二关节机器人运动系统建模及神经网络自适应控制matlab代码

以下是一个简单的二关节机器人运动系统建模及神经网络自适应控制的 MATLAB 代码示例，仅供参考：

% 二关节机器人运动系统建模及神经网络自适应控制 MATLAB 代码示例

% 建立模型
syms q1 q2 dq1 dq2 ddq1 ddq2 L1 L2 m1 m2 g real

% 定义质心位置
p1 = [L1/2*cos(q1); L1/2*sin(q1)];
p2 = [L1*cos(q1) + L2/2*cos(q1+q2); L1*sin(q1) + L2/2*sin(q1+q2)];

% 定义动能和势能
T = 1/2 * m1 * (dq1^2 + dq2^2) + 1/2 * m2 * (dq1^2 + dq2^2 + 2*dq1*dq2*cos(q2)) + 1/2 * I2 * dq2^2;
U = m1 * g * p1(2) + m2 * g * p2(2);

% 求解拉格朗日方程
L = T - U;
eq1 = diff(diff(L,dq1),t) - diff(L,q1) == ddq1;
eq2 = diff(diff(L,dq2),t) - diff(L,q2) == ddq2;

% 将方程化简为控制方程
f1 = simplify(solve(eq1, ddq1));
f2 = simplify(solve(eq2, ddq2));

% 定义参数
L1 = 1;
L2 = 0.5;
m1 = 1;
m2 = 0.5;
g = 9.8;

% 初始化神经网络
net = fitnet([10 5]);

% 生成训练数据
q1 = linspace(-pi/2, pi/2, 100);
q2 = linspace(-pi/2, pi/2, 100);
dq1 = linspace(-pi, pi, 100);
dq2 = linspace(-pi, pi, 100);
ddq1 = zeros(1, 100);
ddq2 = zeros(1, 100);
u = zeros(1, 100);

for i = 1:100
    ddq1(i) = eval(subs(f1));
    ddq2(i) = eval(subs(f2));
    u(i) = m2 * L1 * dq1(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * L2 * dq2(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * g * L1 * cos(q1(i)) * sin(q2(i)) + m2 * g * L2 * cos(q1(i) + q2(i)) * sin(q2(i));
end

% 训练神经网络
input = [q1; q2; dq1; dq2];
target = u;
net = train(net, input, target);

% 使用神经网络进行控制
q1 = pi/4;
q2 = pi/6;
dq1 = 0;
dq2 = 0;
t = 0;
dt = 0.01;

for i = 1:1000
    ddq1 = eval(subs(f1));
    ddq2 = eval(subs(f2));
    u = sim(net, [q1; q2; dq1; dq2]);
    dq1 = dq1 + ddq1 * dt;
    dq2 = dq2 + ddq2 * dt;
    q1 = q1 + dq1 * dt;
    q2 = q2 + dq2 * dt;
    t = t + dt;
end

% 绘制结果
figure
plot(q1, q2)
xlabel('q1')
ylabel('q2')
title('Robot Trajectory')

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的代码来实现。