IPMC人工肌肉执行器是一种离子型电致动聚合物,与传统执行器相比具有质量轻、体积小、无污染,低电压驱动等优点,已被广泛用于各类仿生机器人的构建中。要在具体应用中实现精确动作,IPMC人工肌肉执行器的偏移量或弯曲角度在控制应用中起着非常重要的作用,因此本文将对IPMC人工肌肉执行器的精确位置控制进行研究。由于IPMC人工肌肉执行器是一种具有高非线性的对象,在动态运行过程中会受到电场、化学场、及其力场等因素影响。另外,在建模中因参数辨识或运行过程中参数改变引起的模型不确定性、外界扰动以及低电压下控制输入受限问题等,都会对控制的精度带来影响。由于这些原因,采用常规的控制方法难以获得理想的精确动作控制。因此,如何设计控制器使得控制系统在受到各种不确定性因素影响后依旧保持鲁棒稳定和精确跟踪仍然是现阶段推广IPMC人工肌肉执行器应用急需解决的问题。本文以一种基于物理响应机理的IPMC人工肌肉执行器白箱动态模型为研究对象,从控制系统的鲁棒性、控制精度出发,提出了几种鲁棒跟踪控制系统。为了精确控制IPMC人工肌肉执行器的位置,首先采用滑模变结构控制分别在不含不确定性、含有不确定性以及外部干扰下对其进行控制器的分析与设计,针对滑模变结构控制过程中产生的抖振行为,采用边界层方法进行补偿。其次,为了进一步提高控制精度,控制器的参数优化选用粒子群优化算法,使得系统具有更强的鲁棒稳定性和更快的响应速度。另外,针对鲁棒稳定的系统,提出了基于神经网络的PI跟踪控制方法,将神经网络应用于PI跟踪控制器的参数整定中。最后,给出了一些仿真结果来证明所提出方法的有效性。