随着机器人控制领域研究发展的不断加快,人工肌肉柔顺控制逐渐成为机器人研究领域的热点。由人工肌肉材料构成的机器人执行器相比于传统电磁执行器,具有高自由度、高功率密度、噪声低等优点,并能够接近于生物肌肉所能达到的效果。但是构成人工肌肉执行器的材料如形状记忆合金（SMA）,其本身固有特性复杂,具有严重的滞后性与非线性,控制相对于传统电磁执行器更加困难,因此对人工肌肉控制方法与人工肌肉执行器研究是具有理论与实际意义的。本文在两态人工肌肉元胞基础上,主要以基于随机征用的多态人工肌肉控制系统中涉及到的一些控制算法和执行器架构问题展开分析和研究,主要工作与研究成果有如下四点:首先,通过对SMA材料特性分析,利用随机征用控制思想,针对于多态失效元胞问题,建立了多态失效元胞随机征用闭环控制律,并搭建了 Simulink仿真平台分析系统性能;就失效元胞随机征用控制系统的超调问题,加入失效元胞选择控制器,建立了无超调失效元胞随机征用控制系统,解决了系统中的超调问题。其次,从仿生控制的角度出发说明受限反馈控制的生理学依据,并建立了多态元胞受限反馈随机征用控制系统,针对于二态元胞与多态元胞系统,进行了受限反馈控制律的推导,并在Simulink环境下对两种受限反馈控制算法进行了仿真验证与对比分析;针对于系统中关键的缩放系数问题,进行纵向横向对比实验,分析了缩放系数对系统的影响。再次,对多态元胞随机征用控制系统的调节时间问题进行了研究,探究将最优控制理论应用于人工肌肉控制系统中的可行性,针对于二态元胞与多态元胞系统,分别建立了以动态规划法为基础的人工肌肉最优控制律,并在Simulink环境下对两种控制算法进行了仿真验证和对比分析。最后,建立了基于随机征用的拮抗人工肌肉微执行器系统,从仿生控制与人工肌肉的选材两个方面,论证并搭建了人工肌肉拮抗微执行器系统模型,并应用实际参数推导出执行器可以执行的角度范围,将传统闭环控制器与最优控制器应用于人工肌肉拮抗微执行器系统,通过仿真实验说明了控制器设计的合理性和有效性。