随着人口老龄化进程加快和脊髓损伤患者逐年递增，瘫痪病人的数目也越来越多。功能性电刺激（FES）是帮助这些病人恢复运动功能的有效手段，具有重要的研究意义和良好的运用前景。然而，国内对FES系统的研究还不成熟，尤其是在下肢FES系统方面，距离国外还有较大差距。本文借助仿生控制原理，结合人体肌电信号（EMG）生成方式的猜想，将中枢模式发生器（CPG）和肌肉协同联合起来，设计了智能型的电刺激控制系统。这种电刺激控制系统利用CPG生成的少数控制信号控制多块肌肉，在保证控制效果的同时，大大简化CPG网络的复杂度，而且能方便地调节输出速度、强度等。本文首先阐述了功能性电刺激的基础，介绍了电刺激下肌张力的产生，然后研究了节律运动过程中的肌肉协同，得出了不同运动模式下的时间主成分，证明了不同速度或负载下EMG的时间主成分基本不变，并对EMG进行了重构。紧接着，详细介绍了CPG，探索了Hindmarsh-Rose (HR)模型关于CPG的特性，并从理论上和实际上证明了HR模型可用作通用CPG。然后用遗传算法优化了HR模型和另一种常用CPG模型Matsuoka模型的参数，拟合了EMG的时间主成分，并用CPG拟合的主成分重构EMG，最后用重构的EMG信号作为控制信号来控制FES，进行了多项健康人和瘫痪患者实验，证明了控制系统的有效性。