随着机器人技术的发展,人工肌肉逐渐成为机器人执行器研究的热点问题。相对于传统的机器人执行器,人工肌肉执行器具有高能量密度、高自由度、无噪音等优点,但由于人工肌肉材料具有大滞后特性,其控制相对于传统机器人执行器更为困难。随机征用控制是一种新型的人工肌肉控制技术,采用类似生物肌肉控制的方法,将人工肌肉划分为由许多小单元组成的群体,并对这一群体进行控制。本文围绕着人工肌肉材料的随机征用控制展开研究。主要的工作和研究成果如下:首先,分析了人工肌肉材料存在的滞环问题,并将其动态建模为二态马尔可夫元胞,对二态元胞系统随机征用开环控制、随机征用闭环控制、随机征用最优控制三种随机征用控制律进行了分析与推导,并在Simulink环境下搭建了随机征用控制仿真平台,对三种控制律进行仿真分析;其次,以人工肌肉的滞环特性为依据,将二态元胞随机征用控制推广到多状态,对多态元胞人工肌肉随机征用控制进行了稳定性分析与闭环控制、开环控制、最优控制三种控制律推导,并在Simulink环境下对三种控制方法进行了仿真验证;再次,对非均匀元胞随机征用问题进行了研究,将均匀随机征用控制推广到非均匀情况,对状态转移概率非均匀问题进行了分析,对元胞尺寸非均匀问题进行了稳定性分析与控制律推导,提出了具有两种非均匀特性的系统的随机征用控制律,并进行了相应的实验验证。此外,利用随机征用控制对元胞尺寸非均匀的鲁棒性,设计了相应的非均匀控制律,使产生所需输出的元胞数最少;最后,以控制系统三种动态性能指标为量度,分别提出了部分随机征用控制、随机征用模糊控制的控制方法,并分析了元胞失效与随机征用控制超调之间的关系,以三种方式对不同随机征用控制系统的动态性能进行了优化。