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

我可以提供一个简单的二关节机器人运动模型和神经网络自适应控制的 Matlab 代码示例，供您参考。

1. 二关节机器人运动系统建模

% 二关节机器人运动系统建模

% 机器人参数
L1 = 1; % 第一关节长度
L2 = 1; % 第二关节长度

% 初始关节角度
q1 = 0;
q2 = 0;

% 机器人运动学方程
x = L1 * cos(q1) + L2 * cos(q1 + q2);
y = L1 * sin(q1) + L2 * sin(q1 + q2);

% 计算机器人速度和加速度
v = diff([x; y]); % 机器人速度
a = diff(v); % 机器人加速度

% 机器人动力学方程
% 可以通过牛顿-欧拉动力学原理求解，这里不再赘述

2. 神经网络自适应控制

% 神经网络自适应控制

% 构造神经网络
net = feedforwardnet([10 5]); % 两个隐层，分别有10和5个神经元
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法训练
net.trainParam.epochs = 100; % 训练次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 训练目标误差

% 训练神经网络
inputs = [x; y]; % 输入为机器人坐标
targets = [x_desired; y_desired]; % 目标输出为期望坐标
net = train(net, inputs, targets);

% 控制机器人运动
while true
    % 获取当前机器人坐标
    x = ...;
    y = ...;
    
    % 计算神经网络输出
    output = net([x; y]);
    
    % 计算控制量，比如关节角度
    q1 = ...;
    q2 = ...;
    
    % 控制机器人运动
    ...;
end

以上代码仅供参考，实际应用中还需要根据具体情况进行修改和优化。