法计算效率。仿真结果表明,改进后算法兼顾控制性能及经济性能的同时大幅度提高了计算效率,较改进前提升51.14%。此外,对设计的两算法分别进行了多因素鲁棒性测试,包括饮食变化、激素敏感性变化、个体差异性。针对不同病人,根据病人预测模型有关参数设计适合该病人的算法可调参数以增强算法自适应能力。仿真结果表明本文设计的两算法均具有良好的鲁棒性。