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

二关节机器人的运动系统可以用动力学方程来描述，其中包括机器人的运动学和动力学参数。在建模过程中，可以采用拉格朗日法或牛顿-欧拉法等方法来推导动力学方程。接下来，我将提供一个基于神经网络的自适应控制的 MATLAB 代码示例，供您参考。

首先，我们需要定义机器人的运动学和动力学模型，以及控制器的结构和参数。在此示例中，我们假设机器人的运动学和动力学参数已知，控制器采用前馈神经网络自适应控制方法，其中包括两层神经元，每层神经元个数分别为3和1，学习速率为0.01。

% 二关节机器人运动系统建模及神经网络自适应控制
clear
clc

% 机器人运动学和动力学参数
l1 = 0.5;   % 机械臂长度1
l2 = 0.5;   % 机械臂长度2
m1 = 1;     % 机械臂质量1
m2 = 1;     % 机械臂质量2
g = 9.8;    % 重力加速度
q1 = 0;     % 初始关节角1
q2 = 0;     % 初始关节角2
dq1 = 0;    % 初始关节角速度1
dq2 = 0;    % 初始关节角速度2
ddq1 = 0;   % 初始关节角加速度1
ddq2 = 0;   % 初始关节角加速度2

% 机器人动力学模型
M11 = m1*l1^2 + m2*(l1^2+2*l1*l2*cos(q2)+l2^2);
M12 = m2*(l1*l2*cos(q2)+l2^2);
M21 = M12;
M22 = m2*l2^2;
C11 = -m2*l1*l2*sin(q2)*dq2;
C12 = -m2*l1*l2*sin(q2)*(dq1+dq2);
C21 = m2*l1*l2*sin(q2)*dq1;
C22 = 0;
G1 = (m1+m2)*g*l1*cos(q1) + m2*g*l2*cos(q1+q2);
G2 = m2*g*l2*cos(q1+q2);
M = [M11, M12; M21, M22];
C = [C11+C12, C22; C21, C22];
G = [G1; G2];

% 控制器参数
n1 = 3;     % 第1层神经元个数
n2 = 1;     % 第2层神经元个数
eta = 0.01; % 学习速率

% 神经网络控制器
W1 = rand(n1,2);    % 第1层权重
W2 = rand(n2,n1+1); % 第2层权重
a1 = zeros(n1,1);   % 第1层输出
a2 = 0;             % 第2层输出
e = 0;              % 控制误差

% 控制器输出
u = 0;

% 控制循环
T = 10;     % 控制时长
dt = 0.01;  % 控制时间间隔
for t = 0:dt:T
    % 计算机器人状态
    q = [q1; q2];
    dq = [dq1; dq2];
    ddq = inv(M)*(u-C*dq-G);
    
    % 更新机器人状态
    q1 = q1 + dq1*dt + 0.5*ddq1*dt^2;
    q2 = q2 + dq2*dt + 0.5*ddq2*dt^2;
    dq1 = dq1 + ddq1*dt;
    dq2 = dq2 + ddq2*dt;
    ddq1 = ddq(1);
    ddq2 = ddq(2);
    
    % 计算神经网络输出
    a1 = logsig(W1*[q;dq]);
    a2 = W2*[1;a1];
    e = ddq2 - a2;
    
    % 更新神经网络权重
    dW2 = eta*e*[1;a1]';
    dW1 = eta*((W2(:,2:end)'*e).*a1.*(1-a1))*[q;dq]';
    W2 = W2 + dW2;
    W1 = W1 + dW1;
    
    % 计算控制输出
    u = M*(a2+C*dq+G);
end

以上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。实际应用中，需要根据具体情况进行修改和优化。