徐 健，惠 楠，苏泽斌

(西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安 710048)

0 引 言

软体机器人在勘探、救援、医疗等领域有广阔的应用前景。DEA作为软体机器人，具有能量密度高[1]、变形大[2]等特点，并且可以完成移动、抓取等任务[3]。但DEA具有黏弹性的特点限制了在机器人领域的运动精度，为了实现对DEA的有效控制，可采用流变模型对DEA进行建模，从而模拟DEA的黏弹性效应[4]。对于DEA的控制分为前馈控制和反馈控制[5]。反馈控制相对于前馈控制具有更理想的控制精度，采用PID控制DEA具有较好的跟踪性能[6]。PID控制的难点在于其参数整定问题，不同参数的整定方法会对PID的性能产生巨大差异，常规的PID参数整定方法相对复杂，很难实现最优整定参数[7-8]。

针对传统PID控制的缺点，采用仿生智能算法优化PID参数是一种有效的方法。BAS算法是近年来提出的一种仿生优化算法，在不需要函数的具体形式情况下，就可以实现高效寻优[9]。BAS算法的生物原理是一种通过模拟天牛觅食时根据触角来接收的食物气味强弱，确定搜索方向，最终找到全局最优参数的一种新型智能优化算法[10]。该算法有2个优点：第一，不需要知道函数具体形式和梯度信息；第二，能够降低运算量，缩短寻优时间[11-12]。

针对介电弹性体构成的执行器在驱动过程中存在难以精准控制的缺点，提出采用BAS算法和PID结合的控制方法来实现对DEA的精确控制。为了给DEA后续的实际应用提供理论依据，建立了DEA的动力学模型，利用Matlab/SIMULINK对所建立的模型和控制算法进行了仿真研究，控制系统采用BAS算法，对PID进行参数优化，实现对DEA的有效控制。……